考虑公共资本投资的随机内生增长模型

本文假设公共资本是宏观经济的一部分,由此建立一个随机内生增长模型,把公共资本作为宏观经济变量并进入个人效用。分析了经济达均衡时税收,政府投资,个人投资对经济增长率和社会福利的影响。同时还求出了最优的增长率和个人资本与财富比,消费和财富比。     

制度、最优政府规模与经济增长

本文通过英属和西葡属殖民地41个国家1970-2003年的面板数据研究分析了制度、最优政府规模与经济增长的关系,验证了制度质量影响政府支出的产出效应和最优政府规模,从而导致经济增长差异;英属殖民地由于制度质量高于西葡属殖民地,使得其最优政府规模和经济增长均高于后者,这从制度和政府规模的角度解释了殖民历史国家经济增长差异的原因。本文的研究考虑了影响最优政府规模的制度因素,并用实证结果支持了诺斯提出的宗主国制度影响殖民地政策的理论。     

省内快递

新政策促进重灾区农村劳动力就业 日前，四川省政府办公厅出台了《关于做好地震重灾区农村劳动力就业和相关工作的意见》。指出重灾区政府和有关部门要妥善解决好本辖区外出务工人员子女托管和老人赡养等问题。采取多种形式解决好重灾区家庭困难的人员外出务工前期费用，加快推进重灾区农民工户籍制度改革，进城入户的农民工和家庭成员与当地市民一样，在住房、社会保障、子女教育、计划生育服务、医疗卫生等方面享受同等待遇。     

省内快递

新政策促进重灾区农村劳动力就业 日前，四川省政府办公厅出台了《关于做好地震重灾区农村劳动力就业和相关工作的意见》。指出重灾区政府和有关部门要妥善解决好本辖区外出务工人员子女托管和老人赡养等问题。采取多种形式解决好重灾区家庭困难的人员外出务工前期费用，加快推进重灾区农民工户籍制度改革，进城入户的农民工和家庭成员与当地市民一样，在住房、社会保障、子女教育、计划生育服务、医疗卫生等方面享受同等待遇。     

财政支出的效率与规模——基于中国的实证分析

运用1978～2004年中国实际国内生产总值和实际政府财政支出的数据，对中国政府规模与经济增长的关系进行实证研究，利用Barro定律及Karras实证方法估计中国政府的政府支出的生产效率及最优规模。并运用Granger因果关系检验了真实GDP、实际政府支出两者之间的因果关系。结果表明：中国的政府财政支出是具有生产性的且政府最优规模为国内生产总值的28．2％（±3％）；中国经济增长是政府规模增长的Granger原因，实证结论支持了瓦格纳定律。     

养老资产年金化谜题:风险决策下的年金化价值比较

随着中国经济增长放缓和人口老龄化加剧,社会养老保险提供的养老金份额呈下降趋势,职业养老金计划呈转向缴费确定型(DC)计划的趋势,养老保障中的长寿风险、投资风险、通胀风险等将更多地由个人承担。虽然相关研究表明,养老资产年金化是退休者的最优选择,但在实践中退休者自愿年金化的比率很低,使人们暴露在巨大的风险之中。那么,是哪些因素通过怎样的渠道影响着人们的年金化决策?如何评价年金化的价值?这些问题成为非常重要的研究课题。在相关文献评述的基础上,将行为经济学中的"累积前景理论"引入传统的精算模型,从个人风险决策的角度衡量年金的价值,并进一步将遗赠动机纳入终身福利价值模型,从风险决策角度测算遗赠动机对年金化决策的影响,并在此基础上考虑保险成本和投资机会成本等现实因素的影响。研究发现:风险决策视角下,年金的累积前景价值低于年金精算中性价值,养老年金不再是个人的最优选择。同时遗赠动机越强的个人越倾向于自我养老,保险成本和投资机会成本也会显著影响个人的年金决策。这些结论使年金需求不足的现象得到了较好的解释。     

基于人力资本投资的组织效率比较研究

地方政府投资在中国经济转型过程中起着重要和关键的作用,但并不是达到经济组织效率最优的选择,长期来看,其弊端可能会损害民营企业的发展基础.文章采用比较制度分析方法,通过构建一个进化博弈论模型,揭示了转型期不同经济体制下存在的经济组织效率的多重均衡,并指出打破政府投资的经济组织低效率均衡的根本途径在于政府投资行为的转变和制度创新;只有建立激励民营企业投资的经济体制,才能达到高效率的进化性均衡.     

