债务期限结构与财务杠杆的联合决定实证研究

文章以2001～2004年沪深股市中的575家上市公司为研究对象,通过同时构建联立方程模型和单方程模型并分别利用两阶段最小二乘法和普通最小二乘法进行求解比较后发现,利用联立方程模型和单方程模型得到的结果确实不同,所有变量系数的绝对值和显著性水平都发生了或大或小的变化,甚至一些变量系数的符号和显著性水平发生了根本性的变化.因此,本文认为,今后在进行公司债务期限结构或财务杠杆影响因素的实证研究时,应尽可能采用联立方程模型.     

结构方程模型下的信度估计

文章给出了结构方程模型下信度估计公式的理论推导,并通过一个实例说明了估计公式的应用。结果表明,结构方程模型下的信度估计方法不但可以估计整体的信度而且可以估计单个项目的信度;同时,把结构方程模型下的信度估计和常用的信度估计公式α系数进行了比较,得出用结构方程模型估计出的信度优于α系数的结论。     

我国宏观经济函数系数计量的联立模型及其估计

一、引言联立方程模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起着重要作用。经典的线性联立方程假定在整个样本时序上结构参数都是恒定不变的。但是,一方面由于影响经济发展的因素众多,不同时期内随机因素对被解释变量的干扰方式及干扰程度不同;另一方面经济结构的变化也使得结构参数随时间不同而变化,因此变参数的情况是经常发生的。在单方程确定性变参数模型中,一般都假定变参数是某个变量的线性函数。线性假设虽然简便,但容易造成设定误差。而非参数方法具有很好的稳健性,即永远不会错误地估计回归函数,并且当回归变量为一维时,有很好的拟合效果,因此其在计量经济学中得到了越来越多的关注。但是非参数方法也有其弱点,其一它要求有大量的数据,这一点在我国宏观经济研究中很难满足;其二当回归变量是高维时,就产生了“维数祸根”现象,即估计的收敛速度缓慢,令人很不满意,且估计极不稳定。     

联立方程计量经济学模型识别条件的修正

一、模型的识别条件联立方程计量经济学模型引入的最终目的是得到一组满足所给自由度要求的参数估计值,但是模型中的每一个方程(除恒等方程以外)能不能通过某一估计方法得到参数估计值是我们首先必须考虑的问题,这就是模型的识别。要使得模型能被识别,一种是在建立模型之时保证     

中国煤炭产业产能利用率估算与影响因素实证研究

针对中国煤炭产业产能过剩问题,采用数据包络分析(DEA),考虑资源耗减的影响估算了中国煤炭行业1980-2013年的产能利用率,然后建立煤炭产能过剩的VAR模型,对煤炭产能过剩的主要影响因素进行实证分析,并利用协整检验和Granger因果检验结果来进一步验证煤炭产能过剩影响因素的理论分析。研究发现:首先,中国煤炭产业产能利用率比较低,1980-2013年年均产能利用率仅为72.03%,远低于美国采矿业1972-2013年年均产能利用率87.33%,因此提升中国煤炭行业产能利用率的潜力较大。其次,中国煤炭行业在2012年产能利用率仅为69.88%,产能过剩严重,急需缓解产能过剩问题。最后通过理论分析和VAR模型实证分析发现产能过剩是投资过度和市场供需比共同作用的结果,但投资过度的影响程度更大。在投资过度层面,煤炭企业和地方政府构成了投资的主要推动力,两者都因考虑自身利润最大化对煤炭固定资产盲目投资,地方政府与煤企的投资冲动是造成投资过度、产能建设严重超前的重要原因。而煤炭市场供需变化即产能集中释放、需求不振、进口冲击,在一定程度上加剧了煤炭产能过剩的形成。     

基于三角灰色系统模型的煤炭消费预测

文章认为，灰色GM（1，1）预测模型和三角残差修正技术相结合能够显著提高预测精度。预测的基本步骤为，首先运用灰色GM（1，1）模型获得趋势项；然后利用三角模型捕获GM（1，1）模型残差的周期现象以提高预测精度。中国年煤炭消费量预测实验结果表明，TGM（1，1）模型较传统GM（1，1）模型具有较高的灰色预测精度。中国2010-2013年的煤炭消费量预测结果表明，短期内煤炭消费量会随着GDP增长而逐年增加，因此有必要降低能源结构碳强度，减缓煤炭需求增长，提高煤炭利用效率。     

