區(qū)制
- 非金融企業(yè)杠桿率及其有效性與實體經(jīng)濟(jì)的聯(lián)動關(guān)系研究
R模型估計系統(tǒng)在區(qū)制轉(zhuǎn)換過程中杠桿有效性的臨界值,進(jìn)而為保持企業(yè)杠桿與實體經(jīng)濟(jì)動態(tài)平衡提供數(shù)量依據(jù)。第三,結(jié)論價值。本文分析發(fā)現(xiàn)由企業(yè)杠桿率、杠桿有效性和實體經(jīng)濟(jì)構(gòu)成的系統(tǒng)可以劃分為“杠桿高效區(qū)制”和“杠桿低效區(qū)制”兩區(qū)制。在“杠桿高效區(qū)制”內(nèi),企業(yè)杠桿率的上升能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,經(jīng)濟(jì)增長也能夠有效去杠桿;在“杠桿低效區(qū)制”內(nèi),企業(yè)杠桿率不利于經(jīng)濟(jì)增長,經(jīng)濟(jì)增長的去杠桿效果相對較弱,同時杠桿率的影響在兩區(qū)制內(nèi)具有非對稱性。估計得出一旦債務(wù)投資比、資本產(chǎn)出比增
統(tǒng)計與信息論壇 2023年11期2023-11-13
- 經(jīng)濟(jì)增長率跌宕下的中國民生發(fā)展
——基于MS-VAR的實證研究
的非線性馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型(MS-VAR)來刻畫民生財政支出與經(jīng)濟(jì)增長二者之間的區(qū)置特征和響應(yīng)機(jī)制(15)Krolzig H.M.，Markov Switching Vector Autoregressions：Modeling，Statistical Inference and Application to Business Cycles Analysis， Berlin：Springer-Verlag Telos，1997，p.13.。這一
- 融資流動性與債券資產(chǎn)流動性的互動特征
——基于MS-VAR模型的時變分析
而少數(shù)與非線性和區(qū)制轉(zhuǎn)換特性相關(guān)的研究都以股權(quán)市場為主[5]。因此，鑒于我國缺乏這方面的經(jīng)驗研究，本文則探究不同違約風(fēng)險狀態(tài)下，貨幣市場融資流動性與債券市場資產(chǎn)流動性的互動關(guān)系，提供中國這一發(fā)展中大國金融市場方面的經(jīng)驗證據(jù)。二、理論分析不同于上述情況，在平穩(wěn)時期，交易商的融資流動性和公司債流動性也可能存在順周期的特性，兩者為正向關(guān)系而顯著，而在風(fēng)險時期則可能會大幅減弱，甚至不顯著[9]。鑒于公司債包含一定的風(fēng)險溢價，因而在風(fēng)險時期，市場波動劇烈，當(dāng)所有的交
財經(jīng)理論與實踐 2022年6期2022-11-28
- 我國金融經(jīng)濟(jì)周期的區(qū)制效應(yīng)分析
上,基于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型,對金融影響經(jīng)濟(jì)周期波動的區(qū)制特征進(jìn)行實證研究,重點(diǎn)探討造成這種區(qū)制性的緣由,最后給出有針對性的政策建議。一、文獻(xiàn)評述事實上,在金融危機(jī)發(fā)生以前,經(jīng)濟(jì)學(xué)界已有很多人關(guān)注金融因素對經(jīng)濟(jì)波動的影響。Fisher[1]的債務(wù)通縮理論、Mishkin[2]的金融不穩(wěn)定理論以及近期的金融加速器理論[3]都從不同角度闡述了金融因素是如何導(dǎo)致產(chǎn)出波動的。前兩者主要是從宏觀角度討論了金融因素對經(jīng)濟(jì)波動的影響,而金融加速器理論是基于微觀
經(jīng)濟(jì)與管理 2022年5期2022-09-21
- “一帶一路”倡議對中國與其重要貿(mào)易伙伴國的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究
好地滿足馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型的正態(tài)假設(shè)，對去季節(jié)性處理后的貿(mào)易數(shù)據(jù)取對數(shù)，隨后利用HP濾波法得到三個國家的貿(mào)易周期數(shù)據(jù)。對于貿(mào)易周期協(xié)動性分析方法，本文選擇研究經(jīng)濟(jì)周期協(xié)動性常用的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型，在R語言平臺進(jìn)行模擬分析。（二）中韓貿(mào)易周期協(xié)動性的研究結(jié)果分析構(gòu)建中韓貿(mào)易額的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型時，中國和韓國的貿(mào)易額均采用4階自回歸。經(jīng)驗證，韓國貿(mào)易周期模型的S-W正態(tài)檢驗的P值為0.016，通過了1%顯著性水平下的正態(tài)檢驗，接受“誤差服從正態(tài)分布”
經(jīng)濟(jì)論壇 2022年7期2022-07-25
- 我國生豬產(chǎn)業(yè)市場轉(zhuǎn)換及產(chǎn)業(yè)鏈價格非線性傳導(dǎo)研究
——基于MS-VAR模型
產(chǎn)業(yè)鏈價格傳導(dǎo)及區(qū)制轉(zhuǎn)換特征進(jìn)行了分析，厘清不同市場狀態(tài)下生豬產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)之間的價格相互影響差異及其特征，為促進(jìn)生豬產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展，保障居民生活水平提供理論依據(jù)。一、研究方法及數(shù)據(jù)來源1.研究方法馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型可以反映出市場狀態(tài)的轉(zhuǎn)換行為以及不同市場狀態(tài)下的統(tǒng)計特征。區(qū)制轉(zhuǎn)換是外生變量，而不同區(qū)制之間的轉(zhuǎn)換是一個隨機(jī)過程，這是Markov區(qū)制轉(zhuǎn)換模型的一個基本假定。此假定保證了區(qū)制轉(zhuǎn)換成為了一個隨機(jī)的內(nèi)生變量，此模型更加符合實際情況，同時利于進(jìn)行預(yù)測。
全國流通經(jīng)濟(jì) 2022年9期2022-07-21
- 我國貨幣政策與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級
——基于非線性調(diào)控的新視角
將經(jīng)濟(jì)劃分為不同區(qū)制再進(jìn)行討論的模型，被稱為馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型（MSVAR）。本文構(gòu)建的MSFAVAR模型結(jié)合了MSVAR模型和因子模型的優(yōu)點(diǎn)而來。經(jīng)典的VAR模型形式如下：β1，β2，…，βp為系數(shù)， y1，y2，…，yp是 yt的 p階滯后項， α是截距， vt～N（0，Ωt）。 在經(jīng)典 VAR模型的基礎(chǔ)上添加狀態(tài)變量，使模型具有馬爾科夫鏈特性：St為狀態(tài)變量，st∈｛1，2，…，M｝，M表示經(jīng)濟(jì)的不同狀態(tài)。對于區(qū)制轉(zhuǎn)移概率服從以下條件：式
工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì) 2022年7期2022-06-30
- 中美貨幣政策對我國匯率與房價的影響研究—— 基于MS-VAR模型的實證分析
據(jù)，采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸（MS-VAR）模型對經(jīng)濟(jì)狀態(tài)進(jìn)行劃分，并在不同的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下研究中美貨幣政策對人民幣兌美元匯率中間價及對我國房地產(chǎn)價格的非線性動態(tài)影響。資料來源：根據(jù)公開資料整理。本文后續(xù)結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分為中美貨幣政策影響機(jī)制分析；第三部分為本文的實證方法和數(shù)據(jù)說明；第四部分為中美貨幣政策對我國匯率和房價影響的實證研究結(jié)果；第五部分為文章結(jié)論及相關(guān)政策建議。中美貨幣政策影響機(jī)制分析圖1展示了中美貨幣政策對我國匯率和房價的影響機(jī)制。我
農(nóng)村金融研究 2021年4期2021-08-05
- 我國股市波動率區(qū)制轉(zhuǎn)換特性描述與成因分析
要]考慮到單一區(qū)制的GARCH族模型存在無法捕捉數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)性突變的缺陷，文章構(gòu)建MS（2）-GJR-GARCH模型對上證指數(shù)與深圳指數(shù)的日收益率進(jìn)行了擬合，采用MCMC方法以避免參數(shù)估計中存在的路徑依賴問題。模型擬合結(jié)果說明：①上證指數(shù)與深圳指數(shù)均存在顯著的區(qū)制轉(zhuǎn)換特征;②在樣本期內(nèi)，低波動率區(qū)制占有較長時間;③波動率易受外部事件的影響。[關(guān)鍵詞]杠桿效應(yīng);波動率聚集;MS（2）-GJR-GARCH;MCMC估計[DOI]10.13939/j.cnki.
