在非高斯状态空间模型下对SCD模型的估计

高频超高频时间序列的分析与建模成已为计量经济的一个全新研究领域,而研究金融市场中交易事件到达时间的随机条件持续期SCD模型,因为加入了随机变量,可以更好地拟合高频超高频金融时间序列特有的统计特征,但随机变量的引入给模型估计带来了估计困难。考虑到非高斯状态空间模型与随机条件持续期SCD模型各自的优势,文章将SCD模型转换成非高斯状态空间模型,从而利用非高斯状态空间框架下的Kalman滤波解决了SCD模型的估计难题。     

基于非高斯和相依回报的期权定价模型

本文用标的资产价格过程的统计系列展式讨论了期权定价问题.通过引出时间系列的动态结构得到了股票对数回报的埃奇沃思展式.利用这个结果,研究了期权定价对数收益过程的非高斯性和相关性.     

基于状态空间模型的股票市场的羊群行为

金融市场中的“羊群行为”(H erd Behavior)是指投资者放弃私有信息,跟随市场其他投资者的投资策略而采取的行为。它的关键是其他投资者的行为会影响个人的投资决策,并对他的决策结果造成影响。羊群行为的产生可能在某些情况下对于市场上所交易的股票提供了价格发现的功能,但是     

基于状态空间模型的中国煤炭价格长期趋势预测

预测中国煤炭价格的长期变动趋势,对煤炭生产和使用链中各企业规避价格风险和调整经营战略,对国家进行宏观经济管理和保障能源安全具有重要的参考价值。通过构建煤炭价格的状态空间模型,并预测中国煤炭价格指数的长期变动趋势,表明状态空间模型对煤炭价格具有良好的预测性能;中国的煤炭工业品出厂价格指数将从2010年1月的248．5持续上涨到2020年12月的315．2,上涨幅度为26．8％,但上涨速度将从2011年的3．5％逐年递减至2020年的0．6％。     

基于状态空间模型的中国财政支出季节调整研究

文章对中国1998年1季度至2015年4季度财政支出的时间序列构建了基于状态空间形式的季节调整模型,通过卡尔曼滤波对状态方程各量测变量进行最优估计,并通过BHHH极大似然法对模型中的超参数进行估计,得出超参数、量测变量和量测变量相关系数矩阵估计值.根据分离出的循环趋势因素和季节因素,计算季节因素绝对值变化率和HP滤波分解,得到季节因素的趋势项和循环项.通过季节因素绝对值变化率曲线、其趋势项和循环项曲线分析,得到这6个年度波动性显著的原因.研究表明,中国财政支出具有季节性特征,但在特定年份受到国内经济环境和国内财政政策的影响,季节因素具有较大程度的波动性趋势.     

基于状态空间模型的中国消费率变动趋势

中国消费率长期偏低且近年有持续下降的趋势,在中国消费社会处于转型升级的重要时期,投资和消费的失衡是当前宏观经济中最严重的问题之一。在对中国消费率偏低原因的静态分析和评价的基础上,首先从消费结构的视角构建了中国1992年1季度至2010年4季度的商品货物消费率。其次,在状态空间季节调整模型中引入均方根信息滤波方法,对原有Kalman滤波模型予以改进,用R软件中DECOMP程序将中国商品货物消费率非平稳序列进行分解,得到变动趋势。再将其与总消费率的走势进行比较发现两者之间的走势存在明显差异。通过建立总消费率与商品货物消费率及消费结构之间的合理函数关系,对前两者差异以及近年中国消费率持续走低进行了合理解释,并从消费结构视角提出提高中国消费率推动消费结构升级的对策。     

基于状态空间图模型方法的投资组合优化决策

将lasso图理论合并到状态空间模型中,利用条件独立性且通过范数惩罚法对协方差阵进行估计。新方法兼具图模型和动态状态空间模型的优点。最后将该方法应用于欧洲股票市场进行投资组合优化决策,结果表明基于lasso图方法的状态空间模型的投资组合业绩要优于自回归和一般的状态空间模型。     

基于状态空间模型和多层模型的广东城乡消费差异研究

运用状态空间模型和多层模型,从宏观与微观、横向与纵向多个维度对改革开放以来广东省城乡居民消费差异影响因素的特征进行了刻画,对场景变量影响城乡消费差异的程度进行测度。研究表明:边际消费倾向、物价水平、恩格尔系数这三个因素对城镇和农村居民消费的影响规律相似,但从整体上看,前两个变量对城镇居民消费影响的波动更剧烈;与2005年相比,2010年城乡居民的整体消费水平不断提高,但城乡之间消费的绝对差距、城乡居民的边际消费倾向都在减小;城乡之间消费环境的差距使城乡居民消费差距不断扩大;社会投资水平对城乡消费的影响力度在逐渐上升。     

基于状态空间模型的货币流动性与股价关系的实证研究

货币流动性与股价波动之间相互影响的关系一直是学术界争论的热点。利用变参数状态空间模型,研究货币流动性与股价之间的动态关系。研究结果表明：M2增长率／GDP增长率对股价的影响不大;M2与股价的波动从长期和短期来看均存在单向因果关系,而利率与股价波动只是短期存在单向因果关系,但相对于货币供应量而言,利率对股价的波动更为敏感。     

国家财政对农业投入的分析与预测——基于状态空间模型的实证分析

国家财政对农业的投入是影响农业发展的重要因素。收集了建国以来国家财政对农业投入的数据,分析构造出状态空间模型,应用卡尔曼滤波估计出状态向量,挖掘出隐藏在数据内部的变化特征,分析国家财政对农业投入的实际情况,并对未来几年的农业投入进行预测。     