WTO对双边贸易的影响:基于内生虚拟变量引力模型的检验和估计

文章将内生虚拟变量模型的最大似然估计方法应用于内生WTO虚拟变量贸易引力模型,给出WTO虚拟变量内生性的检验方法.先将WTO虚拟变量在引力模型中潜在的内生性问题转化成一个联立方程模型,进而对联立模型进行估计.将WTO内生模型估计应用于中国东盟区域出口贸易,发现WTO虚拟变量的内生性问题在贸易引力模型的估计中不可忽视:WTO对区域出口贸易具有正的影响.     

基于动态因子和混频数据的天然气需求概率预测模型设计与应用

随着天然气消费需求的快速增长,需求波动也显著加剧,导致部分地区天然气供需出现季节性和阶段性的失衡。本文基于混频采样框架、分位数回归模型和核密度估计的天然气需求混频概率预测模型,构建了包括天气状况、能源市场、资本市场和投资关注4个方面的综合性混频动态因子系统,以期更精确地预测我国的天然气需求。研究发现,天气状况、能源市场和投资关注对天然气需求的预测能力优于资本市场。在天气状况方面,每日温度是月度天然气需求的最佳指标;在能源市场方面,月度天然气需求呈现出显著的自相关特征,持续时间为3～5个月,石油现货价格和煤炭现货价格的影响持续天数较短,分别为11天和10天;在预测表现方面,样本外的月度天然气需求实际值大部分出现在概率密度曲线的最高点附近。本文所提出的模型不仅能够直接使用混频动态因子的前瞻性信息,还能够获得平滑的天然气需求概率密度曲线,预测精确度相较现有模型提升14.13%～29.15%。研究结论为保障我国天然气市场安全,完善“双碳”政策设计提供有益的决策参考。     

差分方程型离散灰色模型与应用

离散灰色模型形式多种多样,新提出差分方程型离散灰色模型(称为DEDGM模型),并给出了一阶常系数非齐次差分方程型离散灰色模型、一阶变系数非齐次差分方程型离散灰色模型、二阶常系数非齐次差分方程型离散灰色模型、二阶变系数非齐次差分方程型离散灰色模型的建立方法。实例表明,新提出的方法有较高的预测精度,丰富了灰色预测建模方法体系,对研究其它更复杂的离散灰色模型有重要启示。     

加入出生年效应的死亡率预测及其在年金系数估计中的应用

人口死亡率下降与寿命的延长已经成为全球性的趋势。运用基于出生年效应的Lee-Carter模型对中国男性人口死亡率数据进行拟合,通过模型残差比较,发现该模型拟合效果更优。根据模型预测,发现中国男性人口的预期寿命随时间逐渐增加,但增加的幅度逐渐减少。将死亡率预测结果用于养老年金系数的估计,发现中国现行城镇职工养老保险个人账户的年金系数被严重低估,这将在未来给基本养老保险个人帐户带来很大的偿付压力。     

基于嵌入能耗的投入产出模型的我国产业耗能分析

为了分产业、分品种掌握已往和未来经济运行的单位产值能耗和总能耗,一种可行的方法是在投入产出模型中嵌入能耗内容并辅以能耗系数等参数。文章用此方法分析1997～2007年相关数据及预测2010、2020年的能耗表明,中国产业的单位产值能耗普遍降低,对不同品种能源的消耗量也在改变;最具节能潜力的能源品种是天然气、电力、柴油与煤炭,降低能耗潜力最大的是采掘业、化学工业、建筑业、电力热力、燃气生产和供应业、非金属矿物制品业等产业;2010、2020年各种能源的供给普遍低于需求,供需缺口因品种而异,石油与天然气的缺口尤其高。     

世界原油市场运行规律的统计考量

文章分别通过单一方程和联立方程估计方法,来研究世界原油市场运行的一般规律,结果发现,经济增长和产业结构是拉动原油消费需求的重要因素,而高油价和技术进步能够有效抑制原油消费需求的膨胀;原油消费需求是影响石油价格的重要因素,原油探明储量的提高有助于抑制国际市场原油价格高涨,而OECD库存水平和OPEC剩余产能对国际油价影响不显著性。     

