中国货币供应量与汇率反馈建模预测研究

本采用经济计量学中无约束多项式分布滞后模型，研究了利用2000，1～2002，l0，月度汇率预测相应月度货币供应量M2的正反馈模型。同时，在相同时期内还给出了利用月度货币供应量M2数据预测月度汇率的负反馈模型，在每个观测点处的预测精度高达10^-8以上，几乎无误差。可见，货币供应量M2与汇率的正负反馈模型拟合效果相当好，这为准确预测中国货币供应量M2，汇率数据提供了新的途径和方法。     

基于IOWHA算子的中国货币供应量组合预测模型研究

选取1990年—2015年的中国货币供应量数据,分别使用ARMA模型、指数平滑模型、多元线性回归模型对我国货币供应量(M2)进行单项预测,并在此基础上引入诱导有序加权调和平均(IOWHA)算子建立组合预测模型,然后建立评价指标体系以比较各类单项预测方法和组合预测方法的预测精度。评价体系显示IOWHA组合预测模型优于3种单项预测;最后用组合预测模型对2016年—2020年我国的货币供应量M2进行预测。结果表明:未来几年,我国的货币供应量仍然处于递增状态,增幅较大。     

对我国广义货币供应量的时间序列模型分析①

广义货币供应量在我国经济发展中的地位不容小觑,也是国家制定相关政策时非常重要的一个参考量。本文运用EViews7.2软件分析2005年1月至2019年2月我国广义货币供应量的月度数据,利用金融时间序列有关经济分析的相关内容,调整序列进而构建出以ARMA为基础的相关模型,进一步做检验和对比,最终选用拟合最好的EGARCH(1,1)模型对我国广义货币供应量进行实证分析。     

中国货币政策对股市传导效应的实证研究

自2008年以来,中国宏观经济政策调整频繁,同时股市也出现了几番明显的涨跌。这说明对中国货币政策对股市的传导效应研究,以及如何运用货币政策稳定股市的研究显得尤为必要。因此采用2001年1月至2010年12月的月度数据,建立SVAR模型,研究在外汇市场影响条件下的中国货币政策对股市的传导效应。结果显示:基础货币供应量M0和外汇储备规模均对股市存在较大的传导影响;人民币汇率与股价指数在短期内呈较弱的负相关,之后呈正相关关系。     

货币供应量与物价水平、经济增长关系分析——以1984—2012年数据为例

以1984—2012年度货币供应量M2、物价指数CPI、国内生产总值GDP时间序列数据为基础,采用单位根检验、协整检验、脉冲响应分析等计量经济方法,分析货币供应量、物价水平和经济增长的关系。研究发现,物价指数CPI、国内生产总值GDP为一阶单整变量,货币供应量M2为二阶单整变量,三者之间存在着唯一的长期动态均衡关系。通过基于平稳性VAR模型的脉冲响应分析发现,货币供应量M2对国内生产总值GDP的推动作用在短期内有效,而对物价指数CPI的拉升作用是长期可持续的,且影响程度大于对国内生产总值GDP的影响。     

基于PLS模型的通货膨胀影响因素分析

利用偏最小二乘分析方法分析了房价、信贷、货币供应量、汇率和资本价格波动对通货膨胀的影响,结果表明：房价上涨、汇率升值、信贷扩张、货币供应量增加以及资本价格上涨都会形成通胀压力,其中房价上涨与汇率升值对通货膨胀的影响最为显著。据此,建议大力支持保障性住房建设,收缩货币供应量和信贷规模,引导人民币汇率合理升值,加大监管资本市场,完善各项法规制度。     

基于自适应模糊神经网络的货币供应量预测

采用ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)进行货币供应量预测。ANFIS将模糊理论与神经网络融合,利用神经网络来实现系统的模糊逻辑推理,采用混合学习算法调整前提参数和结论参数,自动产生模糊规则。利用我国货币供应量数据对网络进行训练和检测,所得结果表明利用ANFIS预测货币供应量有效。     

调控通货膨胀率目标下我国货币政策工具搭配

为了充分发挥我国货币政策调控通货膨胀率的作用,研究以调控通货膨胀率为目标的货币政策工具的搭配,根据2007年1月—2012年12月的月度数据,建立了门限回归模型.实证分析发现,通货膨胀率与货币供应量增长率和存款准备金率之间存在显著的非线性关系;在不同的存款准备金率水平下,货币供应量增长率对通货膨胀率的影响过程可以分为两个不同的体制.     

