时变参数状态空间模型估计研究

在宏观经济和金融资本市场上广泛存在着非线性时变参数时间序列,而当前的研究主要关注静态参数状态空间模型的估计。本文通过引入变点分析,改进了静态参数的粒子学习滤波技术,提出了变点粒子学习滤波技术,用于估计时变参数状态空间模型。并且利用模拟实验同经典的变结构IMM滤波技术进行了对比,结果显示,本文提出的变点粒子学习滤波在动态模拟样本数据方面具有更大的优势。可以用于对股票价格和成交量的联合动态轨迹进行实时的模拟追踪。     

Nelson-Siegel模型中的时变载荷因子及其对提高经济形势预测的重要作用

现有文献中Nelson-Siegel模型大多将载荷因子λ提前固定为常数或作为待估静态参数,较少考虑载荷因子λ的时变化。本文基于得分驱动时变参数建模方法,在状态空间模型框架内考虑时变载荷因子λ,构建GAS-λ-DNS模型,并提取相应时变载荷因子。结果显示,时变载荷因子λ_t呈现出极强的波动性,同时与经济周期密切相关;将时变载荷因子λ_t应用于预测工业产出增速,发现载荷因子相比于传统宏观预测因子具有额外增量信息,引入λ_t可以显著提高模型预测精度。本文结论对Nelson-Siegel利率期限结构建模和宏观经济预测因子选取具有参考价值。     

时变资本资产定价状态空间模型的构建及实证

为提高CAPM模型定价效率,文章在资产定价模型中引入投资者情绪影响因子,并利用状态空间模型建立了动态的基于投资者情绪的资本资产定价模型.实证分析表明投资者非理性情绪是证券定价的一个系统性因子,并且风险溢价因子及投资者非理性情绪因子具有显著的时变特征.     

具有违约风险的零息票债券的三因子定价模型

文章假定具有信用风险的零息票债券的价格受短期利率,公司资本结构和短期信用价差三个随机因子的影响,并进一步假定了这三个因子的运动形式。在这些假定的前提下,推导出了具有信用风险的零息票债券的价格所满足的偏微分方程,并给出了具有信用风险的零息票债券的定价公式。同时,对具有信用风险的零息票债券的信用风险价差的期限结构和其收益率的敏感性做了进一步的分析。     

动态因子模型与ARMA模型的比较

在时间序列模型中,随着变量数目的增加,所要估计的参数的数量也随之加大,结果在应用中模型中通常不得不选取尽量少的变量。动态因子模型独特的优势在于,它不必考虑自由度损失问题,也不必对经济结构施加约束。文章根据中国宏观经济变量数据库中的41个变量,建立了动态因子模型预测GDP,并与ARMA模型的预测结果进行了对比。结果显示,动态因子模型的预测效果优于ARMA模型。     

基于时变Copula模型的沪深股市相依分析

文章针对沪深股市的波动性以及非正态分布的非线性相依机制,以t-Garch模型描述了沪深指数收益率的边缘分布,以Kendall的tau出发构建的时变Copula模型描述了沪深股市的相依机制.结果表明,以Kendall的tau为基点的时变Copula模型相对于以线性相关系数为基点的时变Copula模型,更能捕捉非线性的、非正态的时变相依机制,具有一定的优越性.     

基于KSS模型的省级时变技术效率估计

文章采用新近发展起来的KSS模型估计考虑能源因素的省级时变技术效率,并将估计结果与DEA模型进行比较分析。研究发现,样本区间内省级技术效率呈下降趋势,显示地区经济差距趋于扩大;两种模型的省级时变技术效率估计和排名存在较大差异,表明技术效率的估计结果对模型选择十分敏感。     

动态因子模型及其应用研究综述

动态因子模型（DFM）的基本职能是对高维数据进行降维处理,即从高维数据集中提取变量间的协同变动信息。在理论上,本文系统梳理了DFM的模型形式设定、估计方法以及结构化建模技术的发展历程和研究前沿。在应用方面,本文总结了DFM在预测、构建经济周期指标和通胀指数、以及经济结构分析中的应用研究。最后,归纳出了DFM计量分析的研究脉络和未来的发展方向。     

