物流成本对产出和价格水平的影响——基于FAVAR模型

我国物流成本较发达国家一直偏高,2010年以来油价高企推动物流成本上升,物流成本对价格水平的影响受到广泛关注,但鲜有关于物流成本对价格水平的定量研究. 本文通过构建因子增广向量自回归（FAVAR）模型深入研究了我国物流成本对工业产品产量和价格水平的影响与传导机制,结果表明：1）物流成本对主要工业产品产量和社会物流总额存在长期负向影响. 2）物流成本对价格水平存在正向影响,并且CPI对物流成本冲击的反应比PPI更加灵敏,反应幅度也更大. 3）物流成本对CPI和PPI的冲击主要通过食品价格传导. 总之,物流成本是通货膨胀的重要“推动力”之一,降低物流成本对于扩大产出和稳定物价水平具有重要意义.     

汇率时间序列非线性特征分析及实证研究

为了更好地描述汇率行为特征,改善对其的短期预测能力,本文分析汇率时间序列的非线性依赖性.通过正态性检验和BDS统计检验,实证研究6种货币兑美元日汇率序列的非线性依赖性;在确定存在非线性依赖的基础上,对子样本序列及标准化序列进行BDS检验,试图确定非线性依赖的来源.结果表明,除欧元外其余5种货币兑美元的汇率序列均存在非线性依赖特征,其形式可能是混沌.     

石油价格冲击对我国实际汇率波动的影响程度

在Blanchard和Quah(1989)的提出的框架下,建立一个四变量的结构向量自回归模型SVAR(Structural Vector Autoregression Models),讨论了石油价格上涨冲击对实际汇率波动的影响程度,以及需求、供给、货币这些宏观因素对汇率波动的影响。实证结果表明,石油价格冲击是导致实际有效汇率发生变化的原因之一,石油价格冲击长期会引起实际汇率的一定程度升值,但远不及需求和供给的影响程度大。因此,在油价持续高企的情形下人民币实际汇率水平上升某种程度上有助于减缓当前人民币的升值压力,但摆脱国内需求不足,才是缓解人民币升值压力的主要办法。     

基于改进GARCH-M模型的汇率波动特征

在分析汇率数据的基础上,本文理论构建了改进的GARCH(1,2)-M模型,实证检验汇改前、后实际汇率波动的特征。结果表明:我国汇率形成体制具有较强的内在稳定器功能;实际汇率波动主要受汇率风险与上期汇率波动的影响,比例值约为44∶53;2005年7月汇改后,实际汇率波动的稳定性略有提高,但结构性变化不明显;汇率波动具有1期路径依赖性与时滞连带性;汇率风险具有1.8倍的乘数效应,且对汇率波动具有1.5倍累积效应;新息冲击、利率变动对实际汇率波动的影响较弱,皆有2期时滞性。模型启示:稳定汇率、稳定经济基本面与预防和管理新息冲击是新一轮汇改要考虑的三项重点,这有利于在可控、主动与渐近的原则下稳定人民币汇率。     

我国影子银行的风险传导渠道及监管对策研究

近年来影子银行的快速发展有利于促进经济社会的发展,但同时也对金融市场的稳定性带来了不同程度的风险.深入研究影子银行的风险传导机制,提出适当的监管对策,适时化解风险,具有重要的现实意义.基于有向无环图(directed acyclic graph,DAG)的结构向量自回归模型(structural vector autoregression,SVAR)及脉冲响应,本文对影子银行与商业银行、货币供给、证券/债券市场、房地产、宏观经济之间的风险动态传导进行了合理测度,从货币政策、资产价格和实体经济三种传递渠道,深入探讨了影子银行的风险传递.研究结果表明,无论短期还是长期行为,影子银行的风险主要受到货币政策渠道的影响,它可在一定程度上放大货币政策的传导效应,且当商业银行受到一定的风险冲击时,影子银行遭受风险的概率也相应增加.从短期行为分析,影子银行的风险会通过汇率向实体经济进行传递,而在长期方面,影子银行的风险则会通过资产价格渠道传染到债券市场.     

外汇资产的时变相关性分析

采用时变条件t-copula模型对我国人民币汇率制度改革前后美元、欧元和日元兑人民币汇率之间的相关性进行了研究.时变t-copula模型的难点在于如何设定时变相依参数的演化方程,现有文献设定的演化方程存在滞后阶数任意选择的问题,为了克服该缺点,文中建立了用于描述时变相依参数的新的演化方程.结果显示美元与欧元兑人民币汇率、美元与日元兑人民币汇率之间的相关性由汇改前的弱相关变为汇改后较大程度的负相关,而欧元与日元兑人民币汇率之间的相关性在汇改前后变化并不明显.这表明人民币汇率制度的改革使得美元与欧元兑人民币汇率、美元与日元兑人民币汇率之间扭曲的相关性得到了较大程度的矫正,然而人民币汇率制度改革对欧元与日元兑人民币汇率之间相关性的影响却较小.该结果可为一篮子货币各货币权重的确定和外汇组合风险的管理提供参考.     

