投资者情绪和市场利率对证券市场指数收益影响特点的动态刻画

本文基于2006年10月到2015年6月市场层面的投资者情绪和上证综指收益率,刻画了投资者情绪和市场利率对证券市场指数收益率的影响。首先,本文通过误差修正模型研究了短期层面投资者情绪对证券市场收益的影响特点,补充了以往在长期层面和整体收益水平上投资者情绪对市场收益影响的研究。由于市场层面的投资者情绪会受到宏观政策影响,之后本文将市场利率作为政策因素,通过分位数回归分析了不同市场收益水平下,市场利率和剔除了宏观政策因素的投资者情绪对市场收益的影响。研究结果表明:投资者情绪和证券市场收益之间的关系在短期层面上更为显著;当我国的证券市场环境处于“牛市”时,市场利率和投资者情绪均会对证券市场指数收益产生显著的影响,且随着市场收益水平的逐步上升,市场利率的反向作用和投资者情绪的正向作用均会逐渐加强。     

对外贸易、经济增长与二氧化碳排放 ——基于分位数回归的实证研究

基于1997-2016年中国30个省级地区的数据,建立面板分位数回归模型考量对外贸易与经济增长对不同分位水平二氧化碳排放的影响.研究发现:在各分位点对外贸易对碳排放的影响为负,但仅在高分位点显著,并且对外贸易的减排效应表现出随碳排放量增加而增加的趋势.经济增长在50%分位点以外的其他分位点对碳排放具有显著的促进作用,但环境库兹涅茨假说只在低排放省份和高排放省份有效;进一步研究显示,对外贸易通过促进经济增长对碳排放产生的正向间接影响大于负向直接影响,对外贸易总体上加剧了环境污染,验证了"污染天堂假说".     

基于分位数回归的国内黄金价格影响因素分析

利用分位数回归模型探讨了原油价格、道琼斯指数、美元汇率、上证指数和利率对国内黄金价格的影响.实证分析结果表明在不同分位数水平上各因素对黄金价格的影响不一样.分位数回归能够从历史数据中挖掘出更多的信息,更有利于投资者了解影响黄金价格波动的因素从而做出更好的决策.     

基于极端分位回归模型的原油股市动态相依关系研究

针对国际原油价格对股市波动影响效果,提出极端分位回归的模型检验方法.利用金融时间序列数据,通过加入结构突变,构建分位回归模型分析股票收益问题,根据中国等原油进出口国家股市收益进行实证分析,研究变量之间的相依关系.研究结果表明动态尾部相依普遍存在于国家股市中,国际原油对国家股市的冲击存在明显的异质性,原油可以较好的对冲风险投资.随着石油价格的波动,国家股票收益会因此受到影响,不同国家股市在不同分位点随着石油价格变化的波动出现异质性.     

半参数平滑转换分位数自回归模型及应用

已有针对平滑转换自回归模型(STAR)的研究多是将转换函数设定为Logistic函数或指数函数形式,并在均值回归框架下获得模型的估计、检验及预测结果.文章基于重心权有理插值和分位数回归方法,构建一类新的半参数平滑转换分位数自回归模型,其主要特点表现在:第一,基于重心权有理插值方法构造的平滑转换函数,形式更加灵活自由,有效减少了模型误设的风险.第二,在分位数回归框架下,利用遗传算法获得新模型在不同分位点处的平滑转换自回归系数估计,比单纯的均值回归得到的信息更为丰富.数值模拟结果显示,新模型的平滑转换自回归系数估计在无偏性、有效性和一致性方面均具有较好表现.最后,将新模型应用于上证综指日收益率的动态趋势及预测研究,细致揭示了收益率序列在不同阶段、不同分位点处的非线性和异质性变化特征.     

复合分位数下门限自回归模型的变点估计

金融领域中的突发事件是变点问题的一种体现,往往由于其随机性和发生前信息量不足等因素造成突发事件难以识别和预测.金融市场常常表现出非线性和异质性等特征,门限分位数自回归模型作为金融领域变点问题研究的重要模型,逐渐在经济和统计学界获得更多的关注.本文结合不同的分位数对门限分位数自回归模型中的交点估计问题提出两种新的估计方法...     

分层次人力资本与全要素生产率基于分位数回归的解析

首先在考虑到人力资本质量的基础上,利用1993-2008的我国30个地区面板数据基于Mamquist指数法测度了我国地区TFP值,然后运用分位数回归技术研究了异质性人力资本对TFP增长不同阶段的作用机制,回归结果表明非熟练劳动只在TFP增长的初级阶段产生正向显著的促进作用,当TFP增长到一定水平(80%分位数以上)抑制了TFP增长.熟练劳动资本从TFP增长的20%分位数处对发达地区产生显著正向拉动作用,而且这种作用一致增强,地区间技术差异从30%分位数处开始一致地对TFP增长产生显著正向推动用.     