中國市場 2021年5期2021-03-31
- 中國與“一帶一路”沿線國家雙邊貿(mào)易周期的動態(tài)變遷測度
，非線性馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移 (MS) 模型頗具代表性。在實際應(yīng)用過程中，各種濾波技術(shù)通常存在高估時間序列周期相關(guān)性以及損失樣本頭尾觀測值等缺陷，而非線性MS模型不僅能夠刻畫時間序列在不同區(qū)制狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移過程，而且能夠以概率形式識別時間序列所處具體區(qū)制，其在拐點(diǎn)甄別以及時變性特征捕捉方面具有獨(dú)特優(yōu)勢。因此，由Hamilton (1989) 提出的非線性MS模型被廣泛運(yùn)用于周期測度中。例如，Wall (2007) 從國家和區(qū)域?qū)用嫣接懥巳毡窘?jīng)濟(jì)周期；Adler
南方經(jīng)濟(jì) 2021年2期2021-03-15
- 中國城鄉(xiāng)居民旅游消費(fèi)周期的區(qū)制劃分及動態(tài)變遷分析
歸模型和馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型這兩種非線性計量模型分析了不同國家經(jīng)濟(jì)周期的動態(tài)時變特征，張同斌等（2015）基于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型定量測度了中國經(jīng)濟(jì)的周期性波動態(tài)勢。在旅游研究領(lǐng)域，已有研究主要通過構(gòu)建馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型來分析旅游經(jīng)濟(jì)運(yùn)行特征及其動態(tài)變化路徑，例如：Moore等（2005）較早運(yùn)用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型，發(fā)現(xiàn)巴巴多斯旅游經(jīng)濟(jì)增長存在階段性差異；Chen（2013）和Hsu（2017）基于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型的實證分析表明，臺灣旅游市場周期存
旅游科學(xué) 2020年5期2020-12-15
- 我國藝術(shù)品投資收益率與通貨膨脹率相關(guān)性研究
本文運(yùn)用馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型，根據(jù)我國不同通貨膨脹率水平，研究在不同區(qū)制下通貨膨脹率與藝術(shù)品投資收益率的相關(guān)性，并且考察我國藝術(shù)品市場是否存在費(fèi)雪效應(yīng)。研究意義和創(chuàng)新之處在于：將我國2000年以來的通貨膨脹率水平劃分為通貨緊縮、爬行式通脹和溫和通脹三個區(qū)制，更加精確地分析了不同通貨膨脹水平與藝術(shù)品投資收益率的非對稱關(guān)系；通過構(gòu)建三區(qū)制下的MSVAR模型分析我國不同通貨膨脹率情況下藝術(shù)品收益率狀況，以及不同區(qū)制下藝術(shù)品收益率與通貨膨脹率的相關(guān)性；考察費(fèi)雪效應(yīng)
- 中國金融結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的時空演變特征及區(qū)制關(guān)聯(lián)分析
基于面板馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型和空間馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型分析了金融結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的時空演變特征，并結(jié)合中國經(jīng)濟(jì)運(yùn)行現(xiàn)實對兩者之間的區(qū)制關(guān)聯(lián)展開了檢驗和分析。結(jié)果表明：（1）中國金融結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均存在顯著的區(qū)域非均衡性，這種非均衡性盡管具有較強(qiáng)的惰性，但可以借助區(qū)域間的相互作用得到一定程度的改善；（2）金融結(jié)構(gòu)在區(qū)制內(nèi)變動以及跨區(qū)制變遷均會帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生相似的變化，但當(dāng)二者均處于低區(qū)制時，金融結(jié)構(gòu)市場化難以通過區(qū)制關(guān)聯(lián)效應(yīng)推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級；（3）各地區(qū)金融
江蘇社會科學(xué) 2020年5期2020-11-11
- 技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的動態(tài)關(guān)聯(lián)效應(yīng)
——基于MS-VAR模型的實證檢驗
p）） 融入 “區(qū)制轉(zhuǎn)移因素”，可以凸顯內(nèi)生變量的非線性特征。為此本文采用該模型探究技術(shù)進(jìn)步與能源消費(fèi)的關(guān)系。傳統(tǒng)的線性向量自回歸模型如下：P階線性截距型向量自回歸模型為：P階線性均值型向量自回歸模型為：參考 Krolzig（1997）[13]的思路， 將區(qū)制轉(zhuǎn)移因素融入傳統(tǒng)的向量自回歸模型，會形成馬爾科夫向量自回歸模型。參考隋建利等（2018）[14]的研究思路，具有如下幾種形式：在線性截距型向量自回歸模型中引入 “區(qū)制因素”，即形成截距隨著區(qū)制變化的馬
工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì) 2020年11期2020-11-02
- 部門杠桿區(qū)制轉(zhuǎn)換對金融系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的非線性影響
門進(jìn)入了不同杠桿區(qū)制階段（高杠桿、中杠桿、低杠桿）。那么，各部門杠桿區(qū)制轉(zhuǎn)換對金融系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的影響如何呢？不同部門去（加）杠桿對不同類型金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出是否存在顯著的影響差異？是否會加劇金融體系尾部風(fēng)險傳染效應(yīng)呢？二、文獻(xiàn)綜述（一）金融系統(tǒng)性風(fēng)險溢出研究金融系統(tǒng)性風(fēng)險是由無法預(yù)期的事情影響了金融市場的有效性而產(chǎn)生的（Kupicc & Nickerson，2004），通常這種風(fēng)險源于單個金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的極端波動情況導(dǎo)致金融體系整體受到?jīng)_擊和損失（Ad
金融與經(jīng)濟(jì) 2020年9期2020-10-19
- 基于Markov 區(qū)制轉(zhuǎn)換模型的移動終端芯片模組價格非線性影響實證分析?
