基于时间序列模型的中国GDP增长预测分析

作为度量一个国家或地区所有常住单位在一定时期之内所生产和所提供的最终产品或服务的重要总量指标,如果能够对GDP做出正确的预测,必然可以有效引导宏观经济健康发展,为高层管理部门提供决策依据.选用适合短期预测的ARIMA模型对中国1952～2010年的GDP进行计量建模分析,预测结果认为未来五年中国的经济增长仍将处于一个水平较高的上升通道.     

基于贝叶斯混频模型的中国宏观经济预测研究

本文通过构建中国宏观经济系统的BMF-VAR模型对中国的宏观经济进行预测分析,并与相关模型的预测结果进行比较,来检验BMF-VAR模型对中国宏观经济进行预测时的适用性。研究结果表明,多变量BMF-VAR模型更适合于短期预测,多变量有效信息的增加促进了短期预测精度的提高;两变量BMF-VAR模型在预测精度方面整体上优于相对应的同频模型;通过BMF-VAR模型能够估计出潜在的月度GDP增长率,且相比于通常所使用的规模以上工业增加值月度增长率更加贴近于真实的GDP增长率走势,有效地解决了月度GDP增长率缺失的问题,据此进行决策会更加有效合理,具有重要的理论和现实意义。     

基于时间序列的山东省人均GDP分析与预测

人均国内生产总值综合考虑了一个地区经济总量和人口基数,能够较好地反映一个地区经济增长和居民经济生活水平。本文以1978—2013年的山东省人均GDP数据为样本,用时间序列分析方法建立自回归预测模型。根据预测,山东省“十二五”期间人均GDP呈现出先慢后快的增长特点,可能原因是前期受金融危机影响较大,后期影响逐渐减弱。政府应保持宏观经济政策连续性稳定性,不断扩大开放,实施创新驱动,加快转方式调结构促升级,深化国民收入分配体制改革,实现经济持续健康发展和社会和谐稳定。     

短期利率波动测度与预测:基于混频宏观-短期利率模型

经验研究表明宏观经济对识别短期利率及其波动现象具有重要影响。为合理引入宏观信息并精确拟合与预测短期利率波动行为,本文提出一种包含宏观因子的混频短期利率模型,即BHK-MIDAS模型。基于中国宏观及利率数据信息的研究结果表明:与传统短期利率模型相比,BHK-MIDAS模型具有更优的样本内拟合效果;相对于货币政策指标而言,宏观基本面与通胀指标对短期利率波动的贡献更大;进一步地,混频模型还可以识别出受宏观因子显著影响的短期利率波动的长期成分;特别地,BHK-MIDAS模型在短期利率波动样本外预测方面的良好表现,充分说明宏观因子在识别及预期短期利率波动行为方面的重要贡献。     

用ARMA对我国GDP预测的实证研究

经济运行过程从较长时间序列看,由于市场机制的作用,呈现一定的规律,这对预测提供了依据。目前预测经济运行时问序列的理论与方法较多,而ARMA模型在经济预测过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性,又考虑了随机波动的干扰性．对经济运行短期趋势的预测准确率较高．是近年应用比较广泛的方法之一。由于国内生产总值（GDP）不仅能够在总体上度量国民产出和收入规模,也能够在整体上度量经济波动和经济周期状态阁此．对GDP进行精确的拟合和分析对分析一国的宏观经济发展趋势具有重要意义。在本文中研究中,根据ARMA模型的应用条件,选取1978年以来我国实行市场经济体制的（IDP时间序列数据进行建模分析。     

基于R的新疆GDP分析与预测

根据新疆地区历年GDP数据的特点,基于R语言,建立求和自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)。通过对数和差分运算对数据进行平稳化处理,根据自相关系数、偏自相关系数以及单位根检验判断其平稳性,选择合适的ARIMA模型,进行预测和比较,得到较为满意的结果。     

基于时间序列的山西省GDP预测分析

GDP即国民生产总值,是衡量一个国家综合实力的指标。本文在时间序列分析理论的基础上,以山西省1993年到2013年21年来的GDP总值为基础,使用Eviews软件和Excel对数据进行针对时间的分析,对模型进行检验,然后利用本文所建立的模型对山西省未来的6年作出预测。     

ARMA和VAR模型对GDP的预测效果探究

本文回顾了GDP预测的不同模型,并用ARMA模型和VAR模型对季度GDP进行预测,将预测结果与相对权威的主观预测朗润预测进行比较,以检验ARMA模型和VAR模型的预测效果     

