中国人口预测的自回归分布滞后模型研究

本研究以自回归分布滞后模型为基础,以人口年增长量作为被解释变量,人口年增长量的滞后值、人口年出生率和人口年死亡率的滞后值作为解释变量,分别设计了两类4个模型,并以1952-2002年人口序列数据为基础,采用一般回归法、后退法和逐步回归法三种方法对所设计的模型进行估计,得到可作为人口预测的168个模型.然后,从中筛选出较优的包含人口年增长量滞后值的中国人口自回归分布滞后预测模型和不包含人口年增长量滞后值的中国人口预测模型.     

存在自相关时检验和估计方法的改进——基于自回归分布滞后模型的自相关检验和参数估计

存在自相关时的自相关检验和参数估计是基础计量经济学的一个重要内容,并且存在自相关时的原模型已转化为自回归分布滞后模型。讨论存在自相关时的自相关检验和参数估计问题,提出了一种基于自回归分布滞后模型的自相关检验法,并同时给出了相应的参数估计。     

基于百度指数的房地产价格相关性研究

文章以我国大中城市的新建住宅价格为研究对象,以均衡价格理论为基础,使用搜索关键词的百度指数开展研究,分别使用自回归移动平均模型(ARMA)和带搜索项的自回归分布滞后模型对上海市的新建住宅价格指数进行了拟合和预测.实证结果表明:百度搜索指数与价格指数之间存在协整关系,建立的自回归分布滞后模型的拟合度达到0.918,预测精度相较ARMA模型提高23.2％.与传统的预测方法相比,模型具有很强的时效性,能够比国家统计局提前一个月发布房屋价格指数数据.     

我国银行信贷与房地产价格关系的实证研究

文章选取1998年1季度至2011年4季度我国房地产价格、银行信贷、经济增长和利率的数据,建立ARDL—ECM模型,运用边限检验方法对它们之间的关系进行实证研究。结果表明银行信贷对房地产价格有重要的影响,而房地产价格对利率和经济增长变化却不敏感,这一发现对我国制定货币政策,调控房地产价格有一定参考价值。     

上海人口发展预测研究

本文根据1952-2004年上海市人口统计资料,建立优化GM模型并对未来50年上海市户籍人口进行预测研究.对比其它时间序列外推模型,该模型具有较高的预测精度和良好的可行性.结果表明到2005年底,上海市户籍人口将达到1358.31万;到2010、2020、2030、2040、2050年,上海市户籍人口将分别为1397.33、1478.75、1564.93、1656.21和1752.63万人.     

人口预测的投影寻踪自回归模型构建与实证

文章根据全国和上海市1980—2020年两种完全不同人口变化规律的时间序列数据,采用自回归分析法,确定了3个预测因子,分别建立投影寻踪自回归（PPAR）模型,建模样本的数据拟合精度和验证样本的预测精度均显著高于GM、Logistic模型,完全能够满足人口预测的需要。实证结果表明：全国人口2011—2020年验证样本的平均绝对误差MAE和平均绝对百分比误差MAPE分别为160.0万人和0.116%,最大相对误差仅为0.26%;2021—2030年的人口预测结果表明,2021—2027年,人口增速越来越慢,并于2027年出现人口达峰,达峰人口为14.15亿人。上海市人口2016—2020年验证样本的MAE和MAPE分别为6.9万人和0.28%,最大相对误差仅为0.53%;2021—2027年人口增速越来越慢,并于2027年达峰,达峰人口为2499.9万人。     

自回归及logistic离散模型在中国人口预测中的应用

为了寻找更好人口预测方法,经济领域常用的自回归模型创新式的被应用到中国的人口预测中.通过结果预测结果分析,易知自回归的预测效果相当不错.进一步探索人口的预测理论,精典的logistic离散模型被用来和自回归模型做对比.由于自回归模型和logistic离散模型在形式上有很大的相似,对两者在建模原理上进行了对比分析,且对两个模型理论进行了推广.     

中国高新技术产品出口与技术创新耦合适调性研究——基于技术创新资源配置总量、投入及产出三维视角

从经济发展规律来看,高新技术产品出口与技术创新具有高度的耦合关系。从技术创新资源配置总量、投入与产出三维角度研究技术创新与高新技术产品出口耦合协调性。采用因子分析法将衡量技术创新的多个变量进行数据浓缩,并通过自回归分布滞后模型、ECM模型和VAR模型等分析中国高新技术产品出口与技术创新的耦合适调程度。分析结果显示:无论从技术创新资源配置总量还是投入与产出角度来看,技术创新促进高技术产品出口增长方面还没有发挥应有的作用,同时,高新技术产品出口对技术创新的产业需求驱动作用也较弱,二者双边耦合强度不显著。并且相关技术创新资源变量所起的作用也存在很大差异,未来如果没有协调二者发展的制度或政策的介入,偏离趋势将进一步加剧。根据存在的问题,提出二者协调发展的对策。     

政府生产性基础设施投资对农业经济增长的影响——基于西安市的实证研究

根据西安市1988—2006年间的数据建立柯布一道格拉斯生产函数,在自回归分布滞后模型（ADL）下用最小二乘法（OLS）进行估计。实证分析结果显示：政府基础设施投资对西安市农业经济增长贡献显著,并且其作用远大于非基础设施投资的贡献,表明政府的生产性基础设施投资是西安市农业经济快速增长的关键因素。在此基础上,对西安市政府近期进行基础设施投资的重点方向提出了相关的政策建议。     