单指标纵向数据模型的估计

纵向数据是一类重要的相关性数据,广泛出现在诸多科研领域。单指标模型是多元非参数回归中重要的降维方法,在纵向数据下研究单指标模型是统计研究的热点问题。针对纵向数据单指标模型,提出惩罚改进二次推断函数方法来讨论模型的参数和非参数估计问题。该方法利用多项式样条回归方法逼近模型中的未知联系函数,将联系函数的估计转化为回归样条系数的估计,然后构造关于样条回归系数和单指标系数的惩罚改进二次推断函数,最小化惩罚改进二次推断函数便可得到模型的估计。理论结果显示,估计结果具有相合性和渐近正态性,最后得到了较好的数值模拟结果和实例数据分析结果,结果显示该方法适用于半参数纵向模型的参数和非参数估计问题。     

灰色-周期外延组合模型在煤炭需求预测中的应用

文章针对煤炭需求的趋势性和季节性波动特点,提出了灰色一周期外延组合模型,即在灰色GM(1,1)模型的基础上建立残差周期外延模型.该模型能够较好的刻画了短期煤炭需求的增长性和季节波动性二重趋势.预测实例表明了该模型明显提高了短期煤炭需求预测精度.     

基于Minnesota共轭先验分布的贝叶斯VAR(P)预测模型

时间序列向量自回归模型 (VectorAutoregressionMod el,简称为VAR模型 )最初由美国学者Litterman、Sargent和Sims等人在 2 0世纪 80年代初提出来的 ,主要用于替代联立方程 (Simultaneousequations)结构模型 ,提高经济预测的准确性。用联立方程模型研究宏观经济问题 ,是当前世界     

新疆地区农村正规金融与非正规金融供需影响因素研究

基于新疆农户家庭微观调研数据,构建四元Probit联立方程模型,并运用GHK模拟估计法对农村正规金融和非正规金融供需影响因素进行了有效识别,估计出影响因素对两类农村金融供给和需求的影响效应,发现农村正规金融机构和非正规金融组织存在显著的互补关系,并对估计结果进行了稳健性检验,结果表明模型估计结果稳健。研究发现:(1)对农村正规金融需求而言,户主受教育水平、家庭生产性固定资产总值等的影响为负,户主是否汉族、是否拥有技能等的影响为正;(2)对农村正规金融供给而言,居住地距农村正规金融机构距离的影响为负,非农收入比重、家庭纯收入等的影响为正;(3)对农村非正规金融需求而言,家中劳动力人数和生产经营投资的影响为负,户主是否汉族、家庭生活消费支出等的影响为正;(4)对农村非正规金融供给而言,是否处于南疆的影响为负,家庭纯收入、家庭获取礼金和获赠所得总额等的影响为正。     

经济增长是否存在“贫困陷阱”

本文从OLG随机增长模型出发,使用中国城市数据估计参数化的产出运动方程,对人均实际产出分布的动态过程进行模拟预测。研究发现,尽管产出运动方程并非严格凹,但稳态均衡唯一,经济增长未出现"贫困陷阱"。长期来看,地区经济最终趋于单峰收敛,采用离差指数衡量经济发展平衡程度的结果显示,经济发展不平衡程度将有所下降。外生扰动(如技术进步、政策扶持)的持续性越强,经济增长收敛越快。     

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。     

变系数模型的快速变量选择方法

文章结合基函数逼近以及光滑门限估计方程,提出了一个变系数模型的快速变量选择方法。该变量选择方法可以同时进行系数估计和变量选择,并且不需要解任何凸优化问题。因此,与已有方法相比,该方法在实际应用中将大大减少计算量。     

我国经济增长与贸易顺差的实证研究

文章通过构建联立方程模型,对经济增长和贸易顺差之间的关系进行实证分析。根据我国1984—2008年相关时间序列数据和2000～2008年我国省际面板数据,运用stata10．0软件对时间序列联立方程模型和面板联立方程模型采用两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计,得出：贸易顺差促进我国经济的增长,同时经济增长也扩大了我国的贸易顺差,但我国不同区域的经济增长与贸易顺差的相互影响作用不同。