基于结构突变的波动率分解模型

在Heston-Nandi模型的基础上提出了一种波动率分解模型,分解模型同时考虑了金融波动的长记忆性和杠杆效应.从资产收益率的无条件方差发生结构突变出发,认为收益率的无条件方差随时间变化,将波动率分解为长期影响和短期冲击两部分,其中长期影响用来刻画波动率的持续性,短期冲击刻画金融波动的短期扰动.上证综指数据实证表明上海证券综合指数收益率序列的波动性同时具有长记忆性和杠杆效应,利用模型能很好的刻画这两种性质.     

基于VAR模型的我国房价与地价动态计量分析

文章选择1999~2008年全国土地交易价格指数和房屋销售价格指数的季度数据作为样本,通过单位根检验和协整检验的基础上建立VAR模型,借助脉冲响应函数和方差分解进行实证研究,对进一步规范土地市场和房地产市场秩序提出建议.研究结果表明:地价与房价存在长期互动机制,房价对地价的影响大于地价对房价的影响.     

基于广义动态因子模型的中国出口周期分析与预测

研究出口周期的景气循环对于进一步扩大出口及推动整个国民经济的发展具有重要的意义.基于传统的先行指标体系和SW景气指数方法能够为出口周期的监测和预警提供参考,而近年来逐渐完善的广义动态因子模型基于频域分析方法,在处理高维数据方面比前两种方法更具有优势,同时该方法在拐点的探测方面也具有重要的作用.作者首先对三种指数构建方法进行了理论上的介绍;其次,分别运用三种方法构建了中国出口增长循环的一致及先行指数;最后,对三种方法在中国出口周期分析上的表现进行了比较与评价,得出了一些重要的结论.     

基于双因子已实现GARCH模型的波动率预测研究

准确地预测金融市场的波动率对市场管理者和参与者而言都是至关重要的。本文在标准已实现GARCH模型基础上,将条件方差乘性分解为长期方差和短期方差两部分,分别构造包含杠杆函数的长期方差方程和短期方差方程,用以捕捉波动率的长记忆性和短期微观波动。运用上证综指和日经指数的日收盘价、已实现方差和已实现核波动此类高频数据进行实证分析,结果表明:与标准已实现GARCH模型相比,两指数的双因子已实现GARCH模型在样本内表现出更大的似然估计值;通过样本外误差函数分析和DM检验,双因子已实现GARCH模型也取得更好表现。     

货币政策对房价及其波动的动态影响——基于协整关系的面板GARCH模型

利用全国五大地区房价及相关数据,建立面板均值回归模型和面板GARCH模型,研究了货币政策对房价及其波动的影响.实证表明:在控制房价方面,信贷控制手段有效,但在购房者预期没有改变时,利率手段无效;在房价波动方面,所有地区的房价波动都受前期波动的的正向影响,不同地区的房价波动区别很大,珠三角和长三角房价波动最大,而环渤海地区的波动较小,中西部地区波动最小.最后,对实证结果进行经济分析并提出相应对策建议.     

金融高频高维数据的波动率矩阵估计:基于GARCH-It?分组因子模型

在高频金融数据分析中,高维波动率矩阵的估计和预测十分具有挑战性,当金融资产存在自然的分组结构时,此问题尤为突出.为此,本文提出一种新的GARCH-It?分组因子模型,将对数价格序列表示为共同因子、分组因子以及异质项,并通过将离散的广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, GARCH)结构嵌入特征值过程的波动率中,实现刻画数据波动率动态的目的.本文利用伪极大似然法得到模型的参数估计,建立极限理论,模拟研究表明其良好的有限样本性质.在实证研究中,利用上海证券交易所主板及深圳证券交易所创业板的股票高频价格数据,对比了不分组的模型及波动率矩阵的非参数多尺度已实现波动率(multi-scale realized volatility,MSRV)估计,对比结果显示本文模型具有更好的波动率预测效果.     

