中国宏观经济波动源的识别与原因分析

为了识别驱动中国宏观经济周期波动性的影响因素,依据中国经济的特殊性,基于1978-2014年42个宏观经济变量的样本数据集构建动态因子模型进行实证分析。研究发现,驱动中国宏观经济波动主要因素有5个潜在宏观因子,其中前四个主要因子分别揭示了驱动中国经济周期波动的主要波动源,它们分别为工业产出因子、外商直接投资(FDI)因子、设备利用率因子和全要素生产率因子。另外,讨论了熨平经济周期性波动的经济政策选择。     

Predictive Inference for Big,Spatial, Non‐Gaussian Data: MODIS Cloud Data and its Change‐of‐Support

Remote sensing of the earth with satellites yields datasets that can be massive in size, nonstationary in space, and non‐Gaussian in distribution. To overcome computational challenges, we use the reduced‐rank spatial random effects (SRE) model in a statistical analysis of cloud‐mask data from NASA's Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) instrument on board NASA's Terra satellite. Parameterisations of cloud processes are the biggest source of uncertainty and sensitivity in different climate models’ future projections of Earth's climate. An accurate quantification of the spatial distribution of clouds, as well as a rigorously estimated pixel‐scale clear‐sky‐probability process, is needed to establish reliable estimates of cloud‐distributional changes and trends caused by climate change. Here we give a hierarchical spatial‐statistical modelling approach for a very large spatial dataset of 2.75 million pixels, corresponding to a granule of MODIS cloud‐mask data, and we use spatial change‐of‐Support relationships to estimate cloud fraction at coarser resolutions. Our model is non‐Gaussian; it postulates a hidden process for the clear‐sky probability that makes use of the SRE model, EM‐estimation, and optimal (empirical Bayes) spatial prediction of the clear‐sky‐probability process. Measures of prediction uncertainty are also given.     

理论观照与实践反思:乡村振兴道路背景下产业融合探究

为从全球性现代化的视野观察中国现代化道路,通过在湖北西部（鄂西南、鄂西北）、渝东南、贵州（六盘水、遵义、黔东北等）等地烟草行业综合体建设进行调查,对城乡融合发展中的产业融合进行综合考察和研究。研究认为,中国的乡村振兴从“战略”提升为“道路”,表明中国式“两条腿走路”的三农现代化道路认知正式成形,乡村振兴道路在本质上讲是“农村就地现代化道路”,以农业为基础的农村就地现代化道路的关键是农村产业的融合发展;走乡村振兴道路,必须坚持政府是“主导”、乡村是“主场”、就地现代化是“主道”、产业融合发展是“主业”、内生发展是“主流”、三农工作队伍是“主体”、城乡等值发展是“主向”,再从土地流转关系、政策法规、主导产业培育、共享经济平台建设等方面,培育和推进乡村振兴中的产业融合工程。     

回流农民农业经营职业化的影响因素

基于在甘肃、湖南和贵州三省的调查数据,运用二元Logistic回归模型,分析了回流农民农业经营决策和新型农民职业化的影响因素。结果表明:回流农民是否从事农业经营和能否成为新型职业农民同时受到个人禀赋、农业信息感知和乡土情结的影响。个人禀赋的影响表现为:教育程度较高和非常健康的回流农民从事农业经营的可能性低;有培训经历和非常健康的回流农民成为新型职业农民的可能性高;农业信息感知的影响表现为:惠农政策感知水平越高,回流农民从事农业经营的可能性越大,成为新型职业农民的可能性也越大;农业风险感知水平越高,回流农民从事农业经营的可能性越低;支农举措感知水平越高,回流农民成为新型职业农民的可能性越大;乡土情结的影响表现为:有土地流入经历的回流农民从事农业经营的可能性更大,爱农情结越深的回流农民越容易成为新型职业农民。建议从改善农业经营金融扶持与农业保险体系、强化农业技术培训、提升农业信息传播效果和激发回流农民乡土情结四个方面入手,吸引更多回流农民从事农业经营,培育更多回流农民成为新型职业农民。     

城投公司债券信用利差影响因素与对策研究

为防范政府债务风险,减少城投债信用违约事件的发生,采用多元线性回归模型,选取2014～2016年新发城投债中7年期公司债为样本,将政府财政及债券等个体因素相关指标作为自变量,以宏观因素指标作为控制变量,分析中国不同行政级别城投债信用利差的影响因素。研究认为,债券个体因素对县、市和省级城投债信用利差均有显著影响,宏观因素的影响随城投公司所属行政级别升高而升高;地方政府财政因素对各行政级别的影响方向相同,由于城投公司资质存在差异,政府财政因素对低行政级别信用利差的影响显著;不同行政级别下,各类因素对信用利差的影响略有不同,城投公司债券发行信用利差与评级情况和发行规模都呈负向关系,系数绝对值随行政级别的升高而降低,企业自身财务因素影响并不显著。地方政府应大力发展经济使城投公司融资成本降低,投资者在投资前利用多种指标估算债券发行信用利差,城投公司也要注意合理设计发债规模,使自身融资成本达到最低,监管机构加强对低行政级别城投公司债券发行的监管和宏观经济方面的政策引导,以此促进解决城投债问题和推动城投债公司合理发行债券。     

内生式发展模式研究综述

自20世纪70年代以来,欧美处于反思工业化与城市化、保护传统文化和生态环境的思潮之下,"内生式发展"作为致力于解决乡村发展问题的一种新模式,对于不发达地区的复兴起到了积极的作用.内生式发展模式以培养地方基于内部的发展能力为目的,强调当地人的开发主体地位以及建立当地基层组织的必要性.基于内生式发展模式的援助项目已在国际、国内取得了一定的成功,对于目前国内的乡村发展具有一定的借鉴意义.     

基于LW估计的中国证券市场长记忆性实证研究

针对国内研究证券市场长记忆性主要采用的是时域方法,文章采用基于频域的半参数Local Whittle估计方法研究了中国证券市场的长记忆特性,并且和对数周期图回归(GPH)方法进行了比较。结果表明,LW方法具有不受时间频率的影响,能够有效消除时间序列中短期记忆和周期性对估计结果的影响等优点,明显优于GPH方法。实证结果表明,中国证券市场存在明显的长记忆性,并且长记忆行为在重大突发事件发生期间更加明显。文章还从长记忆的角度探讨了“政策市”的存在性和相关特点。     

在社会主义政治文明建设中坚持和完善民族区域自治制度

民族区域自治制度,是我国的一项基本政治制度,是发展社会主义民主、建设社会主义政治文明的重要内容。坚持和完善民族区域自治制度,必须牢固树立科学发展观,推进民族地区经济、社会全面、协调和可持续发展。     

Inference on a progressive type I interval-censored truncated normal distribution

In this paper, we consider the problem of making statistical inference for a truncated normal distribution under progressive type I interval censoring. We obtain maximum likelihood estimators of unknown parameters using the expectation-maximization algorithm and in sequel, we also compute corresponding midpoint estimates of parameters. Estimation based on the probability plot method is also considered. Asymptotic confidence intervals of unknown parameters are constructed based on the observed Fisher information matrix. We obtain Bayes estimators of parameters with respect to informative and non-informative prior distributions under squared error and linex loss functions. We compute these estimates using the importance sampling procedure. The highest posterior density intervals of unknown parameters are constructed as well. We present a Monte Carlo simulation study to compare the performance of proposed point and interval estimators. Analysis of a real data set is also performed for illustration purposes. Finally, inspection times and optimal censoring plans based on the expected Fisher information matrix are discussed.