上海股市微观结构的超高频数据分析

运用上海股市个股及指数的超高频数据,通过建立自回归条件时间间隔模型和超高频广义自回归条件异方差模型,对上海股市的微观结构中有关交易的时间间隔的聚类性以及时间间隔的长短对投资者行为影响进行了研究。结果表明,上海股市交易的时间间隔具有很强的聚类性,较长的交易时间间隔表明市场上没有新的信息。     

高频金融数据的长记忆SV模型分析--基于FFF回归

高频金融数据的分析与建模是金融计量学的一个全新的研究领域。与低频数据不同,高频数据通常具有“日历效应”和波动长记忆性。本文在使用弹性傅立叶形式(FFF)回归技术消除“日历效应”的基础上,针对高频数据的波动长记忆性建立了长记忆SV模型,结果发现高频数据的波动持续性大大降低。     

基于时间序列的上海银行间同业拆放利率(Shibor)

上海银行间同业拆放利率(Shibor)的推出对利率市场化进程具有强烈的推动作用,各报价银行的准确报价将对Shibor的有效运行起到决定性作用.本文基于时间序列的自回归移动平均模型(ARMA模型)对Shibor价格进行分析,研究结果表明:时间序列分析对Shibor价格具有一定的预测能力,特别是短期预测效果较好.因此,时间序列模型分析对Shibor报价具有指导意义.     

基于ARIMA模型的我国石油价格预测分析

石油价格波动较为复杂,不确定性影响因素较多。ARIMA模型是将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列并加以描述,被广泛地应用于对高频金融时间序列建模,它能较好地把握此类时间序列的动态规律。在利用ARIMA模型对我国1997年以来大庆石油价格进行拟合,短期预测结果模拟值与实际值十分接近,预测效果良好。     

神经网络和卡尔曼算法在石油需求预测中的应用

分析中国1978—2009年影响石油需求的8个相关指标数据。将指标分成3组,通过每组指标的数据分别用广义回归神经网络和误差反向传播神经网络（GRNN和BPNN）方法对2013年的中国石油需求量进行预测,并对其预测结果进行比较。进一步采用神经网络平均影响值（Mean Impact Value,MIV）方法,从影响石油需求时间序列的相关指标数据中筛选出对石油需求影响最大的5个变量。用选出的5个变量,根据AIC准则确定了时间序列的阶数,并建立了石油需求的AR时间序列模型。采用卡尔曼滤波算法和Rauch-Tung-Striebel（RTS）算法对AR模型进行了后验估计。卡尔曼滤波算法使得模型参数得以更新,且相关仿真结果表明,对于AR模型的输出起到较好的修正作用,从而提高了模型的预测精度。     

分整、协整及时变波动建模理论新进展——兼论诺贝尔经济学奖得主Granger和Engle的工作

综合分析近20年来经济计量建模理论在分数维长记忆时间序列的分析建模、协整(同积)理论的建立以及刻画经济金融波动的时变条件异方差过程的分析建模三个方面发生的重要变化以及在这些领域,Granger和Engle做出的极其重要贡献,并提出新的发展方向和领域。     

基于自适应滤波的日负荷预测新陈代谢模型

提出了对日负荷进行预测的新方法。基于自适应滤波算法进行预测,在预测过程中对原始数据进行新陈代谢处理,且根据预测日的属性对预测结果进行加权,并依据历史负荷中负荷的变动情况对结果进行校正,以求最佳预测效果。利用自适应滤波预测结果的残差建立时间序列的AR(p)模型,与自适应滤波模型形成组合模型,从而实现了短期电力负荷样本资料随时间变化而更新、样本量和计算量不增加而预测精度能得到保证的目标。与传统的预测方法相比较,该模型用于日负荷预测具有计算迅速、精度高的优点。     

商品市场的金融化对价格波动性的影响研究——以纽约商品交易所(NYMEX)WTI原油为例

本文致力于研究商品市场的金融化如何影响价格的波动性,特别是相对于对冲交易,投机交易将如何影响价格的波动性。在本文的实证应用方面,我们考虑的变量是原油期货价格,在这里我们使用纽约商品交易所(NYMEX)WTI原油相关的数据,非商业参与者的净价差,非商业参与者的净头寸,非商业参与者的头寸总额,非商业参与者的头寸和头寸总额的比率,和非商业参与者的头寸和期货市场交易量的比率。实证研究表明,非商业参与者的投机活动将会增加石油价格的波动性。或者把它放入一个更广泛的概念,石油的金融化使得石油更像是一种投资工具而不是一种商品,并增加了其价格的波动性。其次,经过一段频繁交易期之后,市场对价格趋势将会得到一些共同的看法,价格将会进入一个更加稳定的通道。当然这点可能由于数据问题需要进一步论证。     

市场风险相关性度量研究——以产业型金融控股集团与其金融子公司为例

混业经营趋势下,产业资本与金融资本的不断融合,不少产业资本主导的产业型金融控股集团开始出现。通过构建产业型金融控股集团与其子公司之间的市场风险相关性度量模型进行实证研究,结果表明控股集团内部存在风险传递效应,传递方向为金融子公司至控股集团,与此同时,市场风险相关程度会表现出时变特征,并且在金融市场的"平静期"和"危机期",这种时变特征尤为明显。     

