具有高阶单整分量的协整系统

在计量经济学领域，协整的概念被广泛地应用于非平稳时间序列的分析．关于具有高阶单整分量的非平稳时间序列分析问题，本文提出了广义协整的概念，并对广义协整条件下的表现定理进行了讨论．     

协整模型中门限协整的一种辨识方法

考虑非线性、非平稳时间序列中门限协整模型的辨识问题，给出协整模型属于线性协整还是门限协整的一种判断方法。给出门限协整回归模型的定义，构造了辨识线性协整和门限协整的SupW统计量，并得到了SupW统计量的极限分布。给出逼近极限分布的Bootstrap方法，计算渐近p-值确定协整模型是线性协整还是门限协整。模拟计算和实例计算证明了该辨识方法的有效性，具有重要的应用价值。     

非线性协整关系及其检验方法研究

文献「４」所提出的协整概念描述了向量时间序列中的长期线性均衡关系,从而可以称为“线性协整”。然而,经济系统中的许多时间序列是长记忆的,这些序列本身以及序一是往往存在非线性关系,所以对这些序列进行线性协整分析是不太合适的。     

基于PSO优化LS-SVM的小样本非线性协整检验与建模研究

针对小样本非线性时间序列，根据非线性协整的定义，利用基于粒子群优化最小二乘支持向量机的方法，对小样本非线性协整关系检验与非线性误差修正模型建模进行研究，设计了方法的 逻辑流程. 对舰船维修费指数与物价指数进行实证研究，在协整关系类型判断的基础上，实现了小样本非线性协整关系的检验，建立了预测舰船维修费指数的非线性误差修正模型，并与线 性向量自回归模型进行分析比较. 研究表明：基于粒子群优化最小二乘支持向量机的小样本非线性协整检验与建模方法，刻画了小样本系统的非线性协整关系，所建立的非线性误差修正模 型具有较好的预测效果，能够有效地预测小样本非线性系统.     

基于协整理论的协同持续研究

首先介绍了持续性与协同持续概念,对于文献中已给出的两个协同持续定义,证明了它们之间存在内在联系,进一步建立了协整与协同持续的关系,给出了向量GARCH过程具有协同持续的条件,在矩意义下将协整与协同持续统一起来,并给出了估计和检验方法.初步将时间序列一阶矩的理论和方法在二阶矩中得以应用,有助于研究经济领域中的波动过程的协同持续性问题.     

我国普通高校校舍建设规模的实证研究

基于结构向量修正误差模型(SVECM)的理论基础,首次建立了我国普通高校校舍建设面积与在校师生人数的结构协整关系模型,找到了我国普通高校校舍建设面积与在校师生人数的协整关系。研究结果表明,1997～2009年我国普通高校在校生人数扩招速度明显高于校舍建设速度和教职工人数增长速度,在校生人数增长速度是校舍建设速度的2倍,是教职工人数增长速度的5倍。基于此结果,引入高校贷款因素,建立了高校校舍面积增速评价模型,得到了不同类型的高校的最佳校舍建设面积增速,为我国高校校舍建设提供了理论依据。     

向量分整序列的非线性协整研究

研究了向量分整序列的非线性协整问题。文中就分整序列的非线性协整关系进行了讨论,给出了多维向量分整序列非线性协整关系的若干成果。     

舰船维修工时费率与物价指数的阈值协整关系实证研究

基于不同时期舰船维修工时费率与物价指数的波动特征,提出采用非线性阈值协整理论,建立了工时费率与物价指数的阈值向量误差修正模型,并分析模型估计、检验方法。鉴于研究对象的小样本性质,设计了基于参数化残差的Bootstrap仿真实验,实现模型的检验及估计。根据模型结果,对不同机制下工时费率与物价指数因果关系进行检验,并与线性协整假设下的检验结果进行比较。实证结果表明：工时费率与物价指数属于两机制非线性阈值协整系统,当对均衡态的偏离超过阈值时,系统向均衡态调整,并且工时费率的调整速度大于物价指数调整的速度;否则,系统不进行调整。在不同机制下,工时费率与物价指数存在不同的单向因果关系。     

事件影响下的时间序列多尺度集成预测

针对时间序列的非线性、非平稳和多尺度特征,考虑到事件对序列结构产生的影响,提出事件影响下的时间序列多尺度集成预测策略。首先,基于经验模态分解将原始序列分解成若干分量,从多个尺度展现序列的基本构成;随后,基于迭代累积平方和实现分量序列的变点检验,从多个尺度判别和获取事件对序列产生的结构性影响;然后,基于干预分析构建事件对不同分量序列的影响模型,据此剔除事件影响,获取净化序列;最后,运用基于粒子群优化的支持向量回归,建立单一尺度的序列预测模型,进而实现事件影响下的时间序列多尺度集成预测。实证分析表明:该策略能够精细辨识事件对序列的多尺度影响,有效建立序列总体及分量的预测模型,与传统方法相比,具有更强的事件辨识能力、自适应建模能力和更高的预测精度。     

我国交通货物运输量的时间序列分析

研究我国交通货物运输量与国内生产总值之间的协整关系,建立了货运量、货物周转量、国内生产总值(GDP)的ARIMA模型,对三者之间的Granger因果关系进行了研究,并建立了向量自回归模型.结果显示,交通货物运输量与国民生产总值之间没有协整关系,货物周转量是货运量、国内生产总值的Granger原因,但货运量、国内生产总值不是货物周转量的Granger原因.     

