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[期刊] 金融理论与实践
[作者]
谢杰
我们使用三状态Markov区制转移模型研究了从1999年10月至2010年11月中国实际利率的时间序列行为。结果显示,Ex-post实际利率在不同时期具有显著不同的均值、方差,而本质上仍是一种随机游走。我们构建了Ex-ante实际利率序列。我们亦证明,在合理长度阶段的平稳Ex-ante实际利率符合一些金融理论和金融模型,如"费雪效应"、"Black-Scholes期权定价公式"等。最后我们基于历史事实和研究结果强调,Ex-ante实际利率的潜在动态特征对于政策制定具有重要意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
苗苗 洪潇 付立新
文章对深交所1998～2008年间的月度股指数据进行统计性描述,并从偏度、峰度和滚动方差三个角度对其波动性进行分析;运用非线性的Markov状态转移模型,定义股市的三种状态,来系统分析股市在三种状态之间的变换及其规律。结果表明,运用混沌的非线性状态法比传统计量方法更能较好的对股市进行分析和预测。
关键词：
Markov 中国股市 状态转换 预测
[期刊] 经济评论
[作者]
刘洋 陈守东 吴萍
本文扩展区制协整模型,研究我国费雪效应的时变性特征。实证结果表明:弱费雪效应在我国长期存在,并在货币政策驱动下,多次转换为强费雪效应。在强弱费雪效应转换期间,存在政策作用与市场效应叠加风险。费雪效应的时变性特征,体现我国货币政策的市场环境已经得到了发展。转换机制的动态过程也说明,虽然名义利率单纯市场化反应通胀预期的能力有限,但是货币政策的滞后性降低、持续性提高,管理通胀预期的水平正在提升。总之,利率市场化改革的阶段性成果显著,名义利率已经可以有效地传导货币政策。但由于利率市场化改革尚未完成,因此名义利率还
关键词：
费雪效应 区制协整 名义利率 通货膨胀
[期刊] 软科学
[作者]
胡根华 吴恒煜
采用EUA现货与期货价格、CER期货价格日数据,结合AR-GARCH与Markov机制转换模型,研究碳排放市场的波动聚集与结构转换特征。结果发现:(1)市场存在尖峰厚尾与波动聚集,且存在较大的尾部风险;(2)市场呈现明显的状态转换结构特征,其中EUA现货与期货市场的结构变化较大且在较长时期内处于下跌状态;(3)市场在上涨、盘整和下跌状态下的期望持续期均大约为5天。此外,从盘整状态和下跌状态到上涨状态的转换概率比较小,市场将会在较长时间内处于某一状态下。
[期刊] 软科学
[作者]
胡根华 吴恒煜
采用EUA现货与期货价格、CER期货价格日数据,结合AR-GARCH与Markov机制转换模型,研究碳排放市场的波动聚集与结构转换特征。结果发现:(1)市场存在尖峰厚尾与波动聚集,且存在较大的尾部风险;(2)市场呈现明显的状态转换结构特征,其中EUA现货与期货市场的结构变化较大且在较长时期内处于下跌状态;(3)市场在上涨、盘整和下跌状态下的期望持续期均大约为5天。此外,从盘整状态和下跌状态到上涨状态的转换概率比较小,市场将会在较长时间内处于某一状态下。
[期刊] 上海金融
[作者]
朱钧钧 谢识予
本文采用马尔可夫转换-自回归模型分析了上证综指的周收益率。通过6个模型的比较,本文指出状态转换模型明显优于普通GARCH模型。研究表明中国股市存在多个独特特征:收益率在不同状态之间的变动规律差异显著;低波动状态的持续时间最短,出现频率也最低,而高波动状态出现次数最多,并且同牛市的相关性显著;中国股市中,低和中等波动状态之间无法直接转换,而是必须通过高波动状态作为媒介而相互转换。这些特征都显著区别于成熟市场,也提供了中国股市缺乏有效性的直接证据。本文结论有助于风险控制、预测等金融实践操作,对于股市制度设计和创新也能提供一定的方向指导。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
缪程程 周勇
本文使用Markov状态转换模型对WTI油价、黄金价格以及SP500指数收益率进行建模。研究结果表明三种资产市场的波动率可以分为高低两种状态,资产在不同状态,其波动率有着不同的波动特征:对波动率所处状态的转移概率而言,除SP500指数,其他两种资产处于高波动率状态的概率都低于处于低波动率的状态,即股票市场所处状态的常态是一个波动率较高的状态;相反,石油市场和黄金市场所处状态的常态是一个低波动率的状态。同时利用DCC模型探究了石油、黄金和股票市场之间的联动变化特征,另外我们也探究了外部冲击对三种资产的影响。我们的研究结果表明在受到外部事件冲击时,三种资产市场之间的相关关系会有一定程度的上升。此外,三种资产市场在面对地区政治冲击和金融冲击时,其波动率持续性有着不同程度的反应。
[期刊] 当代财经
[作者]
王雪峰