时间序列预测新方法及其在电信预测中的应用

利用时间序列稳定的季节性,建立一种新的时间序列预测模型。即建立季节末总量基于给定资料的条件分布,利用季节周期内已知的少数观测值来预测周期末总量;在总量预测的基础上进一步预测周期内的为止观测点。经过实证研究可以看出,该模型对于观测值少的时间序列有很高的预测效率。     

我国股票市场周期性破灭型泡沫检验——基于门限自回归模型

根据Evans周期性破灭泡沫理论,利用了Enders和Siklos改进后的门限自回归模型,采用了Chan的条件最小二乘法对参数进行了估计,对股票市场泡沫进行了检验.样本区间为1996年1月到2009年2月,结果表明,上证综合指数月度数据的变化可以划分为存在泡沫和不存在泡沫的时期,且两个时期呈现交替出现的状态,我国股票市场存在周期性破灭的泡沫.     

宏观经济因素对企业财务困境风险的影响

从理论上看,整体的经济环境、通货膨胀水平、货币供应量、利率、汇率以及资本市场变量等宏观经济变量对企业财务困境风险有着不同方向和程度的影响。运用向量自回归、结构向量自回归模型、脉冲响应函数以及方差分解进行实证检验,结果表明国民生产总值、M2与财务困境风险程度负相关,实际利率水平与财务困境风险正相关,而通货膨胀水平、汇率与资本市场变量对财务困境的影响并不显著。     

储蓄率与经济增长关系——兼论索洛增长模型结论在中国的适用性

针对储蓄率影响经济增长存在的问题,基于1978-2007年的宏观数据,采用VAR模型分析了中国储蓄率与经济增长关系。结果表明,储蓄率对经济增长的影响虽然具有显著性,但影响程度相对较低。以中国的数据为例,不支持高的储蓄率带来高的经济增长率,索洛模型的主要结论在中国不适用。     

地方政府环境规制竞争背景下地区间的企业污染排放行为

针对地方政府环境规制竞争背景下中国污染排放空间异质性溢出问题,构建中国污染排放空间异质性溢出推拉模型,理论探讨中国区域污染排放在地方政府环境规制竞争背景下空间异质性溢出的形成机理:当由市场效应决定的拉力大于由学习效应决定的推力时,中国污染排放在空间上呈现负溢出效应;当由学习效应决定的推力大于由市场效应决定的拉力时,中国污染排放在空间上呈现正溢出效应。使用中国285个地级市2003-2015年数据,构建异质性空间自回归模型,使用准极大似然估计方法实证检验中国污染排放的空间异质性溢出特征。研究结果显示:（1）中国区域污染排放确实存在空间溢出效应,并且这种溢出效应呈现异质性特征。这种异质性是由不同区域内部不同的拉力与推力较量结果导致;（2）中国工业烟（粉）尘排放强度在空间上主要呈现出正的溢出效应,即中国大部分区域工业烟（粉）尘排放强度受学习效应影响。     

山东省工资对产业结构升级的影响——基于VAR模型的实证研究

通过使用风险价值(VAR)模型和脉冲响应函数对山东省1979—2010年间的工资与产业结构升级的动态关系进行了研究,结果表明,山东省工资水平的调整促进了产业结构合理的升级,两者之间长期存在稳定的协整互动关系;长期工资水平的调整促进了第二、三产业的发展,但对第一产业农业产生负效应,这主要是山东省第一产业自身发展落后的原因。最后根据实证结果提出了相应的政策建议。     

中国互联网使用、经济增长与电力消费的关系研究——基于VAR模型的实证分析

采用向量自回归（VAR）模型,通过单位根检验、协整检验、Granger因果检验及脉冲响应分析等探讨互联网使用、经济增长与电力消费之间的关系。结果表明：我国互联网使用、经济增长对电力消费均具有显著的正向影响,而电力消费也在一定程度上促进了互联网使用和经济增长。根据研究结果,提出提高能效、因地制宜、均衡发展等建议,以期为产业发展、政策制定及相关研究提供参考。     

关于实质条件句的两个问题

实质条件句和蕴涵的关系如何？实质条件句与日常语言中的条件句的关系如何？这是关于实质条件句的两个基本问题。澄清了实质条件句和蕴涵的关系，指出不能将蕴涵混同于相应的实质条件句的真理性，并在此基础上分析了所谓的蕴涵悖论。应该将实质条件句在技术上的价值与它在日常语言中的对应物这两个问题分开处理，并论证了以实质条件句概念解释日常语言中的直陈单独条件句的适当性，指出两者之间的关系是卡尔纳普所谓之辩明关系。     

非参数条件众数模型对人民币利率汇率关系分析

利率的调控影响资本流动进而影响汇率的变动，汇率变动反过来影响货币供应量进而影响利率的变动。通过对利率平价条件公式进行变换，利用条件众数模型对中美利差与人民币对美元汇率进行数据分析，发现在2008年9月金融危机爆发以前中国汇率表现出急剧升值的趋势并且表现出不稳定的特性，提出应对人民币的升值的策略。