空间滞后模型的空间相关性稳健检验

本文提出空间滞后(Spatial Lag,SLAG)模型空间相关性的稳健检验,并通过数理推导证明,当模型的误差项为空间误差分量模型时,SLAG模型的空间相关性标准检验统计量存在水平扭曲,稳健检验统计量可矫正水平扭曲。Monte Carlo模拟实验结果表明,空间权重矩阵的选取对检验统计量有限样本表现影响较小,样本量增大及空间相关性增强能显著减小检验统计量的水平扭曲并增大检验功效;稳健检验统计量能有效矫正标准统计量的水平扭曲,且仅损失较小的检验功效,是模型存在误设或设定不足时更为有效的检验统计量。     

我国区域经济波动对经济增长效应的空间计量分析

本文利用空间计量模型考察了我国2001-2010年间,各区域（省份）经济波动对经济增长的影响。研究结果表明：经济波动在各区域间存在着较为明显的溢出效应,各区域经济波动与经济增长总体上呈现出正相关的关系。     

研发溢出、区域创新集群的空间计量经济分析

利用空间自相关 Moran 指数与集群分析的空间计量经济学空间误差模型和空间滞后模型,对2000—2002年中国大陆31个省域的创新集群及其影响因素进行了空间计量经济分析.结果发现:我国省域创新在空间分布上存在异质性和依赖性,表现为比较明显的区域创新集群现象,形成这种创新集群的原因主要归因于企业的研究与开发贡献,大学的学术研究还没有表现出明显的知识溢出,同时大学与企业研发的结合也没有对区域创新集群产生明显贡献.     

动态经济系统分析的经济计量模型与方法

综述可有效阐明动态经济系统长期关系和因果关系的因果测度理论. 首先简要介绍多变 量时间序列的协整过程及与此相关的若干概念,并总结了在经济计量学领域评价较高的多变 量自回归模型的统计识别方法. 基于多变量时间序列协整过程的向量自回归模型,较详细讨论 了多变量时间序列间各种因果测度的定义及其沃尔德检验. 所述单方向因果测度及其统计检 验理论作为C1W. J . Granger 非因果性理论的扩张,不仅可以检验两组时间序列间的因果影响 存在与否,还可以定量描述影响的程度. 单方向因果测度理论为分析复杂经济系统提     

技术的空间维度溢出与经济追赶——基于省份专利数据和空间计量的验证

利用区域技术创新倾向来测度各区域技术水平,结合空间计量经济相关理论改进了Pigliaru包含外生倾向增长模型,构建加入地理空间因素的知识生产函数模型和包含创新空间溢出的外生增长模型;基于我国省份专利数据验证了区域间技术创新倾向的空间关联性和空间维度的溢出及其对区域间经济追赶的正向作用。     

B-CAPM模型的GMM估计和检验

作为资本资产定价模型（CAPM）的发展之一,B-CAPM模型更适合于复杂多变的现实资本市场。本文首先分析从CAPM到B-CAPM的模型转化及其理论含义,然后迭代求出B-CAPM模型的零贝塔期望收益的极大似然估计值（MLE）,最后通过案例,实证运用GMM方法构建B-CAPM的估计和检验。结果表明,B-CAPM模型适用于证券市场收益和风险的度量以及有效性检验,GMM方法更符合实际。     

基于协整检验的我国城镇居民消费水平影响因素的计量分析

本文对影响我国城镇居民消费水平的主要因素进行了研究,选取了1978-2009年我国城镇居民消费水平和其影响因素的数据,建立了计量经济模型,并对模型进行了平稳性检验和协整检验,得到了相关模型,并研究了各解释变量对城镇居民消费水平的影响程度.     

福建省居民收入增长的空间计量分析

本文采用空间计量方法探索经济发展水平与居民收入水平之间的相互关系。以福建省其中9个行政区市的经济发展为研究背景，利用2006年的截面数据，实证研究城镇居民收入水平和地区生产总值之间的关系。实证结果表明城镇居民收入水平具有明显的空间相关性，并且SAR模型能最好地反映城镇居民收入水平与地区生产总值之间的关系。     

非参数计量经济联立模型的局部线性广义矩估计

联立方程模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起重要作用。本文在随机设计(模型中所有变量为随机变量)下,提出了非参数计量经济联立模型的局部线性广义矩估计并利用概率论中大数定理和中心极限定理在内点处研究了它的大样本性质,证明了它的一致性和渐近正态性。它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度。     

财政支农支出对农民人均纯收入影响的实证研究——采用时间序列的分布滞后模型

文章通过分布滞后模型,在考虑时间序列数据平稳性之后,利用1990～2006年间的年度数据,对我国财政支农支出与农民纯收入关系进行实证研究。回归结果表明:财政支农支出与农民收入之间存在长期稳定正向关系,当期、前期、前二期的财政支农支出对当期的农民人均纯收入具有显著的影响。     

