中国可变价格型货币政策研究

当前主流的货币政策理论分析框架(DSGE模型)只考虑不变的政策规则,而大量的实证研究表明央行普遍采取可变的政策规则.本文首次将马尔科夫区制转换货币政策规则纳入理性预期研究框架,在灵活价格设定下,构建马尔科夫区制转换理性预期(MSRE)模型,用待定系数法求得MSV解析解,在三种“平稳”定义下讨论均衡确定性条件,利用马尔科夫区制转换状态空间模型对相关结构参数进行极大似然估计,最后对我国可变价格型货币政策调控通货膨胀率的效果进行定量分析,并剥离出经济主体预期未来政策变动的经济效果.     

资产价格泡沫对消费的影响:抑制还是促进?

基于单位根右侧ADF泡沫检验方法(BSADF)对中国股市和楼市在2001—2015年间的周期性泡沫进行动态挖掘;在全面分析股市泡沫和楼市泡沫的存续周期及异质性特征基础上,采用马尔可夫区制转换向量自回归模型(MS-VAR)分析这些泡沫对不同层面消费需求的影响差异。研究表明:在整个研究时期内,股市和楼市均出现多次周期性泡沫,其中股市在2006年11月至2007年12月间出现了最严重泡沫,而楼市在2005年10月至2006年2月期间出现了最严重泡沫。楼市泡沫对不同消费需求存在显著的抑制效应,股市泡沫对不同消费需求存在一定的促进效应,且楼市泡沫的抑制效应显著大于股市泡沫的促进效应。股市泡沫和楼市泡沫对不同消费构成的影响存在区制依赖特征。因此,对待楼市泡沫和股市泡沫应实施差异化的防范措施,重点应在于通过抑制楼市泡沫进而缓解其对消费需求的抑制效应。     

生猪价格波动周期规律的实证检验

文章采用“三阶段”马尔科夫区制转移模型方法,分析中国生猪价格周期波动的非对称性和持续性特征.实证结果表明:生猪、猪肉和猪仔价格时间序列中存在着“下跌阶段”、“稳定阶段”和“上涨阶段”三种区制状态.生猪价格周期波动的非对称性体现在各区制上方差和区制转移概率的差异,持续性表现为各区制上持续概率和平均持续期的不同.因此,生猪价格调控政策应该依据生猪价格周期波动的区制特征来制定.     

中国金融周期与经济周期的非对称波动特征及联动关系研究

区别于传统的经济周期研究,应用马尔科夫区制转换动态双因子(MS-DBF)模型,实现了对中国金融周期与经济周期的测度、波动状态识别以及关联关系的分析。这对于同时监测中国宏观经济与金融部门的周期波动态势以及通过周期视角探究宏观金融关联关系都具有重要的理论价值和现实意义。研究发现：第一,金融周期与经济周期波动具有非对称特征,并且金融周期的波动程度小于经济周期;第二,无论是扩张还是收缩阶段,金融周期对经济周期都具有一定的先行性,但每轮循环的先行期长短不一;第三,两个周期的联合波动具有区制依赖特征,并且不同状态之间的转移概率存在非对称性;第四,由于新冠疫情冲击导致宏观经济数据异常波动,使得传统MS-AR和MS-VAR模型都无法准确地识别经济周期阶段,而MS-DBF模型依托联合转移概率矩阵能够准确地捕捉到经济周期的每一轮波动。2021年下半年以来,中国经济发展面临“三重压力”,经济周期与金融周期正处于“前者收缩、后者扩张”的联合区制状态,经济周期走势深度探底;金融周期虽然处在扩张阶段,但仍位于较低水平。这预示着,现阶段中国系统性金融风险总体可控,宏观调控仍然具有一定的政策调控空间,政府部门可以适度...     

美元兑人民币汇率的状态预测及实证分析

经济全球化加速发展的时代背景下,美元兑人民币汇率问题是当前中关经贸关系乃至世界金融领域里的重大议题,对该汇率的基本发展趋势进行科学预测意义重大.文章截取USD/CNY汇率相关日频数据流,通过对美元兑人民币汇率进行基于齐次马尔科夫区制转移模型的预测和实证分析,发现在USD/CNY汇市弱有效性得到验证的基础上,马尔科夫区制转移模型的确捕捉到了汇率序列的内在运动规律,在常规的预测期数(10天以内)设定条件下,尽管样本序列内外预测结果在具体数据的走势上与实际情况存在微小出入,但总体而言,用该模型预测汇率日频走势具有与实际汇率状态较高的吻合度.     

