技术指标能够预测商品期货价格吗? 来自中国的证据

基于移动价格平均、动量和移动交易量平均三类技术指标,研究了其对中国大宗商品期货价格的预测效果,并以基于宏观变量的预测为基准比较分析了其预测能力.主要结论如下,第一,技术指标能够在样本内和样本外检验中有效预测我国大宗商品期货价格,其预测效果显著超过已有文献中广泛使用的宏观经济指标.第二,对于不同的模型设定和数据频率,技术指标预测效果表现稳健.第三,从资产配置角度出发,基于技术指标的预测具有显著经济意义,能够显著提高资产配置效率,获得超额收益.相关结果能够为大宗商品投资及风险管理提供经验和策略支持.     

基于马尔可夫链的产品市场保有量预测模型

售后服务机构为了准确地准备库存,都需要预测产品的市场保有量。基于马尔可夫链建立的状态概率矩阵模型,与抽样调查、时间序列法、回归分析法等方法相比,更能准确预测市场产品保有量。与传统产品相比较,更新换代速度快的电子产品,要预测其市场保有量,更需要利用状态概率矩阵模型。     

基于利润的股票定价模型研究

股息现值模型 (Gordon model)、税后利润再投资有限增长模型 (Gordon and Gordon m odel)以及简化后的税后利润再投资有限增长模型 (Morris m odel)都无法为亏损公司的股票定价。根据弱有效市场假设 ,提出基于净利润的股票定价模型。该模型允许公司未来几年把全部或部分利润投资于盈利项目。利用该模型投资者可以计算不同类型上市公司股票的投资价值     

美元、日元、英镑的中长期汇率预测方法研究

文章运用组合预测方法对中长期汇率走势进行分析 ,并根据贝特斯 (Bates)和格朗格 (Granger)提出的组合预测方法 ,对美元兑日元、美元兑英镑的中长期汇率进行了预测 ,提出组合预测为一种较好的方法。     

从盈余管理角度对独立董事制度有效性的实证分析

文章通过选取上市公司样本,运用均值检验和相关分析等方法从盈余管理角度对我国独立董事制度的有效性进行了实证分析,得出以下结论:独立董事制度的设立对公司盈余管理没有显著影响;独立董事占董事总数的比例与盈余管理之间也没有显著的相关性;自愿设立独立董事的公司与政策规定设立独立董事的公司两者的盈余管理有显著差异,前者的平均值小于后者的平均值。总体上讲我国独立董事制度没能有效监督公司盈余管理行为,其发挥作用还需以公司自身良好素质做平台。     

投资者信心和中国宏观经济波动——基于MIDAS混频模型

将投资者信心指数引入MIDAS混频模型之中,可以考察新冠疫情背景下投资者信心对于中国宏观经济波动的影响。基于投资者信心指数和“三驾马车”对我国季度GDP增长率进行预测,通过实证发现:引入投资者信心指数的MIDAS混频模型在预测精准度方面和基准模型进行比较,预测精准度高于未加入投资者信心的模型,均方根残差比值更小;在多元MIDAS混频模型之中,加入投资者信心指数的回归模型对我国GDP的实时预报和短期预测结果更加稳定,可为决策者提供更加精确的参考区间;宏观经济的波动对投资者信心指数变化反应,和投资、消费和进出口相比是最灵敏的。这为定量追踪宏观经济波动提供了一个新的视角。     

改革目标和企业风险度测定─—现代企业制度建设的关键

在建立现代企业制度的探索中,原有的“承包制”在实践中已暴露它的不足,与改革的深入不相适应。企业的生机在于竞争和风险。在商品经济条件下,企业经营实际上就是经营者运用创新手段,将受损风险转化为超额收获。而企业生产经营所存在的诸多不确定因素,可以通过概率论中的中心极限定理和经验,借鉴计划评审法（ＰＥＲＴ）中概率估算法对企业的经验风险度作出有价值的测定。     

Multiscale Combined Forecast of Carbon PriceBased on Mixed Structure Data

Accurate forecast of the carbon trading price is of great significance in promoting the scientific and rational development of carbon trading market. Therefore, this paper proposes a multi-scale combined forecasting method for carbon price based on mixed structure data. First, the Google Index is used to extract the unstructured data related to the carbon price.The dimensions of unstructured data are reduced based on principal component analysis. Then, EMD is employedto the structured data,unstructured data and the carbon trading price to obtain different IMFs, which are reconstructed by the Fine-to-Coarse technique to get low, high frequency sequence and trend sequence. Furthermore, the three items are predicted respectively by using ARIMA, PLS and neural networks according to the features of each scale in time series. Finally, the forecasting results are summed to get the carbon price forecast sequence. The proposed method is used to forecast carbon price in EU. The empirical results show that the prediction accuracy of the model is higher than that of the single prediction method and the prediction method that time series aren’t decomposed by EMD, which is of great applicability.     

“农转非”、人力资本回报与收入不平等——基于分位数回归分解的方法

随着中国城镇化进程的推进，越来越多的农村户籍人口实现了身份转换，成为制度认可的新市民。本文利用中国综合社会调查（CGSS）数据发现，即使户口状况相同，"新市民"与"老市民"之间依然存在一定的收入差距。分位数回归及其分解的结果显示，"农转非"人群在劳动力市场上仍受到制度性或非制度性歧视，且歧视程度随着分位数的变化呈现倒U型趋势。同时，"农转非"人群内部也存在较大的差异，歧视降低了自致型"农转非"人群相较于城市原居民的禀赋优势，而外致型"农转非"人群则面临人力资本劣势与就业市场歧视的双重压力。