住房价格、土地价格与地方政府行为

本文基于中国35个大中城市2005至2015年的面板数据,通过构建具有“空间依赖”性质的房价地价空间面板联立方程模型,深入研究房价与地价关系、地方政府行为对房价和地价的作用机制以及城际间的相互作用。研究表明,临近城市间的房价相互“模仿”并一同推动地价上涨,房价对地价的影响呈现“模仿促进”的作用特征;各城市通过尽可能抬高本地地价来拉大与临近城市地价水平的差距,进而推高房价,实现“以地生财”。此外,研究还证实地方政府通过“价格途径”和“政策途径”均能对房价进行有效调控,且“价格途径”具有一定的传染性;而“数量途径”和“结构途径”作为地方政府控制地价的有效手段,具有较强的溢出效应。     

国际能源价格波动对中国PPI的结构性冲击

基于2007—2015年的样本数据,构建含交互效应的面板结构VAR模型,定量分析国际能源价格波动对中国PPI造成的结构性冲击,并考察冲击的非对称性。分析结果表明,国际能源价格冲击对中国PPI的影响沿能源产业链递减明显,国际能源价格冲击对上游能源开采和加工业PPI波动的贡献度达90%以上,对中游化工行业如化学原料和化学制品制造业PPI波动的贡献度为78%左右,而化学纤维制造业属于能源产业链的末端,国际能源价格冲击的贡献度仅为50%左右,消费品行业基本不受影响;国际能源价格正、负向冲击对大部分行业PPI的影响有较弱的非对称性。近年来对能源、钢铁等行业的过度投资也对PPI下行产生了很大压力,必须坚持加快产业结构调整推动产业结构转型升级。     

国际粮食价格与能源价格的关联性——基于VECM和DCC-MGARCH模型的实证分析

使用VECM和DCC-MGARCH模型分析了国际粮食价格与能源价格间的关联性。两者的关联性主要体现在价格水平间和价格波动间的关系上。在价格水平方面,长期内,国际能源价格对粮食价格具有显著正向影响;短期内,误差修正项对短期波动偏离长期均衡的调整在总体粮食价格以及小麦价格的回归方程中作用显著。总体粮食价格对能源价格的长期影响显著,但误差修正项的短期调整作用不明显,在各类粮食价格对石油价格短期影响中,误差修正项起到显著调整作用。在价格波动方面,总体粮食价格波动与石油价格波动间存在显著正向相关关系,在具体某一类粮食中,除稻米外,小麦、玉米、大豆市场价格波动都与石油价格波动存在显著正向相关关系。     

Bounds for the expected value of the stochastic Divisia's price index

In this article, we estimate bounds for the expected value of the stochastic Divisia's price index, that is, we assume that prices and quantities of the given commodities are stochastic processes with continuous time. We consider some special case of the stochastic model in which prices and quantities are described by the geometric Brownian motion. It is shown that the precision of this estimation depends rather on the volatility of prices than quantities volatilities.     

中国猪肉产业链价格传导机制分析——基于省份数据的比较

利用2000年1月至2011年5月猪肉、毛猪、猪饲料、玉米等月度价格数据,考察主要省份及全国猪肉产业链各变量之间的内在联系性,并对各省份价格波动进行了比较。研究结果显示:猪肉、毛猪价格波动幅度较大,猪饲料、玉米价格的波动幅度相对来说较为稳定;主产省猪肉价格相对于玉米价格的波动幅度均高于全国平均水平。上游产品价格波动成为下游产品价格波动的格兰杰成因,下游产品价格波动未必是上游产品价格波动的格兰杰成因;几乎所有区域猪肉产业链各变量之间都存在协整关系;最后根据研究结论提出了相关的政策建议。     

Multivariate option price models and extremes

We consider the Cox-Ross-Rubinstein model of option prices which is a simple binomial model and deal with its multivariate extensions. The model consists of n independent up or down movements of the (multivariate) price. We discuss the model in the view of the limiting distributions for the price as well for the extreme changes of the prices during a period T which is split up into n small price changes, which depend on n (with nh = T). Interesting is also whether the components of the prices and of the extremes are asymptotically dependent.     