基于Markov区制转换模型的极值风险度量研究

将马尔科夫区制转换模型与极值理论相结合研究金融风险度量问题.首先用SWARCH-t模型捕捉收益率序列的剧烈波动和结构变换特征,然后将收益序列转化为标准残差序列,在此基础上通过SWARCH-t模型与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,进而构建基于SWARCH- t- EVT的动态VaR模型,最后对模型的有效性进行检验.研究表明,SWARCH-t-EVT模型能够有效识别上证综指的波动区制特征,且能有效合理地测度上证综指收益风险,尤其在高的置信水平下表现更好.     

因子模型门槛效应的LM和Wald检验及其统计性质研究

门槛因子模型可以有效地刻画高维度时间序列的共变特征和区制转换行为,具有良好的可解释性和预测能力。针对因子载荷矩阵存在的门槛效应,本文提出了拉格朗日乘子和沃尔德检验方法,并给出了渐近分布,相关结果表明以上检验统计量具有良好的大样本性质和有限样本表现。在实证部分,以我国股市的行业指数作为研究对象,通过构建门槛因子模型来刻画我国股票市场波动的共变性特征和非对称效应。实证结果表明基于门槛因子模型可以很好地刻画中国股市行业收益率波动的共变特征和区制转换行为。     

关于人民币兑美元汇率体制转换特征的实证分析

人民币汇率体制的转换是影响人民币汇率行为的重要因素.文章使用马尔科夫体制转换模型研究了人民币汇率体制状态的转换过程及其对人民币兑美元汇率行为的影响.实证结果表明,模型估计的体制状态概率的变化很好地反映了人民币汇率体制状态的转换特征,在不同的体制状态下,人民币兑美元汇率回报的均值和方差明显存在不同的状态.     

宏观经济对沪港股市影响的贝叶斯研究

随着我国股票市场规模的不断扩大,股市在宏观经济中的地位日益提高.为充分反映宏观经济波动结构变化对股市的影响,文章基于贝叶斯向量自回归模型(BVAR),引入马尔科夫过程,构建马尔科夫状态BVAR模型(即MSBVAR),较好地揭示不同通胀程度下股市的变化特征,结果表明:贝叶斯推断方法能更准确地刻画宏观经济对股市影响的动态关系;通货膨胀对股市有明显的拉动效应,而且温和的通货膨胀对股市有较好地促进作用.     

基于马尔柯夫模型的商品房价格波动研究

 已有的关于房地产价格的文献大部分是基于线性框架的。那么一个很及时的问题是：房地产价格是否表现出非线性的特点呢？我们利用基于非线性的马尔科夫机制转换模型对我国的房地产价格进行了研究。发现我国的房地产价格呈现出非线性的特点;马尔科夫机制转换模型的非线性估计很好地解释了我国房地产价格的特点;不同的状态具有不同的转换概率;两个状态分别具有2.2个季度和1.2个季度的持续期。     

双重视角下的中国经济周期混频测度

本文同时在混频动态因子模型截距和方差项引入马尔科夫区制转换过程,从经济增长速度和波动强度的双重角度对我国经济周期不同阶段间的运行特征进行详细考察。研究表明,我国经济周期呈现出明显不同的阶段性特征;不同状态间的转移概率存在非对称性;新常态背景下经济运行继续保持微波化的平稳运行态势是大概率事件。此外,本文提取的一致景气指数与我国实际季度GDP增长率的走势基本一致,能较为准确地反映各个时期的经济形势。     

我国影子银行的非对称性宏观经济效应研究

文章使用了马尔科夫机制转换回归模型和向量自回归模型(MSIH(2)-VAR(2),考察了影子银行的非对称性宏观经济效应.实证结果表明:影子银行在“经济下行”区制比“经济上行”区制更明显地正向影响经济增长;影子银行的外生冲击对经济增长的短期影响比长期影响大;在不同区制和面临影子银行的外生冲击时,影子银行都正向影响货币供应量,且都不显著影响物价水平;在宏观经济不同区制转换的过程中,影子银行波动可以作为宏观经济波动的先行指标.     

