光线光学到波动光学的量子化推导

光线光学是波动光学当波长趋于零的极限情况下得到的,因此可以从标量波动方程推导出光线方程,本文详细介绍了利用量子化理论从光线方程反推出波动方程的过程.     

新疆农业经济波动的数量分析

新疆农业波动的数量分析以新疆农业总产值增长率作为考察指标,按照"谷一谷"划分法,在1979-2004年的26年中,新疆农业增长率呈现5个周期(其中第5个周期尚未结束).纵向上,改革开放以后新疆农业波动状态特征是由剧烈转向平缓;横向上,新疆农业波动幅度大于新疆经济波动幅度.     

中国出口波动的影响因素及实证检验——来自省际面板数据的证据

出口波动在很大程度上会影响到一国或一个地区的短期经济稳定与长期经济增长,中国的出口波动受诸多因素的影响.基于省际面板数据对中国出口波动的影响因素进行的实证研究发现:出口商品集中度的提高加剧了中国的出口波动,出口产品结构的优化以及贸易开放度的提高有助于平抑中国的出口波动,加工贸易的发展则不利于中国出口贸易的稳定增长.从政策含义上看,解决中国生产和出口多样化发展动力不足的问题,促进出口商品的多样化发展,同时继续推进产业结构升级战略,提升贸易开放水平并实现贸易方式的转变,对于中国出口贸易的稳定增长具有重要的意义.     

基本公共服务均等化的评估指标分析

基本公共服务均等化作为我国民生建设的重要内容,目标虽然明确,但尚无公认评估指标,很难看出非均化具体差异,缺乏优化的政策应对。通过分解公共服务供给流程,比较各个评估对象特性,发现公共服务结果均等要比过程正义更为重要,同时财政资金投入和服务供给数量无法取代居民对公共服务的满意度水平。以湖北省调研数据进行实证分析可以证明服务产出和公民感受的非一致性。为制定符合各地实情的公共服务供给策略,达到基本公共服务均等化的战略目标,不仅要建立社情民意采集系统,强化政策制定流程透明度,还需要将居民满意度实行分离,在保证基本满意度的基础上,确定差异化的弹性满意度标准。     

股市投资者行为特征及其对股票价格波动的影响评述

随着金融学研究的深入,越来越多的与现代金融理论解释不一致的现象被暴露出来,成为金融学的"未解之速".源于心理学、社会学和人类学的行为金融理论在一定程度上加深了这方面的研究.在变幻无穷的证券市场上,由于受投资心理的影响,投资者的行为并不一定是完全理性的,而是呈现出有限理性的特征.他们的一些非理性行为,如从众行为、对股市政策或消息的过度反应,以及操纵股价行为,常常造成股票价格的异常波动,产生非理性泡沫,对股市本身的发展和投资者的合法权益都造成损害.     

产品视角下汇率因素对中国出口贸易的影响——基于贸易伙伴国面板数据的PVAR实证分析

本文分别对占中国出口总额近90%的9类产品建立了基于19个主要贸易伙伴国的面板向量自回归模型(PVAR),从汇率变动和汇率波动两个方面探讨了汇率因素对中国出口的影响。从整体上看,人民币汇率贬值会促进中国出口的发展,汇率波动的加剧则不利于中国出口的发展。从产品结构来看,汇率因素的两个方面对不同产品的影响存在差异,具有一定的结构效应。     

对改革开放以来我国经济周期的分析

改革开放以来,我国经济呈现出"高增长、高波动"的运行态势,并先后经历了四轮完整的周期。尽管不同周期的波动特征不尽相同,但动态地看,四轮周期之间存在着明显而一致的演进规律:经济运行的内在规律逐渐增强,经济平均增速呈下降趋势,经济运行的平稳性明显提高,经济波动的不对称有所减弱,以及经济日益受到国际市场的影响。当前,我国正处于新一轮周期的初始阶段,经济发展的内外部环境较之前几轮周期发生了较大变化,必须适应经济发展的周期规律,把握新周期下经济运行的阶段性特征,加快经济结构调整和发展方式转变,促进经济平稳较快和可持续发展。     

最低收购价政策对小麦市场价格波动影响的实证分析

为了估计最低收购价政策对小麦市场价格波动的直接影响,利用2009年1月4日至2016年12月30日小麦现货与期货价格日数据,通过将政策作为虚拟变量引入GARCH模型,实证研究政策对平抑小麦期现货价格波动的作用,并从政策执行区和非执行区的视角比较政策在不同地区维护小麦市场价格稳定方面的效果,对模型结果和价格传导路径进行验证和分析。结果表明,政策对小麦期现货价格波动产生了明显的影响,能够显著降低小麦现货市场的波动程度,并通过期现货市场间的联系对期货市场产生影响,但政策对期货价格波动的作用方向则相反;政策在平抑小麦价格波动方面的效果具有空间上的溢出效应,通过区域间的市场联系从执行区传导到非执行区,导致非执行区价格波动程度的下降。     

基于已实现波动率的长记忆性分析

根据长记忆性的检验方法,即H/S分析法、GPH法,分别对上证指数收益率波动的长记忆性进行检验。同时,采用已实现波动率（RV）对波动进行度量,结合ARFIMA-RV、HAR-RV长记忆性模型进行分析,证实上证指数的RV序列具有长记忆性,而且HAR-RV模型能更好地对波动进行预测分析。