城市房价、理性消费与财富效应:理论与实证

在Calcagno等(2009)[1]与Skinner(1996)[2]的理论框架下引入一个包括房屋消费的简单生命周期消费模型,结合LC-PIH模型与研究需要构建计量模型,利用国家统计局城调总队、中国社会科学院经济研究所对我国城镇居民2002年生活状况调查的微观数据,实证分析我国居民家庭金融资产财富效应、房地产财富效应及不同居民个体特征对房地产财富效应的影响。在进行居民家庭金融资产财富效应与房地产财富效应实证研究时发现,与国外学者利用微观数据对西方发达国家的研究相比,我国存在弱金融资产财富效应。在不同居民个体特征对房地产财富效应的影响分析中发现,居民许多个体特征对房地产财富效应有显著影响。     

具有杠杆效应SV模型的贝叶斯分析及其应用

对具有杠杆效应的SV模型进行了的贝叶斯分析，使用基于Gibbs取样的BUGS软件对模型的参数进行了估计。用上海和深圳股市的指数收益时间序列对杠杆效应SV模型进行检验，指出沪、深两个股票市场存在显著的杠杆效应。     

利用时间序列与截面结合数据估计并检验个体差异

本文利用我国城镇家庭横截面与时间序列结合资料建立了食品消费函数。结果表明地区因素是很重要的食品消费因子。对我国南方与北方家庭进行比较说明,在食品消费方面存在明显差异,因此,部分南方高收入省区的恩格尔系数比北方低收入省区要高。本文仅用五年数据,引入２５个变量,从而消除了时间序列资料不足对经济计量模型应用的局限.     

货币市场与商品市场共同均衡下的货币需求建模与预测

在货币市场与商品市场共同均衡下研究货币需求建模与货币需求预测问题．首先利用1980－1996年的季度数据给出了Johansen检验的经验结果，得到两个协整向量，分别对应货币市场和商品市场相关经济变量之间的长期稳定关系；然后建立了误差矫正模型，并比较了单方程估计和我们的两个市场共同均衡下的联立方程估计的预测能力．     

房地产信贷在房地产开发投资中的乘数效应

银行信贷作为房地产开发投资的重要资金来源,可能通过内生增长的形式表现出乘数效应, 使得开发投资总量快速增长.通过建立状态空间模型对房地产开发投资中银行信贷资金的乘数效应进行了实证检验,结果表明房地产信贷的乘数效应确实存在;并利用历史数据对乘数大小进行了估计, 测算了乘数效应的收敛时间.基于模型结果对我国银行信贷调控政策的有效性进行了检验和分析,结果表明我国的紧缩性信贷调控政策对房地产开发投资有显著影响,而刺激性信贷调控政策对房地产开发投资的影响并不显著.     

基于动态效应的序贯分支验证仿真实验及应用

针对序贯分支仿真筛选实验中静态效应验证方法(V-SE)实验效率低且在仿真因子较多时实验效力难以保证的两方面不足,提出了基于动态效应(V-DE)和基于不重要因子(V-UF)的两种验证方法,V-DE在元模型估计中采用饱和设计并在配对检验中使用动态效应检验统计量,VUF仅对不重要因子的两组极端水平进行实验而不需估计元模型.蒙特卡罗仿真的三种方法对比实验以及基于实际背景仿真案例的应用表明,V-DE和V-UF在获得理想实验效力的同时极大提高了仿真实验的效率,大大降低了仿真工作者的实验成本,具有良好的实际应用价值.     

基于非线性倍差法的个体处理效应估计与应用

本文考虑了在带有协变量的非线性倍差法模型框架以及新的识别条件下,个体处理效应的估计问题.为了正确识别个体处理效应,假设在没有政策干预的情况下,控制组和处理组潜在结果变量的条件分布函数在两期内具有相同的变化,并且个体在接受处理或不接受处理的情况下,所对应的潜在结果变量的条件秩不变.基于所提出的模型和假设,发展了一种个体处理效应的估计方法.数值模拟结果表明所提出的估计量具有良好的有限样本性质.最后,所提出的模型和方法被应用于分析美国最低工资法案的实施对各县失业率的影响.     