房价波动的财富效应对城镇居民收入的影响——基于湖南省的协整检验分析

基于微观视角,梳理房地产财富效应的作用机理,构建了房价影响居民收入的理论基础,并利用湖南省1998~2014年数据实证检验了房价波动对居民收入的影响程度.实证结果表明,房价与居民收入之间具有长期协整关系,若房地产市场繁荣致使房价增长1%,则居民收入相应增长0.519%.通过向量误差修正模型检验发现,当短期房价波动偏离长期均衡值时,以负0.33的力度反向作用机制将波动拉回到长期均衡值.     

不同矩属性波动模型对中国股市波动率的预测精度分析

金融时间序列的波动性建模经历了从一阶矩到二阶矩直到高阶矩(包含三阶矩和四阶矩)的过程,而对于高阶矩波动模型是否有助于对未来市场的波动率预测这一问题,国内外学术界尚无文献讨论。以上证综指长达7年的每5分钟高频数据样本为例,通过构建具有不同矩属性的波动模型,计算了中国股票市场波动率的预测值,并利用具有bootstrap特性的SPA检验法,实证检验了不同矩属性波动模型的波动率预测精度差异。实证结果显示:就中国股市而言,四阶矩波动模型能够取得比二阶矩波动模型更优的波动率预测精度,而三阶矩波动模型并未表现出比二阶矩波动模型更强的预测能力;在高阶矩波动模型中包含杠杆效应项并不能提高模型的预测精度。最后提出了在金融风险管理、衍生产品定价等领域引入四阶矩波动模型的研究思路。     

中国物流业碳排放特征及其影响因素分析——基于LMDI分解技术

在对我国物流业碳排放特征进行分析的基础上,运用LMDI分解技术,建立中国物流业人均碳排放的因素分解模型,定量分析了1991-2010年能源结构、能源效率、运输方式、物流发展、经济增长以及人口等6种因素对物流业人均碳排放的影响.分析表明:经济增长是拉动物流业碳排放增长最主要的动力,在研究期间呈指数增长的趋势.运输方式对碳排放增长也表现出明显的促进作用,能源结构和能源效率虽然表现出拉动作用,但效果微弱.而物流发展因素则对物流业人均碳排放量表现出明显的抑制作用.因此,应大力推进物流业科技水平的提高,进一步发挥物流发展因素对碳排放的抑制作用,同时,优化物流运输体系,形成以铁路为主体,水运和管道为支撑,公路和航空运输为辅的低碳化的综合运输体系.     

中国证券市场价格发现动态效率实证研究

通过引入价格调节因子模型将市场价格波动方差分解为市场收益方差、残差方差、企业价值方差,具体研究了中国证券市场价格发现的动态效率.研究发现:中国证券市场对系统信息有强烈的过度反应,市场几乎无法通过自身完成对过度反应趋势的修正.长期内市场对企业内在价值信息仍具有一定的发现功能,在市场的短期定价中,噪声信息对市场价格形成的影响要远远大于企业内部价值信息.从反应速度上看,上海市场的价格发现效率相对要好于深圳市场,上海市场对企业内部价值信息一般要迟缓10天左右才能做出99%的反应,深圳大概为12天.     

房价波动的空间效应:估计方法与我国实证

本文首次提出处理房价波动差异性的方法,并利用CCE估计法探讨了35个大中城市房价波动的空间效应。我国房价波动存在明显的空间效应,不同城市的房价波动具有较强的趋同性和横截面相关;同时,不同城市房价波动存在一定的差异和明显的领先滞后关系。房价均值、收入均值、贷款均值,均对房价波动有显著影响,在共同因素作用下,不同城市房价具有很强的截面相关、房价波动表现出趋同性。经济越发达的城市,不仅房价高、增长快,而且房价运行的独立性越强;而经济落后的城市,其房价容易受到外部地区房价的影响。房价高增长城市的人均可支配收入和贷款对房价的拉动作用大于房价低增长城市、波动性也更大。贷款在短期内是驱动我国房价波动的主要因素,但长期内,贷款对房价的拉动力比人均可支配收入要小得多。     

考虑情绪波动的关联价值拍卖模型研究

将考虑参考点的效用函数引入关联私人价值拍卖模型,证明了在APV中,竞拍人整体情绪的波动不会改变卖方对拍卖方式的选择,推广了最优拍卖价的相关研究结论;用数值运算的方法说明了在独立私人价值模型中,竞拍人整体情绪的波动可能引起最优保留价的较大波动,而在考虑关联性的私人价值模型中,竞拍人整体情绪的波动可能导致最优保留价的跳跃行为.     