新型小波支持向量机在波动率预测中的实证研究

运用支持向量机进行广义自回归条件异方差(GARCH)模型预测所面临的一个主要问题就是普通核函数难以准确捕捉股指波动率的聚集特征.然而小波函数却具备以任意时间粒度在任意位置刻画任一时间序列的能力.因此,本文基于小波分析与核函数理论,构造了一个满足mercer条件的多尺度小波核来解决这一问题.通过真实股指数据分析,小波支持向量机在波动率预测中的有效性获得了证实.     

含趋势项时间序列持久性变点监测

针对核加权方差比率统计量不是监测从非平稳向平稳变化持久性变点一致方法的问题,通过引进一个窗宽参数,提出了一种滑动核加权方差比率统计量来监测含趋势项时间序列从非平稳向平稳变化的持久性.在非平稳原假设下给出了监测统计量的极限分布和经验临界值表,在备择假设下证明了新方法的一致性.模拟结果表明新方法具有比原方法更高的势和更短的平均运行长度,最后通过分析人民币与美元汇率数据进一步说明了该方法的有效性.     

基于证券价格时间序列的协整优化指数跟踪方法研究

通过考虑不允许卖空约束和目标指数进行调整的现实情况,研究了基于证券价格时间序列的协整优化指数跟踪方法对目标指数进行直接跟踪的效果以及用简单平均法引入的非样本信息在指数跟踪中的作用.实证结果表明,相比于最小化跟踪误差优化指数跟踪方法,协整优化指数跟踪方法是一种非常好的指数跟踪方法,更多的信息可以进一步改进指数跟踪效果.     

管理浮动汇率制度下货币政策目标模型及应用

应用经济理论和多目标决策分析方法 ,探讨货币政策目标之间的关系 ,首次建立管理浮动汇制下的货币政策多目标模型 .在此基础上 ,应用多种计量经济学方法 (协整、方差分解和脉冲响应分析 ) ,实证研究中国自实现管理浮动汇率制度以来货币政策目标之间的关系 ,并得出具有重要意义的结论 .     

广义支持向量机优化问题的极大熵方法

依据最优化理论中的KKT互补条件建立了广义支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的光滑化近似解法极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.该方法特别易于计算机实现,理论分析和数值实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性.     

混沌时间序列的混合预测方法

提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和广义自回归条件异方差模型(GARCH)的混沌时间序列的混合预测方法.首先利用小波变换将混沌时间序列分解和重构成概貌时间序列和细节时间序列; 然后利用PSO-LSSVM模型预测概貌时间序列的未来值,采用GARCH模型预测细节时间序列的未来值;最后将概貌时间序列和细节时间序列的未来值求和作为最终的预测结果.采用该方法对Mackey-Glass和变参数Logistic混沌时间序列进行预测. 结果表明该方法能精确地预测混沌时间序列,验证了文中所提方法的有效性.     

股指期货仿真交易与现货相互引导关系

以沪深300股指期货仿真交易数据及沪深300指数为研究样本,在结合定性分析的同时,运用E-G协整检验、G ranger因果分析法对两个市场之间的长期均衡关系进行了研究,并通过使用向量自回归(VAR)模型、向量误差修正(VEC)模型、脉冲响应分析和方差分解等方法,进一步对变量间的相互引导关系进行了分析。结果表明仿真交易合约与HS300指数之间互为因果引导关系,且期货市场调整到均衡状态的速度要远快于现货市场。同时研究也发现,股指期货虽然在一定程度上对现货市场产生了一定的影响,在定价中也发挥了一定的作用,但是在价格发现方面总体来说受到现货市场的影响还是占相对主导地位,即我国仿真交易中的股指期货还没有达到成熟期货市场的价格发现水平。     

Cointegration and Causality Relationship Between Stock Market,Money Market and Foreign Exchange Market in Pakistan

This paper examines the relationship between stock market(KSE-100), money market(M2 and 180 days T-bill rate), and foreign exchange market(ER: PKR/USD) in Pakistan by using monthly data covering the period from 2000:M1 to 2015:M12. The study investigates long-run equilibrium relationship between these three financial markets by employing Johansen and Juselius[1]cointegration tests. Long-run and short-run causality relationship between stock market and other macroeconomic variables is also established by employing vector error correction model(VECM) and pairwise granger causality tests. The results of multivariate cointegration test(trace test) indicate a one cointegrating vector, and the significant normalized cointegrating coefficients are evident of long run equilibrium relationship between all the selected variables. Negative and significant ECT(-1) for all variables during full sample period witness the presence of long-run causality connection among variables, while during the military regime and democratic regime, significant difference of long-run causal connections are identified across the regimes. Moreover, the results of granger causality test also indicate that there are significant variations in the causality relationship among variables across the regimes. Therefore, it is essential for forecasting, planning and policy making to consider the importance of political governance system while analyzing the historical cointegration among financial market and make the necessary adjustments accordingly.     

经济转型时期我国城镇居民消费与收入的长期均衡关系

由于确定性时间趋势项代表了经济发展等的因素对消费的影响,故本文首次基于带有非参数时间趋势项的半参数模型对我国1978～2005年的消费收入进行了协整检验,实证结果表明：转轨时期我国城镇居民人均收入与消费之间存在着长期均衡关系;收入是消费的一个重要决定因素;同时趋势项的影响也并不是如很多文章描述的那样具有直线形式.     

基于改进型经验模分解的陀螺漂移趋势提取

非线性,非平稳的时间序列经过经验模分解,可以得到一组内模函数和一个基本的趋势项。本文针对陀螺弱非线性、非平稳漂移时间序列的趋势项提取这一问题,引入了改进的经验模分解方法。该方法通过二拍自适应滤波对原经验模分解中局部均值的估计方法进行了改进,并利用自适应边界估值来抑制其边缘效应。给出了应用该方法的具体步骤,并对一组陀螺漂移序列进行了实际处理。实验结果表明,该方法有效提取了陀螺的漂移趋势项。