居民家庭金融资产选择的实证研究

一、研究背景随着我国收入分配主体的变化和金融市场的发展,居民家庭金融资产的种类不断增加,居民的资产选择行为变得越来越复杂。由此产生了有关居民金融资产的一系列相关问题:居民金融资产的形成有何特点,居民金融资产总量与结构的影响因素有哪些,居民金融资产结构是否合理,各种具有不同特点的居民家庭之间金融资产总量与结构有何差异,市场上的金融产品是否满足居民的金融投资需求,国家税收、金融产业优惠等宏观经济政策通过居民金融资产会对居民收入、消费产生怎样的影响等等,这些问题在宏观经济中已经变得愈发重要。剖析这些问题,不仅可…     

我国居民金融资产核算研究

文章针对我国居民金融资产核算的现状，剖析了影响我国居民金融资产研究深度与广度的历史原因和体制原因。作者通过对已有的部分学者所编居民金融资产表的研究，表明了自己关于居民金融资产统计范围和核算原则方面的观点，相应地指出了各项指标的统计口径和资料来源，并构造出“中国居民金融资产构成表”表样     

山西省居民金融资产浅析

居民金融资产的状况反映居民收入、居民支出的水平,与增加投资、启动消费、保障国民经济稳定、快速增长密切相关。本文对山西省居民金融资产的总量、结构及变动情况做了分析,并就居民金融资产对国民经济的影响谈了看法,也提出了改善居民金融资产结构、促进国民经济稳定、快速增长的建议。     

居民“身家”七万亿消费市场“火药”足

金融专家日前预测，今年我国居民金融资产总额将超过７万亿，到年底居民储蓄余额将逾５万亿。专家预测认为，今年我国居民金融资产总额可达７２１１万亿元，增幅达１７％，从居民金融资产结构分析，１９９８年底居民储蓄余额预计达５４万亿元，增长１７２％，占金融...     

基于居民金融资产多元化的金融体制创新

我国居民金融资产结构由以前单一的现金--储蓄结构向债券、股票、保险等多元化结构转变,金融资产多元化格局基本形式.居民金融资产多元化一方面对现行金融体制提出挑战,另一方面将给我国金融业提供巨大的发展机遇.     

怎样看五万亿元居民金融资产

怎样看五万亿元居民金融资产□彭志龙居民金融资产主要是由手持现金、储蓄存款、国债、股票、保险准备金组成。这些项目之和为金融资产总量。改革开放以来，我国居民金融资产总量迅速增加，经初步核算，１９９６年末，城乡居民金融资产总量达５０７６６亿元，与改革初期相...     

基于居民金融资产多元化的金融安全研究

改革开放以来,我国经济持续高速增长,国民收入分配不断向居民倾斜,居民金融资产总量逐年增加.同时,随着市场经济体制的日益完善,各种金融产品及金融衍生工具日益丰富,居民理财观念也逐步更新,其金融资产结构也从单调结构向多元化结构转变.     

中国城市居民的金融资产

中国城市居民的金融资产□国家统计局城调队我国城市居民（以下简称居民）金融资产由以下四部分组成：银行储蓄、有价证券、手存现金和其他，居民金融资产的多寡是衡量社会经济发展水平的一个客观尺度。一、城市居民金融资产状况１构成及变化。调查资料显示，从总体构成...     

金融资产发行结构与经济波动关系研究

经济是由实体经济和虚拟经济两大体系构成的,金融资产投资者拥有的金融资产也是由这两大经济体发行的。按发行方不同,将金融资产划分为实体经济金融资产与虚拟经济金融资产两大类,并定义二者之间的结构关系为金融资产发行结构,理论推演了金融资产发行结构与经济波动的关系,并基于VAR模型对此关系进行了实证研究。研究结果表明:金融资产发行结构与经济波动呈负相关关系,金融资产发行结构变动能够解释将近52%的经济波动,成为研究经济波动的又一视角。     

居民金融资产与国民经济发展——当前居民金融资产增长对国民经济发展影响的分析

近年来,居民金融资产状况及变化备受社会各界的关注,经济发展要考虑它,调整结构要考虑它,加快改革也要考虑它。鉴于居民金融资产的特殊重要性,本文利用国民经济核算资料,具体测算和分析居民金融资产总量、名义增长率、实际增长率及其对国民经济运行的影响。     

老龄化背景下退休对城镇家庭金融资产选择的影响——基于模糊断点回归设计

随着老龄化程度日益加深,我国退休人口将会呈现增长趋势。本文研究退休作为一种个体工作状态的外生冲击,如何影响家庭的金融资产选择行为。利用中国家庭金融调查微观数据,采用模糊断点回归设计的非参数估计方法,本文发现退休不会造成家庭风险金融资产配置比例发生显著变化,但会引起风险资产种类构成的明显变动,现金、股票和基金在家庭金融资产中所占比重显著下降,银行存款、理财产品和借出款所占比重则显著上升。影响机制检验发现,退休对家庭金融资产选择的这种影响,可能是通过退休之后家庭的风险态度变化、金融知识变化和收入冲击造成的。本文研究表明,对退休人口进行金融知识普及和金融风险教育十分必要。     

中国各地区金融发展的统计学描述

本文对"地区金融相关比率"(RIR)指标的设置进行了原因分析,并使用该指标测算了中国大陆地区31个省级行政区的地区金融发展水平,对我国各地区金融业的总量发展规模,扩张程度,内在差异进行了比较分析研究。研究发现,我国各地区金融体系正在经历一个快速发展的阶段,东部地区金融发展水平高于中西部地区,但政策性信贷支持对西部地区金融发展贡献最为显著,中部地区金融发展水平相对滞后,,本文从地区金融发展角度支持了国家的"中部崛起"战略.而国家银行类金融机构的差异是造成三大地区内部诸省份间金融发展程度出现差异的重要原因.     