金融因素对中国农产品价格波动的影像研究

农产品价格关乎民生与经济,选取了通货膨胀、汇率、货币供应量、外汇储备、利率五项金融因素对其与农产品价格波动间的关系进行了研究。通过协整检验和VAR模型对2002年至2018年2月的全部指标的月度数据分析后,发现农产品价格与上述五个因素存在长期协整关系,其中对农产品价格影响较大的因素是通胀和汇率水平,并给出相关结论与启示。     

中国货币政策调控房地产价格的实证分析

本文将从信贷、货币供应量、利率、资本市场,汇率的角度,对货币政策调控房价进行比较全面的理论和实证分析,其中不仅采用ADF检验和Granger因果分析法分别分析房地产价格和信贷、货币供应量、利率、股票和汇率相互间的关系,而且将房地产价格、信贷、货币供应量、利率、股票和汇率全部纳入VAR模型进行综合实证分析,使实证结果更具说服力。     

家畜群体变动规律的灰色预测分析

家畜群体的变化是有一定规律的,但要准确地预测这种规律比较困难,利用GM（1,1）灰色预测模型,以新疆托克逊县1993－1998年的人口及各种家畜的存栏和繁残成活数等为原始资料进行了预测分析,经过误差分析表明,本次预测的准确性是较高的,为在今后生产实践中预测家畜的群体发展情况提供了一个可行的方法。     

海口生态足迹的动态分析与预测

计算和分析了海口的生态足迹、生态容量、生态盈余及赤字状况,并对2010-2012、2038年的生态足迹情况进行了预测.分析结果显示:2000-2008年,海口生态足迹增长96.72%,年均增长10.75%,生态容量维持在7.4×105～7.9×105 hm2之间;人均生态足迹由0.245 1 hm2增长至0.3963 ...     

中国货币政策中间目标变量的选择

利用互协关系检验（ｃｏ－ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｔｅｓｔｓ）的方法,考察我国的货币总量Ｍ０、Ｍ１和Ｍ２与其他主要宏观经济变量之间是否存在一种长期的稳定关系．结果表明,Ｍ２与工业生产总值ＧＩＰ、企业１年期短期名义贷款利率ｒ之间存在着长期稳定关系,由此估计出的货币需求函数有较好的统计性质,因此,Ｍ２应是我国的货币政策中间目标变量的首选对象．     

分位数回归在时间序列中的应用

文章利用分位数回归和时间序列相结合的方法对澳大利亚月度红酒销售量数据进行建模和预测,得出的模型能很好地描述出月份对于红酒销量变化范围的影响.当自变量时间对因变量红酒销量的分布产生不同的影响时,相对于最小二乘回归系数得到单一结果来说,利用分位数回归得到的时间序列模型能更好地利用数据里的信息,得到比较全面的预测结果.     

尼麦角林长程给药治疗脑梗死和预防其再发的研究

目的:探讨尼麦角林长程给药治疗脑梗死和预防其再发的效果及其机制.方法:120例脑梗死患者随机分为实验组60例,对照组60例,两组常规治疗相同,实验组在常规治疗的基础上给于尼麦角林30mg,早晨服用,治疗半年以上.观察两组1个月的临床疗效和1年内的再发率,并于治疗前和治疗后1年,分别进行血脂和血小板聚集率检查.结果:实验组在治疗1个月的显效率为80%,总有效率98.3%,明显高于对照51.6%和71.6%(均P＜0.01);1a内的再发率为5.83%,明显低于对照组的26.89%.(P＜0.01).与脑梗死再发率有关的血黏度、血脂、纤维蛋白原及血小板聚集率等指标防治组也明显低于对照组(均P＜0.01).结论:尼麦角林长程给药不仅可提高疗效而且可有效预防脑梗死再发.     