地区收入、食品价格与恩格尔系数

本文以2016年我国31个省级地区截面数据为样本,构建扩展模型考察恩格尔系数与收入、食品价格之间的关系。研究发现,恩格尔系数与地区收入存在显著的负相关性,纳入食品价格后收入对恩格尔系数的影响变得更为显著,二者关系满足恩格尔定律。恩格尔系数和以地区食品价格平价代表的食品价格之间显著正相关,若再考虑其他因素,则食品价格对恩格尔系数的影响会稍有减弱。进一步将食品区分为生活必需型食品与非生活必需型食品,测算得到的基本恩格尔系数、高阶恩格尔系数与收入之间仍呈负相关关系,但与基本恩格尔系数相比,高阶恩格尔系数与收入之间的负相关性更弱。恩格尔系数受生活必需型食品价格的影响强于非生活必需型食品价格的影响,基本恩格尔系数主要受生活必需型食品价格的影响,而高阶恩格尔系数同时受到两类食品价格的影响。     

对中国省级地区相对价格水平的估计——基于一般化空间CPD模型的研究

在国际比较项目常用的CPD方法基础上引入空间自相关性,构造了一般化空间CPD模型,并以此为基础对中国31个省级地区相对价格水平进行了估计。一方面,研究采用随机法从不同的角度验证了以往文献采用指数法得到的一些基本结论,包括价格水平与名义收入水平正相关以及地区间真实生活水平差异小于货币收入表示的名义收入差距等。另一方面,研究发现,中国各地产品价格表现出了一定程度的空间聚集现象,传统CPD模型无法解决这一问题,而本文空间CPD模型可做出有效处理;地区间价格差异的水平与市场一体化程度之间可能并不存在必然联系,推测两者间可能存在倒U型曲线关系。     

人民币汇率变动对国内价格水平的传递效应

 本文运用长期约束的结构VAR,试图从一个崭新的视角实证考察人民币名义有效汇率对我国价格水平的传递效应。文章特点在于考虑了汇率和价格可能都是受各种宏观经济因素影响的内生变量,以深入揭示两者之间的内在关系。研究发现,（1）当发生汇率冲击时,人民币名义有效汇率对国内各价格水平的传递是不完全的。汇率变动对进口价格的影响强于对消费者价格的影响;（2）而一旦考虑了经济体受到其它类型的宏观经济冲击后,估计的人民币汇率价格传递率则显得更为明显;（3）汇改后我国汇率传递效应趋于强化。本文还分析了实证结果背后可能的深层次原因,并讨论相应的政策启示。     

我国房地产价格区域互动的实证研究

本文采用广义空间动态面板数据模型（GSDPD）和2002第一季度至2010年第三季度省际面板数据分析了我国房地产价格的区域互动。实证结果表明,我国房地产价格互动存在空间滞后效应和时间滞后效应,且城镇居民可支配收入、信贷扩张、土地价格和房屋竣工面积是影响我国房价的重要因素。实证结果还表明,相邻地区之间房价的影响程度比其它不相邻地区之间房价的影响程度大,经济特征相似地区间房价的相互影响程度比经济特征不相似地区间房价的相互影响程度小。     

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。     

中美两国价格水平差异的比较研究

基于两种不同类型商品和服务价格数据,研究测算出中美两国价格水平差异程度有所不同。非参数检验和非相似度指数研究表明,对代表性商品而言,中国价格水平低,与美国有显著差异;对同质可比商品而言,中国价格水平接近于美国,部分商品价格甚至高于美国。中美两国价格水平差异总体呈缩小趋势。研究发现,人民币汇价对两国价格水平差异具有一定的传导弹性作用,并且人民币升值的传导作用要大于人民币贬值的传导作用。     

住宅价格与土地价格的城市差异及其决定因素

本文通过建立中国城市住宅市场与土地市场的联立方程模型,试图解释住宅价格、土地价格的城市间差异。通过收集中国35个大中城市的105个样本数据,利用OLS和2SLS两种方法估计了城市住宅价格与土地价格方程。实证结果表明住宅市场与土地市场是互动影响的关联资产市场,住宅价格与土地价格之间存在联立性。人口数量、财富水平、建筑成本、住宅预期收益和土地市场化程度是造成中国城市间住宅价格、土地价格差异的决定因素,而平均工资与城市宜人性的影响并不显著。     

Construction of confidence intervals for the Laspeyres price index

In the paper, we present and discuss several methods of the construction of confidence intervals for the Laspeyres price index. We assume that prices of commodities are normally distributed and we consider both independent and dependent prices. Using Monte Carlo simulation, the paper compares the confidence interval computed from a simple econometric model with those obtained based on the Laspeyres density function. Our conclusions can be generalized to other price index formulas.     

Do daily retail gasoline prices adjust asymmetrically?