基于SVAR模型的国际油价冲击与中国的宏观经济

运用结构向量自回归(SVAR)模型,研究了国际油价冲击与中国宏观经济之间的关系。研究发现:相对于VAR模型,SVAR模型具有无可比拟的优越性,能更准确地刻画国际油价对中国宏观经济的冲击作用,而且估计结果在不同的模型设定下很稳健。中国的宏观经济在国际油价冲击面前并不是那么脆弱,中国强劲的GDP、消费和出口增长趋势以及滞后应对的政策都在很大程度上削弱了油价冲击对中国宏观经济的不利影响,但油价冲击发生一年后,其对总量经济的负面影响还是会显现出来。     

基于小世界网络的供应链中断风险传导路径研究

突发事件严重影响企业生产、社会稳定和经济繁荣,而供应链中断是各类突发事件的直接结果,对供应链节点企业和供应链整体均带来多重负面影响.文章针对供应链中断风险传导路径的复杂性特点,引入小世界网络,定性判断了小世界网络方法的适用性,然后就供应链中断风险传导路径对供应链中断风险传导速度、供应链中断风险传导广度和供应链中断风险传导稳定性三方面的影响进行了研究和数值模拟分析,验证了供应链中断风险传导路径的小世界特性.研究发现,较短的中断风险传导路径和较大的集聚系数均能有效提升供应链网络的中断风险传导速度,核心节点企业的稳定性对供应链中断风险传导过程中供应链网络整体的稳定性起到至关重要的作用.此研究有利于供应链节点企业和供应链整体应对中断风险并提升运作效率.     

东盟五国汇率序列的非线性检验

使用来自物理学领域的一种新方法检验了亚洲东盟五国美元日汇率数据的非线性性,并结合替代数据分析检验了统计结果的有效性.同时利用该方法检验了日元以及英镑的美元日汇率数据,与文献中现有的研究结果进行了比较.最后将检验结果与产生于著名的Lorenz模型数据的情形进行了比较.上述结果都表明该方法有效地检验出了亚洲东盟五国美元日汇率数据的非线性存在性.     

汇率预测的“米斯和罗格夫之谜”破解——来自非参数方法的回答

汇率预测非常困难,其波动具有时变性、随机性和模糊性等统计特征.现存文献中各种方法和模型的预测效果受很多因素影响,其预测力都不及随机游走模型,这就是汇率预测领域所谓的"米斯和罗格夫之谜(The Meese and Rogoff puzzle)".本文使用非参数方法研究汇率波动及其预测模型,发现较之任何参数方法、半参数方法都具有更大的灵活性.为了克服"维数魔咒",本文提出非参数可加模型来研究汇率预测问题.与现有模型相比,在同样的观察样本期内,非参数可加汇率预测模型有更好的样本外预测能力,这有力地证明了"米斯和罗格夫之谜"并非难以破解.此外,我们将非参数可加汇率模型应用于人民币对美元的汇率预测,其结果仍然揭示了该模型很好的拟合度和预测能力.本文为汇率预测这一研究领域提供了新的研究思路和方法.     

人民币汇率对物价的不完全传导

自中国加入世贸组织以来,特别是2005年实行有管理的浮动汇率制度以来,经济开放度迅速增加,汇率对国内物价的影响也逐渐增强,汇率变动日益成为决定我国通货膨胀或通货紧缩的重要因素,因此,研究汇率变动对国内价格变动的传导率有重要意义.运用结构VAR构建理论模型,结合2000至2013年的季度数据进行计量分析,研究发现:汇率变动对进口价格指数、生产者价格指数、消费者价格指数的传导率分别为0.41、0.32、0.11,这意味着人民币升值能够在一定程度上遏制通货膨胀;汇率变动对不同类别的消费者价格指数的传导率显著不同,人民币汇率变动对食品、衣着、居住价格指数的传导率较高,分别为0.15、0.24、0.15;对家庭设备、交通通讯、娱乐文化、医疗健康价格指数的传导率较低,分别为0.03、0.05、0.08、0.10;实体经济和货币政策对国内物价变动的影响要高于汇率变动的影响.     

碳排放权交易价格影响因素实证研究——以欧盟排放交易体系(EUETS)为例

碳排放权交易是目前的研究热点之一。本文以碳排放权交易价格影响因素为研究对象,从供给、需求和市场影响三个方面进行了理论分析,并以欧盟排放交易体系为样本开展了实证研究。研究发现,受政策和制度影响的配额供给是交易价格最重要影响因素,但是随着政策与交易制度的完善,影响程度逐渐变小。原油、天然气和煤炭等能源价格也是EUA价格的主要影响因素,其中煤炭价格是最大的影响因素。风速、温度和降水等天气因素对EUA价格的影响不明显。     

The Influencing Factors of sCER Price Dynamics Under the Clean Development Mechanism: Theory and Econometric Analysis

