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1.
本文运用MS-AR模型揭示了中国市场流动性状态转换的非线性特征,在此基础上,以股价、房价、利率、汇率和债券价格为代表,通过TVP-SV-SVAR模型构建时变脉冲响应来分析市场流动性与资产价格之间的动态效应。结果表明:市场流动性的强弱状态划分清晰,且转换时点与金融事件一致;市场非流动性对资产价格的影响主要反映在股价、利率和债券价格上,且当期正向影响股票和债券价格,负向影响利率;资产价格对市场非流动性的影响在持续时间、作用方向和强度上具有明显的时变特征。股价上涨和下跌对市场非流动性的影响具有非对称性,房价在房地产繁荣时期对市场非流动性的影响更迅速,利率在经济低迷时期对市场非流动性的影响效果较弱,汇率在人民币升值幅度加快的背景下对市场非流动性的影响持续时间更长,债券价格对市场非流动性的长期影响在债市牛市或熊市阶段为负而在债市调整阶段为正。 相似文献
2.
应用互补集成经验模态分解(CEEMD)方法对香港1997―2018年的住宅价格月度数据进行了分解,将经过重构后的数据分成高频序列、低频序列与残差项。将BP多断点检测应用于低频序列,并结合样本时段内的重大事件进行实证分析。结果表明:1997年亚洲金融风暴对房价的影响大于2008年金融危机;外部经济体的救市政策间接地影响香港房价;在经济不景气的大环境下“孙九招”政策没有立即见效;资本投资者入境计划、住房供给调整与按揭贷款调整对房价的影响较为显著;税收调整对房价影响不显著、对交易量影响显著;SARS爆发使住宅价格下降约1%。 相似文献
3.
在标的资产价格服从推广的几何刘过程的假设下,利用保险精算方法对欧式期权进行了定价,所得结果满足看涨看跌期权价格之间的平价关系,推广了以前的结果.文章考虑到了市场的不完备性及样本缺少的问题,保险精算和不确定理论弥补了这些不足,可广泛的应用于金融市场的期权定价. 相似文献
4.
选取了我国30个省市2006~2015年的面板数据,应用面板数据计量模型回归的方法,基于R语言对影响商品房价格的因素进行实证研究.首先,经过Hausman检验与F检验确定面板数据的模型为混合估计模型;模型可以通过十折交叉验证法、残差正太性的检验、Q-Q图检验、变量间共线性的检验;最后经过逐步回归分析,结果表明土地价格、商品房销售面积、居民可支配收入、人均国内总产值财政收入占地区生产总值比重、汇率这6个指标对商品房价格都有显著性的影响.其中,土地价格和居民可支配收入对商品房价格的影响最为突出. 相似文献
5.
自2012年5月以来,煤炭价格持续下跌,整个行业的黄金十年已经终结,行业的低迷形势使企业发展受限。作为我国煤炭建设行业领军企业,中煤建设集团有限公司(以下简称中煤建设集团)亦难逃困境。 相似文献
6.
7.
基于零售商降价促销问题,引入策略型消费者,考虑到异质性消费者有可能对商品不满意,构建两期决策模型,旨在从退货和价格路径优化两方面提高零售商利润。研究给出(不)允许退货时,零售商面对策略型消费者的定价建议,指出零售商制定价格要在一定程度上参考商品类型。订货量相同时,给出策略型消费者降低零售商的期望利润的条件;面对短视型或者策略型消费者时,允许退货可在特定条件下提升零售商利润。消费者退货成本越高,对策略型消费者消极影响的抑制作用越明显,零售商的利润增长越显著。最后,通过数值算例分析了在两种退货决策以及不同退货成本下产品类型对零售商定价的影响,以及退货措施对策略型消费者消极影响的作用。 相似文献
8.
本文选取白银、铝和铜三种供应链金融质物作为研究对象,在分析三种质物收益率统计特征的基础上,引入Copula模型刻画供应链金融业务中质物收益率的“尖峰厚尾”特征以及质物收益率之间的非线性相关结构;采用Monte Carlo模拟方法测度考虑到极端情况下的质物组合价格风险值CVaR;利用时间平方根法则测度长周期视角下质物组合的价格风险。将CVaR与VaR测度结果进行对比,比较分析短期价格风险与长期价格风险,将Copula模型与传统风险测度方法下计算出的风险值进行对比,以期选取最优测度供应链金融质物组合长期价格风险模型。研究结果表明:从单一质物价格波动特征来看,三种单一质物的收益率均存在非正态分布和“尖峰厚尾”特征,具有一般金融资产收益率分布的特点。从模型的有效性来看,第一,CVaR比VaR能够更好地、全面地测度供应链金融质物组合的价格风险;第二,基于Copula模型的风险测度结果比传统集成风险测度结果的准确性高;第三,平方欧式距离法结果表明在五种Copula模型中,t-Copula是最优刻画供应链金融质物组合收益率间的相依关系的模型。从长短期风险测度结果来看,随着风险期限的增加,质物组合的价格风险值随之增大,以往研究中用短期风险测度往往会低估商业银行所面临的价格风险,不利于商业银行资金信贷的优化配置。得到的结论对我国商业银行开展供应链金融业务防范价格风险提供了量化支持。 相似文献
9.
由于碳交易市场价格的波动性大及相互影响关系的复杂性,本文试图构建碳价格长期和短期的最优预测模型。考虑到碳交易价格波动的趋势性和周期性特点,基于经验模态分解算法(EMD)、遗传算法(GA)—神经网络(BP)模型、粒子群算法(PSO)—最小二乘支持向量机(LSSVM)模型及由它们构建的组合预测模型,对中国碳市场交易价格进行短期预测和长期预测。实证分析中将影响碳交易价格的不同宏观经济因素和碳价格时间序列因素做为输入变量,分别代入组合模型进行预测。研究结果表明,在短期预测中,EMD-GA-BP模型预测效果优于GA-BP模型和PSO-LSSVM模型;而在长期预测中,组合模型EMD-PSO-LSSVM模型预测效果优于只考虑碳价格波动趋势性或周期性预测效果。 相似文献
10.