分位数误差校正模型及应用

误差校正模型具有较好的预测能力,在时间序列分析中占据重要地位。将误差校正模型从均值框架推广到分位数框架,提出了分位数误差校正模型的概念,并给出一整套建模技术：模型表示、参数估计、模型定阶、诊断检验、密度预测等。通过数值模拟,将其与经典的均值误差校正模型、分位数自回归模型进行比较,发现分位数误差校正模型极大地提高了预测的准度与精度。此外,选取中国货币供应与物价水平之间关系作为研究对象,实证检验了分位数误差校正模型的条件密度预测能力。     

中国是否存在最优通货膨胀区间——通货膨胀和经济增长关系实证研究

利用门限回归模型（threshold regression model）分析中国通货膨胀与经济增长之间的关系,实证研究发现中国通货膨胀对经济增长的影响不是单一形态,而是具有非线性特征。中国经济存在最优通货膨胀区间1.4％～5．1％,而当通货膨胀高于5．1％或低于1．4％时,通货膨胀（通过影响生产要素）对经济增长有负的影响。     

一个新的时变系数分位数回归模型及应用

结合普通分位数回归的模型结构和可行性最小二乘方法的时变系数特征,在普通分位数回归模型的损失函数中引入动态误差设定,提出了一个新的模型：时变系数分位数回归模型,并给出其模型表示、模型估计以及模型检验等建模方法。时变系数分位数回归模型更能够适应广泛数据类型的建模需求,体现回归系数的时变特征,揭示解释变量对响应变量完整条件分布特征的影响,具有广阔的应用前景。将其应用于组合投资决策分析,构造出VaR风险动态组合投资方案,并与VaR风险静态组合投资方案、方差风险静态组合投资方案、方差风险动态组合投资方案等进行实证比较。结果表明,基于时变系数分位数回归模型的VaR风险动态组合投资方案所得投资效果在收益、方差、Sharpe比率和VaR数值等方面都显著优于其他三种方案。     

分位数局部调整模型及应用

本文基于分位数的回归理论与方法,提出了一个新的经济计量模型:分位数局部调整模型,并给出了其数学表示、参数估计与预测方法等一整套建模技术。分位数局部调整模型能够细致地给出响应变量在各个分位点上的条件分位数,便于揭示响应变量位置、散布与形状等动态调整过程的全景信息,从而得到比均值局部调整模型更为深刻的结果。最后,将分位数局部调整模型应用于中国货币需求分析,结果显示,在货币需求的不同阶段,不仅调整速度不同,调整方式也呈现出非对称性;M1存在货币失踪之谜现象,而M2却在条件密度第一个最优区域实现了供求均衡;最优货币需求条件密度曲线较为分散,这为央行制定货币政策预留了足够的空间。     

中国是否存在最优通货膨胀区间——通货膨胀和经济增长关系实证研究

利用门限回归模型(threshold regression model)分析中国通货膨胀与经济增长之间的关系,实证研究发现中国通货膨胀对经济增长的影响不是单一形态,而是具有非线性特征。中国经济存在最优通货膨胀区间1.4%～5.1%,而当通货膨胀高于5.1%或低于1.4%时,通货膨胀(通过影响生产要素)对经济增长有负的影响。     

通货膨胀持久性及其非对称性研究——基于分位数自回归模型

本文运用分位数自回归模型研究中国通胀率的持久性及其非对称性特征.研究结果表明,中国通胀率具有高持久性,从通胀率条件分布的低分位数到高分位数,持久性不断增强.基于不同分位数的单位根检验结果显示,中国的通胀持久性具有非对称性,即在受到负向冲击或减速通胀状态下,通胀率序列往往服从平稳自回归过程;而在受到正向冲击或加速通胀状态下,通胀率序列通常服从单位根过程.分位数自回归模型可以有效区分通胀率波动路径中的平稳点和非平稳点.据此,央行可以构建预警机制,以对通胀率的波动进行实时监测和调控.     

零膨胀损失次数的贝叶斯分位回归模型

研究目标：建立零膨胀损失次数的贝叶斯分位回归模型。研究方法：通过增加随机扰动将离散型的损失次数数据转化为连续型数据,在预测误差平方和最小的条件下,求解出分位数水平,并应用贝叶斯方法求解分位回归模型中的参数。研究发现：基于得到的分位回归模型及相应的分位数水平,实现对未来的损失频率的预测。研究创新：借助等式关系,求解分位回归的分位数水平,避免主观选择分位数水平的弊端,实现对零膨胀损失次数贝叶斯分位回归建模。研究价值：基于一组实际数据的实证分析结果表明,该模型可以显著改进现有模型的拟合效果。     

金融资源配置对乡村产业振兴的影响效应分析

基于2015～2020年中国省际面板数据，采用面板门限模型与面板门限分位数模型，实证检验金融资源配置对乡村产业振兴的影响效应。研究发现：金融资源配置与乡村产业振兴间存在门限效应。其中，银行信贷型金融资源配置与乡村产业结构优化具有双重门限效应、与乡村产业融合有单一门限效应；证券融资型金融资源配置与乡村产业融合、乡村产业结构优化均具有单一门限效应。面板门限分位数模型检验可知，银行信贷型、证券融资型金融资源配置在不同分位点、不同门槛值下，对乡村产业融合、乡村产业结构优化的作用存在显著异质性特征。基于此，应从强化乡村产业金融资源倾斜、拓展乡村产业金融资源供给渠道、推动涉农信贷资产证券化进程等方面着手，切实提升金融资源配置效率，助力乡村产业振兴。     

基于BP神经网络的西安市宏观经济预测

宏观经济系统是一个复杂的非线性系统,对宏观经济进行预测应采用非线性的工具进行建模。采用BP神经网络对西安市宏观经济指标进行预测,此预测模型只需少量训练样本就可以确定网络的权值和阈值。实验表明模型预测精度高,能够对西安市宏观经济系统中的非线性关系进行描述,使建立的非线性模型与实际系统更加接近。     

FDI技术外溢的地区差异与吸收能力的门限特征——基于中国省际面板数据的门限回归分析

本文利用中国省际面板数据模型对FDI流入在不同地区所引发的技术外溢效应进行了检验。检验结果验证了FDI技术外溢效应在我国不同地区之间具有相当的差异性。在此基础上,本文采用"门限回归"方法构造非线性面板数据模型,进一步检验了影响FDI技术外溢效应的若干吸收能力因素以及FDI技术外溢影响的门限特征,并从经济发展水平、对外开放度、基础设施和人力资本状况以及地区经济结构等方面测定了引发积极技术外溢效应的门限水平。