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[期刊] 经济问题
[作者]
周文凯 杨威
基于均方误差准则给出了构建区间数据模型的变量选择方法,并利用股票市场、基金市场、期货市场以及货币市场的区间型金融时间序列数据对宏观经济进行区间预测分析,给出了有别于传统点值数据模型的宏观经济区间预测方法。实证结果表明,区间型金融数据中的深证成分指数、上证基金指数、期货市场交易金额、狭义货币供给量对宏观经济区间预测模型拟合误差较小。通过变量选择得到了基于区间金融时间序列数据的宏观经济区间预测模型,并利用单一模型结构和组合模型结构给出我国2020-2023年的宏观经济变化区间,预测表明我国宏观经济将延续总体平稳、稳中趋缓的发展态势。
关键词：
区间数据 均方误差 经济预测
[期刊] 现代管理科学
[作者]
闫超 刘金全
文章基于双变量结构突变模型,利用Andrews检验统计量和Bai子样本过程以及Hansen异方差固定回归元自举法对我国主要宏观经济变量之间关系的稳定性进行了检验。研究发现,自20世纪90年代以来,在金融危机、体制改革等外部冲击和内部冲击的双重作用和影响下,我国主要宏观经济指标,例如消费、投资和政府支出等与国内生产总值之间的关系均发生了不同程度的结构突变,这意味着我国经济周期波动态势也出现了转变。
[期刊] 河北经贸大学学报
[作者]
惠新华
金融发展与收入不平等之间的关系研究对探索改善收入不平等的途径十分重要。文章利用美国1967—2015年的宏观时间序列数据,对金融发展和收入不平等之间的影响关系进行检验。研究结果表明:金融发展和收入不平等之间存在显著的倒"U"型关系,在金融发展的初步阶段,两者是正向相关关系。在金融发展的成熟阶段,两者是负向相关关系。同时模型也验证了受教育程度、工会密度、贸易依存度及女性劳动参与比例等控制变量对收入不平等的影响。面对我国目前收入差距不断拉大的趋势,对金融市场发展的关注和改革能够促进经济的健康发展,有效地缓解收入不平等。
[期刊] 河北经贸大学学报
[作者]
惠新华
金融发展与收入不平等之间的关系研究对探索改善收入不平等的途径十分重要。文章利用美国1967—2015年的宏观时间序列数据,对金融发展和收入不平等之间的影响关系进行检验。研究结果表明:金融发展和收入不平等之间存在显著的倒"U"型关系,在金融发展的初步阶段,两者是正向相关关系。在金融发展的成熟阶段,两者是负向相关关系。同时模型也验证了受教育程度、工会密度、贸易依存度及女性劳动参与比例等控制变量对收入不平等的影响。面对我国目前收入差距不断拉大的趋势,对金融市场发展的关注和改革能够促进经济的健康发展,有效地缓解收
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱小檬 朱义胜 栾维新
文章分析了The Hodrick-Prescott(HP)滤波器传输特性和指数增长时间序列的频率域特性,分别定义HP滤波器和指数增长时间序列的3dB带宽,推导了它们的计算公式。给出了由HP滤波器3dB带宽包含谐波数确定平滑参数λ的方法,建议对宏观经济时间序列进行初始值归一化以改善HP滤波器分析效果。通过HP滤波器对我国国内生产总值(GDP)(1952~2010)宏观经济时间序列的分析,说明上述方法可以有效地控制趋势分量的精度和波动分量的幅度,为HP滤波器处理不同宏观经济序列选择平滑参数提供了依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘遵雄 周天清
由于金融时间序列具有复杂、非线性、非平稳性、含噪声等特点,许多传统的线性及非线性方法难以对其进行有效的预测。为此,文章提出将HRM(A Hessian Regularized Nonlinear TimeSeries Model)应用于金融时间序列领域。实验结果表明,HRM具有较好的模型构建能力,拥有较快的计算速率,并且得到了较好的预测结果。
关键词：
HRM 金融时间序列 建模 预测
[期刊] 财会月刊
[作者]
刘晓莉
基于上海市房地产市场,利用2011～2017年的季度数据,通过建立向量自回归模型进行实证分析,探讨限购政策下房价波动对于宏观经济的影响。实证研究表明,房价与宏观经济变量之间有着较强的联系,适度范围内的房地产价格的上涨能够有效带动经济增长,对GDP有正向的刺激作用,但是过度的房价上涨显然会给宏观经济带来巨大的隐患。同时,土地价格上涨、房地产投资过热均会导致房价的上涨,并且有中长期的影响,容易导致房地产泡沫的产生。最后提出相应的政策建议,以促进相关部门更好地实施限购政策。
[期刊] 统计与决策
[作者]
次必聪 张品一
对金融时间序列的精准预测是经济政策制定者以及投资者关注的重点。文章选用道琼斯工业指数、上海证券综合指数以及伦敦金价格指数作为金融时间序列的代表，以非线性组合的方式，构造了一种新的ARIMA-LSTM组合模型，对三种金融时间序列进行预测，并将ARIMA模型、LSTM模型和线性组合模型作为对照模型，比较不同模型预测的准确性。实证结果表明，所构建的非线性组合预测模型较对照组的单一预测模型和线性组合预测模型均存在普遍的优势。在短期、中期和长期三个预测区间内，非线性组合模型相较于对照组模型的优势随着预测区间的变长而扩大。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王琳