长记忆随机波动模型的估计与波动率预测——基于中国股市高频数据的研究

为了有效捕捉中国股市波动率的长记忆性，提高远期波动率的预测精度，本文基于中国股市高频数据建立了长记忆随机波动模型，检验高频数据中时变的“日历效应”成分的频率，有效地对“日历效应”进行滤波。使用频域内拟极大似然方法估计LMSV模型参数，为了提高计算效率应用混沌优化算法进行最优搜索。对比了高频数据直接建模和已实现波动率方法建模的预测结果发现，通过高频数据估计的LMSV模型可以很好保留高频数据中所包含的信息量，克服信息丢失问题，预测结果要优于已实现波动率方法建模预测的结果。     

中国原油期货与国际原油期货的价格波动溢出效应及其持续性——基于BEKK-MGARCH模型的研究

针对中国原油期货与国际原油期货间的价格波动溢出效应及其持续性进行了研究。鉴于BEKK模型在刻画多市场间波动溢出效应及其方向性方面具有显著优势,本文首先构建了关于WTI、Brent和INE的三元BEKK-MGARCH模型;以十组交割期限不同的合约数据为样本,实证探讨了三者间的波动溢出效应及其方向性;结合BEKK系数矩阵估计方法及IGARCH、Wald检验,建立了三种原油期货之间的波动溢出持续性检验方法,并对其检验结果进行了比较分析。研究发现:INE与WTI、Brent之间存在显著且持续的双向波动溢出效应,且以GARCH波动溢出效应为主;相较Brent而言,WTI对INE的ARCH波动溢出效应更为显著,而Brent对INE则表现出较显著的GARCH波动溢出效应;INE对WTI(或Brent)的波动溢出效应总体上更为显著,且波动溢出效应持续时间较长,呈减弱趋势。     

时变固定效应动态短面板模型的变量选择估计及应用

虽然常见的微观面板数据时间维度较短,但仍具有一定的时间跨度,个体固定效应依旧可能存在时变性,导致基于个体固定效应的面板数据模型推断不可信.因此,考虑时变个体固定效应能够降低模型设定偏误.采用修改的Mundlak-Chamberlain投影方法,不仅能控制不可观测的时变个体固定效应,还能识别时不变的个体解释变量的影响效应,如工资的性别歧视.另一方面,解释变量的影响效应同样会因政策等外部宏观环境因素的变动存在时变性.投影和时变效应的引入都会极大增加模型中待估参数的个数,降低模型估计的精度.为此,重要变量的筛选及其时变性的识别尤为关键.通过引入投影方程参数的约束条件,采用惩罚条件拟似然和ECM算法,能同时实现变量的选择和估计.模拟结果显示新方法表现良好.最后,基于该模型和方法识别了不同的高管激励方式(分薪酬激励和股权激励)如何影响企业配置金融资产的动机.     

融合先验加速退化与外场退化信息的可靠性评估方法

针对性能退化过程服从Wiener过程的产品,运用贝叶斯统计推断法,提出了一种融合同类产品加速退化试验(accelerated degradation test, ADT)信息与个体外场退化信息的可靠性评估方法。考虑到内、外场应力环境之间的差异,提出了基于修正系数的Wiener过程双参数修正模型;分别建立了步进ADT数据模型与外场退化数据模型,得到各应力下分布参数估计值;利用加速因子,将各加速应力下分布参数估计值折算到正常工作应力下,构成未知参数先验分布的数据样本;采用CvM检验法,确定未知参数最优先验分布类型及其超参数估计值;构建了外场退化数据下未知参数的后验分布函数,采用马尔可夫蒙特卡罗方法,得到参数的后验分布均值。通过实例分析验证了所提方法的正确性和实用性,结果表明,本方法可有效处理先验ADT信息与外场退化信息之间的融合评估问题。     

我国棉花生产补贴省际分配规模研究

应用数据包络技术对我国1978-2007年八个棉花主产区的效率进行了估计. 应用多目标规划的方法给出了我国2007年5亿元棉花补贴在偏重效率、偏重公平和效率公平兼顾三种情形下的分配额度. 并在考虑了棉花产量不依赖进口, 国家粮食安全稳定, 农民获得合理收益, 地区补贴均衡性等因素下推广了该模型, 运用改进贪婪算法求解出各省补贴额. 得出如下结论和建议: 我国棉花生产补贴实际分配中比较注重公平, 而缺乏效率, 应重点加大对新疆等种植结构较为单一的棉花主产区的补贴力度, 加大对长江流域的棉花补贴以显著扩大棉花种植面积.     

我国农村贫困分解及组群研究

近20年快速的经济增长对我国减贫作用显著,但由于农村与城镇在居民收入、分配政策上的差异,农村贫困改善的速度低于城镇,更加突出其在我国减贫工作中的重要性. 本文并非拘泥于现有地域特征划分依据,而是利用SST贫困综合测度指标的分解维度,创新性地提出按照贫困特征指标进行组别的划分,从而使我国农村贫困组群划分更科学合理. 继而,本文采用CHNS数据库中我国农村9省的调研数据,对其进行组群分类研究;并通过FGT指数及其差异分解结果验证了分组结论的有效性. 最后,结合分组及指数分解结果总结归纳出我国农村贫困的组群特征及差异原因,为针对不同组群提出更有针对性的减贫措施提供参考.     

