财政农业支出、农村金融发展与中国农村经济增长的VAR动态效应分析

文章基于向量自回归模型,运用向量误差修正模型、格兰杰因果检验以及脉冲响应函数,采用1985-2006年样本序列数据,实证检验了财政农业支出、农村金融发展(农村金融规模与农村金融效率)、农村经济增长之间的相互关系.实证结果表明:财政农业支出是农村经济增长的Granger原因,反之不成立,且财政农业支出对农村经济增长产生滞后负影响;农村金融规模与农村经济增长之间不存在任何方向上的Granger因果关系;农村经济增长是农村金融效率的Granger原因,反之不成立,但农村金融规模和农村金融效率对农村经济增长产生滞后正影响.     

主微分分析方法在金融工程研究中的应用

文章首次将主微分分析这一新兴数据分析方法引入到了金融工程研究领域:在介绍其原理并与传统的主成分分析、因子分析等多元统计方法进行比较的基础上,以利率期限结构为例,重点讨论了该方法在金融工程研究中的应用.     

国债期限风险溢价的主成分分析

国债期限风险溢价是指国债投资回报率与无风险资产收益率之间的差值.分析国债期限风险溢价的影响因素及可预测性,具有较强的理论与实践意义.文章用上交所国债利率期限结构的前三个主成分因子对国债的月度风险溢价建立回归模型,取得了较好的统计效果.     

银行间国债市场利率期限结构研究

文章首先利用Svensson模型给出了银行间国债市场的利率期限结构,然后利用主成分分析方法和敏感性分析法对利率期限结构的变动特征进行实证分析.发现与国外成熟市场利用三个主成分因素即可解释利率期限结构变动相比,我国银行间国债市场上需要用四个因素.第一个因素与国外大多数研究所认定的水平因素并不相同,第四个因素仍对期限结构产生影响,特别是对1-2年期的即期利率的影响比重很大.利率期限结构风险因素的差异显示出我国银行间国债市场风险独特的一面.     

基于函数性视角的经济数据分析——以主微分分析方法为例

基于经济数据的函数性特征,引入函数型数据分析方法,研究发现经济数据中的面板数据可作为函数型数据的特例,函数型数据分析方法在处理高维数据、缺失数据以及样本观测点不规则分布等特殊的数据类型有独特的优势。着重介绍和拓展了主微分分析方法,在集合了主成分分析方法优势的同时从微分方程的解出发探讨数据的特征。通过对全国银行间同业拆借利率进行主微分分析,显示出主微分分析方法能够揭示其它方法所不能反映的数据特征。     

零息收益率曲线期限结构变化的主成分分析

文章认为运用主成分分析方法能极大地简化对利率曲线变化的分析,便于准确了解利率曲线结构变动的模式。同时运用主成分分析方法能为金融机构计算投资组合资产VaR提供切实可行的方法,为金融机构风险管理提供依据。     

基于SPSS的主成分分析与因子分析的辨析

基于SPSS的主成分分析、因子分析的应用文章不断推出,给读者以许多的启示。但在实际应用中也出现了一些问题。本文力足于主成分分析的基本思想,分析在用SPSS进行主成分分析及因子分析时出现的错误及其产生的原因,并给出了正确的分析结果和相关建议。     

基于利率期限结构对合会内涵报酬率的估计

文章基于合会现金流特征,通过合会会员投资和融资双重身份分别构建投资区间和融资区间现金流模型,测度会员在不同现金流区间的借贷利率期限结构以及内涵报酬率.通过实例计算表明该模型能够揭示内生民间金融的合会会员真实借贷利率,同时符合利率期限结构的解释.与外部信贷市场比较,认为合会更具效率.     

中国上市公司资本结构影响因素的实证分析

文章运用主成分因子分析法和多元线性回归法,对中国287家上市公司资本结构的主要影响因素进行了实证分析。研究结论表明:资本结构与困境成本、收益现金流和资产担保价值正相关;与非负债税盾、规模和盈利能力负相关;与盈余管理有关;与成长性无关。     

实证分析中运用主成分分析法应注意的几个问题

主成分分析方法在一些综合评价的实证分析文章中已屡见不鲜,但常发现有些文章作者,在使用时存在方法的错误运用和一些技术上的问题,影响了所研究问题结论的准确性.文章仅从方法模型的表述、相应的统计检验、指标的处理和与因子分析的区别几方面谈个人看法.     

