投入产出扩展模型及多因素影响分析

本文利用Leontief发明的投入产出技术,以循环经济为指导思想,建立投入产出扩展核算模型,在此基础上构建了较为系统的多因素影响分析核算模型,为在合理利用资源、减少环境污染条件下,研究科技进步、消费需求、投资需求、净出口等经济发展影响因素提供了比较理想的核算工具.     

基于SV模型的中国债券信用价差影响因素研究

针对中国债券市场,选取2005年6月—2010年6月的企业债和国债月度交易情况,对静态利率期限结构SV参数模型利用遗传算法求解,拟合较为精确的企业债和国债的即期利率曲线,据此计算出企业债的信用价差。在对中国AAA级企业债按不同的期限进行回归分析后发现,该等级债券的信用价差曲线形态呈下降趋势,原因可能是中国债券信用评级过高、担保机制存在问题等;对不同期限企业债信用价差的宏观经济影响因素大致相同,如居民消费价格指数、国内生产总值的变化率等,而且这些信用价差序列之间存在显著的相关关系。     

基于LSTAR模型的中国股市泡沫风险识别

本文在非线性模型框架下拟合中国主要股价指数的真实数据生成过程,并提出股市泡沫风险识别方法,较Phillips et al.（2011）提出的上确界单位根(SADF)方法具备更好的效果,能够精准预判股市泡沫风险进而为防范化解金融风险的政策措施提供参考。实证检验发现,主要股价指数的波动均存在逻辑平滑转换自回归(LSTAR)模型描述的非线性特征,自推出以来,四大股价指数均存在泡沫风险,上证指数存在六个主要的持续期,深圳成指存在四个主要的持续期,沪深300指数存在两个主要持续期,而创业板指数存在三个持续期。总体来看,创业板指数的泡沫生成时间会先于其它三大指数,可以作为预警中国股票市场泡沫风险的先行指标,且2015年7月之后的中国股票市场并不存在泡沫风险。     

多变量随机波动率模型及在中国股市的应用

文章在一维随机渡动率(SV)模型基础上,通过扩展,建立了多个多变量随机波动率(MSV)模型.首次将MSV模型大规模应用于中国沪深两市指数周收益率数据,利用MCMC方法进行模型估计,选用DIC准则进行模型比较,得出拟合程度最好的MSV模型.结果显示,加入波动率单边Granger因果关系的MSVGt-AR(1)模型对沪深两市的拟合能力最好.     

中国宏观经济与股价之间关系的关联性研究——实证考察宏观经济对股市影响的数量程度

一、研究背景如果一国的股票市场完全由供求关系来决定的话,那么股市和实体经济的发展是一致的,一国经济的发展决定着股市的发展,股市的兴衰也直接反映这个国家经济发展的好坏与快慢。在一个成熟的市场经济国家,如美国,其宏观经济与证券市场的长期关系基本是吻合的。宏观经济与     

财务危机预警模型效果的比较

本文运用主成分分析筛选出一致的指标,分别构建了Logit回归模型、二分类线性判别模型、主成分分析模型三个预警模型,根据样本的检验结果发现三个模型的判别精度都在85%左右,根据两类错误概率对其进行比较后,得出了三个模型各自的适用范围。     

主成份分析综合评价模型的改进及应用

用主成份分析做综合评价在应用中存在一些问题,分组主成份分析将其做了改进,在应用中有一定的意义,在此基础上,引进变异系数对其作进一步的改进,建立综合评价模型,并用结果来分析我国中等职业教育的发展情况,为其健康发展提供一定的科学依据。     

手机银行个人用户使用意向多因素模型及影响分析

通过对国内手机银行研究现状的总结分析,发现我国在手机银行使用意向的研究中仍存在一些不足,包括理论模型单一、忽视了用户所处的环境对其使用意向可能产生的影响等方面的问题。本文基于理性行为理论、技术接受模型、计划行为理论等经典采纳理论的核心内容．从个人用户角度出发,构建影响手机银行使用意向的多因素模型,并对感知易用性、感知有用性、感知风险、感知设备性能、感知成本及主观规范等六大因素进行分析。同时．本文引入了文化价值观作为调节变量．研究文化情境对于个人用户使用意向的影响,从而为我国手机银行的推广使用提出可行措施。     

多目标抽样调查的模型选择

文章运用主成分分析法构造了多目标抽样调查的模型,通过讨论主成份合成指标的有关性质,提出了模型选择的最优方法,并运用实际数据予以说明     

中国城乡居民收入差距影响因素的实证检验

文章采用主成分回归分析方法,通过分析城乡居民收入差距的影响因素,实证检验表明:经济发展、工业与失业、财政支出等三个主成分与城乡居民收入差距呈线性正相关,现阶段要统筹城乡协调发展,建议合理调整、改革二元社会体制和经济发展政策,扩大内需,降低失业率,加强财政对农村社会保障和教育支出,以缩小城乡居民收入差距.     