In order to explore the factors and their complex mechanism affecting the price dynamics under the clean development mechanism(CDM), this article employs the secondary Certified Emission Reduction(sCER) carbon price as the study object, and analyzes its influencing factors from aspects of the international carbon-reduction policies, macroeconomic fluctuations, energy and similar carbon products prices. The innovation of this paper lies in: Introducing necessary factor(the developing countries pricing power) and the application of several international representative indicators to underline the "world" nature of CDM; utilizing different econometric models to obtain noteworthy and more robust results. The authors test the theoretical findings with multiple stationary time series from the launch of CDM to present(2008–2016). The results reveal that s CER price fluctuation shows the characteristic of asymmetry and substantial persistence. There is a strong statistically significant relationship between macroeconomic conditions, coal and oil prices, with the price of s CER. The authors discover that the pricing power of developing countries indeed has a clear but small impact on the s CER price changes, whereas the price elasticity of supply under CDM is so weak. The interaction between EU emission allowances(EUAs) and s CER presents a shift from dependency to substitution.     

多维自回归模型在天然气价格预测中的应用

从天然气价格预测的实际操作角度出发, 简要介绍了目前天然气国际贸易中确定天然气价格的基本思想,即把相关油品价格作为天然气定价的基础．从而引入了时间序列中的多维自回归模型的分析方法,较好的把天然气价格预测的数学模型和国际贸易中的天然气定价思想联系起来, 使天然气价格预测方法更趋合理．     

Study on the Transmission-Mechanism of International Factors Influencing Chinese Price Level

After the reform and opening, the economic relationship between China and the world is strengthened heavily. Theoretically, international factors have impact on the domestic general price level through a set of channels. This paper employed a sample including monthly data of five representative indicators, to explore the influence of international factors on Chinese price level. The empirical results showed that there is an obvious lag for Chinese CPI reacting to international shocks, while the PPI reacts immediately. The impact of international factors on Chinese CPI and PPI usually lasts 12 months at least and they always exhibit a different transmission mechanism for international shocks.Besides, a further study revealed that some structure-breakpoints in the influence mechanism of international factors exist, and great changes of the impact direction and significance for different factors have taken place in the subsample periods.     

油价系统的随机模拟

石油价格的波动已经对相关产业及国家经济产生了重要的影响,未来油价趋势的准确预测是国家及相关产业经济的重要参考因素,在综合分析已有的油价预测方法的基础上,笔者提出了一种新的研究思路,首次把石油价格及其影响因素作为一个随机系统来展开研究.基于系统、信息、控制的观点,在分析油价系统结构的基础上,从随机的角度研究了油价及其影响因素的变化规律;设计了一个随机模拟器,对未来油价的概率分布函数及统计特征进行随机模拟.     

The Dynamic Impact of Structural Oil Price Shocks on the Macroeconomy

In this paper, we apply the structural vector autoregression(SVAR) model to decompose the international oil price shock into oil supply shocks, aggregate demand shocks and oil-specific demand shocks, and then use the DCC-GARCH model to analyse the dynamic correlations between these three kinds of oil price shocks and the macroeconomic variables of several oil importing and exporting countries. To quantify the intensity of the effect of oil shocks on these variables, we propose a measure,conditional expectation(Co E), to capture the percent change of the economic variable under oil price shocks relative to the median state. The time-varying copula model is employed to estimate the proposed measure through time. The empirical results show that, for instance, the impacts of oil price shocks on macroeconomic variables are different in different periods, showing the time-varying characteristics. Additionally, the impacts of oil price shocks on macroeconomic variables show great differences and some similarities among different countries. Finally, we give some policy suggestions for these countries, in particular for China's special results.     

CRUDE OIL PRICE FORECASTING WITH TEI@I METHODOLOGY

The difficulty in crude oil price forecasting, due to inherent complexity, has attracted much attention of academic researchers and business practitioners. Various methods have been tried to solve the problem of forecasting crude oil prices. However, all of the existing models of prediction can not meet practical needs. Very recently, Wang and Yu proposed a new methodology for handling complex systems-TEI@I methodology by means of a systematic integration of text mining, econometrics and intelligent techniques.Within the framework of TEI@I methodology, econometrical models are used to model the linear components of crude oil price time series (i.e., main trends) while nonlinear components of crude oil price time series (i.e., error terms) are modelled by using artificial neural network (ANN) models. In addition, the impact of irregular and infrequent future events on crude oil price is explored using web-based text mining (WTM) and rule-based expert systems (RES) techniques. Thus, a fully novel nonlinear integrated forecasting approach with error correction and judgmental adjustment is formulated to improve prediction performance within the framework of the TEI@I methodology. The proposed methodology and the novel forecasting approach are illustrated via an example.     

我国高新技术产品价格贸易条件变化趋势的实证研究

贸易条件反映了一国在国际贸易中的交换比例,表示各国在国际专业化分工体系下对世界总产出的分割比例,常用的贸易条件中价格贸易条件最常见。对我国高新技术产业的价格贸易条件实证分析发现,我国高新技术产品的价格贸易条件在1998～2007年经历了由上升转为下降再又上升的变化过程,在2002～2004年显著恶化,2005～2007年则反转改善。最后,据此提出相关政策建议。