非参数计量经济联立模型的变窗宽估计理论

联立方程模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起重要作用. 文章将非参 数回归模型的局部线性估计方法与传统联立方程模型估计方法相结合,在随机设计(模型中所 有变量为随机变量) 下,提出了非参数计量经济联立模型的局部线性工具变量变窗宽估计并利 用概率论中大数定理和中心极限定理等在内点处研究了它的大样本性质,证明了它的一致性 和渐近正态性,它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度     

基于鞅转化的利率模型漂移函数的设定检验

基于切米雷泽(Khmaladze)鞅转化技术,利用标记的参数经验过程构造两种对利率模型漂移函数参数形式的设定检验方法,并给出该检验方法在原假设条件下的渐近性质与检验统计量的计算方法.所提出的利率模型漂移函数设定检验方法不依赖于利率模型的波动函数形式,即使对于复合假设检验问题也具有渐近分布无关性.蒙特卡洛模拟结果表明这些检验方法具有合理的检验水平(size)和检验功效(power).利用这些检验方法对我国的短期利率动态特征进行实证分析也能得到较好的检验效果.     

金融资产风险度量及其在风险投资中的应用——基于稳定分布的新视角

引入稳定分布对沪深两市指数数据进行检验,结果表明两指数具有“尖峰厚尾”的分形特征,在此基础上建立了DaR类风险测度,实证研究表明两指数跌幅时间序列存在协同跌幅共线性效应.其次,给出了蒙特卡洛稳定分布和正态分布模拟下的两类风险测度估计值,建立了离差率模型,结果表明稳定分布下的风险度量适合投资者进行风险管理.最后,研究了不同跟踪时间窗口下的风险测度指标MDD.投资者和风险管理人员不仅要关注VaR类风险,更要警惕DaR类风险指标.     

考虑成分股联跳与宏观信息发布的沪深300指数已实现波动率模型研究

利用日内高频数据计算的已实现波动率较好度量了金融资产的风险,因此对其预测模型的研究具有重要意义。考虑到指数成分股的联跳可能蕴含指数跳跃所未能反映的信息,提出运用非参数方法识别指数成分股的联跳,采用自回归条件风险模型估计成分股联跳强度,并将其引入指数的已实现波动率异质自回归（HAR-RV-CJ）模型中,分析模型预测性能的改进。进一步的,考虑到宏观信息公告的发布可能对股市产生整体性影响,相应影响成分股联跳的几率;因此,在成分股联跳的自回归条件风险模型中引入居民消费价格指数、国内生产总值、贸易差额等宏观信息公告变量,并分析对联跳强度估计以及指数已实现波动率预测的影响。采用2011年1月4日至2013年7月11日沪深300指数及其成分股高频数据的实证表明,指数成分股联跳与指数跳跃具有不同的特征;用成分股联跳强度代替HAR-RV-CJ模型中的跳跃构建的HAR-RV-CI模型,较原始的HAR-RV-CJ模型,以及同时考虑指数跳跃与成分股联跳强度的HAR-RV-CJI模型,具有明显较优的样本内拟合与样本外预测性能。引入宏观信息公告变量可以改进联跳强度自回归条件风险模型的拟合效果,并提高指数已实现波动率模型的样本内拟合能力,但对于指数已实现波动率的样本外预测性能并无明显的帮助。     

Conditional Monte Carlo Gradient Estimation in Economic Design of Control Limits

The economic approach to determining the optimal control limits of control charts requires estimating the gradient of the expected cost function. Simulation is a very general methodology for estimating the expected costs, but for estimating the gradient, straightforward finite difference estimators can be inefficient. We demonstrate an alternative approach based on smoothed perturbation analysis (SPA), also known as conditional Monte Carlo. Numerical results and consequent design insights are obtained in determining the optimal control limits for exponentially weighted moving average and Bayes charts. The results indicate that the SPA gradient estimators can be significantly more efficient than finite difference estimators, and that a simulation approach using these estimators provides a viable alternative to other numerical solution techniques for the economic design problem.     

时变O-U模型在气温预测及气温期货定价中的适应性研究——基于北京市1951-2012年的日平均气温数据

天气衍生品作为一种规避天气风险的金融衍生品,如何对其准确定价一直以来是学术界争论的焦点。文章以Alaton^[5]提出的基于月波动率的O-U模型为基础,将原模型中的常量均值回复速率考虑为随时间变化的变量,并通过ARMA(p, q)模型分析该时间序列的变化规律,进而建立时变O-U模型。基于北京市自1951年以来的日平均气温数据,分别模拟了2010-2012共计三年的日平均气温,并与其真实值对比发现:改进后的模型残差平方和更小,而偏差比例、方差比例和协方差比例也显示改进后的模型对温度预测效果更好。最后,基于北京市的数据通过蒙特卡洛仿真计算了CDDs和HDDs,并进行了相关的期货合约定价,进一步验证了改进后模型的适应性。