2 Markov區(qū)制轉(zhuǎn)移模型構(gòu)建第一步建立帶截距的高斯過程組成的含k 個內(nèi)生變量的滯后p 階向量自回歸模型：其中，λ 為均值，ut-i是內(nèi)生變量，T 是樣本個數(shù)，矩陣 ψ1,…,ψp是k×k 維的系數(shù)陣，εt是隨機(jī)擾動項。簡單的回歸序列無法滿足本文研究對象存在時間序列在不同時間存在結(jié)構(gòu)突變的非線性關(guān)系，故考慮漢密爾頓的思想，在式（1）的基礎(chǔ)上，建立包含k 個內(nèi)生變量的滯后P 階的自回歸模型為其中λSt代表ut依賴于區(qū)制狀態(tài)變量St的條件平均 值。當(dāng)St=i
計算機(jī)與數(shù)字工程 2020年8期2020-10-14
- 不確定性沖擊對宏觀經(jīng)濟(jì)變量影響效應(yīng)的差異性研究*
——基于金融摩擦區(qū)制的視角
應(yīng)在不同金融摩擦區(qū)制下的差異性。與多數(shù)實證研究所使用的方法相比，本文方法有兩個特點(diǎn)：第一，使用結(jié)構(gòu)沖擊的隨機(jī)波動率刻畫不確定性，通過波動均值的方式將之引入VAR 模型，此設(shè)定使不確定性變量和前定內(nèi)生變量一起直接影響宏觀經(jīng)濟(jì)內(nèi)生變量，與Mumtaz&Surico（2018）的設(shè)定類似，與國內(nèi)學(xué)者常將不確定性代理指標(biāo)變量直接作為系統(tǒng)的內(nèi)生變量加以研究不同（孟慶斌和師倩，2017；田磊等，2017）。第二，使用一年期公司債與一年期國債之間的信貸利差刻畫金融摩擦程
中山大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版) 2020年5期2020-09-27
- 遼寧省能源效率、能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)關(guān)系*
的關(guān)系具有明顯的區(qū)制轉(zhuǎn)換特征。趙湘蓮等(2012)[13]應(yīng)用空間計量分析研究了我國能源消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動作用，結(jié)果表明能源消耗與經(jīng)濟(jì)增長存在較為顯著的空間相關(guān)性。Chang等(2013)[14]應(yīng)用面板因果檢驗考察了12個亞洲國家1970—2010年經(jīng)濟(jì)增長與能源消費(fèi)之間的關(guān)系，結(jié)果表明二者之間具有因果關(guān)系。Jalil等(2014)[15]利用ARDL模型討論了中國1952—2008年經(jīng)濟(jì)增長與能源消費(fèi)之間的關(guān)系，指出能源消費(fèi)是中國經(jīng)濟(jì)增長的發(fā)動機(jī)。劉
- 農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價格指數(shù)與物流業(yè)景氣指數(shù)的關(guān)系研究
系的前提下，分析區(qū)制轉(zhuǎn)換持續(xù)時間，進(jìn)而探究不同區(qū)制狀態(tài)下脈沖響應(yīng)路徑及傳導(dǎo)特征。1.2 理論分析農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場依托于一定的規(guī)模，由生產(chǎn)者或中間收購商將分散的產(chǎn)品集中到批發(fā)市場被批發(fā)商收購，再通過零售商銷售，最終到達(dá)消費(fèi)者手中?？梢砸?guī)避產(chǎn)品分散經(jīng)營，加強(qiáng)社會分工，實現(xiàn)規(guī)模化，有效降低物流成本。農(nóng)產(chǎn)品物流的不同流通階段會有不同的流通主體執(zhí)行物流活動，具體表現(xiàn)為物流的全過程被分割為農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)、批發(fā)、零售等不同階段的物流。圖1 農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場與物流業(yè)的作用機(jī)理通
中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報 2020年4期2020-05-04
- 生豬產(chǎn)業(yè)鏈價格的區(qū)制轉(zhuǎn)移與非線性動態(tài)調(diào)整行為研究
列應(yīng)該具有不同的區(qū)制轉(zhuǎn)移特征，如果簡單地運(yùn)用基準(zhǔn)STAR模型進(jìn)行分析，不可避免地出現(xiàn)模型誤設(shè)問題。因此，在STAR模型估計過程中，模型的選擇就顯得尤為關(guān)鍵[9]。鑒于此，本文構(gòu)建了一整套科學(xué)的多區(qū)制STAR模型(MRSTAR模型)選擇和估計方法，綜合運(yùn)用線性檢驗和剩余非線性檢驗對區(qū)制的數(shù)量進(jìn)行選擇，最后運(yùn)用非線性最小二乘法對所選擇的MRSTAR模型進(jìn)行估計。一切“讓數(shù)據(jù)說話”，避免了模型選擇的主觀性并可能引起的模型誤設(shè)，既提高了模型的有效性，也為后續(xù)STA
中國管理科學(xué) 2020年1期2020-03-03
- 江西省旅游經(jīng)濟(jì)增長的區(qū)制狀態(tài)劃分及變遷分析
嘗試并使用非線性區(qū)制轉(zhuǎn)移模型來捕捉和探析旅游經(jīng)濟(jì)周期的階段性變遷特征，以期清晰研判旅游經(jīng)濟(jì)增長的具體形態(tài)與發(fā)展趨勢，例如隋建利和劉金全（2014）基于我國國內(nèi)和入境旅游收入年度數(shù)據(jù)，利用非線性MS-AR模型，刻畫了我國旅游經(jīng)濟(jì)周期多階段性的復(fù)雜動態(tài)變遷過程，并對我國旅游經(jīng)濟(jì)增長的發(fā)展走勢進(jìn)行了預(yù)測［38］；隋建利等（2014）運(yùn)用雙階段馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型，對我國旅游經(jīng)濟(jì)增長動態(tài)過程進(jìn)行了階段性變遷識別和轉(zhuǎn)移分析［39］?？梢钥闯觯瑖鴥?nèi)外在旅游經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)
華東經(jīng)濟(jì)管理 2020年1期2020-01-06
- 中國服務(wù)業(yè)增長和波動的區(qū)制轉(zhuǎn)換與非對稱性研究
來判斷經(jīng)濟(jì)增速的區(qū)制轉(zhuǎn)換，而Kholodilin在截距項和方差項中均引入了馬爾科夫結(jié)構(gòu)，即四區(qū)制馬爾科夫結(jié)構(gòu)，同時考察美國經(jīng)濟(jì)周期的增速和波動的區(qū)制轉(zhuǎn)換[8]。國內(nèi)基于混頻模型對經(jīng)濟(jì)周期的研究較多[9-12]，但未見在服務(wù)業(yè)周期和波動研究中的應(yīng)用，且多數(shù)對經(jīng)濟(jì)周期的階段劃分或非對稱性研究也僅基于增長速度層面將景氣周期劃分為擴(kuò)張和收縮兩個階段。因此，本文采用四區(qū)制馬爾科夫結(jié)構(gòu)下的混頻動態(tài)因子模型，兼顧服務(wù)業(yè)增加值在服務(wù)業(yè)景氣周期分析中的重要性和對服務(wù)業(yè)周期特
統(tǒng)計與信息論壇 2019年10期2019-10-16
- 中國宏觀杠桿率的水平測算與時變特征
——基于MS-AR模型的實證研究