This paper analyses adjustments in the Dutch retail gasoline prices. We estimate an error correction model on changes in the daily retail price for gasoline (taxes excluded) for the period 1996–2004, taking care of volatility clustering by estimating an EGARCH model. It turns out that the volatility process is asymmetrical: a positive shock to the retail price has a greater effect on the variance of the retail price than a negative shock. We conclude that the retail price and the spot price do not drift apart in the long run. However, there is a faster reaction to upward changes in spot prices than to downward changes in spot prices in the short run. This asymmetry starts 3 days after the change in the spot price and lasts for 4 days.     

国内外食糖市场整合与价格间溢出效应研究——基于VEC-BEKK-GARCH(1,1)模型的实证

为测算国内外糖市整合程度和溢出效应,选取2000—2014年食糖价格月度数据,在平稳性的基础上运用Johansen协整检验考察两个市场的整合关系;基于VEC-BEKK-GARCH(1,1)模型测算国内外糖价均值溢出效应及彼此之间的波动溢出效应,结果表明:国内外糖市存在长期的整合关系,国际糖价对国内糖价具有显著的均值溢出效应,国内糖价也存在向长期均衡水平调整的反向修正机制,国内外市场价格间存在前者对后者显著的单向波动溢出效应;国际对国内食糖市场不存在波动溢出效应,一个可能原因是中国政府的行政干预在一定程度上对糖价造成了扭曲,减缓了国际市场对国内市场价格的冲击。     

住房价格与中国货币政策规则

 住房价格高涨背景下我国货币政策的操作一直以来颇受关注。本文构建含有房产的动态随机一般均衡模型,对我国货币政策规则是否关注住房价格进行了检验。此外,本文通过数值模拟比较了将房价纳入货币政策规则与否对宏观经济波动所产生的影响。本文的主要结论有：央行在2003-2010年的实际操作中已将住房价格波动纳入修订泰勒规则中;将住房价格波动纳入货币政策规则对调控房价上涨有较好效果,但代价是调控过程中通胀率的持续上升,以及产出水平和家庭消费负向偏离稳态;家庭住房贷款首付比例能够有效降低稳态水平下的住房价格。     

Inference for a Class of Stochastic Volatility Models Using Option and Spot Prices: Application of a Bivariate Kalman Filter

In this paper Bayesian methods are applied to a stochastic volatility model using both the prices of the asset and the prices of options written on the asset. Posterior densities for all model parameters, latent volatilities and the market price of volatility risk are produced via a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling algorithm. Candidate draws for the unobserved volatilities are obtained in blocks by applying the Kalman filter and simulation smoother to a linearization of a nonlinear state space representation of the model. Crucially, information from both the spot and option prices affects the draws via the specification of a bivariate measurement equation, with implied Black–Scholes volatilities used to proxy observed option prices in the candidate model. Alternative models nested within the Heston (1993) framework are ranked via posterior odds ratios, as well as via fit, predictive and hedging performance. The method is illustrated using Australian News Corporation spot and option price data.     

Estimating class-specific parametric models using finite mixtures: an application to a hedonic model of wine prices

Hedonic price models are commonly used in the study of markets for various goods, most notably those for wine, art, and jewelry. These models were developed to estimate implicit prices of product attributes within a given product class, where in the case of some goods, such as wine, substantial product differentiation exists. To address this issue, recent research on wine prices employs local polynomial regression clustering (LPRC) for estimating regression models under class uncertainty. This study demonstrates that a superior empirical approach – estimation of a mixture model – is applicable to a hedonic model of wine prices, provided only that the dependent variable in the model is rescaled. The present study also catalogues several of the advantages over LPRC modeling of estimating mixture models.     

Inference for a Class of Stochastic Volatility Models Using Option and Spot Prices: Application of a Bivariate Kalman Filter

In this paper Bayesian methods are applied to a stochastic volatility model using both the prices of the asset and the prices of options written on the asset. Posterior densities for all model parameters, latent volatilities and the market price of volatility risk are produced via a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling algorithm. Candidate draws for the unobserved volatilities are obtained in blocks by applying the Kalman filter and simulation smoother to a linearization of a nonlinear state space representation of the model. Crucially, information from both the spot and option prices affects the draws via the specification of a bivariate measurement equation, with implied Black-Scholes volatilities used to proxy observed option prices in the candidate model. Alternative models nested within the Heston (1993) framework are ranked via posterior odds ratios, as well as via fit, predictive and hedging performance. The method is illustrated using Australian News Corporation spot and option price data.