金融发展对我国出口产品质量的非线性异质影响研究

中国出口产品往往面临量高而质低的困境,这直接导致了我国产品在国际市场上往往只能定位在较低的价格。本文使用2000-2006年中国工业企业数据库和海关数据库匹配所得的微观数据,从产品层面出发测算企业出口产品质量,结合行业层面间接融资渠道测度的金融发展指标,运用非参数分位数面板研究发现：(1)金融发展对出口产品质量存在非线性异质影响且影响模式显著不同,在高分位处呈现“倒N型”特征;(2)在不同分位点处存在差异化的最优金融发展水平,并随分位点下降而降低;(3)非东部地区、高技术产品的质量对金融发展的敏感程度更高,而对低分位产品质量促进作用更大。本文结论表明,区域金融发展宏观调控应考虑到企业自身产品质量水平影响。     

制造业企业影子银行化对企业升级影响研究

本文采用2011～2018年上市制造业企业数据,选用基于B-样条展开的非参数分位数模型实证研究影子银行化对企业升级的非线性异质影响,结果发现：(1)企业影子银行化对企业升级影响的拟合曲线具有非线性特征,大致呈“倒U形”,说明企业影子银行活动存在最有效规模;(2)位于不同分位点企业影子银行化存在显著异质性,表现为：企业层级水平越高,拟合曲线曲率越大,即敏感度越高,影子银行活动的最有效规模越低;(3)产权性质不同的企业影子银行化最优规模也存在异质性,非国有企业最优点高于国有企业,并且低分位点非国有企业主要表现促进作用;(4)适度的影子银行活动会缓解企业面临的融资约束和促进企业创新投资从而有利于企业升级,而过度的影子银行活动则会加强融资约束不利于企业升级。     

结构变动与二氧化碳排放库兹涅茨曲线特征研究——基于分位数回归与指数分解相结合的方法

本文兼顾能源、产业与人口构成与驱动结构变动对CO_2排放量的影响。首先使用分位数回归检验三者构成结构变动与C02排放量之间的弹性系数关系。进而使用LMDI(Logarithmic Mean Divisia Index)指数分解方法将总体、生产、生活三大领域CO_2排放分解为规模、结构与强度驱动量,并使用分位数回归方法验证不同驱动诱因、不同分位点下CO_2排放的库兹涅茨曲线特征。结果表明:城市化率、第二产业、第三产业与非煤能源比重对CO_2排放的弹性系数分别成线性、倒N型、N型与U型关系。能源消费规模驱动下CO_2排放量具有较强的伴随人均GDP增长的趋势,能源消费结构驱动下CO_2排放量的演变过程滞后于排放总量的演变过程;生产领域,单位增加值CO_2排放强度驱动下的排放量处于"环境库兹涅茨增长区间"的时间长于其它驱动因素;生活领域,城乡人口结构变动驱动下的排放量处于"环境库兹涅茨增长区间"时间长于人口规模扩大驱动下的排放量。     

分位数惩罚整合模型及其在商业银行系统性风险中的应用

大数据通常由不同来源的数据组合而成,且具有高维特征,挖掘不同来源数据间的异质性和关联性并降维是亟需解决的问题.基于此,文章提出了分位数惩罚整合模型,并给出其模型表示和模型算法.该模型既可以对不同来源数据进行建模和变量选择,又同时考虑了不同来源数据间的异质性和关联性.数值模拟结果表明:分位数惩罚整合模型在预测性能和变量选择方面都具有明显的优势.此外,将该模型应用于商业银行系统性风险测度中发现,分位数惩罚整合模型在实际应用中也有较好的表现.     

基于外推中间次序分位数的极端条件分位数估计

近年来,条件分位数估计被广泛应用于金融、生物和医学等众多领域.在研究协变量对响应变量在不同分位数水平的影响时,分位数回归方法是一种贴切且有效的估计方法.然而,由于尾部数据的稀疏性,用分位数回归来估计极端条件分位数通常会产生较大的估计误差.文章将极值理论与分位数回归结合起来,利用中间条件分位数外推法,研究线性分位数回归模...     

最优分位水平及其衍生应用

分位数回归方法由于其具有稳健性,不仅能够全面刻画响应变量的条件分布,还能提供更有现实意义的回归参数,已经逐渐成为各个领域统计分析的强有力的工具.但在许多实际应用中,人们不仅想要探寻不同水平下(即不同分位数)响应变量与解释变量之间的关系,更希望找到一个最优水平,也即最优分位数,使其上的回归结果最真实可靠,最好地反映总体情况.文中提出一种新的回归方法一最优分位回归方法,给出此类问题一个完美的解决方案.该方法的灵感主要来源于稀疏函数的定义,可以证实与传统均值回归相比最优分位回归方法更具优势:(1)稳健性.不受误差分布的限制;(2)有效性.回归结果蕴含信息更丰富;(3)灵活性.对任意模型及数据均适用.文中的模拟结果也对以上三条性质给予极大的支持.最后食品消费数据的分析结果表明当考虑食品消费与人均收入的关系时,中下等收入人群的消费模式为社会的主流模式.     