態(tài)變化有明顯的雙區(qū)制，即宏觀經(jīng)濟(jì)杠桿的增長率會發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化，存在“高增長”到“低增長”或“低增長”到“高增長”的轉(zhuǎn)移過程。這就是說，現(xiàn)有的研究大部分都認(rèn)為杠桿率會因為經(jīng)濟(jì)周期的影響而產(chǎn)生波動。已有的研究為本文提供了非常豐富的文獻(xiàn)基礎(chǔ)，同時也為現(xiàn)有研究留下了一定的空間?；诂F(xiàn)有文獻(xiàn)，本文利用2002—2017年的月度數(shù)據(jù)，對如何測算宏觀杠桿率更為合適進(jìn)行研究，在測算基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究其時變特征。較之已有的文獻(xiàn)，本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在兩個方面。一是對宏觀杠桿率
廣州大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版） 2019年4期2019-07-27
- 我國財政政策對經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的動態(tài)效應(yīng)分析
到常概率馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換存在一定缺陷，本文構(gòu)建TVTP-MS-FAVAR模型，基于內(nèi)部結(jié)構(gòu)視角研究財政政策對經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的動態(tài)影響，具體模型如下：pij=Pr(st=j|st-1=i,Kt-1)(22)式 (22) 中，Kt表示轉(zhuǎn)換概率影響因素，將馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換概率設(shè)定為：(23)式 (23) 中，f(Kt-1,βk,ij)為logistic函數(shù)，Kt為第k個財政政策工具，n為財政政策工具數(shù)量，βk,ij為馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換概率對第k個財政政策工具的反應(yīng)系
財經(jīng)論叢 2019年7期2019-07-11
- 公開市場操作、貨幣市場利率與利率走廊
，考慮到馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸（MS-VAR）模型能較好地刻畫樣本期內(nèi)變量間的非線性動態(tài)關(guān)系，筆者利用MS—VAR模型考察公開市場操作與貨幣市場利率的時變效應(yīng)及公開市場操作與利率走廊協(xié)調(diào)的內(nèi)在機(jī)理。二、公開市場操作、貨幣市場利率與利率走廊的模型設(shè)定與變量選取為了更好地檢驗已提出的研究假設(shè)，同時開展實證分析，需要對數(shù)據(jù)的來源、變量的定義和模型的構(gòu)建進(jìn)行闡述。（一）馬爾科夫模型設(shè)定本文構(gòu)建了包含公開市場逆回購利率、貨幣市場利率、經(jīng)濟(jì)增長率與M2增長率四變量
- 國內(nèi)投資視角下的外匯避險能力研究
狀態(tài)可以分為M種區(qū)制狀態(tài)，參數(shù)則隨著區(qū)制狀態(tài)的變化而變化，本文中具體表示為人民幣對各外匯收益和風(fēng)險資產(chǎn)(股票)收益所組成的二維向量。 則式(1)可以改寫為：yt=μ(st)+β1(st)yt-1+β2(st)yt-2+……+βp(st)yt-p+εt(2)其中，εt服從一個均值為0，方差為∑(st)的隨機(jī)過程。st表示無法觀測的區(qū)制變量，狀態(tài)變量在各區(qū)制間轉(zhuǎn)化服從馬爾科夫過程，采用概率轉(zhuǎn)移進(jìn)行定義，從區(qū)制i轉(zhuǎn)換到區(qū)制j的概率Pij為：pij= Pr( st
財經(jīng)問題研究 2019年5期2019-05-30
- 市場情緒與鐵礦石期貨價格、現(xiàn)貨價格的相關(guān)性研究：基于MSVAR模型的實證分析
本文采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換自回歸模型(MSVAR)檢驗市場情緒與鐵礦石期貨價格、現(xiàn)貨價格的相互關(guān)系，彌補(bǔ)了靜態(tài)研究的不足。并通過脈沖響應(yīng)圖的分析了解三者間的內(nèi)在聯(lián)系，為鋼鐵企業(yè)和廣大投資者防范風(fēng)險保護(hù)自身利益，為政府完善鐵礦石期貨市場機(jī)制提供理論依據(jù)。1 鐵礦石期貨價格與現(xiàn)貨價格走勢分析圖1為2015年5月到2018年3月鐵礦石期貨價格、現(xiàn)貨價格的走勢圖。由圖1可知,2017年2月份，由于鋼材利潤上漲使得鋼鐵行業(yè)對鐵礦石需求增加，造成鐵礦石期貨價格、現(xiàn)貨價格
中國礦業(yè) 2019年4期2019-04-16
- 短期跨境資本流動與人民幣國際化的動態(tài)發(fā)展研究
——基于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量誤差修正模型(MS-VECM)
系是否存在不同的區(qū)制轉(zhuǎn)換特征呢？如果存在，其特點(diǎn)如何呢？兩者之間的關(guān)系是否存在均衡關(guān)系？二、文獻(xiàn)綜述自2005年我國正式實施人民幣匯率形成機(jī)制改革，金融市場對外開放程度的不斷加深，資本項下人民幣可兌換水平的不斷提高，影響跨境資本流動尤其是短期跨境資本流動和人民幣國際化的聯(lián)系日趨緊密，二者變動趨勢呈現(xiàn)出一定的同步性。在此背景下，正確理解在人民幣國際化和短期跨境資本流動的聯(lián)系，對制定行之有效的跨境資本流動逆周期宏觀審慎調(diào)控措施，平抑短期跨境資本流動波動、防范金
時代金融 2018年36期2019-01-15
- 環(huán)保投資與經(jīng)濟(jì)發(fā)展非線性效應(yīng)的統(tǒng)計考察
本文采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移（MS）的方法解決這個問題。利用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型對中國1986—2016年的環(huán)保投資與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相互關(guān)系進(jìn)行動態(tài)考察，以揭示環(huán)保投資與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系。1 馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型1989年Hamilton[5]提出使用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移（Markov-Switching）模型研究政策、突發(fā)事件等對美國人均實際GNP的影響。他將時間序列數(shù)據(jù)劃分為幾種不同狀態(tài)，各狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移服從一個Markov過程，并在不同
統(tǒng)計與決策 2018年23期2018-12-21
- 中國消費(fèi)者信心指數(shù)與居民消費(fèi)價格指數(shù)的關(guān)系研究
R模型可描述不同區(qū)制下VAR模型?？紤]如下VAR（p）模型：其中，y是K維時間序列向量，y=(y ，…，y)'，tt1tKt t=1，…，T,ut～I(xiàn)ID(0，∑)。將式（9）表示成如下均值調(diào)整后VAR模型：yt的條件概率密度函數(shù)為:式（11）中，Yt-1是觀測值是可觀測區(qū)制數(shù)，st∈{1，…，M}，θm是在區(qū)制m（m=1,…M）中VAR模型的參數(shù)向量。在給定的區(qū)制st下，構(gòu)建p階的VAR模型如下：假設(shè)st服從離散狀態(tài)馬爾科夫隨機(jī)過程，其轉(zhuǎn)換概率如下：其中