基于马尔可夫链改进股市的预测精度

为了提高股市预测精度,文章采用马尔可夫链转移概率的分析方法,分别针对宏观三状态和混合状态建立了股市预测模型.利用该模型去分析和预测股指,并对预测精度进行回逆检验.以上证指数为研究对象进行实证分析,结果表明宏观三状态预测模型能够较好地判别上证综指上涨和下跌趋势,混合状态预测模型能够较好地滚动预测上证指数收盘价.     

马尔科夫链在市场预测中的应用

马尔科夫(A．A Markov)是俄国数学家.他在1907年发现,在某些事物的概率转换过程中,其变化只与事物近期状态有关,而与其过去的远期状态无关,即事物的第n次变化结果,仅取决于第n-1次状态.这一系列转移过程的整体被称为马尔科夫链.如能应用马尔科夫链分析商品销售变化趋势和状态,进行经营决策,将能大大提高经济效益.     

经济周期识别模型的构建及实证测度

基于凯恩斯主义经济周期理论和马尔科夫状态转移模型,文章构建了经济周期识别模型及其参数估计方法;通过经济运行的实际数据,对中国经济周期进行了识别、分析和预测.实证结果显示:20世纪90年代以来中国经济历经三次显著收缩和两次下滑冲击;2009年第1季度是次贷危机后中国经济运行的拐点,中国经济复苏扩张会一直持续到2013年:消费、投资、出口运行的扩张和收缩周期存在较大差异,提升扩大消费政策的有效性,使得消费扩张持续时间加长是当前中国政策的着力点.     

基于马尔可夫转换模型的违约风险溢价预测研究

针对违约风险溢价变化依赖于经济波动状态以及市场、宏观经济变量依赖于经济周期时变因素的阶段,基于马尔可夫转换阶段的具体特征,构建马尔可夫违约风险溢价预测转换模型,并以香港恒生指数信用违约互换波动为例,测算因时变系数波动的指数息差、宏观经济变量等概率,通过实证算例剖析股市、宏观经济变量与违约风险溢价之间的内在联动关系和信用违约风险溢价变化的转换机制,以期实现对违约风险溢价能够进行有效预测,实证仿真结果说明了模型的有效性。     

基于HMM的中国股市状态转换及预测

文章从偏度、峰度和移动方差三个角度对2000—2011年间的月度股票指数数据的波动性进行统计描述分析;运用隐藏马尔科夫模型,合理细分股市的五种股指状态,计算并结合中国股市的实际状况分析了股市在五种状态之间的变换规律。     

我国股市可预测性的统计研究

股市可预测性是指"可以使用一般用于经济预测的方法包括数学和统计的方法等,建立起能在一定误差要求之下给出股价变动的预测模型".现有的可预测性分析理论,如ARMA模型、灰色理论、灰色-马尔科夫预测等等,大多基于线性理论.     

中国服务业增长和波动的区制转换与非对称性研究

在当前服务业景气"微波化"的背景下,采用四区制马尔科夫混频动态因子模型,从增长速度和波动强度的双重角度对中国服务业景气不同阶段的运行特征进行详细考察。结果表明,中国服务业景气波动主要呈现低增长―低波动状态,其次为高增长―低波动状态,且不同阶段之间的转移概率呈现非对称性;中国服务业在经济新常态背景下可能会在以低增长―低波动为主要特征的"L"型底部运行,也可能会在低波动水平上呈现高增长和低增长状态交替的"W"型波动态势。     

中国金融市场动态相关性实证分析

为了分析中国金融市场之间动态相关性,文章选择了货币市场、外汇市场、股票市场和债券市场四个金融市场,基于马尔科夫区制转移(MRS)的DCC-MVGARCH模型,对上述四个金融市场间的动态相关性进行了实证分析。结果表明中国金融市场之间的动态相关关系呈现明显的非对称特征。