中国农产品期货套期保值绩效实证分析

运用误差修正模型估计了中国棉花、玉米、豆粕和硬麦四种期货的套期保值比率，并计算了相应的套期保值绩效，发现豆粕的套期保值比率最高，为0．079195，硬麦的套期保值比率最低，仅为0．002221；玉米的套期保值绩效最高，其样本内和样本外套期保值绩效分别为13．74％和13．99％，硬麦的套期保值绩效最差，其样本内和样本外套期保值绩效分别仅为0．25％和0．55％；棉花、玉米和硬麦三种期货的样本外套期保值绩效优于样本内套期保值绩效，与国内外许多学者的研究结论一致。总体看，中国期货市场的套期保值功能并耒得羽I充分发挥．     

指数期货套期保值实证研究——以香港恒生指数期货为例

证券投资风险可分为系统性风险和非系统性风险,非系统性风险可以通过分散化投资规避,而系统性风险的规避必须通过参与套期保值交易,在股票现货市场与期货市场上的反向对仲交易而规避.     

基于MV-GARCH的石油期货时变套期保值比率研究

文章运用DCC-GARCH、CCC-GARCH和BEKK-GARCH模型估计了WTI石油市场的动态套期比率.通过实证比较分析发现,这三种多元GARCH模型估计的套期保值比率都有较好的套期保值效果,其中DCC-GRACH模型估计的套期保值比率,效果优于其它两种.     

外汇期货套期保值的基差风险

1基差对外汇期货套期保值的影响人们利用外汇期货进行套期保值就是本着“两面下注,反向操作,均等相对”的原则,同时在现货市场和期货市场上反向操作,利用一个市场的盈利来弥补另一个市场的亏损,在两个市场之间建立一种“相互冲抵”机制,从而达到转移价格风险的目的。因此套期保     

基于CoPula-GARCH模型的外汇期货最优套期保值比率研究

文章通过引入Kendall秩相关系数,结合Archimedean Copula函数的尾部相关数代替传统的线性相关系数,运用Copula-GARCH模型计算欧元、英镑两类外汇期货的最优套期保值比率,并对比分析了CCC-GARCH模型和ECM-GARCH模型的套期保值效果.实证研究表明:CopulaGARCH模型的套期保值比率最优且套期保值效果相对较好,使用该模型进行套期保值能够减少套期保值成本,从而有效规避外汇风险.     

股指期货的套期保值比率与绩效研究

套期保值是股指期货的重要功能之一.文章基于OLS、EC-GAKCH、VECM-GAKCH、VECM-GARCH-X四种模型估计套期保值比率,并通过研究样本外绩效比较了四种模型的套期保值效果.通过实证分析得出以下结论:套期保值比率具有时变性,VECM-GAKCH模型的套期保值效果优于其它三种模型.     

三大石油期货市场套期保值功能的比较研究

石油在国民经济各个部门有着广泛的用途,被誉为“工业的血液”。目前全球石油储采比①在40-43年之间,从这个意义上来说,至少在未来20年,不会出现全球范围内的石油供应短缺现象。但这并不意味着世界石油市场会保持平稳发展,更不意味着世界石油价格会维持稳定。20世纪90年代以后,     

组合套期保值策略研究及其在市场中的应用

针对用多种期货资产对一种现货资产进行组合套期保值策略的研究,建立三种考虑交易费用的组合套期保值模型,使其更具有现实应用性。给出了评价组合套期保值效率方法,并用实例验证分析了组合套期保值的效率。     

股指期货套期保值绩效的实证研究

文章利用风险最小化套期保值模型中最小二乘法(OLS),双变量向量自回归模型(BYAW),误差修正套期保值模型(ECM),广义自回归条件异方差模型(EC-GARCH)和套期保值绩效指标(He),对A股市场与沪深300指数的虚拟组合数据的套期保值比率和绩效进行实证研究,试图来验证不同套期保值模型的套期保值绩效,以期供机构投资者参考.     