統(tǒng)計與決策 2018年23期2018-12-21
- 人民幣國際化進(jìn)程與中美兩國經(jīng)濟(jì)政策不確定性動態(tài)關(guān)聯(lián)機(jī)制分析
作用機(jī)制在不同的區(qū)制時有所區(qū)別；王春橋和夏祥謙（2016）選取貨幣發(fā)行國的經(jīng)濟(jì)規(guī)模、貿(mào)易總量、幣值穩(wěn)定性、金融市場發(fā)展和開放程度、貨幣慣性等變量建立回歸模型分析上述因素對人民幣國際化的影響，并提出應(yīng)放開資本賬戶管制、發(fā)展完善金融市場、加強(qiáng)地區(qū)間金融合作；張國建等（2017）采用GMM估計方法考察了實際有效匯率波動對人民幣國際化程度的影響，其結(jié)果顯示，實際有效匯率波動是人民幣國際化的重要影響因素，兩者之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系；彭紅楓和譚小玉（2017）利用主成分分
經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究 2018年4期2018-11-10
- 全球流動性沖擊對我國股市波動的影響研究
非線性的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型（MS-VAR），描繪了具備非線性、時變性特征的全球流動性在不同區(qū)制狀態(tài)下（全球流動性水平低速增長、混合波動增長、高速增長）對我國股市波動的影響，考察了在不同區(qū)制下全球流動性沖擊對我國股市的傳導(dǎo)渠道，并提出了應(yīng)對沖擊實現(xiàn)高效率流動性管理的相關(guān)建議。實證檢驗結(jié)果表明：全球流動性沖擊通過三條渠道共同發(fā)揮作用傳遞到我國的股票市場，其中資本渠道與貿(mào)易渠道占有相對主導(dǎo)地位。在我國短期內(nèi)仍實行資本管制的情況下，利率渠道并未成為傳遞
金融發(fā)展研究 2018年5期2018-11-02
- 貨幣、房價與我國居民消費(fèi)支出區(qū)制關(guān)聯(lián)性的實證
在非線性關(guān)系，即區(qū)制關(guān)聯(lián)性。故本文將構(gòu)建MS-VAR模型實證研究我國貨幣供應(yīng)、房價與居民消費(fèi)間的非線性關(guān)系，以揭露不同經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下變量間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性，為有關(guān)部門經(jīng)濟(jì)決策提供有益參考。1 MS-VAR模型設(shè)計1.1 模型說明本文采用內(nèi)生識別結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的MS-VAR模型，該模型由Hamilton(1989,1994)[13,14]提出，優(yōu)勢在于它允許模型參數(shù)隨著樣本數(shù)據(jù)中可能存在的不可觀測的區(qū)制狀態(tài)變量轉(zhuǎn)換而變化，且該狀態(tài)變量遵循馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換（Markov-S
統(tǒng)計與決策 2018年11期2018-07-16
- 利率期限結(jié)構(gòu)與宏觀經(jīng)濟(jì)的區(qū)制依賴關(guān)聯(lián)機(jī)制研究
礎(chǔ)上引入馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移因素，構(gòu)建宏觀-金融MSV-DRA模型，研究利率期限結(jié)構(gòu)與宏觀經(jīng)濟(jì)非線性動態(tài)關(guān)系的區(qū)制依賴特征，為央行從收益率曲線中提取更加可靠的經(jīng)濟(jì)預(yù)期信息提供參考依據(jù)，以便能及時制定出前瞻性的貨幣政策，提高政策執(zhí)行的有效性。1 模型構(gòu)建、樣本選取和數(shù)據(jù)說明1.1 MSV-DRA模型的構(gòu)建本文利用Diebold等（2006）建立的DRA狀態(tài)空間模型，把DRA模型表示為矩陣形式：觀測方程：狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程：其中，λ是收益率曲線潛在因素的衰減因子，決定了
統(tǒng)計與決策 2018年12期2018-07-12
- 中國利率期限結(jié)構(gòu)與貨幣政策區(qū)制效應(yīng)研究
史數(shù)據(jù)估計出不同區(qū)制下的貨幣政策具體參數(shù)，進(jìn)而探討不同區(qū)制下利率期限結(jié)構(gòu)的變化機(jī)制。1 模型設(shè)定1.1 宏觀經(jīng)濟(jì)模型對于宏觀經(jīng)濟(jì)的描述首先借鑒文獻(xiàn)[1-3]的方式，通過標(biāo)準(zhǔn)的新凱恩斯框架下的三個方程分別描述產(chǎn)出yt、通貨膨脹πt以及政策利率rt的運(yùn)動。參考對于我國貨幣政策非線性特性的已有研究[4]，本文將貨幣政策設(shè)定為“積極”和“被動”兩種區(qū)制狀態(tài)，存在一條隱含的馬氏鏈來表示第t時刻貨幣政策的區(qū)制信息；同時，假設(shè)存在另一條隱含的馬氏鏈，用以區(qū)分經(jīng)濟(jì)的高、低
統(tǒng)計與決策 2018年8期2018-05-11
- 中美中央銀行資產(chǎn)負(fù)債表擴(kuò)張效應(yīng)對比研究
。在建立馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型之前，需要對時間序列shibor、gzc1和sz進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果顯示，當(dāng)帶有常數(shù)項和趨勢項檢驗式且滯后階數(shù)取3時，時間序列shibor、gzc1和sz在小于1%的顯著性水平下可以通過檢驗，即在99%的置信區(qū)間內(nèi)，時間序列shibor、gzc1和sz具有平穩(wěn)性。檢驗結(jié)果如表1所示。表1 中國數(shù)據(jù)ADF單位根檢驗結(jié)果五、中美央行資產(chǎn)負(fù)債表擴(kuò)張的效應(yīng)實證分析基于馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換自回歸模型對中美央行資產(chǎn)負(fù)債表擴(kuò)張產(chǎn)生的效應(yīng)進(jìn)行對比研
金融理論探索 2018年2期2018-04-09
- 中國畜牧業(yè)生產(chǎn)波動的特征及路徑識別
，并從畜牧業(yè)生產(chǎn)區(qū)制轉(zhuǎn)換的視角剖析不同畜禽品種生產(chǎn)波動路徑的具體形態(tài)，探究影響畜牧業(yè)生產(chǎn)波動和路徑轉(zhuǎn)換的原因，以期為推動新時期中國畜牧業(yè)發(fā)展以及畜牧業(yè)宏觀調(diào)控政策的制定提供參考依據(jù)。1 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源1.1 模型構(gòu)建MS-AR模型由Hamilton[14-15]提出，本質(zhì)上屬于變參數(shù)模型，使用該模型可以從數(shù)據(jù)中提取過去狀態(tài)的轉(zhuǎn)換信息，一致而有效的估計參數(shù)，可以有效的捕捉經(jīng)濟(jì)變量中非線性動態(tài)特征[16]?？紤]K維時間序列經(jīng)濟(jì)變量yt=y1,y2, …,y