中国省际地方政府投资效率评价与比较

在全面深化改革的背景下,政府投资作为宏观经济调控的重要抓手,在“稳增长、促发展”过程中一直发挥着重要的作用。文章运用三阶段DEA方法,对中国省际地方政府投资效率进行分析与评价,研究发现：不同区域政府投资效率存在显著差异,具体差异可体现在经济增长、社会发展和科技进步等方面;不同区域和时间跨度下政府投资效率也有差异。     

高新技术产业投资的混沌经济模型与控制

近年来,随着国民经济的快速发展,我国的宏观经济系统已经进入了混沌状态。经济系统中存在的混沌现象导致宏观经济运行具有不确定性,进一步加大了政府对经济宏观调控的难度。本文探讨了政府调控力度、投资规模、投资收益率和融资利率等要素所组成的控制参数与高新技术产业投资之     

政策不确定性、投资与经济增长的互动关系分析

不确定性的研究大多集中于经济的不确定性,关于政策不确定性的研究比较欠缺.文章从政策不确定性着眼,首先分析了政策不确定性对投资与经济增长的作用机理,进而采用经济政策不确定性指数及相关数据,例证了政策不确定性、投资与经济增长之间的互动关系,以期能为当前中国经济发展趋势提供一些建议,为我国经济健康持续增长提供必要的理论依据.     

Theoretic and empirical data-inclusive process characterization

Summary.  In process characterization the quality of information that is obtained depends directly on the quality of process model. The current quality revolution is now providing a strong stimulus for rethinking and re-evaluating many statistical ideas. Among these are the role of theoretic knowledge and data in statistical inference and some issues in theoretic–empirical modelling. With this concern the paper takes a broad, pragmatic view of statistical inference to include all aspects of model formulation. The estimation of model parameters traditionally assumes that a model has a prespecified known form and takes no account of possible uncertainty regarding model structure. But in practice model structural uncertainty is a fact of life and is likely to be more serious than other sources of uncertainty which have received far more attention. This is true whether the model is specified on subject-matter grounds or when a model is formulated, fitted and checked on the same data set in an iterative interactive way. For that reason novel modelling techniques have been fashioned for reducing model uncertainty. Using available knowledge for theoretic model elaboration the techniques that have been created approximate the exact unknown process model concurrently by accessible theoretic and polynomial empirical functions. The paper examines the effects of uncertainty for hybrid theoretic–empirical models and, for reducing uncertainty, additive and multiplicative methods of model formulation are fashioned. Such modelling techniques have been successfully applied to perfect a steady flow model for an air gauge sensor. Validation of the models elaborated has revealed that the multiplicative modelling approach allows us to attain a satisfactory model with small discrepancy from empirical evidence.     

中国股市的内生不确定性分析

中国股市的异常波动性不利于其健康发展。运用理性信念理论分析中国股市的内生不确定性，并对经典的CCK模型进行改进。实证分析得出内生不确定性是导致中国股市异常波动的关键性因素，在此基础上提出减缓中国股市波动的相应措施：建立完善投资者教育机制；逐步减少政府对股市的政策干预；加大信息披露监管力度，提高上市公司信息披露的真实性；提高上市公司质量，改善市场结构。     

农户正规贷款支付意愿水平、贷款可获性及其地区差异研究

研究不同地区农户正规贷款支付意愿水平及其贷款可获性,有助于理解农村金融市场供求非均衡的原因,为探寻供求均衡的实现机制提供农户层面的微观证据。基于江苏、河南与甘肃三省15个乡镇的调查数据,运用截取回归模型和排序数据模型对影响农户正规贷款支付意愿水平及其贷款可获性进行实证分析,并采用T统计量检验其地区差别。研究表明：农户正规贷款支付意愿水平受到个体特征、家庭支出与地区虚拟变量的影响;而农户正规贷款可获性则受到个体特征、家庭教育支出、还款能力、贷款申请规模以及地区虚拟变量的影响;东部地区农户正规贷款支付意愿水平及其贷款可获性均高于中西部地区,由此建议政府可以从扩大农村抵押担保物范围、创新抵押担保机制与金融产品等方面来增强农户家庭还款能力,提高正规贷款可获性,改善农村金融市场供求非均衡。     