FDI、金融市场发展效率与中国经济增长

金融市场是联接FDI技术外溢和经济增长的重要纽带,其效率的高低将直接影响到FDI技术外溢的效果进而影响到经济增长。通过理论模型分析和实证数据检验,本文认为,受"金融市场发展门槛"的限制,当前我国效率相对低下的金融市场,不能为FDI技术外溢效应的产生提供必要的金融环境支持,外商直接投资主要通过增加资本积累来促进我国的经济增长。     

资本配置摩擦与中国经常项目波动

本文将国内资本市场摩擦和国际资本流动摩擦引入RBC模型,并采用贝叶斯方法校准模拟了中国经常项目的波动轨迹。研究结果表明：（1）国内资本市场摩擦和国际资本流动摩擦是形成中国经常项目波动的重要传导机制,两类资本市场摩擦机制的引入有助于准确拟合中国经常项目波动的波动性、协动性和持续性等各项特征;（2）贝叶斯估计得到的中国的资本调整成本和利率风险利差的参数值反映了中国资本配置效率和国际资本流动程度介于其他新兴市场经济体和发达经济体的水平之间;（3）中国经常项目波动主要由利率变动冲击和偏好冲击等两类结构性外生冲击通过国内资本市场摩擦机制和国际资本流动摩擦机制传导形成。     

金融发展、技术进步与产业升级

 金融发展对我国的技术进步和产业升级均具有十分重要的作用。本文以我国2000-2008年28个省市数据为样本,运用“残差结构一阶自相关的固定效应面板数据方法”估算TFP和各个地区的金融发展水平,然后运用两步GMM系统估计方法检验了金融发展、技术进步与产业升级三者之间的关系,结果发现：在控制了相关变量后,金融发展对技术进步和产业升级都具有正向的促进作用。     

我国高科技上市公司无形资产现状令人担忧

一、引言在知识经济发展的今天 ,高科技产业已成为全球经济发展的重要生力军 ,很多高新技术企业将大力开展研究与开发活动、不断技术创新作为企业努力的目标。但是从目前我国高科技企业技术创新的状况来看 ,很多企业的技术开发与创新活动及其经济效果却并不令人乐观 ,从公布的 2 0 0 1年上市公司净资产收益率排名情况来看 ,排名前 10 0位的上市公司中高科技企业仅有十几家。拥有技术和资金优势的我国高科技上市公司 ,其经营与发展情况并不如人们所预料的那样好 ,这是一个值得人们思考和深入研究的问题。我们认为 ,无形资产是高科技企业生存…     

居民家庭金融资产风险与宏观经济波动的协动性关系研究——基于GARCH-M模型的风险度量方法

居民家庭金融资产组合不仅存在风险,而且风险会随着居民持有不同金融资产的比重、家庭外部宏观经济的波动而变动。通过构建GARCH-M模型,引入宏观经济变量(GDP增长率、CPI、利率),并计算在险价值VaR,分析宏观经济指标波动与家庭金融风险的协动性关系。研究认为,家庭金融收益主要受利率影响,家庭金融风险主要受GDP和CPI影响,而且家庭金融风险具有集聚性,并会影响利率的变化。     

金融市场收益率方向预测模型研究———基于文本大数据方法

金融市场的发展关系着一国的经济命脉,而股票市场作为金融市场的重要组成部分,对其收益率的研究也一直都是学术界的热点。财经新闻常被认为蕴含着丰富的信息,其中所包含的情感信息作为影响投资者投资决策的重要因素之一,对股票收益率也具有一定的影响。故本文构建了适用于金融投资领域的财经新闻情感词典来对财经新闻进行文本分析,同时构造了新的预测模型:将财经新闻文本中所含的情感量化为情绪指数并与时变密度函数相结合,得到时变加权密度模型。并在此基础上以模型评分为权重组合多个预测模型构建出评分加权模型用于股票收益率预测。结果显示,加入情绪指数能有效提高模型预测能力,而评分加权模型的预测能力则在此基础上更进一步,在准确率以及评分规则上基本达到双重最优。     

Fragility index of block tailed vectors

Financial crises are a recurrent phenomenon with important effects on the real economy. The financial system is inherently fragile and it is therefore of great importance to be able to measure and characterize its systemic stability. Multivariate extreme value theory provide us such a framework through the fragility index ( 11, 7 and 8). Here we generalize this concept and contribute to the modeling of the stability of a stochastic system divided into blocks. We will find several relations with well-known tail dependence measures in the literature, which will provide us immediate estimators. We end with an application to financial data.