商业银行贷款定价模型构造研究

本文从贷款定价的原则和因素分析着手 ,提出贷款价格由核心价格、风险附加价格和可折让价格三部分组成 ,并建立了贷款定价数学模型。同时 ,利用决策树实现了贷款定价决策。     

我国水利供水价格的现实问题与改革建议

目前 ,我国的水利供水价格严重偏低 ,水价结构不合理 ,水价调节机制亦不够完善。形成这些问题的经济学原因主要包括 :商品水的私人物品属性没有得到足够认可 ,政府行政性定价扭曲了水的价格 ,水利供水存在市场失灵等。针对上述问题 ,本文提出了如下改革建议 :根据商品水不同的功能、类型区别定价 ,实行全新的水价制度 ,建立健全商品水市场等。     

TOT项目融资模式的价格决策模型

系统分析了利用TOT模式进行转移定价的影响因素,从双方经济效益最大化的角度出发,建立了不同目标下的转移定价决策模型,确定了实现双赢的价格水平,为TOT项目转移价格的确定和决策提供了理论依据。     

基于EGARCH模型的我国股市信息对称性研究

利用过去17年我国上证综合指数的历史数据,根据股票市场大的波动周期分五阶段经过EGARCH(1,1)模型估计,以验证市场对信息冲出的反映情况.研究结果表明:中国股市存在很大的波动性,尚未达到弱有效性;存在正负杠杆效应交替出现的现象,表现出信息不对称性,但是这种不对称性在明显减小.     

扩大内需中的货币政策效应--1996-2003年的实证分析

1996年以来,我国货币政策是有效的,但效果有限;近期内,依然存在利用货币政策影响实际经济的可能性.货币政策目标的实现,取决于执行货币政策的方式以及扩张(或紧缩)的力度.在通货收缩时期,如果只有货币数量扩张,而没有鼓励公共或私人投资的配套政策,或者数量扩张的力度不够,经济增长率就可能下滑.货币供应量的变化难以解释价格水平的变动,价格水平的波动除受总需求变化的影响外,还受总供给变化的影响.我国正经历从总供给能力不足向总供给能力相对过剩的经济转型,来自总供给方面的影响就更为突出.     

房价上涨对我国人口出生率的影响——基于省级面板数据的实证分析

人口数量和结构是影响我国可持续发展的关键因素,住房是人民群众安居乐业的刚需。近年来,我国人口出生率持续下降。为了实现经济高质量发展,缓解人口危机是当前亟待解决的重要问题。为了探究房价上涨对于我国人口出生率的影响,利用31个省级行政区2010—2019年的面板数据和加权最小二乘法进行实证分析,结果表明：房价上涨对人口出生率产生显著的负向影响,住房价格平均上涨1%将导致人口出生率下降0.13%~0.22%;房价上涨对人口出生率的影响在东部省份以挤出效应为主、在中西部省份是以财富效应为主。当前,通过遏制住房投资投机性需求、给予“刚需”人群购房贷款优惠、适量增加东部省份土地供给等手段,可以助力解决我国当前的人口问题。     

角式调节阀两相流模拟与结构改进

基于2003—2015年我国26个省、自治区的面板数据,重点考察了四万亿投资刺激计划背景下,各地区的财政货币政策对粮食价格波动的冲击效应及其差异。研究发现：中国粮食价格上涨除了受到生产成本因素驱动以外,还主要受到宽松的货币政策所引致的地方流动性过剩的影响,地方财政货币政策对粮食价格波动的冲击效应在四万亿投资实施前后存在明显的差异;四万亿刺激计划实施后,各地区积极的财政政策和宽松的货币政策才是新一轮粮食价格波动的主因,粮食类农产品因为自身的敏感和脆弱性,受到了财政货币政策引致的流动性泛滥所带来的最直接伤害;应注重财政货币政策的多重目标分解、梳理及协调配合,处理好“稳增长、控物价、调结构、惠民生、防风险”之间复杂多变的关系,寻求一个有效的“平衡点”。     

Multiscale Combined Forecast of Carbon PriceBased on Mixed Structure Data

Accurate forecast of the carbon trading price is of great significance in promoting the scientific and rational development of carbon trading market. Therefore, this paper proposes a multi-scale combined forecasting method for carbon price based on mixed structure data. First, the Google Index is used to extract the unstructured data related to the carbon price.The dimensions of unstructured data are reduced based on principal component analysis. Then, EMD is employedto the structured data,unstructured data and the carbon trading price to obtain different IMFs, which are reconstructed by the Fine-to-Coarse technique to get low, high frequency sequence and trend sequence. Furthermore, the three items are predicted respectively by using ARIMA, PLS and neural networks according to the features of each scale in time series. Finally, the forecasting results are summed to get the carbon price forecast sequence. The proposed method is used to forecast carbon price in EU. The empirical results show that the prediction accuracy of the model is higher than that of the single prediction method and the prediction method that time series aren’t decomposed by EMD, which is of great applicability.     

可转换债券:转股效应及价格

该文分析了转股对发行公司财务结构的影响,转债的市场价格以及转换价值等问题,并对上市公司如何做好转债的发行及转股工作提出了相关建议。