我国时变风险溢价潜变量模型研究

一、引言资产定价的理论和实证研究一直是金融学研究的核心问题。从单期单因子的经典CAPM模型(Sharpe(1964)、Linter(1965)、Mossin(1966)和Black(1972),到引入消费、储蓄以及投资机会集(investment opportunity set)的ICAPM(Merton1973),以及对ICAPM进行修正的基于消费的资产定价模型CCAPM(Breeden,1979)等,理论研究的基本思路是在某一优化目标下探寻资产收益率的决定因素。实证方面,Fama和MacBeth(1973)提出的“两步骤”估计方法广泛的应用于各种资产定价模型,资产定价的实证研究在取得长足发展的同时也暴露了资产定价理论的…     

基于Fama-French三因子模型对我国上市银行股的实证检验

文章以我国沪深两市16家上市银行为研究对象,将这16只个股按规模和账面市值比分成四组,运用Fama-French三因子模型进行实证检验和回归分析.实证检验结果表明:四个组合Fama-French三因子模型回归所得市场风险测度β值都显著,且都小于1,说明银行业收益波动对市场收益波动的敏感度不高,波动幅度小于市场波动幅度,银行业整体系统性风险较小,其风险报酬小于市场平均风险报酬;对于小盘银行股和大盘低账面市值比银行股来说,规模效应和账面市值比效应存在,对于大盘高账面市值比银行股来说,这两个因素不显著;我国银行业中较小规模、高账面市值比的股票风险报酬最高,可被看做银行业中的成长股,适合在牛市持有;市值较大的银行股多为国有控股,属于银行业中的价值股,适合长期价值投资.     

基于状态空间模型和多层模型的广东城乡消费差异研究

运用状态空间模型和多层模型,从宏观与微观、横向与纵向多个维度对改革开放以来广东省城乡居民消费差异影响因素的特征进行了刻画,对场景变量影响城乡消费差异的程度进行测度。研究表明:边际消费倾向、物价水平、恩格尔系数这三个因素对城镇和农村居民消费的影响规律相似,但从整体上看,前两个变量对城镇居民消费影响的波动更剧烈;与2005年相比,2010年城乡居民的整体消费水平不断提高,但城乡之间消费的绝对差距、城乡居民的边际消费倾向都在减小;城乡之间消费环境的差距使城乡居民消费差距不断扩大;社会投资水平对城乡消费的影响力度在逐渐上升。     

辽宁省就业和经济增长关系的时变参数模型

在讨论就业和经济增长之间关系的理论基础上,分析辽宁省就业弹性偏低和奥肯定律发生重大变异的机理,然后指出随时间变化的就业弹性系数才是分析辽宁省就业和经济增长之间关系的重要前提,最后构建辽宁省就业与经济增长之间关系的时变参数模型。     

国家财政对农业投入的分析与预测——基于状态空间模型的实证分析

国家财政对农业的投入是影响农业发展的重要因素。收集了建国以来国家财政对农业投入的数据,分析构造出状态空间模型,应用卡尔曼滤波估计出状态向量,挖掘出隐藏在数据内部的变化特征,分析国家财政对农业投入的实际情况,并对未来几年的农业投入进行预测。     

基于状态空间图模型方法的投资组合优化决策

将lasso图理论合并到状态空间模型中,利用条件独立性且通过范数惩罚法对协方差阵进行估计。新方法兼具图模型和动态状态空间模型的优点。最后将该方法应用于欧洲股票市场进行投资组合优化决策,结果表明基于lasso图方法的状态空间模型的投资组合业绩要优于自回归和一般的状态空间模型。     

