我国宏观经济-房地产动态可计算一般均衡模型研究

基于动态可计算一般均衡(CGE)模型对政策进行外生模拟,可以对中长期内政策实施后的宏观经济效应进行预测,从而据此为政策的制定、实施提供科学参考.通过引入存量住宅部门定义,对我国存量住宅的相关数据进行估计,建立了我国宏观经济-房地产动态可计算一般均衡模型,为房地产市场相关政策的效应分析提供了一个具有较强通用性的研究工具.之后,以新建3600万套保障性安居工程计划为例,示范了如何将政策量化为模型的外生冲击,并模拟了该政策实施后的经济影响.相较于传统的动态CGE模型,该模型将存量住宅市场的供给与需求均衡考虑进了模型体系中,基于该模型框架,可以比较全面地考察相关政策措施对宏观经济及房地产市场的影响.     

战略性新兴产业创新驱动发展的关键要素研究

随着我国经济发展阶段不断深化和经济发展水平不断提高,依靠创新促进传统经济向创新驱动发展模式的转变,既是经济发展的内在要求,也是经济发展的必然趋势。本文从创新驱动的视角,对北京市生物医药产业10年来发展历程进行研究,结合生物医药产业的特点,分析了战略性新兴产业创新驱动发展过程中的4个关键要素：市场需求、创新投入、创新效率和创新质量。其中,市场需求是导向,创新投入是条件,创新效率是关键,创新质量是验证。在此基础上,提出了我国战略性新兴产业创新驱动发展的3点建议：第一,进一步深化科技体制改革,促进企业尽早成为技术创新主体;第二,进一步转变政府工作方式,促进战略性新兴产业创新链的形成;第三,尊重市场选择同时加强政府引导,形成优势产业集群的区域集中分层发展。     

多归属P2P网贷平台定价及盈利模式分析:一个两阶段动态博弈模型

本文结合P2P网贷平台的特点,建立了一个基于双边市场定价理论的两阶段动态博弈模型,用来研究P2P平台的不同商业模式,特别是盈利模式.为揭示在我国金融环境下以P2P为代表的新型金融产品的持续经营条件与未来发展方向,结合我国新出台的P2P相关政策,在模型中考虑政策影响,理论研究结果表明:1)在二部制收费和只收会员费的两种不同盈利模式下,网络外部性均会使多归属P2P平台的利润降低;2)二部制收费的盈利模式优于只收取会员费的盈利模式;3)现有P2P相关政策对保证本金(利息)模式的明令禁止将更好的保障出借人的利益.基于所得结论,最后提出若干关于我国P2P平台发展及监管的政策建议.     

基于信息扩散模型的股市周期波动分析——国际经验与国内应用

本文建立了一个基于信息扩散的资产定价模型,刻画投资者在事前乐观预期落空后对真实基本面的渐进认知和预期修正过程,以及由此引起的资产价格走势特征.模型的解表明,调整期的资产价格会在"时间-空间-波动"三个维度上呈现出相互替代关系.本文利用国际股市在近几次国际金融危机期间的数据,验证了该替代关系的存在,并分析了中国股市历次周期波动的特点.从"时间-空间-波动"的维度看,我国股市2015年的"异常波动"依然属于市场自身周期规律的重现.本文证明了波动作为信息的载体能够嫁接起金融市场调整期的时间、空间特征,在实践上为给监管层实现合意的调控目标和以及投资者优化中长期投资策略提供了新的分析工具和视角.     

商业模式PNMP-CET@I反馈调节分析模型:蚂蚁金服案例

本文认为商业模式创新是一个反复调整的过程,基于商业模式冰山理论和CET@I方法论,构建了商业模式PNMP-CET@I反馈调节分析模型.该模型综合考虑各类环境因素,基于集成的思想对各要素进行综合集成分析,进而对现有的商业模式进行优化调整.应用本文提出的模型进行案例研究,集成分析结果得出蚂蚁金服的商业模式优于传统金融的商业模式,希望给互联网金融企业和传统金融企业的发展提供新的思路和管理启示.     