基于分位自回归的中国人口死亡率动态预测

采用1994-2012年国家统计局公布的死亡率数据,针对Lee-Carter模型的预测方法提出改进,将分位自回归方法内置到Lee-Carter模型框架中,构建中国人口死亡率的分位自回归预测模型,对未来人口死亡率的变动趋势进行预测。通过与传统的均值回归方法比较,得出结论为:人口死亡率的分位自回归预测方法能够获取更加全面的信息,能够有效应对人类预期寿命被低估的可能,从而对未来死亡率的预测更加合理、可信。     

人民币跨境结算、汇率波动与货币政策有效性

推动人民币跨境结算是人民币国际化的一个重要内容。文章将货币政策变量对经济增长和物价的影响的内生部分剔除,运用货币政策外生变量构建自回归分布滞后模型,实证检验人民币跨境结算、货币政策对汇率波动的影响。研究发现：扩大人民币跨境结算规模能显著抑制人民币汇率波动,其抑制效应有2期滞后;单独使用宽松的货币政策即扩大货币供给量无法实现稳定人民币汇率的目标,但是人民币跨境结算规模扩大和实施宽松货币政策共同作用则可以有效降低人民币汇率波动。     

存贷款基准利率调整对债券型基金的政策效应研究

文章把事件研究法运用到债券型基金的政策效应研究中,探索新的应用领域.引入上海银行间同业拆放利率(Shibor)中的7天拆放利率和1年期拆放利率,分别作为短期和长期市场利率的参考值,和债券型基金指数构建自回归分布滞后模型,并用GARCH(1,1)模型对事件窗口内的债券型基金收益率进行预测,来获得异常收益,并检验其显著性.     

中国人口发展预测研究

本文根据1949-2006年中国人口发展的实际,首次提出离散灰色增量模型和新初值灰色增量模型,并据此对未来中国人口进行预测研究。结果表明,到2007年底中国人口约达13.2133亿,到2010年将不超过13.405亿,2020年不超过13.913亿,2030年约为14.27亿,2040年约为14.52亿,到2050年约为14.69亿。     

南京城市居民消费行为实证研究

改革开放以来,南京城市居民消费发生了系列变化,同时又呈现出新的特征。通过对1980-2009年南京城市居民消费行为进行实证分析,构建自回归分布滞后模型及误差修正模型和ELES模型,分析当前南京城市居民消费结构,探索南京城市居民消费特点和规律。针对存在问题,建议通过扩大就业渠道,稳定居民收入;根据收入分层次促进居民消费等措施,进一步扩大南京市内需、引导居民正确消费。     

一类部分和分解非对称自回归分布滞后模型的边界检验

部分和分解形成的非对称性机制表明了经济变量的正向变化不同于负向变化,文章利用部分和分解构造的自回归分布滞后模型,不仅可以处理时间序列的内生性与误差的序列相关问题,还可以通过边界检验方法,分析非对称机制与非平稳性的联合问题.中美两国利率数据分析表明该模型应用的灵活性与可行性,并得到了美国利率传导的短期动态非对称性的结论.     

货币政策与资本流入对房地产价格影响的实证分析

文章利用2005年1月至2010年12月度时间序列数据,利用VAR模型,比较货币政策与资本流入两种因素对房地产价格的影响。结果表明中国房地产价格受到货币政策影响强于资本流入影响。尤其是信贷量对房价的上涨有明显的推动作用。利率对房地产价格的影响并不明显,原因是国内投资渠道单一并且存在投资者非理性因素。所以应该在保持对现有外资利用的监管下多种货币政策工具相结合的方式对房地产价格进行调控,同时创造多种投资渠道。     

基于小波分解自回归模型的CPI预测

文章利用小波分析与自回归模型相结合的方法来建模分析时间序列,这种方法主要是在尺度函数逼近和自回归模型的基础上建立的。小波分析提供了一种多尺度函数逼近的方法,而自回归模型能够预测时间序列。文章的对CPI序列进行了离散小波分解,并重构得到了尺度序列和每层的细节序列;然后分别对其建立自回归模型并预测每个序列的下一个值,将得到的预测值相加得到了CPI预测值,再用预测值,利用建立的模型进行预测;最后,用标准差来衡量估计量的好坏。     

双回归（AR—R）预测模型之新探——及其在中国人口中短期预测上的应用

构造一种称为双回归的时间序列预测新方法。本文作者利用与因变量自身相关性紧密的因变量前几期取值,综合前一次的自变量构建了双回归(时间序列自回归-多元线性回归)预测组合模型。这种方法克服了以往时间序列预测只是自身拓展而不考虑多项因素(变量)的不足,也弥补了回归分析预测法必须已知同时期各个自变量值才能预测的缺陷。并用这种新方法对中国的人口总量进行预测,预测效果比较理想。     

基于分组人口模型对广东省城镇老龄人口的预测

文章运用2005~2009年的数据建立Leslie人口分组模型。在现行国家计划生育政策不变的前提下,预测广东省城镇老年人口发展的趋势。利用Leslie差分方程计算广东省城镇未来20年老年人口的预测值。由于初始值取样不同,用MATLAB软件对得到的数据进行三次多项式函数拟合,得到广东省城镇未来20年老年人口的拟合函数。最后对现有模型进行评价,说明预测结果基本上符合广东省城镇的实际情况,并指出原有模型的不足之处。     

四川省人口老龄化系数中长期预测

文章依据生命表理论,利用联合国平均预期寿命增长模型及年龄移算法,预测四川省老年人口峰值期在2040年.根据四川省1978～2010年户籍人口数据,建立预测值满足老年人口峰值期的向量自回归模型.在设定低、中、高三种总和生育率方案下,基于模型预测四川省2011～2050年的户籍总人数、老年人数以及老龄化系数.