发展中国家的金融深化与收入不平等——基于58个发展中国家面板数据研究

探讨金融深化对收入不平等的作用机制可为政府制定金融发展战略提供理论依据，有利于合理再分配与增进人民福祉。本文根据金融开放型经济的理论模型，定义内生的经济增长率，并扩展其对收入不平等水平的影响。随后选取58个发展中国家的平衡面板数据并采用系统性广义矩估计（SYS-GMM）方法进行实证检验。结果表明，金融深化会加剧收入不平等现象，并且以私人银行信贷衡量的金融深化对收入不平等的影响取决于实际利率(r)与实际GDP增长率(g)之间的差距，当金融深化程度越高时，r-g值越大将导致收入不平等的程度减少。因此从政策角度来看，发展中国家可以通过使得r-g值为正的情况下进一步扩张银行信贷来缓解收入不平等状况。     

区域产业结构与银行信贷结构的动态关系研究

文章基于向量自回归（VAR）模型,研究浙江省区域经济中产业结构与银行信贷结构之间的动态关系。实证结果表明,3年来浙江省第三产业的发展主要源于第二产业的带动和信贷规模扩张。虽然浙江省产业结构和银行信贷结构之间存在正相关关系,但银行信贷结构带动产业结构调整的作用不明显。分析原因,近年来银行短期贷款规模扩张明显,但主要投向第二产业。提示政府,在金融市场处于相对弱势的第三产业要获取更多的金融资源份额,不能依赖商业银行自发的市场行为。政府需要出台倾向性金融政策予以支持。     

区域金融结构与产业结构互动关系的实证分析

经济发展一方面要求产业结构及时调整和转换，另一方面也要求金融不断地适应经济发展的需要进行创新，使金融在经济发展中的作用越来越大，并发挥先导性作用。本文以安徽产业结构和金融结构发展状况为研究对象，建立向量自回归（VAR）模型，探讨安徽产业结构和金融结构之间的互动关系，以期找到促进安徽经济发展的合适的产业和金融政策。     

不同银行业结构下的货币政策传导效果研究

文章借鉴银行业均衡模型和Kopeeky-VanHoose有关资本约束对银行信贷影响的模型,通过每个微观主体的金融反应,分析了短期内,在商业银行不同的市场结构下,对货币政策的传导效果的影响.研究发现,从货币政策制定者的角度来看,商业银行竞争市场结构强于不完全竞争市场结构.在任何商业银行市场结构下,法定存款准备金率的变动都会产生收入效应和替代效应,导致政策无效.     

黑龙江省金融结构的现状分析

金融是现代经济的核心。经济决定金融,经济的发展水平决定金融的发展水平。但是,金融在服务于经济的过程中,又反作用于经济,影响着经济发展的速度和结构。正如邓小平同志所说:"金融搞好了,一着棋活,全盘皆活"。目前,我国学者对于金融结构的研究才刚刚起步,大多数研究是从国家的角度研究金融结构问题,缺少对区域金融结构的研究。     

西部地区金融发展与城乡经济增长:基于1979～2010的经验数据

西部地区金融发展对整体经济增长有着重要影响,但金融发展各要素对城乡经济的拉动又有着明显差异。其中金融发展规模对城市经济的作用明显高于对农村经济的拉动,金融发展结构和城镇经济发展存在格兰杰关系,而金融发展效率指标与城乡经济增长的关系皆不明显。研究认为,提高金融发展效率、优化农村金融结构是促成西部金融发展与城乡经济增长和谐统一的重要政策导向。     

内蒙古金融发展与产业结构调整关系的实证研究

世界各国经济发展的事实表明，产业结构调整已成为促进现代经济发展的关键因素，产业结构调整对于一国经济结构优化以及实现经济稳定协调发展，具有极为重要的意义。而金融又是现代经济的核心，金融资源的配置会对宏观经济运行状况和微观企业的运行效果产生重大影响，在产业结构调整中发挥着至关重要的作用。产业结构的调整、升级离不开金融的支持与协同发展。     

银行信贷投入与经济增长的相关分析研究

本文运用数理统计、弹性系数等多种方法,描述了银行信贷投入与经济增长具有高度相关性,对经济增长与信贷扩张和投资增长关系进行实证分析,研究了银行信贷如何与江西省产业政策配合,合理和充分利用存量资金来源,保持信贷投放的适度增长,为经济发展创造条件,确保经济平稳较快发展。     

