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1.
在关于货币政策影响经济主体风险承担水平,进而影响金融周期波动机制的研究中,基于风险承担渠道的相关研究较为成熟.区别于以往相关研究多关注货币政策实际采取的立场,文章基于货币政策反应函数渠道探讨了数量型与价格型货币政策反应函数对金融周期波动影响的时变机制.滚动回归的实证结果显示:无论数量型货币政策规则还是价格型货币政策规则,货币政策对信贷波动反应的敏感性主要影响金融周期的波动,但在价格型货币政策规则下,基于信贷视角观察金融周期波动时,货币政策信贷敏感性与货币政策资产价格敏感性对金融周期影响差异较小;较之于价格型货币政策规则,货币政策对信贷波动反应的敏感性在数量型货币政策规则下,对金融周期波动的影响更显著,并在一定程度上表现出随时间扩大的趋势.文章的创新之处在于:强调了货币政策通过政策反应函数渠道而非以往研究中较多关注的狭义风险承担渠道影响金融周期波动的事实,并构建计量模型对货币政策反应函数渠道影响金融周期波动的时变机制进行了详细刻画. 相似文献
2.
在深入践行“节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力”的治水思路下,科学有效地评估我国区域全要素水资源利用效率,对于完善当前治水水平具有重要的意义。基于全要素分析框架,将水足迹纳入投入产出指标体系,构建Shephard水资源距离函数,结合SFA模型测度了我国2003—2018年全要素水资源利用效率,结果表明:我国水足迹总量呈波动上升趋势,在2010年后增长趋势逐渐放缓,区域间水足迹平均值和年均增长率存在显著差异;我国全要素水资源利用效率不高,具有东高西低特征,全国及东、中、西部均呈下降—上升—下降—上升的W形变化趋势,呈现从西北向东南地区逐步提升趋势;环境规制与全要素水资源利用效率呈现U形关系,经济发展水平、技术水平、贸易结构、产业结构以及用水结构对我国全要素水资源利用效率具有正向促进作用,城镇化则具有负向促进作用。最后根据研究结果提出相关政策建议。 相似文献
3.
零无效率随机前沿模型(ZISF)包含随机前沿模型和回归模型,两模型各有一定的发生概率,适用于技术无效生产单元和技术有效生产单元同时存在的情形。本文在ZISF的生产函数中引入空间效应和非参函数,并假设回归模型的发生概率为非参函数,构建了半参数空间ZISF。该模型可有效避免忽略空间效应导致的有偏且不一致估计量,也避免了线性模型的拟合不足。本文对非参函数采用B样条逼近,使用极大似然方法和JLMS法分别估计参数和技术效率。蒙特卡罗结果表明:①本文方法的估计精度和分类精度均较高。随着样本容量的增大,精度增加。②忽略空间效应或者非参数效应,估计精度和分类精度降低,文中模型有存在必要性。③忽略发生概率的非参数效应会严重降低估计和分类精度,远大于忽略生产函数的非参数效应的影响。 相似文献
4.
5.
6.
增加居民可支配收入是四省藏区各族群众改善生活水平的主要物质基础。根据影响居民人均可支配收入的因素,借鉴C-D生产函数思想,建立四省藏区居民人均可支配收入的生产函数模型;基于2010-2017年青海、四川、甘肃和云南等四省实际结果的统计年鉴数据,应用Excel和EViews求解四省藏区居民可支配收入的生产函数,为有效增加四省藏区居民人均可支配收入提供基于历史数据的借鉴。 相似文献
7.
《江西农业大学学报(社会科学版)》2015,(4):354-361
基于江西农户调查数据,采用Logistic计量模型和随机前沿生产函数模型,探讨农村土地流转的影响因素和农村土地流转对生产技术效率的影响。研究发现:受教育程度、村干部身份和村人均耕地面积显著提高土地流转概率,家庭劳动力和土地流转率则表现出倒"U"形曲线,家庭非农劳动力比例显著降低了土地流转率。土地流转直接提高生产技术效率。土地流转与化肥和机械服务等物质资本和人力资本产生交叉效应,间接提高生产技术效率。因此,提高农户人力和社会资本、扩大就业渠道,会促进农村土地流转,进而促进生产技术效率提高。 相似文献
8.
本文基于期望效用最大化和L1-中位数估计研究了在线投资组合选择问题。与EG(Exponential Gradient)策略仅利用单期价格信息估计价格趋势不同,本文将利用多期价格信息估计价格趋势,以提高在线策略的性能。首先,基于多期价格数据,利用L1-中位数估计得到预期价格趋势。然后,通过期望效用最大化,提出一个新的具有线型时间复杂度的在线策略,EGLM(Exponential Gradient via L1-Median)。并通过相对熵函数定义资产权重向量的距离,进而证明了EGLM策略具有泛证券投资组合性质。最后,利用国内外6个证券市场的历史数据进行实证分析,结果表明相较于UP(Universal Portfolio)策略和EG策略,EGLM策略有更好的竞争性能。 相似文献
9.
10.
本文报告一种金融时间序列预测的信号分析、信息融合与智能计算组合模型,简称FEPA,由针对金融时间序列(FTS)信号分析的经验模态分解(EMD)、用于数据降维的主成分分析(PCA)和用于非线性建模的人工神经网络(ANN)三部分组成。该模型首先应用滑动窗口截取原始金融时间序列最近期数据集,应用EMD分解算法把数据集分解成不同尺度的本征模态函数(IMF),然后通过主成分分析将分解后的数据降维,提取最有信息量的特征;然后将这些特征输入到神经网络进行组合预测。本文提出的组合预测模型FEPA是基于分解-提优-合成的信息融合思想,有效提高了预测可靠性。其创新点在于:1)首次给出了EMD算法的结构化表达,提供了今后融合更多信息的算法接口;2)通过多步长预测输出深入研究EMD分解的有效信息结构;3)通过切换到更细时间框架来处理EMD的端点效应,并探索了两级时间框架下的预测效果;4)给出了金融时间序列组合预测模型的一般性架构,具有可升级性和可扩展性。并且通过滑动窗口EMD使得实证更能切近实际。通过在沪深300股指和澳大利亚股指上的实证,结果表明FEPA预测模型在沪深300股指日线和15分钟线上的预测命中率高达78%和82%,在澳大利亚股指日线上也达到了74%的命中率,经比较,明显高于文献中常见的5种模型。 相似文献