Markov-switching BILINEAR − GARCH models: Structure and estimation

Markov-switching (MS) models are becoming increasingly popular as efficient tools of modeling various phenomena in different disciplines, in particular for non Gaussian time series. In this articlept", we propose a broad class of Markov-switching BILINEAR–GARCH processes (MS ? BLGARCH hereafter) obtained by adding to a MS ? GARCH model one or more interaction components between the observed series and its volatility process. This parameterization offers remarkably rich dynamics and complex behavior for modeling and forecasting financial time-series data which exhibit structural changes. In these models, the parameters of conditional variance are allowed to vary according to some latent time-homogeneous Markov chain with finite state space or “regimes.” The main aim of this new model is to capture asymmetric and hence purported to be able to capture leverage effect characterized by the negativity of the correlation between returns shocks and subsequent shocks in volatility patterns in different regimes. So, first, some basic structural properties of this new model including sufficient conditions ensuring the existence of stationary, causal, ergodic solutions, and moments properties are given. Second, since the second-order structure provides a useful information to identify an appropriate time-series model, we derive the expression of the covariance function of for MS ? BLGARCH and for its powers. As a consequence, we find that the second (resp. higher)-order structure is similar to some linear processes, and hence MS ? BLGARCH (resp. its powers) admit an ARMA representation. This finding allows us for parameter estimation via GMM procedure proved by a Monte Carlo study and applied to foreign exchange rate of the Algerian Dinar against the single European currency.     

中国分行业和总体工资粘性

工资粘性是比价格粘性更加重要的名义刚性,对于分析外生冲击对宏观经济的影响具有至关重要的作用。本文从行业工资粘性的异质性入手,建立多部门DSGE模型并推导出各行业的工资动态方程;通过对行业工资动态方程的结构化GMM估计,得到了我国19个行业的工资粘性,发现各行业的工资粘性存在显著的异质性。本文进一步研究了总体工资粘性的估计问题,发现采用单部门DSGE模型估计总体工资粘性会出现高估的问题,而以各行业工资为权重计算各行业工资粘性的加权中位数可以较好的估计加总工资粘性。     

种麦农户行为选择:来自价格、政策和非农就业的综合响应检验

基于2003-2011年全国农村固定观察点数据,选用扩展Nerlove模型及系统GMM估计方法,引入市场化政策和非农就业水平等变量构建农户小麦动态供给反应模型,探究农户粮食种植决策对价格和非价格因素的反应程度。研究发现：①无论短期还是长期,农户小麦种植对价格始终保持较高的敏感程度。②非农就业在短期内对农户小麦种植直接影响结果不显著,但间接提高了农户对小麦生产成本的敏感程度,这意味着非农就业水平的提高使得生产成本对小麦的负面减产效应显著增加。③市场化政策始终是影响粮食市场价格变动及农户粮食种植决策的重要因素。因此,建议完善对粮食生产的补贴制度,通过杠杆调节冲破生产成本对粮食生产的“桎梏”,同时确定合理的粮食最低收购价水平,科学制定调整幅度,引导农户合理调整种植结构。     

基于财政分权的地方政府科技投入库兹涅茨曲线效应研究

依据2007—2016年中国省级动态面板数据,采用系统GMM估计方法,实证探讨了财政收入分权和支出分权对地方政府科技投入影响的库兹涅茨曲线效应。结果表明：样本考察期内,财政收入分权和支出分权对地方政府科技投入的影响均具有显著的倒“U”形特征,省级财政分权度的提高,显著激励地方政府扩大科技投入规模,而迈过倒“U”形曲线拐点,财政分权对地方政府科技投入的正向激励作用消失,转为负向抑制。系列控制变量中,地区经济发展水平、对外开放程度、政府竞争对地方政府科技投入具有正向激励作用,但政府竞争的影响不显著;而上一年度政府科技投入水平和城镇化水平对地方政府科技投入具有负向抑制作用,但后者的影响不显著。采用财政自给率指标替换财政分权变量进行二次回归,显示研究结果具有良好的稳健性。研究结论可为重新划分央地政府科技投入责任,完善地方官员晋升考核标准,提高财政科技资金使用效率,加大对欠发达地区财政转移支付力度,推动地区间科技投入合作提供决策参考。     