Seismic hazard in the Marmara Sea region following the 17 August 1999 Izmit earthquake

On 17 August 1999, a destructive magnitude 7.4 earthquake occurred 100 km east of Istanbul, near the city of Izmit, on the North Anatolian fault. This 1,600-km-long plate boundary slips at an average rate of 2-3 cm yr(-1), and historically has been the site of many devastating earthquakes. This century alone it has ruptured over 900 km of its length. Models of earthquake-induced stress change combined with active fault maps had been used to forecast that the epicentral area of the 1999 Izmit event was indeed a likely location for the occurrence of a large earthquake. Here we show that the 1999 event itself significantly modifies the stress distribution resulting from previous fault interactions. Our new stress models take into account all events in the region with magnitudes greater than 6 having occurred since 1700 as well as secular interseismic stress change, constrained by GPS data. These models provide a consistent picture of the long term spatio-temporal behaviour of the North Anatolian fault and indicate that two events of magnitude equal to, or greater than, the Izmit earthquake are likely to occur within the next decades beneath the Marmara Sea, south of Istanbul.     

载畜率对短花针茅荒漠草原土壤物理特性的影响

放牧对土壤物理特性的影响至关重要.为了研究放牧对土壤物理特性的影响,在内蒙古荒漠草原上开展了不同绵羊载畜率放牧试验.试验采取完全随机区组设计,设置4个不同载畜率处理,3次重复.4个处理分别是对照(CK)、轻度放牧(LG)、中度放牧(MG)和重度放牧(HG),相应的载畜率分别是0,0.15,0.30和0.45只羊/(公顷·月).放牧时间为每年6月-11月.从2004年到2006年的放牧期间,每月测定一次土壤含水量和土壤容重,土壤紧实度和机械组成每年秋季测定一次.通过对测定数据的分析表明,土壤表层(0-10cm)的含水量从对照到轻度放牧显著(p＜0.05)增加,然后随着载畜率的增大明显(p＜0.05)降低.土壤容重在不同载畜率条件下没有明显变化(p＞0.05),但土壤紧实度随载畜率的增加显著(p＜0.05)增大.中度和重度放牧显著降低了土壤黏粒的含量(p＜0.05).重度放牧加快了草地土壤水分的损失,进而增加了土壤的紧实度,使草地土壤发生退化.载畜率和土壤水分是影响荒漠草原可持续管理的关键因子,轻度载畜率是实现草地的可持续发展的最适宜载畜率.     

我国东西部GDP差异的数学模型分析

用线性神经网络模型进行分析和预测,发现东西部地区在上世纪八十年代中期以前,其GDP差距并不大,但在上世纪八十年代末开始,其GDP差距逐渐加大,特别是在上世纪九十年代,从1991—2000年的十年间,东部GDP增长速度都远高于西部地区;另一方面,自从2000年以后,从西部大开发和重庆直辖以来,特别是2004、2005、2006这3 a间,西部地区无论是人均GDP或总量GDP增长速度都反超东部地区,显示出西部大开发和重庆直辖为缩小东西部经济差异带来的绩效和由此带来的西部腾飞契机;通过神经网络数学建模预测分析得出目前我国东西部经济差异正处于双S曲线模型的中部时期;因此要抓住这一难得的历史契机,缩小差距,充分利用后来居上的发展规律,加快西部地区的发展。     

化合物名词识别技巧：拆词剖析法

根据新化合物增加速度快，结构复杂，名词特长之特点，本文采用词素（ＷＥ）分析法。使复杂化合物名词化繁为简，易于理解。     

基于GIS和人工神经网络预测土地利用变化

土地利用变化预测是土地管理工作中的重要课题。随着社会的发展与进步，土地资源的合理和有效利用变得越来越重要。进行土地利用变化预测时，数据采集和综合分析是重要的工作。介绍了基于地理信息系统(Geographic Information Systems，GIS)技术建立的土地转换模型(LandTransformation Model，LTM)在经过人工神经网络(Artificial Neural Netwoks，ANNs)技术的分析后对土地利用变化预测的基本原理。这种方法充分结合了GIS的空间分析功能和ANNs的信息处理功能，在综合分析影响土地利用变化因素后可以得出较为准确的结论。利用GIS和ANNs技术进行土地利用变化预测不但可以充分利用原有的历史数据，得到清楚的预报因子，还可以综合相关因素分析后得出新的空间数据层作为ANNs的输入数据，通过ANNs的近似人脑的分析能力很好的预测未来土地利用的发展趋势，有利于土地管理和城市规划部门合理安置和有效利用土地资源。