農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究 2018年2期2018-03-28
- 中國資本市場并購浪潮與宏觀經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)性研究
量，利用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型，檢驗出中國資本市場不但存在并購浪潮而且并購活動存在高低兩個區(qū)制。隨后使用社會消費(fèi)品零售總額、匯率、利率、流通中貨幣、宏觀預(yù)警指數(shù)和股票價格指數(shù)這六個指標(biāo)測度我國宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行狀況，通過利用向量自回歸(VAR)模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)以及方差分解方法具體考察了中國資本市場并購浪潮與宏觀經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)性問題。結(jié)果表明：不同滯后階數(shù)的宏觀經(jīng)濟(jì)變量對并購活動的影響程度和方向都不盡相同，匯率、社會消費(fèi)品零售總額和流通中貨幣對并購交易數(shù)量的影響較大
財經(jīng)問題研究 2017年12期2018-01-09
- 我國金融脆弱性區(qū)制狀態(tài)劃分及經(jīng)濟(jì)政策取向
應(yīng)用Markov區(qū)制轉(zhuǎn)移模型對金融脆弱性的區(qū)制狀態(tài)進(jìn)行劃分。估計和檢驗說明Markov區(qū)制轉(zhuǎn)移模型能夠更好地說明金融脆弱性指數(shù)的內(nèi)生轉(zhuǎn)移機(jī)制，更為準(zhǔn)確的刻畫金融脆弱性指數(shù)的生成過程。我國系統(tǒng)性金融脆弱性指數(shù)動態(tài)路徑與國家宏觀政策密切相關(guān)。在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中，“強(qiáng)刺激”的宏觀經(jīng)濟(jì)政策會為金融風(fēng)險監(jiān)管帶來難度，要謹(jǐn)慎使用各種宏觀調(diào)控手段，保障經(jīng)濟(jì)中長期健康穩(wěn)定發(fā)展。關(guān)鍵詞：金融脆弱性；主成分分析法；Markov區(qū)制轉(zhuǎn)移模型；平滑概率中圖分類號：F832.1 文獻(xiàn)
社會科學(xué) 2017年9期2017-09-11
- 我國財政政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的非對稱效應(yīng)
文章應(yīng)用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型研究了財政政策對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的非對稱效應(yīng)，并根據(jù)區(qū)制時間的劃分進(jìn)一步研究了財政支出內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化和稅收內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的非對稱性影響。在區(qū)制一，財政支出的增加對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化有促進(jìn)作用，而稅收的增加有阻礙作用；在區(qū)制二，財政支出的增加對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化有阻礙作用，而稅收的增加有促進(jìn)作用。當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處于區(qū)制一時，建議采取寬松型財政政策促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，具體操作為提高政府投資性支出占比、降低科學(xué)技術(shù)支出和一般公共服務(wù)支出
華東經(jīng)濟(jì)管理 2017年4期2017-04-26
- 基于MSVAR模型的有色金屬價格波動影響因素的非線性效應(yīng)研究
價波動存在顯著的區(qū)制轉(zhuǎn)換特征，即膨脹期、平穩(wěn)期、低迷期三種狀態(tài)；三種狀態(tài)下，金融因素都可以很好地解釋期銅價格波動，但作用機(jī)制明顯不同，而 “中國因素”則被明顯夸大，與原有研究結(jié)論相左；短期內(nèi)各個因素在不同區(qū)制下對國際期銅價格的影響在作用方向、持續(xù)時間、作用強(qiáng)度上表現(xiàn)出顯著的差異性。這些研究結(jié)論與構(gòu)建的非線性計量經(jīng)濟(jì)模型為解釋大宗商品金融化提供了新的思路與分析工具。有色金屬；價格波動；MSVAR模型；區(qū)制轉(zhuǎn)換1 引言近年來，有色金屬價格波動頻繁而劇烈，作為現(xiàn)
中國管理科學(xué) 2016年4期2016-05-16
- 中美經(jīng)濟(jì)周期的協(xié)動性：基于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型的研究
通過建立馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型分析中美兩國經(jīng)濟(jì)周期波動之間的協(xié)動性，旨在揭示中美兩國經(jīng)濟(jì)周期的波動特征以及波動進(jìn)程中的互動關(guān)系，從一個側(cè)面反映當(dāng)前兩國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展走勢及其相互影響，從而為相關(guān)政策的制定提供一定的依據(jù)和參考。有關(guān)經(jīng)濟(jì)周期的協(xié)動性問題一直是學(xué)術(shù)研究的焦點(diǎn)之一。Dornbusch(1980)、Svensson 和Van Winjbergen(1989)、Backus 等(1992)以及Fukuda(1993)等學(xué)者較早地在理論上探討了經(jīng)濟(jì)周期協(xié)動性的
南開經(jīng)濟(jì)研究 2015年3期2015-12-24
- 我國影子銀行發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系研究
影響表現(xiàn)為明顯的區(qū)制依賴性。在“高速增長”區(qū)制中，影子銀行發(fā)展較快，GDP增長率較高，兩者間有較明顯的相互促進(jìn)作用；而在“適速增長”區(qū)制中，影子銀行規(guī)模增長速度和GDP增長速度均較低，兩者間的促進(jìn)作用不太明顯。影子銀行；經(jīng)濟(jì)增長；MS-VAR模型一、前言2014年5月底，就“當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最大威脅是什么”的問題，G20金融穩(wěn)定委員會(FSB)主管Mark Carney認(rèn)為，影子銀行已成為如今經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最大威脅。他表示，影子銀行的激增是因為傳統(tǒng)銀行在競爭中處
- 人民幣匯率與房地產(chǎn)價格的互動關(guān)系——基于Markov區(qū)制轉(zhuǎn)換VAR模型的實證研究