中心城市的溢出效应与城市经济增长——基于中国城市群2000—2012年市级面板数据的经验研究

在城市空间结构高级形态——城市群的框架内,基于 2000—2012 年市级面板数据,研究中心城市发展对外围城市经济增长的溢出或极化效应,结果发现:(1)针对十大城市群 136 个城市的分析证实,中心城市发展对外围城市的经济增长呈现出正向溢出效应;(2)针对不同城市群的分类分析发现,中心城市对外围地区的影响会出现 U形关系,如京津冀城市群中心城市北京的发展在 2007 年之前抑制了外围城市的经济增长,而 2007 年之后转为正向溢出效应;(3)城市群内部结构的异质性也会带来不同的结果,山东半岛城市群济南、青岛的双中心结构对外围城市的共同影响较单个城市更为显著。此外,研究结果还证实以受教育水平衡量的人力资本对以熟练劳动力为主的低端制造业地区的经济发展影响较低,政府规模对市场投资相对不足的中西部地区具有积极影响。     

信用衍生产品对冲、货币市场波动与中国商业银行贷款行为

文章基于信用衍生产品对冲的实质构建理论模型并得到理论结论与推论,利用GMM方法对理论结果进行实证检验。实证研究结果表明,在回购利率互换对冲时,中国银行贷款总额随对冲程度的提升先减后增,与货币市场波动负相关;在存款利率互换对冲时,贷款总额随对冲程度的提升而增大,与货币市场波动正相关;在隔夜利率互换对冲时,贷款总额随对冲程度的提升先增后减,与货币市场波动正相关。实证结果验证了理论模型的正确性,同时也在一定程度上说明2008年美国次贷危机的诱因同样存在于中国商业银行中。     

域产业转移效率研究及其对废气排放的影响

本文选取2005-2014年我国29个省(市)的面板数据,并将其分为东、中、西部三大区域,通过DEA-Malmquist模型对各个区域的产业转移效率从动、静两个方面进行了分析研究,同时,运用SYS-GMM模型探讨了产业转移对废气排放的影响.研究发现:东部地区在综合效率和纯技术效率方面都普遍高于中西部地区,而规模效率则是中部地区最高;三大区域的Malmquist生产率都呈不同程度的下降趋势;此外,产业转移和技术进步分别对废气排放也有显著的抑制作用,技术进步还能够提高产业转移过程中对废气治理的效率.     

分布未知情况下的空间滞后模型检验

 在扰动项分布未知的情况下,直接采用传统的空间模型检验方法是存在问题的。针对传统空间模型检验方法的不足,本文以Lee和Yu（2010）的研究为基础,采用Lee和Liu（2006）提出的最优矩条件,构造分布未知情况下空间滞后模型的稳健检验统计量。这种检验方法仅需参数的一致估计量,便于计算。蒙特卡罗结果表明,在小样本情况下,本文提出的检验有良好的性质,且明显优于Saavedra（2003）提出的检验。     

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。     

GMM Estimation of Autoregressive Roots Near Unity with Panel Data

This paper investigates a generalized method of moments (GMM) approach to the estimation of autoregressive roots near unity with panel data and incidental deterministic trends. Such models arise in empirical econometric studies of firm size and in dynamic panel data modeling with weak instruments. The two moment conditions in the GMM approach are obtained by constructing bias corrections to the score functions under OLS and GLS detrending, respectively. It is shown that the moment condition under GLS detrending corresponds to taking the projected score on the Bhattacharya basis, linking the approach to recent work on projected score methods for models with infinite numbers of nuisance parameters (Waterman and Lindsay (1998)). Assuming that the localizing parameter takes a nonpositive value, we establish consistency of the GMM estimator and find its limiting distribution. A notable new finding is that the GMM estimator has convergence rate , slower than , when the true localizing parameter is zero (i.e., when there is a panel unit root) and the deterministic trends in the panel are linear. These results, which rely on boundary point asymptotics, point to the continued difficulty of distinguishing unit roots from local alternatives, even when there is an infinity of additional data.