中国利率风险溢酬:时变特征与影响因素

利率风险溢酬是长期利率的组成部分,解读它所包含的信息、寻找它的来源有着重要的经济意义。本文先使用利率仿射模型,计算出先验的中国国债利率期限溢酬,然后构建VECM模型,运用脉冲响应、方差分析等技术,分析国债利率的风险溢酬和主要宏观经济变量的动态关系,发现宏观变量对溢酬的影响在当期和滞后几期有明显差异,CPI和GDP是影响最大的两个因素,但信贷供应量和M1的作用也较大。我们同时也发现银行间市场投资者比交易所市场投资者更易受到宏观经济的影响。     

中国对外贸易的向量误差修正模型

对外贸易与经济增长关系一直是经济研究中的热点问题,在对外贸易取得了长足发展的今天这一问题显得更加重要。本文对相关的研究文献进行了评述,并采用四个变量系统的VAR模型和VECM模型,对我国对外贸易、产出和投资的关系进行了实证研究,实证结论证明了对外贸易对经济增长不管是长期还是短期都存在正的影响,并提出了改变对外贸易增长方式和鼓励进口的政策建议。     

基于变结构VECM的FDI与行业收入差距关系研究

通过计算基尼系数反映行业收入差距变化.利用GDP增长率作为控制变量建立误差修正模型,反映给定经济增长水平,外商直接投资对行业收入不平等的影响.利用误差修正模型的系数检验,判断外商直接投资对行业收入差距的影响方式和影响程度.实证结果表明1994年以后外商直接投资对行业收入不平等存在长期均衡关系.给定经济增长水平,外商直接投资增加会加大行业收入不平等程度,但增加幅度递减.     

沪深300股指期货价格发现能力研究

利用沪深300指数及其期货当月主力合约的5分钟高频数据,本文采用Granger因果检验、向量自回归模型、Johansen协整检验及向量误差修正模型,系统分析不同价格趋势下沪深300股指期货的价格发现能力。研究表明:第一,在上涨趋势中期货收益率单方面引起现货收益率变化,现货收益率不是引导期货收益变化的原因;但是,在下跌趋势中现货收益率与期货收益率具有相互引导的Granger因果关系。第二,无论在上涨阶段还是下跌阶段,期货市场都在价格发现能力方面处于主导地位。第三,期货价格与现货价格存在长期均衡关系,当二者短期内偏离均衡时,期货价格引导现货价格向均衡方向调整。     

Brent原油期货市场的协整性分析

本文利用单位根检验和协整关系检验验证了Brent原油期货市场的有效范围,发现其在5个月内是有效的。在市场有效范围内,对现货价格和期货价格建立了向量误差修正模型,具有良好的预测效果。同时发现该期货市场某时刻价格的影响可以持续2个月。     

基于VARM和VECM的Brent油价定量分析与预测

分阶段定量研究国际石油价格并作出预测,为我国应对油价波动以确保石油安全及采购提供借鉴性指导.借助Eviews计量经济学软件,选取Brent油价为被解释变量,道琼斯商品指数,美国商业原油库存,美元指数,基金总未平仓合约和突发风险事件为解释变量,将研究范围按油价走势特点分6个阶段,运用协整理论建立协整关系,得出各阶段各变量对Brent油价的贡献比例;建立VARM和VECM,对2017年Brent油价进行预测.结果表明,供需基本面起主导作用,特别是2008年金融危机以后供需基本面影响占比为50-60%,定量分析与实际国际石油市场及油价走势特点相匹配;VARM和VECM对2017年Brent油价预测均值分别为65.63和59.37美元/桶,VECM更接近路透社的58.01美元/桶.2017年,石油市场或由供需过剩转为缺口,推动油价水平整体上升,预计全年Brent,油价均价为52-60美元/桶,VARM和VECM预测趋势与其基本一致.综合来看,VECM预测效果更优,解释性更强.     

城市化、经济与教育水平的协整分析和VEC模型——来自河北省数据的实证分析

利用1980年到2008年的数据针对河北省城市化进程中城市化、经济与教育水平的发展情况,利用格兰杰因果检验、协整理论和向量误差修正(VEC)模型进行实证分析.分析结果表明在河北省城市化进程中,城市化水平、经济发展水平、教育水平之间具有重要的相互影响作用.     

人民币汇率如何影响中国企业“走出去”--基于VAR模型的动态分析

基于VAR模型，利用向量误差修正模型(VECM)和Granger因果性检验研究了1982~2010年人民币实际汇率水平和汇率波动影响中国企业“走出去”问题。结果显示，人民币的实际汇率升值只在长期内对企业“走出去”有积极作用；在短期内，人民币贬值是推动中国对外投资的因素；但无论在长期还是短期内，汇率的波动显著促进了企业“走出去”。同时，结果还表明中国企业“走出去”对汇率水平的变化比对汇率波动的反应更为敏感。     

我国房地产投资是否具有挤出效应?——基于I(2)VECM的分析

本文实证检验我国房地产与非房地产投资之间的关系,通过构建两者资本存量之间的二阶单整(I(2))向量自回归(VAR)模型,两者投资额之间的一阶单整(I(1))VAR模型,以及投资增长速度之间的平稳(I(0))VAR模型,运用协整分析技术,将两者之间的关系分为长期、中期、短期并进行了实证检验。本文还对房地产投资的挤出效应进行了检验。长期来看,房地产投资对非房地产投资具有明显的挤出效应,而非房地产投资能够促进房地产投资的增长。     

Does Bitcoin dominate the price discovery of the Cryptocurrencies market? A time-varying information share analysis

Using a time-varying vector error correction model (VECM), we examine the dynamic information shares of the top four Cryptocurrencies: Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Ripple (XRP) and Litecoin (LTC) over 1/1/2016–31/12/2019. Although steadily decreasing, the information share of BTC is still the largest as of end-2019. The individual dominances of market capitalization and trading volume can explain 20% of variations of the BTC information share but only 6% of those for ETH.