我国货币乘数增长的数理分析和货币乘数预测

对货币乘数运动规律的认识以及货币乘数的预测直接关系到国家货币政策的制定.从货币乘数决定因素入手,结合实证观察和数理分析,从数学上严格证明了货币乘数趋势性增长的原因是总准备金率和通货比率的长期下降趋势,说明货币乘数的增长是金融工具创新和金融制度创新共同作用的结果.发现货币乘数的短期波动直接受基础货币的影响,依此建立的货币乘数预测方程,不仅提高了对货币乘数长期趋势性预测的准确性,而且较为准确地预测了货币乘数的季节波动性.因此,中央银行在制定金融规划的时候,应把基础货币变动对货币乘数的影响考虑在内,以更好地实现操作目标向中介目标的传导.     

第三方互联网支付对我国广义货币流通的影响

以第三方互联网支付为视角,通过建立向量误差修正模型,定量分析第三方互联网支付对我国广义货币流通的影响,包括对广义货币供应量、广义货币乘数和广义货币流通速度的影响.研究表明:(1)第三方互联网支付会拉动广义货币供应量的增长、放大货币乘数效应、对广义货币流通速度起抑制作用.(2)第三方互联网支付是广义货币供应量、广义货币乘数、广义货币流通速度的单向格兰杰原因.最后,基于理论分析和实证检验结果为监管机构更好的管理第三方互联网支付提出了相关对策建议.     

基于动态线性模型的中国狭义货币需求及缺口的贝叶斯估计

本文应用动态线性模型研究我国的狭义货币需求,利用贝叶斯吉布斯抽样方法估计模型的参数和方差,获得了潜在货币需求趋势和货币缺口,对我国的货币供给进行分析并获得一些有益结论,对于央行更好地实施货币管理,保持经济平稳发展有积极意义。     

中国旅游业发展对国民经济贡献的计量分析

旅游业对于中国经济发展具有举足轻重的作用,旅游业对国民经济贡献的分析可以从多个角度展开,旅游乘数分析是其中一个重要的方面.运用基于状态空间模型的可变参数模型估计并计算得到中国旅游边际消费倾向、狭义中国旅游收入乘数和广义中国旅游收入乘数.通过分析得出了可变参数模型适合用来测度中国的旅游边际消费倾向和旅游收入乘数,以及旅游对中国国民经济具有明显的拉动作用等重要结论,并提出相关政策建议以促进中国旅游业的持续健康发展.     

中国货币供应过程的异常值和结构突变特征分析

本文对我国不同层次的货币供应动态过程进行建模研究,通过贝叶斯Gibbs抽样方法估计t分布先验设定下动态线性模型参数和状态变量后验均值,以甄别模型中观测和状态过程均可能存在的异常值和结构突变特征。结果表明研究区间内流通中现金M0和狭义货币供应量M1序列均发生结构突变,而广义货币供应量M2受2008年全球金融危机影响也出现异常变动.最后在结构变化的原因分析基础上提出了相关政策建议.     

银行业和券商业市盈率影响因素比较分析

市盈率是投资估价的重要依据.同为金融行业,我国上市银行和券商的市盈率呈现显著不同.本文研究宏观经济变量对两者市盈率的影响.利用市场公开数据进行实证分析发现:银行业月平均市盈率与我国财政收入累计值呈负相关、与我国财政支出累计值呈正相关;券商业月平均市盈率与狭义货币供应同比增长率呈负相关.     

货币供应量序列结构变化的内生断点检定

对2000年1月至2012年5月流通中的货币、狭义货币、广义货币进行结构变化的内生断点检验。综合结构变化单、双断点检验的结果,发现两种实证检验的结果是基本一致的。内生断点频繁地发生于2009年第一季度,金融危机爆发后扩张型货币政策使得货币供应量出现向上的截距漂移。其他断点发生在2004年6月、2007午2月和2010年2月等,这些断点也与特定的货币政策下的重大离散事件相对应,重大离散事件对货币供应量产生持续影响。     

电信运营市场上过度进入的供给分析

本文在分析光纤主干网和本地接入服务市场上电信运营商的供给行为的基础上,首先证明了拥有主干网的运营商愿意租出自己的部分光纤,接着分析证明了上述两市场上使投资更倾向于过度的乘数效应,并进一步证明网络外部性使乘数效应更加明显.旨在对我国电信运营市场发展给出一些参考意见.     

s-乘数收敛及其对可允许极拓扑的不变性

在局部凸空间中给出了s-乘数收敛性成为全程不变性的充分条件和必要条件,s-乘数收敛性成为对偶不变性的充分条件.并证明了c-乘数收敛不是对偶不变性.     

基于梯度的拉格朗日乘数法的几何直观

针对目前大学数学教材中拉格朗日乘数法缺乏几何直观的问题,本文利用目标函数与约束函数的梯度关系,从几何角度对拉格朗日乘数法进行了详细的分析,并结合具体算例和几何图形给予说明,进而达到从几何直观揭示拉格朗日乘数法的本质,为代数表达式的几何解释提供了范例.     

