日本对华直接投资与进出口效应的实证分析

文章采用格兰杰的两变量模型,根据Engle-Granger的协整检验及误差修正模型,通过加入时间趋势项以及虚拟变量,分析了日本对华直接投资对中日双边贸易所产生的效应。结果表明,日本对华直接投资与日本对华输出输入分别表现出显著的协整关系,同时误差修正模型也反映了短期修正的变化。     

中国金融发展与全要素生产率的协整关系检验与波动影响分析

本文运用协整检验与误差修正模型研究金融发展对全要素生产率的影响,重点考察金融发展与全要素生产率间的长期协整关系以及短期波动的影响。     

货币需求函数的经验研究

本文使用协整检验、误差修正模型对我国长期和短期货币需求函数进行经验检验.     

我国经济增长与居民消费的面板协整检验

本文研究我国10个地区的经济增长与居民消费间的面板协整关系.首先对序列进行OLS去势(DOLS),消除序列的确定性趋势;再进行面板单位根检验和协整检验;最后建立误差修正模型,进行面板Granger因果关系检验.     

基于半参数混频误差修正模型的中国CPI预测研究

考虑宏观经济变量具有明显的非线性特征,将非线性误差修正项引入存在协整关系的非平稳混频数据抽样（MIDAS）模型中,构建半参数混频数据抽样误差修正（SEMI-ECM-MIDAS）模型。使用广义似然比（GLR）检验,拓展了混频数据下模型函数形式的一致性检验问题。模拟结果表明SEMI-ECM-MIDAS模型对存在非线性误差修正机制的数据具有显著的预测优势。最后使用该模型研究中国股票市场周度数据、广义货币发行量月度数据和国际原油市场月度数据对中国CPI的短期预测效果。基于AIC准则,对包含半参数模型在内的4种混频数据抽样模型和2种同频模型的连续预测效果进行了全面的比较。研究结果发现：GLR检验表明误差修正项具有明显的非线性特征且在回归中具有显著的反向修正机制,无论采用递归样本、滚动样本还是固定样本,本文提出的SEMI-ECM-MIDAS模型在进行连续预测时均具有最优的预测精度,且预测结果不受混频动态协整关系选择的影响。     

国内外铜期货市场的关系研究

本文通过Granger协整分析及因果关系检验分析出上海期货交易所期铜与伦敦金属交易所期铜价格具有协整关系,以及上海期铜对伦敦期铜价格有引导作用.并运用误差修正机制得出沪铜连续和伦敦铜价格的关系模型.     

我国居民消费与GDP的协整检验及误差修正模型

本文运用协整分析理论，对我国居民消费总额与GDP之间的关系进行了探讨，得出二者存在长期均衡的关系，并建立了误差修正模型。经过ECM误差修正之后得出结论。从长期来看，GDP对居民消费的影响是根本性的。然而从短期分析。当期GDP对下期消费的调节作用是较大的。     

我国服务业发展与经济增长的因果关系研究——基于东、中、西部面板数据的实证研究

 摘　　要:本文运用面板单位根检验、协整检验以及误差修正模型等现代计量经济学方法，对我国东部地区、中部地区和西部地区的服务业与经济增长的关系进行实证研究 。     

人力资本、资本形成对中国经济增长作用的协整分析

文章根据1952～2006年的样本数据,利用单位根检验、协整检验和误差修正模型(ECM),判定了我国国内生产总值(GDP)和资本形成总额、就业人口总数的时间序列均是带有一阶差分的趋势平稳过程,证实了我国经济增长与资本形成、就业人口之间存在着同期协整关系;并利用误差修正模型以及动态相关系数研究了中国经济增长和资本形成、从业人员间的动态相关性。最后,文章在此分析基础上得出了主要结论,并提出相应的政策建议。     

台州市外贸作用实证分析及对策建议

台州市位于我国黄金海岸浙江东南沿海，民营经济占全部经济总量已经达到96％以上，经济外向度已经超过50％。为了深入了解台州外贸与台州经济增长之间的关系，文章应用时间序列的单位根检验、协整分析和误差修正模型等方法来探讨台州进出口贸易与经济增长之间长期与短期的关系及相互作用。     

人力资本、技术进步与经济增长：一个实证研究

文章利用误差校正模型,估计出我国1952-1998年间的内生技术进步模型。研究结果表明,人力资本(教育)对技术进步有显著的正的影响,且技术进步仅仅可以由人力资本(教育)得到解释,而技术进步对经济增长有显著作用;贸易开放度、科研支出、通货膨胀率等变量对技术进步的影响不显著。     

中国碳强度影响因素长期均衡与动态分析

选择人均GDP、能源强度、第二产业比重等三个影响因素变量,采用协整理论和误差修正模型分析中国碳强度与三个影响因素变量之间的长期均衡关系,再运用VAR模型的脉冲响应与方差分析等方法分析人均GDP、第二产业比重、能源强度对碳强度的动态影响。研究表明：从长期看,这三个因素对碳强度均产生正影响,其中能源强度对碳强度的影响最大;从动态影响来看,第二产业比重对碳强度影响最明显。因此,降低能源强度和第二产业比重能有效地减少碳强度,特别是调整降低第二产业比重既能提高能源利用率,同时又能减少碳强度。     

居民储蓄的长期均衡和短期波动——中国：1991-2000年的实证分析

一、引言改革开放以来中国的收入流程出现了由政府主导型向居民主导型的巨大转化 ,居民已成为我国总储蓄的最重要主体。居民储蓄向投资转化的巨大潜力已成为中国经济增长的重要源泉之一 ,进入“储蓄推进”的经济增长阶段是我国的必然[1] 。因此近年许多学者对中国居民储蓄进行了大量研究 ,形成了许多重要成果。但现有文献在两个方面值得注意。一是研究的样本区间。现有研究文献大多是基于改革开放以来甚至是建国以来的。但在 90年代影响中国居民储蓄的经济环境发生了巨大变化 ,如资本市场迅速发展、社会保障体系改革加快、消费信贷措施出台…     

