基于马尔科夫状态转换GARCH模型的汇率波动预测

文章利用汇率波动状态下的均值方程修正了面向汇率日波动特征测度的GARCH模型,并以动态多维条件修正针对汇率波动特征预测的马尔科夫状态转换GARCH模型,结果证实:汇率波动的动态发展趋势具有左部相对厚尾和一定程度的尖峰特征,汇率波动的动态特征及过程中更多动态相互干扰造成了汇率影响的参数异方差效应属性.     

损失模拟模型的模拟与检验

为帮助精算师在不同的数据环境下选择最优的准备金评估方法,美国非寿险精算师协会组织开发了一个产生模拟索赔数据的开源软件系统——损失模拟模型,然而损失模拟模型是否能够按指定参数要求产生模拟数据需要进行检验.文章采用不同的参数估计方法和拟合优度检验方法对模拟索赔次数的分布、索赔额的趋势以及不同险种索赔次数之间的相关结构进行了统计检验,结果表明损失模拟模型对索赔次数的分布、索赔额的趋势能够产生一致的模拟,而对索赔次数数据之间相关结构的模拟存在不稳定性.     

交通基础设施对区域经济增长的空间溢出效应研究

文章利用探索性空间数据分析方法,发现2000-2014年我国区域经济发展存在显著的空间集群趋势以及正向空间自相关.利用2000年、2007年和2014年31个省份的数据,实证检验交通基础设施对区域经济增长的空间溢出效应.研究表明:资本、劳动力仍是区域经济增长的首要驱动要素,人力资本、政府支出、贸易开放度和交通基础设施发挥积极的协同作用.交通基础设施对区域经济增长的直接效应在总效应中仍占绝对优势,而传统研究未考虑空间溢出效应则将高估交通基础设施对经济增长的直接效应.     

政府采购招标结构模型的非参数识别与估计

为了揭示政府采购市场的定价机制,探究招标活动的经济机理,本文首先提出了一种基于可观测成交价(即赢价)建立招标结构模型的方法,分析了博弈均衡的分布;然后讨论了该模型的非参数识别,提出了一种三阶段非参数核估计方法.最后,以中央单位集中采购打印机为例,估计了政府采购招标的成本分布和期望供给曲线.研究发现,当前的政府采购机制改革有效地降低了采购成本;对于附加成本较高的商品,投标人存在成本转移行为.     

动态创业选择模型建构与创业型企业竞争优势测算

国家十三五发展规划把创业型企业的发展列入国家发展的重要领域,并将辅以重点政策扶持.此背景下,文章试图对动态创业选择模型进行理论建构,并以此为基础,运用《中国民营企业发展报告》(2005-2015)的统计数据,对我国创业型企业竞争优势实施核算.结果显示,我国创业型企业的发展主要靠自有资本,银行信贷对创业型企业的支持力度较小;东部地区创业型企业对自有资金的依赖性要小于中部和西部地区,但银行融资能力和创新能力普遍高于中西部地区.     

最终消费与经济增长关联性计量检验

文章对最终消费和经济增长的关联性进行定性和定量检验;研究结果表明:最终消费对经济增长的正向驱动作用比较明显,居民消费和政府消费都将驱动经济增长;但前者对经济驱动效果要优于后者.     

基于多元调节归纳模型的企业资本运营绩效分析

为了弥补财务绩效分析方法在企业资本运营中的缺陷,文章选用多元调节归纳模型对样本企业财务数据进行抽样估计研究,分析资本运营绩效与营运资本管理之间的联系,探讨企业资本运营绩效在企业资本结构中的影响.     

企业家精神对经济增长的影响

文章基于2002-2013年省际面板数据,在运用主成分分析法测算了我国30个省(市、自治区)企业家精神指数的基础上,采用空间杜宾模型探讨了企业家精神对地区经济增长的直接效应和空间溢出效应.企业家精神的测算结果表明,东、中、西部地区企业家精神从高到低依次是东部、中部和西部,西部地区的企业家精神存在两极分化的现象.空间计量模型的估计结果表明:各地区经济增长表现出显著的空间集聚特征和空间溢出效应;省际间的企业家精神具有明显的空间溢出效应,其对本省份和邻近省份的经济增长均产生显著的正向影响;人均资本存量和政府干预程度对本省份经济发展具有显著的正向影响,而对邻近省份的影响不显著,但总效应均显著为正.     

基于全球商品流量表的中国大陆贸易影响力测算

文章利用国际货币基金组织(IMF)公布的各国(地区)进出口数据,编制了2015年全球商品流量表(G-CFM),描绘了国家(地区)间商品贸易网络关系,采用网络分析的方法对全球商品贸易格局进行了分析,发现了在全球商品贸易中以美、中、德为中心,世界各国紧密交织的网络特征,最后用投入产出方法分析了中国大陆的贸易影响力,测算了中国大陆进出口贸易对不同国家(地区)以及对全球的影响.     

非线性面板数据聚类方法研究

对于一类变量非线性相关的面板数据,现有的基于线性算法的面板数据聚类方法并不能准确地度量样本间的相似性,且聚类结果的可解释性低。综合考虑变量非线性相关问题及聚类结果可解释性问题,提出一种非线性面板数据的聚类方法,通过非线性核主成分算法实现对样本相似性的测度,并基于混合高斯模型进行样本概率聚类,实证表明该方法的有效性及其对聚类结果的可解释性有所提高。