中国月度GDP同比增长率估算与经济周期分析

为了充分利用我国同比数据的优势、准确反映和及时调控宏观经济,本文提出一种估计同比数据混频近似因子模型的EM算法,并得到了我国月度GDP同比增长率的估计,然后利用此指标分析了我国经济波动的周期性.研究发现,月度数据的局部极差大于季度数据,尤其在宏观经济经历严重外部冲击时期,月度和季度GDP增长率数据相差较大,即季度GDP平滑了经济的波动性,低估了外部冲击效应.另外,月度GDP增长率数据能够更加精确、及时确定经济周期的转折点.     

中国存货指数算法的再改进

文章在<中国存货指数的设计和实现>一文存货指数算法的基础上,改进了规模权重和行业权重的设计方法和数据的处理方法,以<工业企业景气调查问卷>为基础,对中国存货指教季度数据提出了季度-简单不加权重、季度-产品销售收入做行业权重、季度-产品销售收入做行业权重三种改进的算法;在<制造业采购经理人调查问卷>的月度调查数据的基础上,首次提出了产成品库存和原材料库存搭配简单无加权、企业个数行业间做加权、产品销售收入行业间做加权构架了六种算法,计算出了相应存货指数的结果,并对以后的存货指数的研究提出了建议和展望.     

我国季度GDP实时数据预测与评价

传统实证研究中使用的当期特定数据存在滞后信息和噪音信息缺陷,导致模型估计结果存在偏误。应用宏观经济实时数据可以有效的剔除造成模型偏误的滞后信息和噪音信息,得到更为准确的估计结果。MIDAS模型可将低频的关键经济数据与高频数据同时估计,较好的解决了应用一般模型存在的高频数据信息损失问题。本文应用M-MIDAS-DL模型与季度GDP实时数据建立我国季度GDP预测模型,实证表明,应用实时数据与组合预测方法,能及时准确预测出2008年以来中国经济增长率的下滑与反弹走势,能起到较好的提前预警作用,是当前较为有效的经济预测手段之一。     

解读IMF的货币金融统计体系

对于货币与金融统计,IMF(国际货币基金组织)是这样阐述的:货币统计涵盖了金融公司部门及其子部门在资产和负债方的所有流量和存量数据.相应地,金融统计是指涵盖了经济生活中所有金融存量和流量数据.货币统计体系是立足于金融机构,通过反映金融机构与其他国民经济机构部门之间的金融交易,以及金融部门之间发生的金融交易,核算不同层次的货币供应量,反映货币的创造过程,揭示影响货币供应量变动的原因.     

中国农业经济潜在增长率分析

中国至今没有公布官方的经季节调整的农业经济指标数据,这对准确把握农业经济的季节性特征有着一定阻碍.同时针对中国这样一个处于快速转型时期的国家,对农业经济的潜在增长状况有清楚的认知是科学制定农业政策的依据基础.文章对1992年1季度至2014年3季度、2004年1季度至2014年3季度两类型时段的农业经济指标数据,采用X12季节调整法和HP滤波得出了中国农业经济的季节、循环与趋势特征.并使用GM(1,3)模型考察了生产者支持(PSE)和一般性服务支持(GSSE)对农业潜在增长率的驱动作用.     

经济政策不确定性对中国股市波动率的影响

借鉴REGARCH-MIDAS SK模型的建模思路及框架，引入经济政策不确定性指数(CEPU),提出了REGARCH-MIDAS-CEPU SK模型，该模型优势在于可将高频日内数据与低频不确定性指数数据结合，同时考虑股市收益率的多种特性，能够准确分析经济政策不确定性对股市波动的影响机理。采用上证综指收盘价日度数据和经济政策不确定性指数及其细化指数月度数据，利用引入了经济政策不确定性的双因素REGARCH-MIDAS SK(REGARCH-MIDAS-CEPU SK)模型，实证分析总体和细化经济政策不确定性对股市波动率的影响作用。实证结果表明：提出的双因素模型在样本内拟合与样本外预测实证中，其性能均优于现有双因素模型，说明该模型的提出具有显著的理论与实践意义。此外，研究证明各类经济政策不确定性水平增加均会促进股票市场波动，其中货币政策和贸易政策不确定性对股票波动长期趋势影响较大，贸易政策不确定性对股市波动率的影响持续时间较长，股市波动对财政政策以及外汇和资本账户政策不确定性变动较为敏感，由此可见四类经济政策不确定性对股市波动的影响机理各不相同。     

中国证券市场高频数据的动态特征

本文研究了上海证券市场高频数据的动态特征.首先用可变傅立叶回归证明并过滤出5分钟收益的周期性,并用GHP方法得到了长记忆维数的估计.结果表明,上海股市存在以日为单位的周期性特征和相当显著的长记忆性,这可以用微观市场信息不对称假说和定价机制得到说明.同时,还证明了可变傅立叶回归是分析高频数据的有效手段,是高频数据和低频数据研究方法转换的桥梁.     

我国分季度GDP估算方法的研究

 近年来随着各国经济的不断融合和金融市场的日趋国际化,宏观经济的短期波动越来越受到各国的重视,季度GDP作为高质量的子年度统计数据可以说具有独特的研究价值,为此各国都在探讨季度GDP的核算方法,以获取更加及时、准确的统计数据。我国近两年经济波动较大,寻找及时、准确的高频数据进行短期经济分析具有重大意义。为此,本文借鉴国际上的Chou-Lin方法对我国季度GDP进行分产业的估算,并将估算结果与官方数据进行比较,发现估算结果与官方数据偏差极小,可以作为高频数据进行经济分析及预测。     

基于ARIMA模型的工业品出厂价格指数预测与分析

工业品出厂价格指数(PPI)对于制定未来的经济政策和宏观经济决策有着重大的意义.文章深入分析了我国从1993～2014年工业品出厂价格指数(PPI)月度数据,并在此基础上应用ARIMA模型进行建模,并作出了短期的预测.研究表明预测数据与真实数据较为接近,预测精度较高,模型拟合优度良好,工业品出厂价格指数(PPI)在未来一段时间内将有可能继续保持稳中有升的趋势.     

京津冀区域经济空间差异研究

文章针对空间权重矩阵的传统设定方式,指出了其存在的一些不足.提出了改进的空间权重矩阵设定方法:(1)利用夜间灯光数据提取城市聚集点位置;(2)对不同类型的道路设定不同的速度,得到基于时间距离的网络数据集;(3)以负指数时间距离作为空间权重矩阵中的元素.接着以京津冀区域经济空间差异为例进行了探索性空间数据分析,发现改进的空间权重矩阵相比于传统方式更加合理和准确;京津冀区域经济存在着显著的空间自相关,且2000-2010年间自相关程度在增大,“高-高”区域由北京周边向沿海区域转移,“低-低”区域由河北省的西北部向中部和东南部转移.