基于工具变量的变系数测量误差模型的分位数回归估计

文章考虑协变量含有测量误差的变系数模型,为了消除测量误差的影响,在估计过程中引入工具变量,利用工具变量对含有测量误差的协变量进行校正.为了获得稳健估计,利用分位数回归方法得到不同分位点上系数函数的估计.在一些正则条件下,证明了所提出的估计的渐近正态性.模拟研究比较了Naive估计,基于工具变量校正的分位数回归估计(IVQR)以及基于工具变量校正的最小二乘估计(IVLS),模拟结果表明文章提出的方法优于已有的方法.最后采用文章提出的方法对中国农村居民的金融资产余额的影响因素进行了分析,结果表明住户债务余额系数呈现U型变化,家庭收入系数呈现倒U型变化.     

银行业如何影响房地产业?Copula分位数回归及预测方法

众所周知,房地产业与银行业是高度相关的,如何确定银行业股票收益率对房地产业股票收益率的影响以及如何根据银行业股票收益率预测房地产业股票收益率的波动是非常重要的问题。本文首先使用Copula分位数回归建立了银行业股票收益率对房地产业股票收益率的回归模型,并且给出了Copula分位数回归基础上的CopuIa选择新标准,即分位数损失函数距离意义下的Copula函数选择准则,依据该准则我们选取Clayton Copula分位数回归模型刻画了低迷时期银行业股票收益率如何影响房地产业股票收益率,并据此对房地产业股票收益率的波动进行了预测     

基于半参数分位数回归的居民个人收入研究

教育、性别、年龄、城乡、地区经济都是影响居民个人收入的重要因素,这些因素影响收入的作用方式是不同的,有的以参数形式存在,有的则是非参数形式存在.同时,这些因素在收入的不同分位点影响收入的程度也是不同的,通过构造半参数分位数回归模型,对影响收入诸因素的作用方式与程度进行了研究.     

基于Monte Carlo模拟比较K近邻和局部线性分位数回归

局部线性分位数回归是目前比较流行的非参数分位数回归,其潜在假定待估函数线性光滑.K近邻分位数回归也是非参数分位数回归的重要组成部分,其具有不需待估函数光滑和不同分位点的回归曲线不相交等优点.通过Monte Carlo模拟,比较了两者的估计,得到当待估函数的跳跃点或突变点比较多时,K近邻分位数回归的拟合效果优于局部线性回归.其中模拟的函数是Blocks、Bumps和HeaviSine的函数,它们分别代表跳跃性、波动性、斜率突变性的函数.     

核分位数估计及其应用

分位数估计在不同领域有大量的运用,例如水利研究中百年一遇的洪水、金融分析中的VaR.不过在实际应用中大多使用的是基于正态假设下的分位数估计,使得该方法在应用时存在模型设定错误的风险.为此介绍了稳健统计中非参数分位数估计方法,并介绍了核密度估计的步骤;然后以此为基础给出了核分位数估计,同时还通过重复抽样的方法比较了三种分位数估计效果和积累了使用经验;最后给出了一个金融数据的实例,并对核分位数估计结果和常用的正态假设下的分位数结果进行了比较,结果显示核分位数估计结果更加稳健.文中最后给出使用该方法的一些建议.     

出口企业的金融化与产品质量:挤出抑或蓄水池

我国作为出口大国,出口产品数量极大却普遍质量偏低。同时,大量出口企业不断突破主业企图通过金融投资获利。为探究出口企业金融化与产品质量之间的影响模式,本文使用2000~2009年海关数据库、国泰安数据库以及我国工业企业数据库进行匹配所得的大量微观数据,运用非参数分位数面板实证分析发现:(1)出口企业金融化对产品质量呈现出非线性影响,且在中高分位点处存在最优金融化水平(分别为0.4857与0.4361),使产品质量达到最大化;(2)出口企业金融化对产品质量呈现出异质影响,在高分位点处,过度金融化更多表现为倒U形挤出特征,而在中低分位点处更多表现为蓄水池效应;(3)非国有企业、高技术企业的出口产品质量对企业金融化程度的变化更为敏感。     

应用变系数分位点回归模型分析经济因素对全球股市风险的影响

全球股市与经济因素之间关系一直是金融领域的热点问题,当前已有研究大都基于线性回归模型分析经济因素对股市收益率均值的影响。本文则基于变系数分位点回归模型研究了全球主要股票市场指数的市场风险与影响因素之间随时间变化的相依关系,对英国、法国、德国、加拿大、巴西、日本以及中国等主要国家股市1997年10月到2014年12月的数据进行了实证研究。实证研究结果表明,S&P500指数、商品市场(石油价格,黄金价格)等经济因素对全球主要股市的风险(下分位点)产生较为显著的影响,并且上述影响随着近期金融危机的发生而有所变化。相比之下,美国经济政策的不确定性、美国股市不确定性变化等对所分析国家股票市场风险的影响不显著。