內(nèi)的Markov區(qū)制轉(zhuǎn)換的VAR模型（MSVAR），并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用脈沖響應(yīng)分析，從非線性關(guān)系的角度實證研究人民幣匯率與房價的互動關(guān)系。二、理論分析（一）人民幣匯率與房價的短期關(guān)系1.人民幣匯率對房價的短期影響人民幣匯率對房價的短期影響主要表現(xiàn)在兩個方面。一方面，人民幣持續(xù)升值和升值預(yù)期會誘使大量短期資本進(jìn)入國內(nèi)，并直接投資房地產(chǎn)市場，推高房地產(chǎn)價格。因為資本的逐利性，“熱錢”必然進(jìn)入投資回報較高的行業(yè)，房地產(chǎn)行業(yè)具有雙重屬性——消費(fèi)屬性與投資屬性，及其高
金融與經(jīng)濟(jì) 2015年6期2015-05-11
- 中國金融市場動態(tài)相關(guān)性實證分析
參數(shù)進(jìn)行馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移變換，具體形式如下：1.3.2 MRS-DCC-MVGARCH模型的參數(shù)估計與Billio,Caporin(2005)一樣，本文將馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移結(jié)構(gòu)限制于動態(tài)相關(guān)系數(shù)上，從而消除了其對方差的任何影響[5]。這個限制使得本文可以采用與DCC-GARCH模型一樣的兩步法估計參數(shù)，第一步與前面一樣，這里不贅述，下面直接進(jìn)入第二步。對區(qū)制轉(zhuǎn)移和動態(tài)相關(guān)系數(shù)一起出現(xiàn)的方程式(7)直接進(jìn)行估計是非常困難的,因為無法使用哈密爾頓濾波(Hamil
統(tǒng)計與決策 2015年1期2015-04-25
- 貨幣流動性政策影響房地產(chǎn)價格波動的實證研究
度。為此，采用二區(qū)制的馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸（MS-VAR）模型來分析貨幣流動性政策對房地產(chǎn)價格波動的聯(lián)動關(guān)系，該模型允許回歸參數(shù)依賴于一個不可觀測的區(qū)制變量而進(jìn)行時變，并且該不可觀測的區(qū)制變量遵循Markov-Switching（MS）過程。1.1 變量及數(shù)據(jù)的選取貨幣政策的調(diào)控工具主要分為兩類：數(shù)量型工具和價格型工具，其中數(shù)量型工具以貨幣供應(yīng)量為主，價格型工具以市場利率為主。貨幣供應(yīng)量有廣義和狹義之分，它們的差值主要衡量的是銀行定期存款、居民儲蓄存
統(tǒng)計與決策 2015年12期2015-02-18
- 人民幣匯率變動對我國價格水平的影響分析
最優(yōu)，即存在兩個區(qū)制、滯后4階且截距、方差隨不同狀態(tài)變化而變化。此外，MSIH(2)-VAR(4)模型的LR線性檢驗值為230.1613，卡方統(tǒng)計量的P值小于1%，顯著地拒絕了線性系統(tǒng)的原假設(shè)，因此選擇MSIH(2)-VAR(4)模型是合適的。表2 MSIH(2)-VAR(4)模型的非線性檢驗結(jié)果2 基于MS-VAR模型的實證分析2.1 模型的估計結(jié)果表3列出了MSIH(2)-VAR(4)模型的參數(shù)估計結(jié)果。從截距水平來看，不同區(qū)制下的匯率增長率、進(jìn)口價格
統(tǒng)計與決策 2015年24期2015-01-15
- 中國城鄉(xiāng)食品價格的非線性互動關(guān)系及其政策啟示——基于兩區(qū)制門檻向量誤差修正模型的實證研究
互動關(guān)系。二、兩區(qū)制門檻向量誤差修正模型Hansen和Seo提出了一種兩區(qū)制門檻向量誤差修正模型，該模型的特點(diǎn)在于以誤差修正項為門檻變量，并首先提出運(yùn)用LM方法對模型可能存在的門檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗［11］。一個滯后階數(shù)為1的兩區(qū)制門檻向量誤差修正模型可以表示為：其 中，Xt－1（β）＝｛1，wt－1（β），Δxt－1，Δxt－2，…，Δxt－l｝，xt是p維I（1）時間序列，β是p×1維的協(xié)整向量，wt＝β＇xt是I（0）過程的誤差修正項，μt是誤差項，A1和
統(tǒng)計與信息論壇 2015年3期2015-01-01
- 中國股票市場牛熊市運(yùn)行周期探究
本文運(yùn)用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型描述和研究中國股票市場綜合指數(shù)日收盤價序列的動態(tài)軌跡，以此來研究中國股市的牛、熊市周期。實證結(jié)果表明，上證和深證綜合指數(shù)日收盤價在不同的區(qū)制狀態(tài)下均可以表現(xiàn)出較為顯著的持續(xù)性特征，上證和深證的牛、熊市區(qū)間具有明顯的協(xié)同性。同時發(fā)現(xiàn)，中國的經(jīng)濟(jì)政策操作與股票市場價格波動及股票市場區(qū)制的階段性轉(zhuǎn)變之間具有明顯的相關(guān)性。股票市場 牛市 熊市 馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型 平滑概率一、引言中國股票市場自1991年正式運(yùn)行以來，經(jīng)歷了二十多年的跳
經(jīng)濟(jì)與管理研究 2014年10期2014-06-07
- 城市化與犯罪率非線性動態(tài)關(guān)系實證研究
關(guān)系存在顯著的2區(qū)制特征，在區(qū)制2（城市化快速發(fā)展），城市化進(jìn)程顯著地推動了犯罪率的增長；在區(qū)制1（城市化適速發(fā)展），二者不存在顯著的影響關(guān)系。城市化；犯罪率；非線性關(guān)系；馬爾可夫向量自回歸模型一、引 言改革開放以來，隨著中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速的發(fā)展，城市化水平也在不斷提升。中國統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)表明，2011年中國城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋壤秊?1．27%，是1978年的2．86倍。根據(jù)發(fā)達(dá)國家城市化發(fā)展的經(jīng)驗，城市化水平在30%～60%時將處于城市化快速發(fā)展期。城市化
統(tǒng)計與信息論壇 2014年4期2014-05-12
- 湖南省商品市場周期波動的非線性特征研究
特點(diǎn)。本文基于三區(qū)制馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型（MS-VAR模型），將改革開放以來湖南省商品市場周期波動劃分為“低速增長區(qū)制”、“適速增長區(qū)制”以及“高速增長區(qū)制”，以識別其非線性特征。研究結(jié)果表明，湖南省商品市場周期波動在不同區(qū)制間存在明顯的非對稱性，處于適速增長期和高速增長期的頻率相比于低速增長期要高，平均持續(xù)時間更長。1995年以來，湖南省商品市場周期沒有出現(xiàn)在低速增長區(qū)制內(nèi)，集中在適速增長和高速增長兩個區(qū)制內(nèi)轉(zhuǎn)換。與湖南省經(jīng)濟(jì)周期波動相比，商品
商學(xué)研究 2014年5期2014-02-14
- 我國通貨膨脹率動態(tài)波動路徑研究——基于LSTR2模型的實證分析
應(yīng)用Markov區(qū)制轉(zhuǎn)移模型［2］、門限自回歸模型、LSTAR模型、多種非對稱GARCH模型各自對我國通貨膨脹率的動態(tài)特征進(jìn)行了實證研究，結(jié)果都表明我國通貨膨脹存在顯著的非線性特征；此外，李穎、林景潤、高鐵梅等(2010)［3］通過非線性檢驗，發(fā)現(xiàn)實際通貨膨脹率對于不同的通脹預(yù)期表現(xiàn)出顯著的非對稱反應(yīng)特征，且非線性的LSTR模型擬合效果優(yōu)于線性回歸模型。二是通貨膨脹的區(qū)制轉(zhuǎn)移以及其傳導(dǎo)性。通貨膨脹率的可傳導(dǎo)性以及通脹膨脹區(qū)制的劃分是研究通貨膨脹動態(tài)波動路徑