研发存量、知识溢出效应和产出空间依赖性对我国高新技术产业产出的影响

首先基于新增长理论构建了高新技术产业研发积累与产出增长的理论模型,然后根据新经济地理学中的中心-外围理论分区域构建了空间面板计量经济模型,估计结果表明,各地区高新技术产业中研发投入的高回报特征得到了充分体现,并且,各地区高新技术产业中心省份向外围的知识溢出效应对产出增长具有差异化影响. 总体而言,高新技术产业各地区内产出的空间依赖性具有正向促进作用. 高新技术产业中的实物资本和劳动对产出增长的贡献显著. 政府应引导中心省份加大研发投入并将产出和研发活动向外围转移,增强产出的带动效应和研发的溢出效应.     

基于改进IOWA组合模型的舰船装备维修费预测

针对诱导有序加权平均（induced ordered weighted averaging,IOWA）组合模型中,单项预测方法精度相同时诱导值可能存在多种不同排列顺序的问题,提出综合考虑预测方法的历史性能确定其唯一排序;针对实践中单项预测方法较多时,IOWA组合模型构建过程十分复杂的问题,通过构建适合于Matlab软件计算的最优化模型矩阵形式,降低计算复杂性;结合舰船装备维修费预测中样本小、预测方法多的特征,采用各单项预测方法的历史平均拟合精度来估计其预测期诱导值的排序,并以此计算组合预测值。最后实例说明了该方法的有效性。     

资本投入对省际间相互溢出效应的影响

要素流动产生溢出效应，区域经济协同发展离不开省际间相互溢出效应的持续作用。通过构建GVAR模型，利用全国29省（市）的面板数据，在充分考虑各地区相互影响的异质性基础上，实证了上海、武汉和重庆各区域的经济增长空间外溢效应，以及3个中心城市间的相互溢出效应。研究表明：东部省际间经济增长的联动性较强，中部次之，西部较弱；而中心城市间的经济关联程度不高。进一步对溢出效应的变量回归分析，发现本地区的资本投入与外商直接投资(FDI)与溢出效应呈正相关，而外地区的资本投入与外商直接投资（FDI）对溢出效应呈负相关；实证结果有助于规划不同区域的经济发展模式，正确认识相互间的发展关系，推动创新发展。     

中国技术进步偏向性的省际扩散效应:1996-2015

本文通过构建理论模型,在发达经济体的要素增强型技术向欠发达经济体进行扩散的假设下,发现技术进步偏向性也会呈现出从发达经济体向欠发达经济体扩散的现象.文章利用中国30个省区的相关数据,测算了不同地区的技术进步方向指数,并进一步利用该指数考察各省区技术进步偏向性与北京,上海,广东这三个经济发达省区技术进步方向的关系.研究发现,北京,上海的技术进步方向对其他各省区的技术进步偏向性存在显著的同向影响关系,而广东的影响并不显著.进一步的研究还发现,中国存在着资本增强型技术和劳动增强型技术从北京,上海向其他各省区的扩散效应,这也从实证上验证了理论模型中的假设,一定程度地揭示了技术进步方向存在扩散效应的机制.     

考虑环境影响的三阶段组合效率测度模型的改进及在研发效率测度中的应用

在比较现有考虑环境因素或/与统计噪音的三阶段组合效率测度模型的基础上，通过引入满足平移不变性的幅度调整测度（RAM）模型与Tobit回归相组合，构建了一个灵活的、无需强制性正向调整环境因素差异性影响的三阶段组合效率测度改进模型--RAM-Tobit-RAM.相对现有模型，改进的组合模型充分利用了RAM模型非径向与非定向测度特点，同时从投入与产出两个方向全面考虑径向与非径向松弛；更为重要的是，充分借助RAM模型平移不变性的优点克服了现有组合模型需借助最值强制性正向转化调整后的投入或/和产出以处理非正值的不足，降低效率估计的偏误.实证研究部分借助这一组合分析程序比较分析了中国省域研发效率.     

Credit Scoring Based on the Set-Valued Identification Method

Credit scoring is one of the key problems in financial risk managements. This paper studies the credit scoring problem based on the set-valued identification method, which is used to explain the relation between the individual attribute vectors and classification for the credit worthy and credit worthless lenders. In particular, system parameters are estimated by the set-valued identification algorithm based on a given recognition criteria. In order to illustrate the efficiency of the proposed method, practical experiments are conducted for credit card applicants of Australia and credit card holders from Taiwan, respectively. The empirical results show that the set-valued model has a higher prediction accuracy on both small and large numbers of data set compared with logistic regression model. Furthermore, parameters estimated by the set-valued identification method are more stable,which provide a meaningful and logical explanation for extracting factors that influence the borrowers' credit scorings.