基于多层线性模型的网上信任影响因素研究

网上信任由于其影响因素的多层性,使用传统的回归分析方法无法进行有效和准确的处理,而采用多层线性模型(HLM)则可弥补这一不足.分析HLM的原理和优点,构建了网上信任多层模型,并运用HLM对收集的数据进行统计分析,结果表明高层因素(团体规范)不仅直接影响网上信任,而且调节低层因素(声誉)对网上信任的作用.     

基于改进回归和主成份分析的商品房定价决策模型

中国的房地产具有很大的获利潜力。虽然如此,但许多房地产发展商却不知道如何给房地产进行定价,这是因为他们获取的顾客信息不够充分。即使获取到信息也不知道如何合理运用,面对众多的影响因子,决策者只能根据经验来制定价格。文章运用改进回归分析和主成份分析建立商品房定价模型来对房地产产品的价格进行了评估。     

中国股市周期与经济周期的比较

文章对我国股市周期波动特征与宏观经济周期关联性展开研究,首先划分了1991年以来我国股市的牛、熊市周期,通过构建一致合成指数方法来刻画我国经济周期。从1997年以来我国宏观经济经历了6轮完整的景气增长循环,目前正处于第7轮循环中,最后基于股市周期和宏观经济周期波动走势图的对比分析及协整检验,发现我国股市周期和经济周期之间的关系既非同步也非完全背离。     

中国保险密度区域性差异的影响因素分析——基于2000—2006年PanelData模型

对2000—2006年中国东部、中部、西部地区保险密度的差异进行了比较,对保险密度的影响因子进行了主成分分析,利用PandData模型分别对东部、中部、西部地区进行回归分析,研究表明：引起各地区保险密度差异的因素主要有地区人均GDP、人均消费水平、文化程度、城市化、产业结构、社会福利费用、性别比和年龄结构等,不同地区保险密度的影响因素和影响程度不同。为了缩小保险密度区域性差异,应针对不同地区采取相应的政策措施。     

基于主成分回归的中国经济增长影响因素的实证研究

文章以中国1978～2010年的相关统计数据作为实证分析的样本数据,通过主成分回归分析方法,测定影响中国经济增长各因素的产出弹性及其对中国经济增长的拉动作用和贡献率。得出以下结论:技术进步、资本投入、产业结构调整、人力资本投入对中国经济增长的贡献显著,是推动中国经济快速增长的主要动力源泉;劳动力投入、制度变迁对中国经济增长的贡献并不显著。最后根据实证结果,结合中国经济的实际情况,本文从提高资本利用率、重视人力资本积累、加大科技投入、加快产业结构调整与推进制度创新等角度提出保持中国经济未来持续快速增长的对策和建议。     

基于多因素灰色模型的物流需求量预测

物流需求量受多种因素的影响,很多因素无法准确掌握.文章通过咨询专家和客观分析,选定GDP增长量、消费品零售总额、进出口总额等七大因素为影响物流需求量的关键因素.然后,将体现灰色GM(1,1)模型和多元线性回归模型优点的多因素灰色预测模型应用于河南省物流需求量的预测实证研究中,为物流需求量的预测提供了一种可靠的科学方法.     

多因素多阶影响分析模式及其应用

广泛应用的传统多因素影响分析模式或结构分解分析(SDA)模型实际上是不科学的,既不是真实的客观事实描述,也没有决策参考价值,模型选择具有过强的主观性.文章对此进行了批评分析,并提出了新的多因素多阶影响分析模式.该模式把一个因变量的总变化以差分形式分解为多阶变化,严格遵循了变量变化的自然分解形式.应用新模式对于我国人均粮食产量变化的因素影响分析结果显示了其重要应用价值.     

税收收入模型预测精度的比较

文章建立了四个预测税收收入的有效模型,利用1985～2004年的样本数据进行实证分析。结果表明:半对数模型预测税收收入偏差较大;当把经济因素作为外生变量引入自回归模型时,模型预测精度也较差;如果把政策因素这一外生虚拟变量加入自回归模型,模型预测精度明显提高;而采用主成分分析法消除了多个经济因素之间的复共线性以后,建立的对数线性回归模型预测精度较高,适合用来预测税收收入。     

中国和其他新兴市场国家经济波动之比较研究

研究近20年中国和其他几个新兴市场国家的宏观数据,比较分析了中国和新兴市场国家经济周期特征,发现中国经济波动要比大多数新兴市场国家更平稳,中国虽然为新兴市场,但并不具有新兴市场经济周期的典型性.文章通过构建一个随机增长模型,较好的拟合出墨西哥和中国的经济周期特征.同时,技术冲击的脉冲响应分析表明中国不但在当期产出和投资的响应程度要弱于墨西哥,其趋近于稳态的速度也显著慢于墨西哥.     

中国汽车销量影响因素的实证分析

汽车产业是国民经济的重要产业,国内外市场的消费需求状况和特点影响着中国汽车销量的变化。文章首先通过对影响中国汽车销量的主要因素进行分析,把握汽车产业政策的切入点。然后对汽车销量进行季节分解的周期分析,分析汽车销量的特点,从而明显得考查了政策在特定时间内的效果。最后分析中国汽车产业增强竞争力的措施。