供应链体系中外商直接投资对中国经济增长的影响与实证

外商直接投资是供应链环节中的重要主体.论文在阐述外商直接投资在中国的状况及中国政府吸引外商直接投资所采取的政策与措施的基础上,运用极值边界分析模型(EBA),基于对数据的相关分析与回归估计选择了3个核心变量和5个条件变量,对中国外商直接投资与经济增长之间的关系进行了实证分析.结果表明:从长期来看,外商直接投资在一定程度上刺激中国经济增长,但这种刺激作用有限.从各个分阶段看,外商直接投资对中国经济增长的促进作用是不确定的.起步阶段与缓慢发展阶段,外商直接投资对中国经济增长的促进作用有限;快速发展阶段,外商直接投资能显著地促进中国经济增长.这种结论上的不完全一致,表明外商直接投资对中国经济增长的影响是与中国国情及外商直接投资在中国发展态势息息相关的,是有时间特质的.通过短期分析能更精确地反映外商直接投资对中国经济增长的动态影响,而长期分析消除了个别异常数据在短期的较大影响,从而体现动态影响的长期趋势,可见将短期与长期结合分析外商直接投资对中国经济增长的影响意义重大.     

外围厂商行为对Cartel稳定值的影响

主导厂商定价之后, 外围厂商积极参与市场价格制定, 被称作为数量领先模型. 而在主导厂商定价后, 外围厂商仅仅作为价格接受者而不参与价格制定, 则被称作为价格领先模型. 通过比较不同外围厂商行为的两种模型, 发现当外围厂商参与市场价格确定时, 稳定的Cartel规模较大. 而当外围厂商不参与价格确定, 只是价格接受者时, Cartel规模较小. 最后用数值计算的方法对比检验了在两种模型下Cartel稳定值的大小.     

技术进步下碳关税对我国的影响分析

随着全球对气候变化和环境问题的日益关注,以美国和欧盟为代表的部分发达国家试图对不实施碳减排限额的发展中国家征收碳关税,以保持本国企业的出口竞争力。本文研究了美国和欧盟于2020年征收碳关税这一政策对于我国经济与环境的动态影响。此外,考虑到中国政府为实现碳减排目标,加大了对节能减排的投入和相关政策的支持,本文着重考虑能源节约型的技术进步对我国经济与环境的影响,以对比分析当存在技术进步时,碳关税对我国经济冲击的变化情况。研究结论表明:一方面,碳关税将对我国的对外贸易和经济发展造成一定的负向影响,其中,水泥、石膏行业、玻璃制品行业、其他非金属制品行业所受到的负面影响较大;另一方面,技术进步能够显著地促进我国经济增长,并降低碳排放;而碳关税对我国经济的负向影响在技术进步存在时将会增强,而对我国碳减排的积极作用却会相应减弱。     

正确认识“生产国”与“消费国”碳排放责任

国际贸易为贸易品消费者所在国提供了环境污染转移至其他国家的机会,这使得"生产国责任"和"消费国责任"制度下一国的碳排放总量及责任将产生巨大差异。我国作为世界第二大贸易国和CO2高排放国,已成为对外贸易与污染排放责任关系问题的一个重要研究对象。基于1997年、2002年、2007年的非竞争型投入产出表及相关年份的碳排放数据、对外贸易数据,本文定量测算了在"生产国责任"和"消费国责任"两种制度下,我国对外贸易的隐含碳排放及其对我国整体碳排放责任的影响,并对两种责任制度进行了探讨。     

基于分解-聚类-集成学习的汇率预测方法

本文集成了经验模态分解(EEMD)、最小二乘支持向量回归(LSSVR)和K均值聚类方法,提出了一个新的外汇汇率预测方法,称为基于EEMD-LSSVR-K的分解-聚类-集成学习的外汇汇率预测方法.该方法利用聚类策略将分解-集成学习中固定权值集成学习扩展到基于局部数据特征加权的非线性集成加权学习,从而克服了分解-集成方法中集成学习阶段的不足.本文将该方法用于四种主要外汇汇率的预测,实证结果表明:在提前1天、提前3天和提前6天的预测中,本文所提出的EEMD-LSSVR-K方法的水平预测性能和方向预测性能显著地优于基准模型;同时也证实了聚类策略能够有效提高分解-集成模型的预测效果.