由美国次贷危机所引发的世界金融风暴使得金融稳定问题再次受到世界各国的关注。以简化的总需求方程为基础,利用状态空间模型和Kalman Filter算法构建的旨在反映中国金融状态的金融稳定状态指数(FSCI)表明,主要金融变量对中国金融稳定状况影响的贡献具有时变特征;1999-2008年中国金融运行尽管有所起伏,但基本平稳。通过样本内和样本外检验发现,该指数包含了重要的金融变量的未来信息,对中国金融稳定状况的变化具有一定的预测作用。
[期刊] 农业技术经济
[作者]
石自忠 王明利 胡向东
为探索中国畜产品市场状态转换特征及其持续时间长短，本文利用１９９４年６月至２０１４年１２月猪肉、鸡肉、牛肉和羊肉等主要畜产品价格数据，构建两状态马尔科夫转换自回归（ＭＳ－ＡＲ）及向量自回归（ＭＳ－ＶＡＲ）模型进行实证分析。研究结果表明：猪肉、鸡肉、牛肉和羊肉市场在常规状态和非常规状态下频繁转换，存在明显的状态转换特征，猪肉市场比鸡肉、牛肉和羊肉市场转换频率更高；单个畜产品市场处于常规状态的概率更高，持续时间更长。畜产品市场整体的状态转换特征明显，在不同状态下体现出波动信息传递的非对称性；在常规状态下运行概率更高，但两种状态的持续时间均较长，分别达到１８．８６个月和１０．４７个月。畜产品市场运行．．．
[期刊] 资源科学
[作者]
张同斌 宫婷
本文采用时变参数的状态空间模型,基于库兹涅茨假说和结构红利理论,研究了经济增长、产业结构变动、技术进步在不同工业化阶段对能源效率的差异化影响。结论认为,随着工业化阶段的变迁,人均GDP增长与能源经济效率呈现先下降后稳定再上升的"U"型关系;产业结构演进过程中,第二产业增加值占GDP的比重对能源效率的影响系数基本都为负。在工业化初期,第二产业对能源的消费需求稳定,产业结构变动对能源效率的影响不明显,进入工业化中后期,第三产业的快速发展能够优化能源的要素配置,产生结构红利提升能源效率;技术进步对能源效率的影响全部为正且影响程度较高,以1993年为分界点,可以将技术进步对能源效率的影响分为高波动和低...
[期刊] 世界经济
[作者]
刘金全 金春雨 郑挺国
上个世纪90年代以来,中国经济增长波动与价格水平波动之间存在非常相近的共同变化趋势。本文以菲利普斯曲线和奥肯定律为理论依据,采用具有区制转移的状态空间模型对经济增长率和通货膨胀率之间的关系进行了经验分析。我们首先估计出了预期通货膨胀率和潜在经济增长率,然后依据通货膨胀预期误差和产出缺口的关系来描述中国菲利普斯曲线的动态特征。本文发现中国“产出-价格”关系具有长期菲利普斯曲线的性质,经济增长率体现出高波动区制和低波动区制,通货膨胀预期也表现出两种不同的适应性预期形态。
[期刊] 财经研究
[作者]
魏巍贤 陈智文 王建军
时间序列的显著变化可视为时间序列的内在生成机制从一种机制向另外一种机制的转换。如果机制转换的时间点已知,则可以用著名的邹氏检验来确定已知的时间点是否发生结构变化。但在很多时候,人们并不知道转折点在哪里,在哪一点模型的参数就已经发生了变化,因此有时就需要去推断转折点和参数的变化。马尔柯夫机制转换模型将这种机制的转换作为一个内生变量,认为机制转换是随机的,从而实现用一个统一的模型对显著的结构变化进行刻画,有利于对未来进行推断。文章利用三状态马尔柯夫机制转换模型对1987年5月至2006年1月世界原油现货价格的变动进行刻画,研究结果表明:油价的变动可以分为大幅上涨、小幅上涨和大幅下跌三个状态,各状态...
[期刊] 统计研究
[作者]
唐晓彬
经济周期具有机制转换的特点,而传统的状态空间模型很难解决像具有机制转换特点的此类问题。为此,本文将Markov机制转换模型运用到状态空间模型中,并对我国经济周期进行了分析研究,实证结果表明Markov机制转换的状态空间模型,较好地刻画了我国经济周期的非对称性特征,从中得出一个重要的结论:政府的宏观调控政策会对我国经济产生正向的冲击,宏观调控是有效的。
[期刊] 投资研究
[作者]
王涛 董梅生
本文运用马尔科夫状态转换自回归模型(MSMH-AR)对"深港通"开通前后阶段深港股市收益波动状态转换进行动态分析,结果表明:"深港通"开通后深港股市的期望持续期显著提高,均表现高度"自维持"特征,且扰动风险下降;深港股市对外部信息冲击的反应均表现出利好消息对于下跌市场的拉动强于利空消息对于上涨市场的阻碍。因此,在"深港通"的后续推进过程中,监管层维护金融稳定工作的重心应放在耐冲击力较低的深圳股市。
[期刊] 管理科学
[作者]
宋凌峰 邬诗婕
金融系统性危机的发生与经济增长状态变化紧密相关,外部冲击和内部脆弱性是金融部门系统性风险发生的两个来源。已有研究在分析经济增长对金融部门系统性风险的影响时一般将经济增长视为外部冲击,忽视了系统性风险度量模型已经内生化了经济增长状态影响的问题,使用的系统性风险指标不能将外部冲击和内部脆弱性引发的风险进行区分,难以判断金融部门系统性风险的来源,而且无法准确判断经济增长对于系统性风险的影响程度。将马尔科夫区制转移模型引入或有权益分析方法分析框架,计算经济增长状态的转移概率与银行部门违约距离的相关概率,得到违约距
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