我国通货膨胀运动阶段的非线性平滑转换

本文分别构建了两、三以及四机制C-STAR模型来研究我国通货膨胀的非线性运动特征。实证结果表明：我国通胀率是平稳的非线性均值回归过程,依据三机制模型划分的通缩、通缩-通胀中间态以及通胀的三阶段能很好地刻画我国通货膨胀的运动特点;但是把我国通胀率划分为通缩、通胀适中、温和通胀和高通胀的四阶段能进一步提高模型的解释与拟合能力。我们详细阐述了通货膨胀在不同阶段的转换特点以及持久性与不确定性特征,发现通货膨胀的持久性与不确定性成反向非线性关系,与水平值的大小没有必然联系。在温和通胀阶段,其持久性最强,不确定性最小;在通胀适中阶段,其持久性最弱,不确定性最大。另外,温和通胀阶段也是最优通胀目标区间,为了保持经济的稳定增长,央行应把通胀率控制在该区间内。最后,本文给出了实证结果所蕴含的政策涵义。     

政府信用成长环境分析与实证研究

信用从主体角度可分为政府信用、企业信用和个人信用，其中政府信用是重中之重，政府信用程度将决定社会信用程度。从宏观环境的角度探讨政府信用的成长环境，把保证与支持政府信用成长的因素分解为三个部分：信息要素，法律强制要素，经济要素。基于世界银行全球政府治理数据库的数据分析表明，以上三个因素与各国政府信用成长存在着高度正相关关系。中国政府应该以牢固树立政府信用观，建立法治型、学习与效率型、阳光型政府作为保证政府信用正常发展的策略。     

基于均方根误差建模的多响应稳健参数设计

针对复杂产品质量设计阶段的静态多响应稳健参数设计中的模型参数不确定性问题,现有的多响应优化方法大都对响应的样本均值与样本方差采用双响应曲面法分别建模以考虑多响应的最优性与稳健性。文章在此基础上分析构建了均方根误差响应这一新的稳健性度量指标,提出了考虑模型参数不确定性的满意度函数方法,结合置信区间思想分析了模型参数不确定性对均方根误差响应的影响,并依据复杂产品质量设计阶段的实例进行分析研究,验证了该方法能够得到多响应系统在模型参数不确定性情况下更为稳健的全局最优解。     

普查经费投入的博弈分析

普查经费由中央政府和地方政府共同投入,因此两者的经费投入是相互影响的。本文试采用完全信息的静态博弈和完全信息的动态博弈来研究中央政府和地方政府的普查经费投入的问题。     

经济不确定性的量化测度研究：前沿进展与理论综述

测量经济不确定性是一件重要但又较困难的事情,目前国内外专门研究经济不确定性测量方法的文献并不多。本文梳理了近年来国内外量化测度经济不确定性的文献,从中将零碎的有关经济不确定性的测量方法提炼出来,归纳为三大类：通过寻找合适的经济不确定性替代指标、通过调查数据计算被调查者对当前经济状况和预期的主观感知截面数据偏差（或预测偏差）计算不确定性、通过构建状态空间模型求解作为隐含状态量的经济不确定性。本文详细介绍了每类方法的原理和典型方法,对各类方法做了评述：分析了各类方法的适用场景和优缺点,探讨了应用每类方法的关键点和难点,并介绍了每类方法的代表性应用实例。本文清晰、全面地展示了目前量化测度经济不确定性的前沿进展和理论发展,为研究经济不确定性夯实基础工作,补缺了近年来国内在量化测度经济不确定性方法综述这一领域的空白。     

A hierarchical Bayesian regression model for the uncertain functional constraint using screened scale mixtures of Gaussian distributions

This paper considers a hierarchical Bayesian analysis of regression models using a class of Gaussian scale mixtures. This class provides a robust alternative to the common use of the Gaussian distribution as a prior distribution in particular for estimating the regression function subject to uncertainty about the constraint. For this purpose, we use a family of rectangular screened multivariate scale mixtures of Gaussian distribution as a prior for the regression function, which is flexible enough to reflect the degrees of uncertainty about the functional constraint. Specifically, we propose a hierarchical Bayesian regression model for the constrained regression function with uncertainty on the basis of three stages of a prior hierarchy with Gaussian scale mixtures, referred to as a hierarchical screened scale mixture of Gaussian regression models (HSMGRM). We describe distributional properties of HSMGRM and an efficient Markov chain Monte Carlo algorithm for posterior inference, and apply the proposed model to real applications with constrained regression models subject to uncertainty.