预测中国宏观经济变量:专家与模型的组合预测

本文使用组合预测方法,探究以“朗润预测”为代表的专家预测以及计量模型对于中国宏观经济变量的预测效果,并研究对不同预测进行组合预测是否有助于改进预测效果。本文发现,对我国CPI和GDP的增长率,专家预测效果总体上优于模型预测。从原因看,一方面,专家在预测时已经考虑了计量模型的预测信息;另一方面,在经济出现“拐点”的时期,专家通过对实际经济环境和政策的把握,得出更准确的经济预测。组合预测有助于提升预测精度,对专家预测进行组合得到的预测效果优于大多数的专家预测,“模型—专家”组合预测的效果也优于所有的模型和大部分专家预测。     

资产证券化与银行体系稳定性研究

本文基于美国主要银行资产证券化面板数据的回归模型和单因素联结模型,研究资产证券化对银行个体和系统性风险的影响。研究结果发现,对于银行个体而言,开展资产证券化业务并不会影响其稳定性,而持有证券化资产则会对其稳定性产生不利影响。对于银行系统而言,证券化资产在银行系统内和系统外不同的配置情况将导致不同的风险结果。市场上的过度证券化行为以及由资产证券化引起的银行间收益相关性的上升可能会导致较大的系统性风险。最后,本文基于美国的研究结果对我国银行开展资产证券化业务提出相应的对策建议。     

活跃因子和杠杆因子表现分析 ——基于A股市场的多因子资产定价研究

多因子资产定价理论是继CAPM理论之后的重大创新,也是时下资本资产定价研究领域的最新成果.本文搜集整理多因子资产定价理论的相关文献,分析梳理其发展脉络.通过理论探究,引入以市值增长率为代理变量的活跃因子和以资产负债率来衡量的杠杆因子.基于我国A股市场进行Fama-MacBeth横截面和时间序列的回归检验,发现加入活跃因...     

Research on Currency Configuration of Economic Subject

本文首先阐述了经济主体货币配置行为发生的原因及其主要表现形式。其次,以江苏省数据为例,采用可变参数模型分析各经济变量对经济主体货币配置行为的影响程度。最后,分析经济主体货币配置行为对经济金融的影响,并提出相关政策建议。     

碳排放权市场价格发现功能的实证分析

碳期货市场在碳市场扮演着极为重要的角色,通常具有价格发现的功能。本文分析了国际碳排放权交易市场两种主要商品EUA、CER的期货价格关系．通过向量误差修正模型和公共因子模型对欧盟碳期货EUA与CER期货进行了实证研究。结果显示：EUA、CER这两种主要碳排价格指标之间具有很高的相关性,存在长期均衡的协整关系,均扮演着重要的价格发现角色,同时EUA期货价格引导CER期货价格变化。     

从图腾回归本位——科学思辨GDP

人类用GDP统计经济发展指标是上世纪最伟大的发明之一,我国改革开放30年来GDP去得了巨大成就.但GDP并不完美,它并不是无懈可击的统计方法,并非财富和效率的最佳衡量标准,不能有效计量社会成本,无法全面反映国家的真实经济状况,特别是不能有效衡量社会福利,与幸福指数关联不紧密.因此,对GDP要科学思辨,使其从图腾崇拜回归应有本位.     

对云南发展循环经济、建立资源节约型社会的几点思考

云南号称资源大省、有色金属王国,拥有丰富的矿产资源和动植物资源,但是目前的经济增长方式仍以粗放型为主,单位GDP产量的资源消耗过大,不利于经济的长远发展,也不符合建立资源节约型社会的目标要求,所以发展循环经济就成为云南经济长远发展的关键问题,需要政府和全社会的广泛关注。     

浅析人民币升值现状

近年来,随着中国经济的高速发展,人民币的国际地位越来越高,经济发展实力的提升客观上有推动人民币升值的动力.在美元汇率持续下跌的背景下,美、日等发达国家纷纷指责中国通过人民币汇率低估来扩大出口,人民币升值的压力凸显.人民币汇率问题演变成一个世界性的热点问题.自2005年我国开始实行新的汇率制度以来,人民币呈现出持续升值的态势.本文从人民币升值的国际环境和人民币升值的国内现状人手,浅析人民币升值对我国整体经济的大体影响.     

论GDP的合理性与局限性

GDP始终是最重要的宏观经济统计指标之一,自这个经济指标出现开始,其就对反映和知道各国的经济社会发展起着至关重要的作用.然而,GDP不是万能的.GDP也面临着矛盾,面临着困惑.本文即是从理论上结合实际分析了GDP的合理性与局限性.