数字鸿沟视角下数字金融对高质量发展的影响

近年来，中国数字金融飞速发展并显著促进了高质量发展，但是数字金融的发展仍然受到“数字鸿沟”的制约。基于2011—2019年的省级面板数据分析了数字金融对高质量发展的影响效应以及基于数字鸿沟视角的调节机制。研究表明：数字金融及其三个维度对高质量发展呈现显著的正向影响，以上结论在考虑内生性及稳健性检验之后仍然成立；地区和结构异质性分析结果表明数字金融对高质量发展的影响在中西部地区、经济发展水平和互联网普及率低的地区更为显著；从数字鸿沟的视角分析调节机制，数字鸿沟在数字金融对高质量发展的影响中起到显著的调节作用，其中接入鸿沟起到抑制调节作用，而使用鸿沟和能力鸿沟则起到强化调节作用。研究结果为数字金融赋能高质量发展政策的制定以及避免数字金融中的数字鸿沟问题提供决策参考。     

我国经济发展与金融发展的典型相关分析

对于经济发展与金融发展之间的关系，国内外许多学者做了大量的研究。在国外，以Goldsmith（1969）为代表的结构主义者认为，金融发展与经济发展存在正相关关系，金融发展以金融资产的形式直接增加储蓄，从而促进了资本形成与经济发展。以Mckinnon（1973）与Shaw（1973）为代表的金融压抑主义者则认为，金融自由化战略具有促进经济发展的作用。在国内，谭儒勇（1999）认为在中国金融中介体发展和经济发展之间有显著的很强的正相关关系，在中国股票市场发展和经济发展之间有不显著的负相关关系。     

基于稀疏结构连续比率模型的消费金融风控研究

近年来,我国消费金融发展迅速,但同时也面临着更加复杂的欺诈和信用风险,为了更好地对消费金融中借贷客户的信用风险进行监测,本文提出了基于稀疏结构连续比率模型的风控方法。相对于传统的二分类模型,该模型的特点是可以处理借贷客户被分为三类或三类以上的有序数据,估计系数的同时能从众多纷繁复杂的数据中自动筛选重要变量,并在变量筛选过程中考虑不同子模型系数的结构特征。通过蒙特卡洛模拟发现,本文所提出的稀疏结构连续比率模型在分类泛化误差和变量筛选上的表现都较好。最后将本文提出的模型应用到实际的消费金融信用风险分析中,针对传统征信信息不足的借款人,通过引入高频电商消费行为数据,利用本文提出的高维有序多分类模型能有效识别借款人的信用风险,可以弥补传统征信方法的不足。     

Categorical multiblock linear discriminant analysis

Techniques of credit scoring have been developed these last years in order to reduce the risk taken by banks and financial institutions in the loans that they are granting. Credit Scoring is a classification problem of individuals in one of the two following groups: defaulting borrowers or non-defaulting borrowers. The aim of this paper is to propose a new method of discrimination when the dependent variable is categorical and when a large number of categorical explanatory variables are retained. This method, Categorical Multiblock Linear Discriminant Analysis, computes components which take into account both relationships between explanatory categorical variables and canonical correlation between each explanatory categorical variable and the dependent variable. A comparison with three other techniques and an application on credit scoring data are provided.     

城市经济发展与金融支持的关系研究——以陕西省渭南市为例

城市发展联系着产业发展的微观面与国家战略的宏观面,是经济增长的中观桥梁。采用对数平均迪氏指数法分析渭南银行贷款对城市经济的结构化效率,并将其与产业结构联系起来,搭建起金融支持与实体经济发展之间的桥梁。基于以上认识,研究以银行贷款为主要形式的渭南金融资源是否推动了渭南市经济的发展。同时,研究渭南金融资源是通过何种途径支持渭南市经济发展的问题。研究结果显示,渭南市银行业贷款投放所产生的活动效应对GDP变动总效应的贡献最大,效率效应次之,结构效应则对GDP变动效应作用不明显。     

