中国金融周期与经济周期的非对称波动特征及联动关系研究

区别于传统的经济周期研究,应用马尔科夫区制转换动态双因子(MS-DBF)模型,实现了对中国金融周期与经济周期的测度、波动状态识别以及关联关系的分析。这对于同时监测中国宏观经济与金融部门的周期波动态势以及通过周期视角探究宏观金融关联关系都具有重要的理论价值和现实意义。研究发现：第一,金融周期与经济周期波动具有非对称特征,并且金融周期的波动程度小于经济周期;第二,无论是扩张还是收缩阶段,金融周期对经济周期都具有一定的先行性,但每轮循环的先行期长短不一;第三,两个周期的联合波动具有区制依赖特征,并且不同状态之间的转移概率存在非对称性;第四,由于新冠疫情冲击导致宏观经济数据异常波动,使得传统MS-AR和MS-VAR模型都无法准确地识别经济周期阶段,而MS-DBF模型依托联合转移概率矩阵能够准确地捕捉到经济周期的每一轮波动。2021年下半年以来,中国经济发展面临“三重压力”,经济周期与金融周期正处于“前者收缩、后者扩张”的联合区制状态,经济周期走势深度探底;金融周期虽然处在扩张阶段,但仍位于较低水平。这预示着,现阶段中国系统性金融风险总体可控,宏观调控仍然具有一定的政策调控空间,政府部门可以适度...     

中国农产品价格波动特征的实证研究——基于广义误差分布的ARCH类模型

近年来农产品价格波动频繁,结构特征明显,主要是因为受到生猪、棉花、大豆、胶脂果实类林产品和稻谷等农作物价格波动的影响.利用广义误差分布的ARCH类模型对主要农产品价格波动特征进行分析,结果表明:棉花价格没有显著的异方差效应;生猪、大豆和稻谷的价格波动具有显著的集聚性,但其市场并没有表现出高风险高回报的特征;稻谷价格波动具有显著的非对称性,但大豆和生猪的价格波动没有显著的非对称性.基于GED的ARCH类模型提高了模型的拟合效果,可以更好地分析中国主要农产品价格波动特征.     

基于Markov切换模型的中国CPI指数波动特征分析

文章引入Markov切换模型探讨中国CPI指数波动的持续性、波动幅度以及波动频率等特征.通过ADF方法和JB统计量检验CPI时间序列的平稳性和非对称性,通过CUSUM方法检验时间序列的机制转移特征,采取极大似然估计方法确定Markov切换模型的相关参数.结果表明,CPI时间序列的低波动性持续的时间最长,并且三种波动状态之间的切换主要集中于低波动状态和高波动状态之间;CPI时间序列的波动主要稳定于低波动率,并且存在明显的“聚集波动”和“分段波动”现象.     

信贷政策效应的非对称性、信贷扩张与经济增长

 本文从银行贷款的角度出发,运用马尔可夫区制转移向量自回归模型（MS-VAR）对1992～2008年间的信贷增长率与经济增长率以及通货膨胀率的关系分别进行总量研究。检验结果表明,我国的经济增长路径和通货膨胀路径均有明显的三区制特征;各区制的持续期、转移概率均存在非对称的特点;信贷增长率与经济增长率以及通货膨胀率在各区制的同期相关系数明显不同,并且表现出结构性变化。     

中国服务业增长和波动的区制转换与非对称性研究

在当前服务业景气"微波化"的背景下,采用四区制马尔科夫混频动态因子模型,从增长速度和波动强度的双重角度对中国服务业景气不同阶段的运行特征进行详细考察。结果表明,中国服务业景气波动主要呈现低增长―低波动状态,其次为高增长―低波动状态,且不同阶段之间的转移概率呈现非对称性;中国服务业在经济新常态背景下可能会在以低增长―低波动为主要特征的"L"型底部运行,也可能会在低波动水平上呈现高增长和低增长状态交替的"W"型波动态势。     

双重视角下的中国经济周期混频测度

本文同时在混频动态因子模型截距和方差项引入马尔科夫区制转换过程,从经济增长速度和波动强度的双重角度对我国经济周期不同阶段间的运行特征进行详细考察。研究表明,我国经济周期呈现出明显不同的阶段性特征;不同状态间的转移概率存在非对称性;新常态背景下经济运行继续保持微波化的平稳运行态势是大概率事件。此外,本文提取的一致景气指数与我国实际季度GDP增长率的走势基本一致,能较为准确地反映各个时期的经济形势。     

