能源碳排放与经济增长——基于陕西省的实证检验

基于能源大省陕西省1990—2015年能源消费量数据,应用碳排放公式计算碳排放量,经平稳性检验,采用协整及格兰杰因果关系检验等计量方法,就陕西省能源碳排放和经济增长数量关系与运行特征进行检验分析。结果显示:长期来看,陕西省能源碳排放与经济增长之间存在协整关系;两者间存在由经济增长到能源碳排放的单向格兰杰因果关系,经济增长促使了能源碳排放的加剧。根据检验分析结果,为促进陕西省区域社会经济的平衡充分发展,给出陕西省实行节能减排和发展低碳经济的若干启示及建议。     

基于EWMA组合模型的人民币汇率的动态预测

文章提出指数加权移动平均(EWMA)组合模型克服了传统组合方法没有考虑时序数据间时隔远近而相互影响不同的动态关联缺陷.对汇改后人民币汇率实证分析,结果发现EWMA组合模型比被组合的广义自回归条件异方差(GARCH)模型和均值回复(Mean Reversion)模型有更好的预测精度,能够更加逼真把握金融时序的未来走势.     

人民币汇率制度改革后热钱流量与汇率变动关系的实证研究

综合国内多位学者对流入中国热钱规模的计算方法,结合汇改后国际收支情况,对进出中国热钱规模的计算加以修正改进,并以此计算所得结果作为进出中国热钱规模的衡量指标,应用二元GARCH模型对其与汇改后人民币名义汇率变动关系进行了实证研究。结果表明热钱增量和人民币汇率升值幅度之间具有较强的正相关性,两者间存在由后者到前者的单向信息传递关系。     

基于小波变换的分数布朗运动参数估计

为了估计分数布朗运动参数，对离散分数高斯噪声进行了Haar小波变换。根据“近似”小波系数方差和分数高斯噪声（DFGN）方差的关系，并结合平稳序列小波分解的性质，推导出一种估计算法。在仿真中，和修改的EM算法相比较，算法简洁，并以方均根误差和标准差为指标说明了此种方法的有效性和优越性。     

陕西省人口总量时间序列的ARIMA模型

人口研究、预测和控制是关系国计民生的大事。对全国人口总量时间序列模型,已进行了一定的研究,对陕西省人口总量时间序列模型尚未研究。通过研究陕西省人口总量时间序列(1949~2006年),应用B-J法建立了ARIMA模型。为人口预测和控制提供简单易行的统计方法。