主成分分析与初始因子分析的异同--兼与卢纹岱《SPSS for Windows统计分析》商榷

0问题产生的背景初始因子分析是指用主成分法提取初始因子载荷阵,并没有旋转过程的因子分析(对应分析用此法)[3]。它与主成分分析最相近,二者的不同隐藏较深,不留意还以为同是主成分分析,如文[2]就出现了这种情况(经运算验明),有些教科书如[1]也没有明确区分。那么这两种方法有     

主成分分析与因子分析的异同比较及应用

主成分分析法和因子分析法都是从变量的方差-协方差结构入手,在尽可能多地保留原始信息的基础上,用少数新变量来解释原始变量的多元统计分析方法。教学实践中,发现学生运用主成分分析法和因子分析法处理降维问题的认识不够清楚,本文针对性地从主成分分析法、因子分析法的基本思想、使用方法及统计量的分析等多角度进行比较,并辅以实例。     

主成分分析与R型因子分析的异同比较

本文从基本思想、数学模型、优缺点以及在SPSS11.0软件中的具体步骤方面,详细地综述了主成分分析与R型因子分析的异同比较,使广大的读者能够在实践应用中更加清楚主成分分析和R型因子分析,并进一步掌握主成分分析和R型因子分析如何在软件应用中的操作方法.     

析主成分分析和因子分析——以Frobenius范数下矩阵近似的新视角

本文通过引入数据阵在Frobenius范数下的最优近似等概念来重新探讨主成分和因子分析。我发现,主成分分析中主成分和因子分析中因子得分（通过主成分解因子载荷,然后用最小二乘解因子得分）的估计为数据阵的最优近似（在Frobenius范数下）在不同正交坐标方向矩阵下的坐标。两种方法分别采用了不同的约束条件分解的最优近似（在Frobenius范数下）,因为该分解并不唯一。     

国债利率期限结构模型的估计研究

本文采用文献[1]的利率期限结构的建模思想,构建能够刻画收益率曲线的各种形状(单调、驼峰状和S型)且足够灵活的收益率曲线,并在此基础上对模型的设定形式进行扩展。最后,通过比较模型估计残差的标准差和样本外预测的相对误差的绝对平均值来选定最合适的利率结构模型函数的设定     

高科技上市企业经营绩效的评价

企业财务经营绩效是企业一切活动的基石和落脚点,也是企业绩效评价的核心内容之一.文章以80家高科技上市公司2013-2015年的相关数据作为研究样本,通过构建包含12个财务指标的指标体系,借助主成分分析方法对80家公司的财务经营绩效进行了综合评价.评价结果显示:高科技上市企业整体发展状况不太理想,发展不均衡;国有企业和民营企业发展差异较大,不同行业间也存在较大差异.     

基于影子利率期限结构的货币政策效应分析

文章首先估计并分析了影子利率期限结构模型,然后基于该模型得到了一种新的衡量货币政策趋势的政策利率,最后利用政策利率分析了货币政策对宏观经济状态的影响效应.研究结果表明,基于影子利率模型得到的宏观经济状态对于政策利率冲击所产生的响应结果为货币政策效应的计量分析提供了一个新的视角.因此中央银行在制定货币政策时,不应只关注表面的实际利率值,同时也应注重潜在影子利率值的波动情况,以便实现预期政策目标.     

利用主成分分析对物流企业绩效的评价

本文利用主成分分析法,找出评价企业绩效的因子,以评价企业的经营绩效.     

基于利率期限结构的随机久期与凸度模型构建及应用

文章以Vasicek与CIR利率期限结构模型为基础,重新构造了利率风险管理的随机久期与凸度金融工具,从而提出了反映利率动态变化的随机久期及凸度金融工具,并据此可以进行利率风险的免疫技术管理.     

单因子利率期限结构模型的实证检验

本文运用GMM方法对单因素利率期限结构模型进行了估计,考虑到设定的模型以及无论用哪种方法估计出来的参数值均不能完全描述利率的动态特征,我们在利率期限结构模型中加入残差项来反应不能由设定模型所描述的那部分信息;并首次运用Bootstrap方法对参数估计值的准确度进行了分析,发现两种方法得到的结果存在着显著性差异,置信区间没有公共部分,即参数的真值基本上不可能相同。