北京及其主要生猪供给省份间价格联动研究——基于VAR模型

基于2008-2013年生猪旬度价格数据,在VAR模型的基础上运用Johansen协整检验、Granger因果检验、误差修正模型、脉冲响应函数和方差分解等方法,对北京及其主要生猪供给省份（冀、豫、鲁、辽、吉）市场间价格联动进行实证分析。研究表明,存在各省市生猪市场整合程度较高,北京生猪价格受供给省份主导,对冲击反应周期较长,各供给省份对其影响力差异较大等问题。为此,需要提高生猪价格信息流通速度与质量、维持区域供需平衡,达到稳定生猪价格与提高生猪市场流通效率的目标。     

我国猪肉价格波动的原因分析与政策建议

以猪肉价格波动的特征为切入点,运用蛛网模型分析供求曲线的弹性关系,发现近年来我国猪肉价格波动具有发散性特征,不能自发达到均衡。为进一步解释猪肉价格波动的原因,运用向量自回归模型对成本、替代品等影响猪肉价格的因素进行定量分析,研究发现,玉米价格对于猪肉价格波动的影响十分明显,其影响在6个月左右达到峰值,而其他因素对于猪肉价格波动的影响并不明显。因此,可以在参考玉米价格的基础上,通过引导建立有效的育种体系和联动的价格预警机制来抑制猪肉价格的过度波动。     

基于VAR模型的我国食品价格与货币供给关系的动态研究

结合我国2001年1月至2011年9月的数据,利用VAR模型进行实证分析,认为我国货币供给增长是食品价格上涨的格兰杰原因,食品价格上涨是M0增加的格兰杰原因。短期内,M1对食品价格的影响作用最强,M0对食品价格的影响速度最快。食品价格上涨促进M0增速上升,而M1和M2增速下降。长期来看,食品价格与M0、M1和M2具有稳定的协整关系,成本推动的食品价格上涨和货币供给增加是CPI走高的根本原因。提出有效控制货币增长、合理干预食品价格和保障食品供给的政策建议。     

我国生猪价格波动形成与控制的系统分析

我国生猪价格波动表现为正常波动和非正常波动两种形式,其中非正常波动是阻碍我国生猪产业健康、快速发展的瓶颈。生猪价格非正常波动的根本性原因是生猪市场体系不完善、生产经营主体行为不协同和政府调节滞后／过度、错位／缺位。抑制生猪价格非正常波动需要遵循重点突出与整体兼顾、事前控制和短期与中长期相结合的原则,通过提高政府调节的有效性,完善生猪市场体系,加强生猪养殖主体行为的科学性和协同度,促使生猪价格由非正常波动向正常波动转变。     

基于HP滤波模型的农产品价格波动分析——以水果为例

运用2001-2011年的鲜果零售价格数据,分析了我国水果价格波动主要特征,运用X11季节调整模型实证分析季节性因素对我国水果价格波动的影响;运用HP滤波分解模型将2001—2011年我国水果价格指数序列分解为趋势值序列和波动值序列,据此考察我国水果价格长期波动的趋势,并对短期波动的周期进行划分。研究发现:我国水果价格具有稳步上涨的长期趋势,但季节性因素、不可观测性因素及国际经济因素会使价格在短期内剧烈波动;此外,研究期内我国水果价格波动可划分为7个周期,各周期持续的时间长度、谷-峰落差都不尽相同,研究末期水果价格波动的幅度和频率都明显提高。提出为了稳定我国水果价格,有必要从生产、消费及进口方面采取针对性措施对水果价格加以调控。     

基于GARCH族模型的深证成指价格波动研究

金融数据的波动具有较明显的集聚特性,波动集聚现象在收益率的分布上往往呈现出"尖峰厚尾"的特征.价格指数的误差存在自相关性和条件异方差问题,还具有杠杆效应.运用GARCH族模型对深证成分指数的价格指数及收益率进行研究,并对各种模型的拟合结果进行比较结果显示:深证成分指数的收益率的分布存在明显的尖峰后尾现象,股票价格指数存在非对称效应,EARCH模型较好地拟合了股票价格指数的非对称效应的结论.     

基于繁殖规律的生猪市场供应模型

生猪生产具有发散性蛛网效应的特点,目前市场的波动正在加剧之中。基于生猪繁殖的自然规律特点,构建了一个易于分析与预测的生猪生产模型。分析显示,目前的生猪市场正在酝酿一场新的危机。导致市场波动的根源在于及时、准确信息的缺失,致使养殖者对母猪盲目的补栏。     

我国城乡两市场的猪肉价格的影响因素分析——基于均衡转移模型

选取1985年至今的猪肉价格为研究对象,将我国猪肉市场分为城乡两个相对独立的市场,根据均衡转移模型的理论,从供给、需求及营销三个方面,分析外部因素对猪肉价格的影响程度.结果表明,生猪供给受投入品价格、养殖技术及风险等因素的影响,而猪肉消费受替代品价格、收入及人口等因素的影响,任何一个因素变动,都会刺激市场产生新的均衡,发生价格波动.城乡两市场对外部因素波动的反应程度是不同的.     