基于多源数据融合的个人信用评分研究

随着信息技术的发展,数据来源越来越多,一方面可以更加精准、科学地刻画个人信用状况,但另一方面,由于数据来源多、结构复杂等问题,对传统的征信技术带来了挑战。本文提出了基于多源数据融合的个人信用模型,可以同时对多个数据集进行建模和变量选择,同时考虑了数据集间的相似性和异质性。通过模拟实验发现,本文所提出的整合模型在变量选择和分类效果方面都具有明显的优势。最后,将整合模型应用于城市和农村两个数据集的个人信用评分中。     

Variable selection in classification model via quadratic programming

Variable selection is an important decision process in consumer credit scoring. However, with the rapid growth in credit industry, especially, after the rising of e-commerce, a huge amount of information on customer behavior is available to provide more informative implication of consumer credit scoring. In this study, a hybrid quadratic programming model is proposed for consumer credit scoring problems by variable selection. The proposed model is then solved with a bisection method based on Tabu search algorithm (BMTS), and the solution of this model provides alternative subsets of variables in different sizes. The final subset of variables used in consumer credit scoring model is selected based on both the size (number of variables in a subset) and predictive (classification) accuracy rate. Simulation studies are used to measure the performances of the proposed model, illustrating its effectiveness for simultaneous variable selection as well as classification.     

企业信用状况的定性评价——基于logistic回归模型的分析

以材料和机械制造行业100家上市公司综合财务数据为样本数据,采用主成分分析和logistic回归模型,对企业的信用风险进行定性评价,简要评定企业的守信状况,影响企业信用的主要是企业的偿债能力,且同资金的流动性和运营效果密切相关,并给出结论与建议,指导债权人、投资者和交易方投资决策。     

Multilevel IRT models for the university teaching evaluation

In this paper, a generalization of the two-parameter partial credit model (2PL-PCM) and of two special cases, the partial credit model (PCM) and the rating scale model (RSM), with a hierarchical data structure will be presented. Having shown how 2PL-PCM, as with other item response theory (IRT) models, may be read in terms of a generalized linear mixed model (GLMM) with two aggregation levels, a presentation will be given of an extension to the case of measuring the latent trait of individuals aggregated in groups. The use of this Multilevel IRT model will be illustrated via reference to the evaluation of university teaching by students following the courses. The aim is to generate a ranking of teaching on the basis of student satisfaction, so as to give teachers, and those responsible for organizing study courses, a background of information that takes the opinions of the direct target group for university teaching (that is, the students) into account, in the context of improving the teaching courses available.     

金融结构影响收入不平等的门限效应研究

一国金融结构决定了实体经济面临的金融服务类型与质量,并通过信贷配置功能影响收入分配。基于1996-2014年省级面板数据,以金融发展规模及其结构特征作为门限变量,实证检验了金融结构与收入不平等的非线性关系。研究结果表明,金融结构对收入不平等的影响在整体和农村层面存在显著的门限效应,但在城镇层面未得到验证。具体而言,随着金融发展规模的扩大,提升直接融资比例对整体居民收入不平等的缩小效应凸显,但在农村层面的积极作用趋于弱化;随着直接融资比例的扩大,金融结构对整体居民收入不平等的缩小效应减弱,但在农村层面得到强化。兼顾金融发展的规模与结构,逐步放开金融市场管制,以提升直接融资比例,有利于降低收入不平等。     

金融压抑、信贷结构与滞涨效应

卡瓦诺等经济学家认为由于发展中国家普遍存在金融压抑现象,银行信贷成为企业运营资本的主要来源,而紧缩的货币政策通过减少企业的信贷供给,在短期内会产生滞涨现象,即存在卡瓦诺效应。为此,构建一个非均衡的理论模型,并用SUR模型对中国的数据进行实证研究,结果表明:卡瓦诺效应在中国同样是存在的,信贷结构对滞涨效应的大小有着明显的影响,而且控制信贷规模比提高存款准备金率的滞涨效应更为显著。     

Bivariate Semi-Markov Process for Counterparty Credit Risk

We consider the problem of constructing an appropriate multivariate model to study counterparty credit risk in the credit rating migration problem. For this financial problem different multivariate Markov chain models were proposed. However, the Markovian assumption may be inappropriate for the study of the dynamics of credit ratings, which typically show non Markovian-like behavior. In this article, we develop a semi-Markov approach to study the counterparty credit risk by defining a new multivariate semi-Markov chain model. Methods are given for computing the transition probabilities, reliability functions and the price of a risky Credit Default Swap.