基于状态空间模型的中国金融稳定性评估

采用状态空间模型和Kalman Filter算法,从机构运作、市场运行、宏观环境、抵御外部冲击四个方面选取不良贷款率等9个指标构建中国金融稳定状态指数(FSCI)。得到如下结论:FSCI指数对金融稳定描述的准确性受基础指标权重影响很大,且权重是时刻变化的,目前FSCI指数处在(-5%,5%)之间,金融市场处于相对稳定的状态。为此,建议加强金融稳定监测,并对其监测方法进行改进,建立重点指标的动态监测和预警机制;加强银行市场、股票市场、期货市场、保险市场、房地产市场基础建设,完善各个市场的制度体系,并增强其抵御风险的能力;加强外债和外汇储备管理,优化其构成结构;建立多元化的外交关系等一系列措施。     

基于状态空间模型的城乡收入差距的影响因素分析

我国经济在快速发展的同时,收入分配不平等现象正在加剧,城乡收入差距进一步拉大。文章运用1978~2010年的农村金融发展指标、城乡固定资产投资比、对外贸易指标和城乡收入差距指标的年度时间序列数据,通过建立状态空间模型并运用卡尔曼滤波对其进行估计,来研究这些因素对城乡收入差距的影响。研究结果表明城乡固定资产投资比和对外贸易指标对我国城乡收入差距的影响呈逐步增大趋势,农村金融发展指标的影响力虽然递减但仍为正。根据研究结果,分别从加强政府对农村金融的支持力度、统筹城乡发展、推动农村劳动力的自由流动的角度提出了缩小城乡收入差距的对策建议。     

时变参数状态空间模型估计研究

在宏观经济和金融资本市场上广泛存在着非线性时变参数时间序列,而当前的研究主要关注静态参数状态空间模型的估计。本文通过引入变点分析,改进了静态参数的粒子学习滤波技术,提出了变点粒子学习滤波技术,用于估计时变参数状态空间模型。并且利用模拟实验同经典的变结构IMM滤波技术进行了对比,结果显示,本文提出的变点粒子学习滤波在动态模拟样本数据方面具有更大的优势。可以用于对股票价格和成交量的联合动态轨迹进行实时的模拟追踪。     

基于状态空间建模法的社会消费品零售总额预测

文章以状态空间和卡尔曼滤波为基础,对社会消费品零售总额,商品零售物价指数与居民家庭人均可支配收入建模,并在此基础上预测了未来12个月的社会消费品零售总额。将此结果与ARIMA模型的预测结果想比较,得出状态空间建模法的相对误差较小,预测效果更好。     

基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法

文章介绍了基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法,并对模型进行了简化,运用案例分析了该模型在经济管理领域中的应用,利用可视化的图形展示了研究样本的概率密度.     

中国经济增长方式转变特征测度——基于贝叶斯时变参数状态空间模型

忽略经济增长模型的合适性及时变特征可能导致中国经济增长方式测度严重背离现实。根据Solow与Lucas的两类经济增长模型,序贯性构建了6个时变参数经济增长函数。通过贝叶斯推断与MCMC抽样获得刻画经济增长方式转变的时变特征,应用模型选择与比较得到相应结论:规模报酬时变的人力资本外部性模型要优于其它5个模型,人力资本要素对经济增长具有溢出效应,提高了经济增长的内源性效率;物质资本弹性、人力资本弹性及溢出效应具有较强上升趋势,对中国经济可持续性发展发挥良好支撑作用;尚未达到递增阶段的规模报酬以及收敛性波动的全要素生产率(TFP)增长率都需审慎解决。     

基于空间模型的小域估计方法

小域估计成为当今抽样调查的热点问题之一,日益受到社会各界的关注。小域估计多采用基于模型的估计方法,其中以线性混合模型最为普遍,这种模型通常假定域随机效应是独立的。但是,在实际各个域之间往往表现出一定的空间相关性,并且这种相关性随着距离的增加而减小,若忽视这种空间效应,估计的精度会大大的降低。本文运用域随机效应为空间相关的空间模型来解决空间数据下的小域估计问题,并用基于这种空间模型的权数的方法得到了目标变量的稳健估计量,很大程度上提高小域估计的精度,是一种比较好的小域估计方法。     

基于状态空间理论的武汉市全要素生产率增长估算

文章运用基于状态空间理论的隐性变量和潜在产出模型对武汉1979~2005年全要素生产率增长进行了测算,分析了影响武汉经济增长的因素。认为技术进步是武汉经济增长的主要推动力量,其次是要素投入,能力实现改善的贡献最低。     

时变资本资产定价状态空间模型的构建及实证

为提高CAPM模型定价效率,文章在资产定价模型中引入投资者情绪影响因子,并利用状态空间模型建立了动态的基于投资者情绪的资本资产定价模型.实证分析表明投资者非理性情绪是证券定价的一个系统性因子,并且风险溢价因子及投资者非理性情绪因子具有显著的时变特征.     

GARCH类模型和状态空间模型波动率预测评价

GARCH类模型和状态空间模型已经广泛运用于波动率的预测,但对模型的预测表现进行评价却受到了忽视,其主要原因是缺乏合适的衡量标准.文章首先运用GARCH类模型和状态空间模型对上证指数收益率进行了全面的估计及预测,然后以已实现波动率作为波动率预测的评价标准,通过M-Z回归评价GARCH类模型和状态空间模型的波动率预测表现.