基于VAR模型的我国生猪饲料价格影响因素研究

本文以向量自回归(VAR)模型为基础,运用在此基础上的Johansen协整检验、格兰杰因果检验、方差分解和脉冲响应分析等技术,综合考察了中美玉米期货市场和国内生猪市场对我国生猪饲料产业的价格发现和引导功能。研究发现:芝加哥玉米期货价格、大连玉米期货价格、国内生猪价格和生猪饲料价格之间存在着长期均衡关系,并且对饲料价格分析的总方差中来自于芝加哥玉米期货价格、大连玉米期货价格、国内生猪价格的部分分别为15.28%、11.99%和41.95%,三者的总贡献率达到了69.22%,说明三者对生猪饲料价格具有良好的价格发现和引导功能,而三者当中国内生猪价格的影响最大。进一步的脉冲响应分析也证明国内生猪价格在影响力度和影响时效上都强于两个玉米期货价格。     

基于时空加权回归模型北京市房屋租赁价格的空间分析

基于北京市77个小区2013年4月到2014年3月的月度房屋租赁价格数据,利用时空加权回归模型分析了租赁价格与其相关协变量之间的关系,结果揭示了北京房屋租赁价格的空间特征和不同影响因素的影响.     

基于马尔科夫区制转换的厦门商品住宅价格模型

厦门市商品住宅价格月度报告通常于下个月初发布,这使得政府对房地产市场的调控具有一定程度的滞后.为能够较为准确的预测房价走势,便于政府适时地提出妥当的决策措施,利用两状态一阶自回归马尔科夫区制转换模型对厦门市2006年至2011年商品住宅月度价格的非线性动态变化进行分析,并对2012年1月至4月的价格进行预测.实证结果表明模型能够形象地表现出厦门商品住宅价格的周期性波动,并较好地进行价格预测.     

基于随机时滞模型的学习成绩波动规律

依据学习机制和教育心理学、认知心理学等有关研究成果,运用动力系统、随机过程等理论,构建描述学习成绩变化的随机时滞模型,并通过模型动力学性态的研究来揭示学习成绩波动特性,预测学习成绩对学习系统中内外因素的反应,分析造成学习成绩波动的原因,探讨相应的教学干预策略.结果表明,学习成绩波动是由4种动力学模式主导;学习成绩对学习系统内外因素具有高度的敏感性.这将从理论上加深对认知涌现机制的认识,并对于拓展和改进教学思维有积极意义.     

我国铝期货、铝现货与废铝价格动态关系的实证研究

利用Johansen协整检验、Granger因果检验以及向量误差修正(VEC)模型、脉冲响应分析和方差分解分析,从三个不同的角度对我国铝期货、铝现货和废铝市场价格间的动态关系进行了实证分析,研究结果表明:从引导关系看,铝期货价格与铝现货价格之间具有协整关系,并且铝期货价格对铝现货价格及废铝价格具有单向价格引导关系,铝现货价格对废铝价格具有单向价格引导关系;从冲击反应看,铝期货对铝现货的冲击比较强烈,而铝期货对废铝以及铝现货对废铝的冲击相对比较和缓;从价格发现程度看,铝期货市场具有最强的价格发现能力,铝现货价格发现能力次之,废铝的价格发现能力最弱,表明铝期货是价格发现过程的主要驱动力量.     

中国房价形成机制的实证研究

构建了房地产市场的供求模型和均衡价格模型,引入商品房销售价格、销售面积、施工面积等9个变量,建立相应的联立方程组,对房地产价格形成机制进行了研究.研究结果表明：房地产的价格很大程度上受到居民收入、利率、以及土地价格的影响,相对而言居民收入和利率的影响最为明显.同时,居民对房地产的潜在需求和有效需求间的差距较大.目前相关部门应更加关注房地产市场有效需求的规模,并适当调整利率、土地供给等,从而保证房地产市场的稳定发展.