基于泰勒规则的人民币汇率预测研究:兼论多种汇率决定模型预测比较

文章选取了无抛补利率平价、购买力平价、弹性/粘性价格货币模型、巴拉萨-萨缪尔森模型、资产组合模型、泰勒规则等理论模型,采用DMA/DMS、TVP-VAR、BMA等计量模型,并选择2005年7月至2016年12月数据作为研究样本对人民币汇率进行样本外预测,结果发现上述理论模型均对人民币汇率具有一定的预测能力,但只有泰勒规则模型预测能力高于随机游走模型,其余6种理论模型对人民币汇率的预测能力并不比最简单的随机游走模型强。同时,基于多种计量模型的结果显示,DMS模型对人民币汇率预测的绩效最佳。进一步通过拓展后的泰勒规则模型对人民币汇率进行预测时发现,短期内央行外汇干预发挥的作用最大,汇率预期和风险溢价分别在中期和长期的预测结果中表现最为明显。     

当代青年与父母的人际关系问题

随着经济的与社会的发展,我们每个人在享受着经济发展成果的同时,也在无形中承受着发展带给我们的巨大压力。当代青年作为社会的新生一代给社会注入了新鲜的血液,但同时作为独生子女一代又与长辈之间存在着一些矛盾,在二者的交互过程中,既有长期压抑状态下的沟通阻碍和心灵困境,也有突发情况爆发的矛盾和基点,两者相互交叉产生压力心理。一方面他们要承担养育父母、培育孩子的重任;另一方面在各自的就业单位中也要承受着升迁等巨大压力。文章对当代青年与父母的关系压力问题进行了分析与研究和分析。     

美国威斯康辛州女性乳腺癌肿瘤预测探讨

在机器学习和人工智能领域,有两类常见的问题,一类是回归问题;另一类是分类问题,分类问题是机器学习中一类重要的问题。对于机器学习中的分类问题而言,有很多常见的分类模型,比如kNN模型,支持向量机模型,Logistic模型。每一个模型在一个具体的问题中都有不同的性能,因此,我们的研究通过具体的实例"威斯康辛州女性乳腺癌肿瘤预测",预测女性所患有的肿瘤是良性肿瘤还是恶性肿瘤。通过对该二分类问题的研究,并分析比较了不同的机器学习分类模型在该问题的效果。     

基于SARIMA-SVR组合模型的 空气质量指数预测

空气质量指数(AQI)在波动中既具有整体的时间序列线性特征和明显的季节性波动周期,又具有多种因素影响的不确定性,为了提高AQI的预测精度,基于Ri386 3.3.3和Matlab R2014a两种编程软件,提出了一种同时具有线性和非线性的复合特征的时间序列预测模型——SARIMA-SVR组合模型。以太原市2014年1月—2019年7月的AQI月均值数据为基础,利用SARIMA时间序列模型进行线性预测,利用SVR模型对残差进行非线性预测,加和得到组合预测模型的预测结果,分析比较SARIMA,SVR和SARIMA-SVR这3种模型的预测结果和平均绝对百分比误差。结果表明,组合预测模型发挥了2种模型各自的优势,相较于单一预测模型的预测结果而言,其预测精度更高,稳定性更好。通过此模型得到的空气质量预测结果不仅可为人们的日常生活提供指导,而且可为大气污染的防治工作提供科学依据和借鉴意义。     

地方法人银行流动性风险评估与思考——基于34家机构流动性压力测试实证分析

压力测试是金融危机后监管改革的重要组成部分,已成为银行业监管的基石。当前国内发生的"包商银行接管事件"、"锦州银行重组事件"也深刻表明新常态下我国银行业风险较为严峻。根据人民银行金融稳定局开展压力测试的工作部署,本文选取了湖北省内38家地方法人银行机构开展流动性压力测试,对压力测试流程进行详细介绍,对压力测试中发现的相关问题进行思考,最后从监管和银行两个层面给出相关建议。     

基于VAR模型的财政支出关于财政收入的预测分析

本文首先通过Granger因果关系检验证明财政收入是财政支出的决定因素.在此基础上,建立财政支出关于财政收入的VAR模型,对未来5年即2017---2021年的财政支出数值进行预测.由结果可知,未来5年我国财政支出将呈稳步增长态势,为我国合理控制财政支出规模提供了客观依据.在分析的过程中,我们同时可以看出此VAR模型预测的相对误差较小,预测精度较高.