种间作用的二维非线性动力系统模型及其数值模拟试验研究

系统探讨了种间制约作用的二维非线性动力系统的机理与过程,从生物力学角度扩展了Lotka-Volterra模型,建立了包含种间作用与反作用的二维非线性自治、非自治动力系统新模型,分析了该动力系统平衡点的稳定性、周期解的存在性与稳定性,并对其动力学过程进行了数值模拟试验研究.结果表明两生物种群间作用效率的大小、作用系数与反作用系数变化的同向与异向性和作用力时变等对动力系统稳定性都有一定影响,种间作用效率变大或变小,以及作用系数与反作用系数的异向变化都导致动力系统的不稳定,致使两种生物难以生存,而相互作用力时变则对系统的稳定起促进作用.     

小参数时变非线性系统的技术稳定性

分析一类含小参数的时变非线性系统关于给定状态约束集合的技术稳定性.根据向量微分比较原理和基本的单调性准则,利用向量V函数方法给出由系统系数表达的技术稳定性判据.并讨论了基于派生系统和线性化方法研究非线性系统技术稳定性的条件.另外,对于派生时变线性系统的指数稳定性给出了简单的代数判据.最后给出示例说明文中方法.     

变时滞关联大系统的镇定控制

基于Liapunov理论,针对关联矩阵的不同分解,建立了变时滞线性关联大系统分散镇定的充分条件。同时,还给出了一种局部无记忆状态反馈控制律的设计方法,所考虑的时滞皆为变时滞。     

一类超混沌离散系统的控制

研究一类超混沌离散系统的控制问题.基于局部线性化建立了时变线性反馈控制律.采用Liapunov直接法估计了控制律可以有效作用的邻域范围.分别给出了应用该控制律解决不稳定周期轨道的镇定问题和任意给定周期轨道的追踪问题的算例.     

ESTIMATION OF THE MIXED AR AND HIDDEN PERIODIC MODEL

ThisresearchissupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofChina.1.IntroductionGeneralizedhiddenperiodicmodelhasthefollowingformwhereacisthesetofallpositiveintegers,('~{((t);tEac}isastationarysequencewithzeromeanandcontinuousspectraldensity,i=n,qisanonnegativeinteger,'f=0,X=(Al,Az,',A,)isarealvectorwith--T相似文献   

非线性动力学系统的辨识：时频滤波与骨架曲线

利用非平稳信号的时频分析方法研究了一类非线性系统的频率特性和阻尼特性随运动形态的变化规律,得到了能简洁、直观地反映系统基本非线性动力学特性的广义骨架线性系统（简称GSLS）和骨架曲线。在此基础上,利用时频滤波方法根据系统非平稳响应信号对非线性系统进行辨识。该项工作为非线性系统反问题的研究提供了一条新的途径。     

A COMPARISON OF FORECASTING MODELS OF THE VOLATILITY IN SHENZHEN STOCK MARKET

Based on the weekly closing price of Shenzhen Integrated Index, this article studies the volatility of Shenzhen Stock Market using three different models: Logistic, AR(1) and AR(2). The time-variable parameters of Logistic regression model is estimated by using both the index smoothing method and the time-variable parameter estimation method. And both the AR(1) model and the AR(2) model of zero-mean series of the weekly closing price and its zero-mean series of volatility rate are established based on the analysis results of zero-mean series of the weekly closing price. Six common statistical methods for error prediction are used to test the predicting results. These methods are: mean error (ME), mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE), Akaike's information criterion (AIC), and Bayesian information criterion (BIC). The investigation shows that AR(1) model exhibits the best predicting result, whereas AR(2) model exhibits predicting results that is intermediate between AR(1) model and the Logistic regression model.     

Autoregressive frequency detection using Regularized Least Squares

Tracking of an unknown frequency embedded in noise is widely applied in a variety of applications. Unknown frequencies can be obtained by approximating generalized spectral density of a periodic process by an autoregressive (AR) model. The advantage is that an AR model has a simple structure and its parameters can be easily estimated iteratively, which is crucial for online (real-time) applications. Typically, the order of the AR approximation is chosen by information criteria. However, with an increase of a sample size, model order may change, which leads to re-estimation of all model parameters. We propose a new iterative procedure for frequency detection based on a regularization of an empirical information matrix. The suggested method enables to avoid the repeated model selection as well as parameter estimation steps and therefore optimize computational costs. The asymptotic properties of the proposed regularized AR (RAR) frequency estimates are derived and performance of RAR is evaluated by numerical examples.     

AR（p）模型中的缺失数据估计

运用EM算法,对含有缺失数据的AR（p）模型进行参数估计,通过最大似然准则就非左端缺失的情况进行插补.最后,用蒙特卡洛方法给出实验分析,表明如下结果：（i）误差与AR模型的阶数正相关,与缺失比例正相关;（ii）当AR模型的特征根模长相对较小时,误差与数据长度负相关,且误差被控制在了标准差的30％以内;（iii）当模长中等时,误差基本控制在1个标准差左右;（iv）当模长较大时,误差与数据长度正相关,而且误差也相对较大.