江苏省经济增长与能源消费关系的实证研究

近年国内大量关于经济增长与能源发展关系的研究大多着眼于宏观或表面现象,没有挖掘深层次关系。通过江苏省经济增长和能源消费的实证研究,运用协整和误差修正模型,建立了江苏省经济增长和能源消费的关系模型,找出特定地区特定经济发展阶段经济增长与能源消费的“真实”关系,为政府制定相应的政策提供依据。     

中国省域保险业发展影响因素的空间计量分析

运用空间常系数空间滞后模型、空间误差模型和空间变系数的地理加权回归模型,对中国省域的保险业发展进行空间计量分析。研究结果表明：中国31个省域的保险业发展在空间分布上具有明显的空间正自相关关系,各省域保险业的发展主要受到地区经济发展水平、产业结构、人口抚养状况、教育水平和社会保障水平的影响,并且这些因素对保险业的发展都有着显著的正向作用。     

基本面因素与人民币均衡汇率

测算方法的差异使得对人民币均衡汇率水平的不同研究的测度结果大相径庭。本文借鉴新近研究,引入生产率和国外净资产变量,采用经常账户缺口法、基本行为均衡方法的误差修正模型和ML-ARCH模型测度了人民币汇率的均衡区间;并探讨了决定均衡汇率变化的基本面因素。结果证实人民币被低估的水平并不十分显著,生产率的提升、贸易条件变化和增长导向的经济发展模式和外汇储备是决定均衡汇率变化趋势的关键基本面因素;均衡汇率变化的估值效应能够显著影响国外净资产水平。     

Threshold Cointegration and the PPP Hypothesis

Self-Exciting Threshold Autoregressive (SETAR) models are a non-linear variant of conventional linear Autoregressive (AR) models. One advantage of SETAR models over conventional AR models lies in its flexible nature in dealing with possible asymmetric behaviour of economic variables. The concept of threshold cointegration implies that the Error Correction Mechanism (ECM) at a particular interval is inactive as a result of adjustment costs, and active when deviations from equilibrium exceed certain thresholds. For instance, the presence of adjustment costs can, in many circumstances, justify the fact that economic agents intervene to recalibrate back to a tolerable limit, as in the case when the benefits of adjustment are superior to its costs. We introduce an approach that accounts for potential asymmetry and we investigate the presence of the relative version of the purchasing power parity (PPP) hypothesis for 14 countries. Based on a threshold cointegration adaptation of the unit root test procedure suggested by Caner & Hansen (2001), we find evidence of an asymmetric adjustment for the relative version of PPP for eight pairs of countries.     

Capturing the Spillover Effect With Multiplicative Error Models

Recent statistical models for the analysis of volatility in financial markets serve the purpose of incorporating the effect of other markets in their structure, in order to study the spillover or the contagion phenomena. Extending the Multiplicative Error Model we are able to capture these characteristics, under the assumption that the conditional mean of the volatility can be decomposed into the sum of one component representing the proper volatility of the time series analyzed, and other components, each representing the volatility transmitted from one other market. Each component follows a proper dynamics with elements that can be usefully interpreted. This particular decomposition allows to establish, each time, the contribution brought by each individual market to the global volatility of the market object of the analysis. We experiment this model with four stock indices.     

Bayesian bandwidth estimation for a functional nonparametric regression model with mixed types of regressors and unknown error density

We investigate the issue of bandwidth estimation in a functional nonparametric regression model with function-valued, continuous real-valued and discrete-valued regressors under the framework of unknown error density. Extending from the recent work of Shang (2013 Shang, H.L. (2013), ‘Bayesian Bandwidth Estimation for a Nonparametric Functional Regression Model with Unknown Error Density’, Computational Statistics &; Data Analysis, 67, 185–198. doi: 10.1016/j.csda.2013.05.006[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) [‘Bayesian Bandwidth Estimation for a Nonparametric Functional Regression Model with Unknown Error Density’, Computational Statistics &; Data Analysis, 67, 185–198], we approximate the unknown error density by a kernel density estimator of residuals, where the regression function is estimated by the functional Nadaraya–Watson estimator that admits mixed types of regressors. We derive a likelihood and posterior density for the bandwidth parameters under the kernel-form error density, and put forward a Bayesian bandwidth estimation approach that can simultaneously estimate the bandwidths. Simulation studies demonstrated the estimation accuracy of the regression function and error density for the proposed Bayesian approach. Illustrated by a spectroscopy data set in the food quality control, we applied the proposed Bayesian approach to select the optimal bandwidths in a functional nonparametric regression model with mixed types of regressors.     

A note on smoothing parameter selection for penalized spline smoothing

In nonparametric regression the smoothing parameter can be selected by minimizing a Mean Squared Error (MSE) based criterion. For spline smoothing one can also rewrite the smooth estimation as a Linear Mixed Model where the smoothing parameter appears as the a priori variance of spline basis coefficients. This allows to employ Maximum Likelihood (ML) theory to estimate the smoothing parameter as variance component. In this paper the relation between the two approaches is illuminated for penalized spline smoothing (P-spline) as suggested in Eilers and Marx Statist. Sci. 11(2) (1996) 89. Theoretical and empirical arguments are given showing that the ML approach is biased towards undersmoothing, i.e. it chooses a too complex model compared to the MSE. The result is in line with classical spline smoothing, even though the asymptotic arguments are different. This is because in P-spline smoothing a finite dimensional basis is employed while in classical spline smoothing the basis grows with the sample size.