新股发行周期波动的Markov三区制转换模型研究

 本文将传统的IPO周期市场“热销”和“冷发”两种状态拓展为“热销”、“冷发”和“过渡”三种状态,并结合稳健性考虑和我国IPO市场实际对测度IPO周期的变量进行了改进,构造了一套新的包含IPO数量、抑价、市场条件、政府调控四类共十种代理变量的指标体系,然后将变量分别应用三区制Markov区制转换模型进行回归并通过滤波迭代法得到滤波概率和平滑概率,继而得出每组变量对应的IPO周期,最后通过综合对比获得了我国A股市场1994年1月至2012年6月的IPO周期划分结果。结果显示我国IPO发行周期波动存在“热销”、“冷发”和“过渡”三种状态,并刻画了IPO周期与IPO数量、抑价、市场条件、政府调控之间的关系,研究丰富了IPO周期理论,并有助于IPO发行的有效决策。     

基于波动非对称性的中国股市监管研究

文章以1997年1月2日至2007年12月28日上海证券市场综合指数为样本,根据股指波动情况,划分为三个阶段,运用EGARCH和TARCH模型实证研究中国股票市场价格波动的非对称性,分析股票市场波动非对称性的生成机理,提出基于股市波动非对称性政府监管的基本原则,为政府监管股票市场、制定股票市场发展规划与政策,提供具有一般性意义的分析思路和模式,为投资者预测并规避风险提供决策依据.     

我国新商品期货品种的波动特征研究

文章运用GARCH模型和GARCH—M模型研究我国2007—2008年间新推出的商品期货（锌、菜籽油、线型低密度聚乙烯和黄金）的波动聚集性、持续性、非对称性以及风险溢价等特征。实证结果表明：四种新商品期货价格波动均表现出较强的聚集性和持续性特征。其中,聚乙烯期货的波动呈现出正向冲击比负向冲击对价格影响曼大的非对称波动特征,菜籽油期货的风险与收益之间呈现出显著的负相关关系,而其它期货品种则没有呈现上述明显定量特征。     

中国粮食价格波动特征研究——基于X-12-ARIMA模型和ARCH类模型

以小麦和大豆为例,研究2002年1月至2012年6月中国粮食价格波动特征。首先利用X-12-ARIMA模型对价格序列进行季节调整,然后运用ARCH类模型对剥离季节因素的价格序列进行波动分析。结果发现:中国粮食价格季节性波动逐年减弱;粮食价格具有明显的波动集簇性,前期价格波动和外部冲击对后期价格的影响具有持续性;粮食市场不存在"高风险、高回报"特征;小麦价格波动的非对称性不显著,而大豆价格波动则呈现明显的非对称特征,且上期价格上涨信息引发的波动要大于下跌信息。     

中国生猪出栏价格波动的非线性特征分析与预测

2003年"非典"事件爆发后我国生猪出栏价格波动相当剧烈,文章对2003年7月至2013年8月的生猪出栏价格波动进行了非线性估计,根据门限自回归(TAR)分析,认为近十年来生猪出栏价波动存在显著的非线性门槛效应,Markov链状态转移概率矩阵的极限分布表明生猪出栏价格波动量从长期看会逐渐收敛于[0,1]区间,即低负型正向波动状态。     

中国农业生产资料价格的波动特征研究——基于GED分布下EGARCH-M模型

运用X12-ARIMA模型、HP滤波法和基于GED分布下的EGARCH-M模型对中国农资价格波动的一些主要统计特征进行了拟合分析,结果表明:农资价格波动存在显著的季节效应;考察期间农资价格呈现出5个波动性周期,平均周期长度在48个月左右;农资价格波动还存在显著聚集性和非对称性,但其市场并没有表现出高风险高回报的特征;相较于正态分布,GED分布能更好地对模型进行估计和描述中国农资价格的波动特征。     

我国影子银行的非对称性宏观经济效应研究

文章使用了马尔科夫机制转换回归模型和向量自回归模型(MSIH(2)-VAR(2),考察了影子银行的非对称性宏观经济效应.实证结果表明:影子银行在“经济下行”区制比“经济上行”区制更明显地正向影响经济增长;影子银行的外生冲击对经济增长的短期影响比长期影响大;在不同区制和面临影子银行的外生冲击时,影子银行都正向影响货币供应量,且都不显著影响物价水平;在宏观经济不同区制转换的过程中,影子银行波动可以作为宏观经济波动的先行指标.     