多阶段系列展期套期保值研究

在保值期限很长时,或者出于期限短的合约流动性强的考虑,套期保值者需要将合约不断进行展期。根据采用的策略不同,MRH可以分为成堆展期套期保值和递减展期套期保值两大类,针对两类策略的缺陷,提出通过MSRH把两类策略统一起来,将Lien和Shaffer的研究推广到更一般的情形。     

公司持有现金的对冲作用

本文探讨融资约束下公司现金策略与投资策略的内生联动性并引入对冲需求的思想,对公司现金持有量促进投资支出的对冲作用进行考察。研究结果表明,公司面临融资约束时通过变动现金策略以避免投资计划的改变,这种联动性导致公司现金策略变化而投资策略不常变动,公司因此具有较高的现金-现金流敏感度且现金-现金流敏感度比投资-现金流敏感度更能够有效反映公司融资约束。我们还发现,现金持有量促进投资的对冲作用受到市场的认同,投资者赋予公司现金策略和投资策略更高的价值评估。     

人民币汇率应对美国非对称冲击的缓冲机制及效应分析

 本文依据汇率决定理论,构建包含人民币汇率、中美两国GDP、通货膨胀率和利率的向量自回归模型,并基于结构向量误差修正模型（SVECM）方法,识别了包含巴拉萨——萨缪尔森效应的人民币汇率决定方程及人民币汇率传递效应方程,进一步应用方差分解判断了中短期内人民币汇率应对源自美国的非对称冲击的缓冲机制。结果表明,人民币汇率长期升值趋势的根本动因是中国产出及通胀水平相对美国的提高,而汇率传递效应则是不完全的。在1-2年内,人民币汇率的波动来源主要受源自美国的需求冲击(实际冲击)影响,而在3-5年内则主要受美国货币政策扰动（名义冲击）影响。因此,央行重启人民币“汇改”将增强人民币汇率应对外部冲击的缓冲作用。     

An Asymmetric Kernel Estimator of Density Function for Stationary Associated Sequences

Here, we apply the smoothing technique proposed by Chaubey et al. (2007 Chaubey , Y. P. , Sen , A. , Sen , P. K. ( 2007 ). A new smooth density estimator for non-negative random variables. Technical Report No. 1/07. Department of Mathematics and Statistics, Concordia University, Montreal, Canada . [Google Scholar]) for the empirical survival function studied in Bagai and Prakasa Rao (1991 Bagai , I. , Prakasa Rao , B. L. S. ( 1991 ). Estimation of the survival function for stationary associated processes . Statist. Probab. Lett. 12 : 385 – 391 .[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) for a sequence of stationary non-negative associated random variables.The derivative of this estimator in turn is used to propose a nonparametric density estimator. The asymptotic properties of the resulting estimators are studied and contrasted with some other competing estimators. A simulation study is carried out comparing the recent estimator based on the Poisson weights (Chaubey et al., 2011 Chaubey , Y. P. , Dewan , I. , Li , J. ( 2011 ). Smooth estimation of survival and density functions for a stationary associated process using poisson weights . Statist. Probab. Lett. 81 : 267 – 276 .[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) showing that the two estimators have comparable finite sample global as well as local behavior.     

中国货币政策的非对称性偏好调控模式及其演变研究

非对称性实现物价稳定和经济增长是央行调控宏观经济的普遍策略，本文基于非对称性福利损失函数，首次通过逆推实现央行时变非对称性偏好调控模式估计。结果表明，央行在调控通胀和通胀波动目标上表现出较强的政策取向，同时，存在厌恶通胀和规避经济收缩的时变非对称性偏好，由此也使得央行具有较强的动机维护实际通胀低于通胀目标以及实际经济增速高于经济增长目标。特别是，央行在厌恶通胀和规避经济衰退上的非对称性偏好呈现出较强的此消彼长关系。此外，近年来央行厌恶通胀的非对称性偏好持续走强，而规避经济收缩的非对称性偏好却逆向变弱，表明我国货币政策具有较强的治理通胀偏好，但维持经济增速高于增速目标的政策取向却有所减弱。     

