Wavelet‐Based Testing for Serial Correlation of Unknown Form in Panel Models

Wavelet analysis is a new mathematical method developed as a unified field of science over the last decade or so. As a spatially adaptive analytic tool, wavelets are useful for capturing serial correlation where the spectrum has peaks or kinks, as can arise from persistent dependence, seasonality, and other kinds of periodicity. This paper proposes a new class of generally applicable wavelet‐based tests for serial correlation of unknown form in the estimated residuals of a panel regression model, where error components can be one‐way or two‐way, individual and time effects can be fixed or random, and regressors may contain lagged dependent variables or deterministic/stochastic trending variables. Our tests are applicable to unbalanced heterogenous panel data. They have a convenient null limit N(0,1) distribution. No formulation of an alternative model is required, and our tests are consistent against serial correlation of unknown form even in the presence of substantial inhomogeneity in serial correlation across individuals. This is in contrast to existing serial correlation tests for panel models, which ignore inhomogeneity in serial correlation across individuals by assuming a common alternative, and thus have no power against the alternatives where the average of serial correlations among individuals is close to zero. We propose and justify a data‐driven method to choose the smoothing parameter—the finest scale in wavelet spectral estimation, making the tests completely operational in practice. The data‐driven finest scale automatically converges to zero under the null hypothesis of no serial correlation and diverges to infinity as the sample size increases under the alternative, ensuring the consistency of our tests. Simulation shows that our tests perform well in small and finite samples relative to some existing tests.     

回归模型中异性方差问题的克服

提出了回归分析中异性方差的检验和对估计结果带来的影响以及消除其异方差性的两种方法：对原模型进行变换和加权最小二乘法．     

基于VEC模型的国债发行额影响因素分析

本文基于VEC模型,并运用协积检验、格兰杰检验、脉冲响应函数和方差分解技术,对我国国债发行额的影响因素进行实证分析。结果显示,我国国债发行额与国内生产总值（GDP）、财政赤字、国债还本付息、国债余额、居民储蓄和贷款余额存在着长期稳定的均衡关系,影响国债发行额的主要因素有国债发行额本身、国内生产总值（GDP）、财政赤字、居民储蓄和国债还本付息。     

生产分割、出口绩效与汇率调整的有效性——基于VECM模型的实证研究

本文探讨了在生产分割条件下,汇率对出口绩效的影响。发现出口绩效、汇率、外商直接投资和世界需求之间存在长期稳定均衡关系。国际生产分割导致中国大量进口中间产品并出口同类产品的制成品,这明显削弱了汇率对出口绩效的影响。在生产分割条件下,通过调整汇率来实现抑制出口并不有效。这解释了人民币持续升值的情况下,中国的出口不是减少而是不断增长这个似乎矛盾的现象。     

工作搜寻理论、匹配模型及其政策启示——2010年诺贝尔经济学奖获得者研究贡献综述

本文首先简要介绍了戴蒙德、莫藤森和皮萨里德斯这三位诺奖得主的主要研究贡献.随后对这三位经济学家的主要理论--工作搜寻理论和匹配模型进行了简单回顾和梳理.最后,对上述理论的政策启示进行了讨论.     

欧洲债务危机与中国社会养老保险制度改革——基于公共养老金替代率视角的分析

经济增长缓慢、人口老龄化、社会养老保障财政收支失衡与欧债危机密切相关.欧洲国家刚性的养老金替代率在人口持续老龄化和经济增长缓慢前提下必然导致养老金财政赤字不断扩大,国家财政债务危机不断升级.较高的养老金替代率实际上反映了代际负担的不可持续性,所以合适的养老金替代率的确定无论对世界还是对中国都具有重要意义.有鉴于此,未富先老的中国应该坚持带有生产主义特征的社会养老保障模式,构筑多支柱、多来源的退休金体系,适当降低基础养老金替代率,并构建养老金负担与给付的自动调整机制,从而保障养老金财政的长期平衡和社会保障制度的可持续发展.     

人口年龄结构、经济增长与中国居民消费

本文以生命周期假说为理论基础,运用中国2002-2008年的省级面板数据分析了人口年龄结构变化和经济增长对中国居民消费率的影响.实证研究发现:人口结构因素和收入增长率对居民消费有着显著的影响.其中,消费率与少儿抚养比、老年抚养比间分别存在正相关关系和负相关关系,与经济增长率之间存在负相关关系.然而,在分别对东、中、西部地区的研究中却发现,消费率与抚养比以及经济增长率的关系并不与全国保持一致,这些差别反映了区域间经济社会发展差距以及不同地区老龄化程度的差异.     

刍议我国“网络暴民”典型事件及其特征

＂网络暴民＂是近几年网络媒体中的一个重要现象,在网络秩序并未得到有效控制的情况下,＂网络暴民＂现象一直受到极大的关注,从虚拟空间的攻击谩骂延伸到现实中的暴力行动,与＂网络暴民＂相关的负面舆论激起了人们关于虚拟社会、个人隐私以及网络媒体的理论反思。尽管它的出现有着自身的背景和原因,但这直接反映出当前网络媒体存在的问题,并在一定程度上影响着人们对网络新兴媒介的认识。＂网络暴民＂现象的特征包括伴随有个人隐私的公开、表现出言语侵扰和攻击、背后有经济利益的驱使、导致了现实影响的危害。     

流转税和所得税的福利效应研究

 本文根据我国城市（镇）不同收入阶层1999年至2008年的支出结构数据及现金收入和支出统计状况,测算出我国城镇居民消费支出的有效税率②和所得税额;利用跨期消费决策的两期模型,构造居民消费效用函数,即消费者的福利函数,测算出我国流转税和所得税的福利损失（成本）。结果显示：我国居民消费符合边际消费倾向递减规律;不同收入阶层的消费时间偏好不同,收入水平越低越倾向于当前消费;流转税具有明显的累退效应,而所得税的累进效应,特别是个人所得税的累进效应不明显,使得我国当前的税制结构对收入分配的调节力度不够。     

石油价格波动、人民币汇率与宏观经济相互影响的机制分析

我国人民币汇率制度改革以来,人民币汇率升值和石油价格波动对我国宏观经济产生巨大影响,本文首先从理论机制上分析金融危机发生前石油价格、人民币汇率与宏观经济之间的影响。再通过建立协整和误差修正模型实证检验,分析结果表明：石油价格上涨会推动我国的通货膨胀上升;美元贬值会使得石油价格提高;在其他条件不变情况下,人民币兑美元名义汇率、石油价格与工业经济三者保持长期稳定关系。