基于MS-AR模型的中国能源消费周期路径演化识别

文章基于改革开放以来的煤炭、石油、天然气、一次电力及其他能源消费增长率年度数据,运用HP滤波和MS-AR模型,透析能源消费周期多阶段的区制属性,刻画我国能源消费增速的时间路径变化特征。结果表明:(1)除一次电力及其他能源消费增长率外,各能源消费增长率均处于窄幅震荡状态,21世纪初呈现明显的下行态势;煤炭、石油增长率波动程度明显强于天然气、一次电力及其他能源消费增长率波动程度。(2)各能源消费增长率存在低速增长区制、中速增长区制、高速增长区制的三区制特征;以煤炭、石油为代表的传统能源消费增长率在低速和高速增长区制间动态跃迁,仅在相关政策、重大改革方针出台后跃入高速增长区制,在中速增长区制具有持续性;天然气消费增长率在低速增长区制具有惰性;21世纪以来,一次电力及其他能源消费增长率维持在高增长区制。(3)区制特征与波动风险具有联动效应,高(低)增长区制具有高(低)波动风险。     

济南市物价周期波动的特征

价格作为经济的“晴雨表”，随着经济的周期波动而波动，其周期波动的特征和指数的分析对经济形势的分析和预测，对增强企业市场竞争能力和抗御风险能力，对保持国民经济安全有重要作用。1984至2000年的16年间，是我国进行价格改革的重要时期，我市和全国、全省的发展趋势基本相同，市场物价经历了三次大的周期波动。下面对这三次周期性波动，特别是第三次波动的特征、原因和影响进行分析。     

中国经济周期条件波动性特征的统计分析

在ARCH族模型动态地刻画了中国经济周期的条件波动性特征的基础上,分析了有关经济变量的波动机制、波动率对经济变量条件均值的影响程度与方向以及经济变量在扩张阶段和紧缩阶段波动力度差异等问题。得出以下主要结论：中国经济周期波动具有条件异方差性、持续性和非对称性的特征;经济的稳定有利于经济产出的持续增长;财政政策具有稳定经济、促进经济产出增长率提高的效应,而且这种效应具有一定的持续性与滞后性;国外需求受国内经济影响较小,具有其自身的发展规律。     

基于区制转移模型的中国短期利率动态行为研究

文章基于区制转移模型对单因素CKLS短期利率模型进行扩展，并运用该扩展模型对我国短期拆借利率展开实证分析。分析结果表明我国短期利率的波动除具水平效应外，还存在显著的区制转移特征。通过平滑概率动态分析发现，我国短期利率的区制转移行为与我国的宏观经济状况及货币政策密切相关。     

基于谱分析的中国生猪周期波动研究

生猪产业的一个主要特征是产量和价格的周期性变化。采用谱分析和交叉谱技术对中国的生猪产量与价格周期进行研究，发现：（1）中国生猪生产在过去的30年中呈现一种典型的增长型周期现象；（2）就产量而言，生猪生产存在着以6年为主的周期性波动，生猪价格存在着7．5年为主的周期；（3）在长度为7年的周期上，生猪的收购价格变动领先于玉米的价格。但在短期，生猪的收购价格却滞后于玉米的价格。     

农产业价值链产业终端价格波动研究

文章基于马尔科夫转换模型对农产业零售价格波动的深层次原因进行分析,发现农产业零售价格波动同时存在不对称周期价格波动模式、基于成本价格波动模式、粘性价格波动模式三种价格波动模式,其中不对称价格周期波动模式符合埃奇沃斯价格周期模型的特征和预测,并进一步拓展了关于农产业价格波动的原因。     

中国股市泡沫的识别和预测:基于SSMS模型

文章将前沿的向量自回归—对数线性化资产定价模型改写成状态空间形式,并与二元马尔科夫区制转换有机地结合,得到用于股市泡沫识别和预测的状态空间马尔科夫区制转换模型,以便在一个统一模型框架中解决股市泡沫的时变性和不可观察性.基于中国股市的实证研究表明:(1)该模型能够很好捕捉股市泡沫,识别泡沫的膨胀区制和破裂区制,估计泡沫在两个区制之间的转换概率.(2)中国股市泡沫具有周期性、持续性和不对称性特征.基于滤波概率和平滑概率的预测进一步支持了上述结论.