華東經(jīng)濟(jì)管理 2013年1期2013-08-15
- 我國經(jīng)濟(jì)周期波動非對稱性分析
——基于MS-VAR模型
(1989)的二區(qū)制馬爾可夫轉(zhuǎn)移(Markov regime-Switching，MS)模型是具有代表性的研究成果，成為現(xiàn)今研究經(jīng)濟(jì)周期非對稱性的主流計量模型。大量實證研究表明，美、日、歐等發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)波動周期均存在非對稱性特點(diǎn)。2000年以來，我國經(jīng)濟(jì)周期波動非對稱性研究不斷增多。劉金全和范劍青(2006)對主要宏觀經(jīng)濟(jì)變量序列進(jìn)行隨機(jī)分解和相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)固定資產(chǎn)投資、財政政策和貨幣政策的非對稱性造成了我國經(jīng)濟(jì)周期的非對稱波動。陳浪南和劉宏偉(2007
鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院學(xué)報 2012年6期2012-09-10
- 中國房價、貨幣政策與宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的研究——基于MS-VECM的實證分析
其并未給出在不同區(qū)制下，房價與其他宏觀經(jīng)濟(jì)變量具體的相互作用關(guān)系。針對上述缺陷，本文通過對房價增速劃分區(qū)制，建立非線性的模型，以及在不同區(qū)制上運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)，更準(zhǔn)確地分析了房價、貨幣供給量和經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)關(guān)系。本文的貢獻(xiàn)在于：第一，首次將MS-VECM方法引入上述問題的研究，并通過實證，更真實地揭示房價波動、貨幣政策和國民經(jīng)濟(jì)變化這三者的非線性關(guān)系，幫助政府更好地指定房產(chǎn)政策以及貨幣政策；第二，結(jié)合人民幣通貨膨脹，房價調(diào)控初有成效，以及經(jīng)濟(jì)增長率快速下滑
當(dāng)代經(jīng)濟(jì) 2012年17期2012-03-12
- 滬港股市非線性協(xié)整和信息引導(dǎo)實證研究
［10］提出的兩區(qū)制門檻誤差修正模型。與線性模型研究不同，兩區(qū)制門檻誤差修正模型能更深刻地揭示滬港股市偏離長期均衡關(guān)系時，兩者在不同區(qū)制內(nèi)的短期動態(tài)調(diào)整特點(diǎn)，從而克服傳統(tǒng)的線性計量模型大多是研究變量之間隨時間而連續(xù)均勻變化的缺陷。二、模型設(shè)定眾所周知，誤差修正模型(ECM)可對系統(tǒng)中具有長期協(xié)整關(guān)系的變量進(jìn)行描述，從而考察變量偏離均衡狀態(tài)時所作出的反應(yīng)。然而，線性誤差修正模型具有一定的缺陷，即假設(shè)一旦出現(xiàn)長期均衡的偏離，就會出現(xiàn)傾向長期均衡的調(diào)整，這樣，協(xié)
- 基于區(qū)制轉(zhuǎn)移模型的中國短期利率動態(tài)行為研究
動中。國內(nèi)現(xiàn)有的區(qū)制轉(zhuǎn)移利率模型的實證研究中，大多采用了月度或周數(shù)據(jù)。但從固定收益?zhèn)把苌a(chǎn)品的定價、風(fēng)險測度等運(yùn)用上看，我們更需要了解短期利率的日波動特征。因此，本文的實證研究中采用了銀行間7天同業(yè)拆借市場每天的收盤利率。本文主要采用區(qū)制轉(zhuǎn)移的單因素擴(kuò)散模型分析我國短期利率動態(tài)特征。首先將區(qū)制轉(zhuǎn)移引入到單因素模型的漂移項和波動項部分中，可以捕捉短期利率的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移特征。然后，為估計利率水平和馬爾科夫轉(zhuǎn)移的聯(lián)合動態(tài)模型，采用A?t-Sahalia的方法給出
統(tǒng)計與決策 2011年17期2011-09-05
- 我國貨幣政策信貸渠道的時變效應(yīng)研究
變效應(yīng)的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型，對2006年1月至2010年12月我國信貸投放對經(jīng)濟(jì)增長和物價水平的影響機(jī)制進(jìn)行了分析，并從不同時期貸款結(jié)構(gòu)變化的角度來分析信貸渠道的影響機(jī)制發(fā)生變化的原因.結(jié)果表明我國貨幣政策信貸渠道對經(jīng)濟(jì)增長和物價水平的影響具有時變效應(yīng)，且該效應(yīng)與貨幣政策轉(zhuǎn)向和信貸結(jié)構(gòu)的變化息息相關(guān).當(dāng)我國貨幣政策處于緊縮性周期時，信貸投放中長期貸款的相對增速更快，且信貸投放對經(jīng)濟(jì)增長的拉動力度較大，對物價水平影響不顯著；當(dāng)貨幣政策處于擴(kuò)張性周
華中師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2011年4期2011-01-02
- 中國真實利率的平穩(wěn)性和區(qū)制性：基于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型
實利率的平穩(wěn)性和區(qū)制性：基于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型陳國進(jìn)，顏 誠（廈門大學(xué) 王亞南經(jīng)濟(jì)研究院，福建 廈門 361005）通過引入三種均值方差都可能不同的區(qū)制，并基于改進(jìn)的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型對1989年2月至2010年4月中國真實利率演變的考察，結(jié)果表明不同階段的真實利率的確存在不同的均值和方差；考慮到區(qū)制轉(zhuǎn)換特征之后，真實利率大體平穩(wěn)，有均值回復(fù)趨勢。而以往的應(yīng)用中，忽略了這種區(qū)制轉(zhuǎn)換特征可能導(dǎo)致對真實利率預(yù)測值的系統(tǒng)性偏差。真實利率；馬爾科夫過程；區(qū)制轉(zhuǎn)
當(dāng)代財經(jīng) 2010年10期2010-12-29
- 我國CPI與PPI非線性調(diào)整的實證解釋
和Seo提出的兩區(qū)制門檻誤差修正模型[11],試圖描述和解釋PPI與CPI倒掛后恢復(fù)均衡的過程。該模型很好地刻畫了由PPI與CPI組成的系統(tǒng)在趨向長期均衡關(guān)系的過程中存在的非線性調(diào)整特點(diǎn):當(dāng)對均衡的偏離小于或等于門檻值時,傾向于不向均衡狀態(tài)調(diào)整;而當(dāng)對均衡的偏離大于門檻值時,傾向于向均衡狀態(tài)調(diào)整。二、模型方法Hansen和Seo在門檻協(xié)整基礎(chǔ)上,提出了一種以誤差修正項為門檻變量的兩區(qū)制門檻誤差修正模型,發(fā)展了LM檢驗方法并把它用于檢驗門檻效應(yīng)的存在性,并給
中南財經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報 2010年2期2010-08-27