利率期限结构特征的拟合与预测

本文从经典利率期限结构模型和数量利率期限结构模型中选取了三因子Vasicek模型、三因子CIR模型、多项式样条模型、指数样条模型、DL模型和动态SV模型等6个应用广泛且具有代表性的利率期限结构模型,分别基于2008年7月至2014年3月中国和美国市场的月度国债收益率数据进行拟合与预测,并采用均方误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)对实证效果进行判别。结果表明,DL模型在针对中国市场和美国市场数据的拟合与预测方面能力均十分突出且效果稳定,指数样条模型次之,而其他模型则在利率期限结构特征的刻画效果方面存在更强的数据依赖与能力不足问题。本文的结论能够为实证研究利率期限结构特征的模型选取提供科学依据和数据支持。     

现代信用风险研究综述

现代信用风险模型主要分为结构法模型和简约法模型。这两类模型各有特点,但总体上是围绕着违约时间、违约概率、违约债券定价、违约的可预测性等问题展开,两类模型各自的特点也都缘于对这些关键问题的不同假定或处理方法。传统的结构法模型和简约法模型都是基于完全信息条件下的信用风险模型。近年来一些学者放松了关于完全信息的假定,建立了非完全信息的信用风险模型,使信用风险的评估和预测更加接近现实。     

消费需求分析中的模型选择——以农村居民商品与服务消费需求为例

文章基于2000—2021年我国31个省份农村居民商品与服务消费支出的面板数据,对施加了理论约束进而能够反映消费者选择公理的双对数（Double-Log）模型、线性支出系统（LES）模型、鹿特丹（Rotterdam）模型、近乎完美需求系统（AIDS）模型和二次近乎完美需求系统（QUAIDS）五个完整需求系统模型进行了样本内和样本外的商品与服务消费需求预测评估研究。结果显示,QUAIDS模型的预测表现最好,AIDS模型和Double-Log模型次之,LES模型和Rotterdam模型相对较差;模型函数式方法的预测误差明显大于弹性均值方法的预测误差,弹性均值预测方法优于模型函数式预测方法。根据经济变量和非经济变量弹性绝对值大小、显著性以及正负符号是否符合经济学理论和现实观察,有助于判断模型选择的恰当性,但不能据此确定模型的优劣,需要通过样本内和样本外的预测评估,特别是样本外的预测评估选取适用的需求分析模型。     

预期理论与商品价格的形成

本文介绍了四种不同的预期模型即蛛网模型、外推预期模型、适应性预期模型以及理性预期模型 ,说明了预期对商品价格形成的影响 ,并分析了以上四种模型的联系和差异     

互联网企业广告收入预测研究——基于低频数据的神经网络和时间序列组合模型

神经网络模型对大样本时间序列的拟合效果优于传统时间序列模型,但对于年度、月度、日度等低频时间序列的预测则难以发挥其优势。鉴于此,本文应用传统时间序列模型和神经网络模型,建立Holtwinters-BP组合模型,利用Holtwinters模型分别拟合各解释变量序列,利用BP模型拟合解释变量和自变量的非线性关系,基于某社交新闻类APP的日广告收入数据进行互联网企业广告收入预测研究。通过与循环神经网络(RNN)模型、长短期记忆神经网络(LSTM)模型等预测结果的对比发现:Holtwinters-BP组合模型的预测精度和稳定性更高;证明多维变量对于广告收入的显著影响,多变量模型的预测准确性高于单变量模型;构建的Holtwinters-BP组合模型对于低频数据预测有较好的有效性和适用性。     

PLS通径模型应用中应注意的几个问题

根据PLS通径模型的基本原理，探讨了测量模型的选择、bootstrap方法在模型参数估计与显著性检验中的应用、测量模型和结构模型的结果评价标准等PLS通径模型在应用过程中须注意的问题。以期帮助使用者提高PLS通径模型的应用水平、提升实证研究的质量：     

基于过度离散广义线性模型的来电量预测

文章基于真实B2C商务数据,针对Poisson回归中过度离散这一主要缺点,在广义线性模型的框架中探讨过度离散Poisson回归模型、负二项回归模型和Tweedie模型,并深入比较三种模型的拟合效果、预测结果、对过度离散的刻画和对尾部的测度。     

环比增长率测算季节调整模型的评价和选择

季节调整使子年度数据可比,有利于环比增长率测算和经济监测。国际上季节调整模型众多,模型选择是季节调整的首要任务。以国际常用的X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS模型的选择为目标、以两模型理论差异分析为基础、以中国2001—2010年的月度CPI数据为样本,通过谱分析方法检验剩余季节性、幂等、平滑间距和修正历史等方法检验模型稳定性、通过Friedman和Kruskal-Wallis等非参数方法检验季节稳定性,得出模型之间更具体的差异,为满足实践需要进行模型选择提供科学依据。     

我国上市公司财务困境预测新探

本文采用主成分分析方法确定模型变量,建立多元判别分析(MDA)、Logistic回归和改进型BP神经网络模型进行财务困境预测。结果表明,神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型,而后两者的判别效果接近,神经网络模型更适合于财务困境预测。但三种模型的长期预警能力不够理想,提出建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测新方法。     

比特币市场风险测度的实证研究

文章通过实证分析提出比特币市场价格风险测度体系,从比特币收益率序列的分布、波动性以及是否存在杠杆效应方面着手,在t分布和GED分布假设下,建立Garch(1,1)模型、Egarch(1,1)模型、Tarch(1,1)模型和Parch(1,1)模型,选择合适的模型估算99％和95％置信水平下的比特币风险的VaR值,并采用Kupiec方法对VaR模型进行了返回检验.结果显示,比特币市场价格波动剧烈,具有尖峰后尾特征,不存在杠杆效应,而GED分布的Garch模型是计算比特币市场风险的最合适模型.     