基于VAR模型的安徽省粮食产量影响因素的实证研究

自然条件、政策环境、经济因素、技术进步等因素都会影响粮食产量。选取安徽省1990-2012年影响粮食生产的7个因素,最初,使用前向逐步回归分析的方法研究发现,对粮食产量影响较大的因素有粮食成灾面积、有效灌溉面积、化肥施用量3个变量。其次,Johansen协整检验阐释了这3个变量与粮食总产量之间的关系,并构造脉冲响应函数及进行方差分解得出这3个变量对总产量的贡献度为：粮食成灾面积〉化肥施用量〉有效灌溉面积。所以,增强农业工程的防灾减灾效果,提升农田水利基础设施的使用效率,科学控制化肥施用量对提高安徽省粮食综合生产能力具有重大作用。     

基于VAR模型下的安徽省金融发展和城镇化的关系分析

以1980-2012年安徽省金融发展和城镇化发展的相关数据为基础,运用VAR模型对安徽省金融发展和城镇化发展之间的关系进行研究,发现金融发展水平与城镇化水平存在高度的正相关性,且金融发展规模的贡献率要大于金融发展效率.通过建立多元化的金融机构,完善市政债券市场和加大对中小规模企业的信贷支持力度,来创新融资方式,拓宽融资渠道,从而为推进城镇化建设和促进经济增长提供资金保障.     

基于VAR模型的“四化”同步发展与金融支持的关系研究-以安徽省为例

工业化、信息化、城镇化和农业现代化是我国社会主义现代化建设的战略任务,金融是现代经济的核心,它们之间是相互联系的。利用安徽省1987-2012年相关数据,采用VAR模型,运用格兰杰因果检验、脉冲响应函数、方差分解等计量分析手段,考察“四化”与金融发展之间的关系,实证结果表明：安徽省金融市场的发展有效地促进了“四化”的进程,同时安徽省工业化、城镇化和农业现代化的进步反过来又活跃和发展了金融市场。但是,安徽省信息化水平的提高并没有像预期中那样支持金融市场的发展。金融冲击在短期内对工业化的正向影响最为显著,而对农业现代化的负向影响最大;金融冲击在中期阶段对信息化的影响最为显著,而对城镇化的正向影响最为深远。     

基于GIS的房地产特征价格模型研究

特征价格模型是房地产领域有效的评估和分析工具,将其与GIS 技术结合起来,可以充分利用二者的优势,给评估人员提供决策帮助.在特征价格模型和GIS理论的基础上,通过多个案例的数据收集,建立了西安市住宅价格模型.以TopMap Desktop 6桌面地理信息系统作为GIS实现平台,对部分楼盘的物业价格、小区环境、交通条件等特征数据进行了专题图分析,研究了基于GIS的特征价格模型的具体应用方法.     

基于VAR模型的知情交易者信息性交易概率研究

选取CCER提供的上海证券交易所股票从2003年7月1日到2003年12月31日的分笔高频交易数据,构建了包含较全面信息的向量自回归(VAR)模型,得到了信息性交易概率代理变量,并在此基础上对变量进行相关性分析。研究结果表明,样本期间内信息性交易概率约为0.172713;信息不对称程度越大,价差越大;信息性交易在日内大约呈一个U型的走势;公告前的信息性交易概率最高,随着公司公告的发布,信息性交易概率减小,说明信息披露有利于市场增大透明度。     

基于量价关系的股票价格分布模型探析

基于量价关系,用交易量的分布解释收益率的分布情况。分别探讨了预期交易量、非预期交易量与收益率之间的关系,发现交易量和收益率有明显的正相关关系;收益率对预期交易量以及非预期交易量都有解释作用,但无论是预期交易量还是非预期交易量对收益率都没有显著的解释作用,但是从统计量分布上看,前者的分布能够解释后者的分布。      

基于VAR模型的新疆农村信贷与农户收入关系实证研究

该文采用1986-2009年时间序列数据,运用VAR模型对新疆农村信贷与农户收入的关系进行了实证研究。结果表明:新疆农村信贷与农户收入存在长期均衡关系,上期的农村信贷对本期的农户收入有显著的促进作用,滞后两期的农村信贷对当期农户收入也有促进效果,但力度不及农户收入本身,滞后一期的农户收入对当期的农村信贷规模的增加也有积极的作用。     

基于Lasso和支持向量机的粮食价格预测

首先利用Lasso方法在影响粮食价格波动的众多因素中选出了粮食储备、粮食生产成本、粮食产量、粮食政策、生产需求、贸易需求、心理预期等7个主要影响因素;然后在Lasso变量选择的基础上利用支持向量机进行粮食价格的回归与预测,同时,把Lasso、支持向量机、Lasso-支持向量机及ARIMA方法的拟合预测效果进行比较。实证结果表明：Lasso-支持向量机组合预测方法的拟合预测效果要优于另外三种预测方法。     

基于VAR模型的旅游业与相关产业拉动作用的实证分析

利用VAR模型的脉冲响应函数分析了旅游活动对住宿和餐饮业、公共设施管理业、交通运输业、文化、体育和娱乐业等行业投资的影响.认为旅游业的繁荣发展在短期内对这些相关行业都有较强的正向冲击作用,并且长期内这种正向的促进作用会一直持续.