SPS措施影响中国农产品出口的实证分析

SPS措施已成为中国农产品出口的主要障碍。采用2004—2011年中国与贸易伙伴日本、欧盟、美国和加拿大的面板数据检验SPS措施对农产品出口贸易的影响效应。研究发现,中国农产品需要4年才能适应国外SPS通报,国外对中国农产品的扣留或拒绝显著阻碍农产品出口。因此,中国应该增加国外SPS措施信息的供给渠道,把企业纳入到SPS措施的评估中,帮助企业进行技术更新,缩短出口企业的适应周期;同时加强企业管理和出口自律,减少国外扣留对贸易的负面效应。     

Process Capability Assessment for Asymmetric Tolerances with Consideration of Gauge Measurement Errors

In recent years, the issue of process capability assessment in the presence of gauge measurement errors (GME) for cases with symmetric tolerances was investigated enthusiastically. However, even processes with symmetric tolerances are very common in practical situations, cases of asymmetric tolerances also occur in manufacturing industries. In this article, a novel approach, called the generalized confidence interval (GCI) approach, is applied to assess the capabilities of processes with asymmetric tolerances in the presence of the GME. To examine the performance of the proposed approach, an exhaustive simulation was conducted. The conclusion is that the proposed approach appears quite satisfactorily for assessing process performance with asymmetric tolerances in the presence of GME in terms of the coverage rate (CR) and the average value of the generalized lower confidence limits.     

陕西省旅游产业对区域经济增长拉动效应研究

建构旅游产业的因素效应模型,研究旅游产业各个要素对产值的效应,并进一步研究陕西省旅游产业对区域经济增长的拉动效应,实证结果可以看出旅游产业中酒店和旅行社规模对区域经济拉动作用显著,对旅游从业者人数和游客人数拉动作用明显.     

高管团队风险偏好、失败再创新行为与再创新绩效——基于我国医药制造业上市企业的实证研究

本文以2011—2019年我国医药制造业上市企业为样本,考察了高管团队风险偏好、失败再创新行为与再创新绩效间的关系。研究表明,高管团队风险偏好正向影响失败后技术开发阶段再创新绩效,但负向影响失败后成果转化阶段再创新绩效。失败后全新创新在高管团队风险偏好与失败后两阶段再创新绩效间皆存在中介作用,而失败后追加创新未见中介作用。同时,高管团队风险偏好对失败后两阶段再创新绩效的影响较对成功后两阶段再创新绩效更显著,且失败后全新创新较成功后全新创新的中介作用更显著。本文旨在为企业构建合理的高管团队、改善其失败再创新行为、提高再创新绩 效提供理论依据和决策借鉴。     

A Simulation Study of White's Test for Heteroskedasticity in Fixed and Stochastic Regression Models

We study the finite-sample properties of White's test for heteroskedasticity in fixed and stochastic regression models. We compare by simulation White and bootstrap methods when the underlying distribution is symmetric as well as asymmetric. The superior performance of the bootstrap method in small samples does not hold when the underlying distribution is asymmetric.     

Hierarchical Bayesian Models for the Estimation of Correlated Effects in Multilevel Data: A Simulation Study to Assess Model Performance

In this article, we aim at assessing hierarchical Bayesian modeling for the analysis of multiple exposures and highly correlated effects in a multilevel setting. We exploit an artificial data set to apply our method and show the gains in the final estimates of the crucial parameters. As a motivating example to simulate data, we consider a real prospective cohort study designed to investigate the association of dietary exposures with the occurrence of colon-rectum cancer in a multilevel framework, where, e.g., individuals have been enrolled from different countries or cities. We rely on the presence of some additional information suitable to mediate the final effects of the exposures and to be arranged in a level-2 regression to model similarities among the parameters of interest (e.g., data on the nutrient compositions for each dietary item).