时变系数空间自回归面板数据模型的极大似然估计

本文对扰动项存在跨时期的异方差、但不存在序列相关的时变系数空间自回归模型提出了极大似然的估计方法,并证明了该估计量的一致性,同时,证明了该估计量渐进服从正态分布,由此说明该估计量具有优良的大样本性质。同时,我们还对本文所提出估计量的小样本性质进行了数值模拟。本文研究表明,估计量虽然在N较小时偏差较大,但是随着N的不断增加,估计量偏差减小,体现了比较优良的渐进性质。同时,估计量的偏差会随着时期数的增加而变大,这说明本文所提出的估计方法适用于个体数较多、时期数较少的短面板数据。     

Markowitz模型与Black—Litterman投资人情绪对资产组合的影响模型比较研究

由于马尔科维茨资产组合模型存在放大方差和对输入变量异常敏感以及无卖空约束下的无意义的权重问题,使均值方差模型很难在实际中应用。针对该模型的缺陷,利用BMA模型优化Black-Litterman模型观点加入方式,详细设定了模型观点矩阵,利用非贝叶斯法则构建了投资人对观念的置信度,明确计算了隐含均衡收益和上证指数数据,再次证实了投资人情绪对传统资产组合模型结果的影响,并从数理模型上阐释了两个模型所依据的理论基础。     

基于状态空间模型的中国煤炭价格长期趋势预测

预测中国煤炭价格的长期变动趋势,对煤炭生产和使用链中各企业规避价格风险和调整经营战略,对国家进行宏观经济管理和保障能源安全具有重要的参考价值。通过构建煤炭价格的状态空间模型,并预测中国煤炭价格指数的长期变动趋势,表明状态空间模型对煤炭价格具有良好的预测性能;中国的煤炭工业品出厂价格指数将从2010年1月的248．5持续上涨到2020年12月的315．2,上涨幅度为26．8％,但上涨速度将从2011年的3．5％逐年递减至2020年的0．6％。     

基于可变参数的FCI构建与实证研究

通过构建包含利率、汇率、房价、股价、货币供应量和第二产业增加值比重共六个指标的FCI,以具有可变参数特征的状态空间模型为基础,拟合具有可变权重的FCI。实证结果显示:FCI在样本期内的拟合效果基本符合经济现实,用于指示金融松紧程度和经济运行方向的功能明显,2005年第3季度、2008年第3季度和2011年第3季度等时段的金融形势最为紧张,2004年第2季度和2011年第1季度的金融形势最为宽松。     

基于状态空间模型的中国消费率变动趋势

中国消费率长期偏低且近年有持续下降的趋势,在中国消费社会处于转型升级的重要时期,投资和消费的失衡是当前宏观经济中最严重的问题之一。在对中国消费率偏低原因的静态分析和评价的基础上,首先从消费结构的视角构建了中国1992年1季度至2010年4季度的商品货物消费率。其次,在状态空间季节调整模型中引入均方根信息滤波方法,对原有Kalman滤波模型予以改进,用R软件中DECOMP程序将中国商品货物消费率非平稳序列进行分解,得到变动趋势。再将其与总消费率的走势进行比较发现两者之间的走势存在明显差异。通过建立总消费率与商品货物消费率及消费结构之间的合理函数关系,对前两者差异以及近年中国消费率持续走低进行了合理解释,并从消费结构视角提出提高中国消费率推动消费结构升级的对策。     

基于Markov区制转换模型的极值风险度量研究

将马尔科夫区制转换模型与极值理论相结合研究金融风险度量问题.首先用SWARCH-t模型捕捉收益率序列的剧烈波动和结构变换特征,然后将收益序列转化为标准残差序列,在此基础上通过SWARCH-t模型与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,进而构建基于SWARCH- t- EVT的动态VaR模型,最后对模型的有效性进行检验.研究表明,SWARCH-t-EVT模型能够有效识别上证综指的波动区制特征,且能有效合理地测度上证综指收益风险,尤其在高的置信水平下表现更好.