对于多维大数据序列如何相对降低运算复杂度来得到对应的序列相关性结果?文章将统计学、概率学、分析学、经济学的有关理论与方法相结合,通过理论分析论证的方式确定了具体的降低相关性复杂度的方法。并对中国宏观经济的发展进行了相关性分析。
[期刊] 统计研究
[作者]
熊小林 李拓 余曼
本文利用资金流量表、住户收支调查、财政收支等数据，采用拟合法对1952年以来我国宏观收入分配结构进行系统测算，深入分析新中国成立至今我国宏观收入分配结构的发展变化，并以住户部门收入份额和劳动者报酬占比为主要指标，对比分析我国宏观收入分配结构与发达经济体的差异。基于数据测算和分析，进一步使用1953—2022年的时间序列数据构建多元线性回归模型和滚动回归模型，实证检验收入分配相关指标对消费及经济增长的影响。研究结果显示，第一，新中国成立以来我国住户部门收入份额总体呈现波动下降态势，2008年国际金融危机之后逐步有所回升，住户部门收入份额平均高于劳动者报酬占国内生产总值（GDP）的比重20个百分点左右。第二，与美国、欧洲、日本等经济体进行同期对比显示，我国住户部门收入份额低约20个百分点，从相似发展阶段对比看也低10个百分点左右；住户部门收入份额差距大于我国劳动者报酬占比与发达经济体的差距，表明我国住户部门收入份额偏低与再分配的调节作用不足有关。第三，实证研究显示，投资、消费和出口都是我国经济增长的重要动力；提高住户部门收入份额对消费的促进作用大于对资本形成的抑制作用，有助于带动经济增长，但从其作用效果的发展变化看，提高住户部门收入份额对消费的提振作用有边际递减趋势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何志刚 钟巧
文章分析了金融市场波动性中隐含的关于未来宏观经济走势的信息。通过构建线性模型进行样本内回归分析和样本外预测精度的比较,实证研究结果表明,我国股票市场波动性蕴含着对未来两年的经济增长和价格水平波动的预测信息;外汇市场对一年内的经济变动的解释能力较强,而债券市场波动和同业拆借市场波动暂未发现关于未来经济的走势明朗的前瞻性信息。
关键词：
金融市场波动 股票市场波动 样本外预测
[期刊] 证券市场导报
[作者]
王雅炯 幸丽霞
在已有研究的基础上,本文改进了基于信用价差的宏观经济预测模型,首次将不同信用等级企业债的信用价差引入模型,并利用中国国内银行间债券市场交易数据进行实证检验。结果表明,相对于不区分信用等级的企业债信用价差,AA级与AAA级企业债间信用价差的线性组合对宏观经济变量变动具有较强的解释和预测能力;相对于基于利率期限结构的宏观经济预测模型,本文构建的基于信用价差的预测模型的预测效果更好。本文同时构建了基于协整理论的长期均衡模型,进行了脉冲响应分析,结果表明长期企业债信用价差对宏观经济变动的解释和预测能力较稳定。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
李时宇
金融深化理论从开始提出至今已经30多年了,从金融深化理论到金融自由化理论到金融约束理论再到20世纪90年代之后引入内生增长模型的计量研究,国外有很多文献已经研究了一个国家金融的发展与一国经济增长之间的关系。本文运用中国1994年至2008年的宏观季度数据进行实证研究,通过选取两个金融深度指标,回归分析了中国的金融发展与经济增长之间的关系。总的货币发行规模与经济增长之间有比较显著的正相关关系,但是银行体系内部的结构与经济增长之间有比较显著的负相关关系。同时,滞后项的显著水平要高于同期项,说明货币政策具有明显的时滞性。
关键词：
金融中介 金融深度 经济增长
[期刊] 预测
[作者]
唐黎 潘和平 姚一永
本文提出一种金融时间序列预测的数据降维与信息融合计算智能模型-PANK模型。该模型由三个部分组成:(1)主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),用于减少冗余信息;(2)仿射传播聚类(Affinity Prop-agation,AP),用于找到聚类中心和相应的聚类作为特征提取;(3)嵌套式k-最邻近元(Nested k-Nearest Neighbor,Nested KNN)用于回归预测。PANK模型先采用滑动窗口技术截取最近期的金融时间序列作为输入数据,再经过PCA减少冗余信息,提取富含有效信息的主成分,并将其放入AP中进行聚类,最后采用两层嵌套式NestedKNN预测。本文特别提出了一种新的嵌套式Nested KNN,可以有效解决KNN中的两个主要问题:计算量大和不均衡样本问题。通过对模型在欧元兑美元汇率和中国沪深300股指上的实证,结果表明PANK预测模型可达到80%的最佳命中率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王巍 赵国杰 毕星
文章针对金融时间序列变化复杂、难以用单一智能方法进行有效预测的问题,提出了一种新的基于经验模式分解、支持向量回归和粒子群优化的混合智能预测模型。经验模式分解能将非平稳时间序列按其内在的时间特征尺度自适应地分解为多个基本模式分量,根据这些分量各自趋势变化的剧烈程度选择不同的核函数进行支持向量回归预测,最后通过粒子群优化算法对各预测分量进行加权组合,得到原始序列的准确预测值。证券市场实证研究表明该模型可以准确预测金融时间序列。
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