中国股市非对称性收益的实证研究

文章运用Markov状态转换模型对深证指数周收益变结构进行了分析,通过与随机游走模型、收益转换模型、方差转换模型比较,诊断证实收益和方差存在动态结构变化特性,收益和方差在两个状态之间发生非对称频繁转换。模型对现有数据及历史事件具有良好的解释能力,对未来收益的预测也好于其它模型。     

基于SODM和贝叶斯的时序预测模型比较

本文采取定性的理论分析、随机模拟和实证试验相结合的方式,从先验信息的使用、模型产生机制、算法停止法则等方面比较了两类模型的异同,并重点试验分析了自组织数据挖掘(SODM)自回归模型与贝叶斯自回归模型的拟和以及预测性能。结果表明,对于具有小噪声样本数据的系统,贝叶斯时序模型的效果较优;而对于具有大噪声、小样本数据的系统,SODM时序模型更适合。本文最后提出将这两类模型结合考虑建立模型。     

因子分析精确模型的优点

本文通过因子分析精确模型的基本思想、方法、结论,与因子分析原模型作对应比较,找到了因子分析原模型和理论不完善的具体原因,得出了因子分析的精确模型和理论的优点:可以更好地替代因子分析的原模型和理论;将因子分析模型解的估计性研究转入到确定性解的研究。     

数学模型预测法的准确性与适应性问题

数学模型预测法的准确性与适应性问题一、统计预测杨型和预测方法统计预测模型主要有六种：固定平均数模型、移动平均数模型、长期趋势模型、周期性变动模型、回归模型和随机模型．根据预测模型又分：直观法、最小平方法、折扣最小平方法、指数平滑法和三点法。按照预测的...     

空间面板数据模型设定问题分析

空间面板数据模型将空间计量经济学和面板数据方法相结合,不仅同时考虑时空特征,而且将空间效应纳入研究体系,成为当前计量经济学的热点研究领域,但其模型设定、参数估计及模型检验也更为复杂,实证研究中往往出现模型设定偏误等问题。因此,基于空间面板数据模型的前沿理论,重点探讨模型设定中的常见问题,包括空间滞后模型与空间误差模型的选择、随机效应与固定效应的选择以及模型拟合优度的选择与比较,为模型的应用和新模型的扩展提供理论依据和参考。     

基于CIR和Vasicek模型的利率风险计量及实证——以我国国债市场为例

本文以我国国债市场为例,利用四种期限类型(7年期、8年期、10年期和20年期)的国债收益率样本数据对CIR模型和Vasicek模型进行实证分析得出,CIR模型和Vasicek模型较适宜于中国当前的金融市场实际。本文使用Nowman(1997)提出的最大似然估计法(MLE)对上述利率动态模型进行估计,以解决实证研究中广义矩方法(GMM)可能存在诸如效率不高的问题;并基于CIR模型和Vasicek模型构建了利率期限结构调整久期模型。     

货币供应量M2预测精度:基于组合模型的改进

广义货币供应量M2是一个重要的经济指数,其值的变动对社会经济活动构成一定的影响.文章旨在对传统M2的预测方式进行改进创新,建立一个精确度较高的M2预测模型,分别讨论了线性回归模型、指数模型、Holt模型、Brown模型、平稳时间序列模型对M2的预测情况,探究了不同模型的意义和预测精度.最后使用组合预测的方法,找到了一个合适的组合模型,即通过对Holt模型、Brown模型和平稳时间序列模型预测值的加权,达到对M2较精准预测的目的,并验证了其精度优于传统预测模型.     

基于GARCH模型族的外汇汇率的波动性分析

外汇汇率市场的波动特性是金融市场中人们研究的热点之一.文章以美元对人民币汇率和欧元对人民币汇率为研究对象,分别运用GARCH模型、GARCH-M模型、EGARCH模型和TARCH模型对两种汇率同时拟合,通过比较分别得出描述两种汇率的最佳模型.     

非竞争型投入产出价格模型研究

按照对进口项处理的不同,投入产出模型分为竞争型模型和非竞争型模型。本文讨论了非竞争型投入产出价格模型,该模型考虑了进口的作用。相对于竞争型模型,工资对价格的传导效应降低。此外,该模型还能分析国外进口产品价格的变化对国内部门的影响。本文测算了1997年、2002年、2007年的工资和进口品价格上涨对对单个部门及整个经济所造成的影响。     

对背景值和灰导数同时优化的新GM(1,1)模型

文章在现有的对灰色模型的背景值,灰导数的单独优化方法基础上,提出了对背景值和灰导数同时作用的优化方法,结合迭代的方法建立新模型;从理论上严格论证了新模型对标准指数序列而言具有白化指数律重合性;通过来源于生产实际的数据验证了新模型相对于原始模型、单独优化灰导数模型、单独优化背景值模型,都具有更优的模拟精度和预测精度。