货币供应量与上证综合指数关系的实证研究

本文主要探讨了货币供应量对股票指数的影响。以每月流通中的货币m0、狭义货币供应量m1和广义货币供应量m2为解释变量,以每月的上证综合指数(sz)作为被解释变量构建货币供应量对股票价格指数影响的双对数多元回归模型。根据SC准则对模型进行了修正,建立误差修正模型,并运用stata软件对其进行了协整检验和脉冲响应函数检验。实证发现,m0对上证综合指数存在正向的影响,而m1和m2对上证综合指数存在负向的影响。     

外商投资湖南省制造行业的环境效应实证研究

基于湖南省2006～2009年外商直接投资的20个制造业的面板数据,以工业SO2、工业废气、工业废水和工业固废四类污染物排放量为被解释变量,考察FDI的环境效应。结果表明,FDI在重、中度污染密集型行业对湖南省的环境产生了显著的负面影响,但是在轻度污染密集型行业产生的是正面影响;总体而言,外资进入湖南省制造行业产生了正面的环境效应。四类污染物排放量与各个行业的工业总产值呈现正向关系,而与企业的研发经费总额呈现反向关系。     

人民币汇率的影响因素实证分析

近年来人民币一直处于不断升值的过程,本文以通货膨胀率、货币供应量和外汇储备作为解释变量,研究其对人民币汇率的波动影响,通过实证研究得出结论并进行分析解释。     

IPO抑价影响因素实证分析

本文主要研究导致IPO抑价的影响因素,并根据现有研究理论和中国股票市场的实际情况,选取了可能影响抑价的6个解释变量,即中签率、发行价格、发行市盈率、交易日换手率、上市等待日期、资产负债率,进行了多元回归分析,得出我国IPO抑价程度与六个解释变量的相关程度,分析了导致IPO抑价率较高的原因,在此基础上从提高投资者水平、增加新股供给量、完善发行制度和完善监管制度等方面提出政策性建议.     

人民币汇率的影响因素实证分析

近年来人民币一直处于不断升值的过程,本文以通货膨胀率、货币供应量和外汇储备作为解释变量,研究其对人民币汇率的波动影响,通过实证研究得出结论并进行分析解释。     

基于VAR模型的土地、信贷、金融政策对房地产投资影响的实证分析

本文选取房地产投资额作为被解释变量,选取土地、信贷和金融政策的代表变量作为解释变量,运用VAR模型中的脉冲响应分析方法分析宏观调控政策与房地产投资之间的动态影响关系,最终得出三大政策对房地产投资的影响具有滞后性,且信贷政策对房地产投资的影响效果最为显著,土地政策次之,而金融政策影响最弱。     

上市公司ESG评级对企业价值的影响研究

本文对国内外与ESG相关的研究进行了梳理，根据相应的理论基础提出研究假设，选取了A股沪深两市343家上市公司在2016年-2020年的数据为样本，以商道融绿公司发布的上市公司ESG评级为解释变量，以企业托宾Q值为被解释变量，用双向固定效应模型对面板数据进行了回归，并进行了异质性分析，得出以下结论：ESG评级对企业价值有积极的影响，并且这种积极影响会受到行业、区域和公司属性的调节，对于重污染行业企业、经济发达地区企业和非国有企业，这种积极影响会更加明显。     

股权结构与股利政策——对我国上市公司股利政策的理论分析

一、文献回顾与理论介绍 影响股利政策的因素有很多。吕长江、王克敏（1999）采用了38个变量来解释上市公司的股利政策，在剔除了解释变量之间的自相关性后，得到了11个主成分因子。实证分析表明这11个变量与现金股利都是显著相关的。魏刚（2001）也采用了9个自变量来解释我国上市公司的现金股利，用7个变量来解释股票股利，并得出显著的相关系数。在二者所采取的解释变量中都包含了表示股权结构的变量——国家股比例、法人股比例、流通股比例。由于中国上市公司股权结构的特殊性以及对股利政策的尤为重要的影响，本文想抽出股权结构这一个因素来分析股利政策，并且研究的重点在于理论而不是实证。     

对我国通货膨胀的实证研究

一段时间以来，国内的通货膨胀形势颇为严峻，有很多因素在影响着通货膨胀，并且各个因素对通胀的影响又不是孤立的。本文选取消费价格指数CPI作为被解释变量，国内生产总值增长率GDE货币供给量增长率M2，汇率增长率E作为解释变量，建立模型进行分析，综合考察三个解释变量对于被解释变量的影响关系。     

社会保障、收入差距与城镇化——基于全国31省份数据的实证研究

加快建立覆盖城乡的社会保障体系必须充分考虑其对城镇化的影响,研究社会保障水平、城乡收入水平地区差异对城镇化的影响将为完善社会保障制度提供决策支持。在分析社会保障水平地区差异的基础上,根据我国31省份2001年至2009年的数据,以城镇化水平为被解释变量,检验了社会保障水平、城乡收入比率等变量对城镇化的影响。结果表明,提高人均社会保障水平和农村收入水平将加速城镇化进程。     

人民币汇率改革后影响石油出口价格变化因素的实证研究——基于VECM模型

通过构建VECM模型,运用脉冲响应和方差分解来研究人民币汇率变动对我国石油出口价格的影响因素,本文选取了出口原油的价格、国际石油价格、边际成本和汇率四个变量,试图解释变量之间是否存在着某种关系并相互影响     

我国广告业与消费关系的计量分析

随着现代中国市场经济的迅猛发展,广告业的发展与国民经济日益紧密相关,对消费增长在一定程度上起到了拉动作用。文章通过建立以广告业营业额为解释变量、城镇居民消费水平指数为被解释变量的数量模型,运用计量经济学的方法分析了我国广告业的发展对居民消费水平的影响,借助Eviews软件计量分析广告业发展对消费的短期与长期影响,并以此提出部分建议。     

基于引力模型的广西入境旅游实证研究

本文引入了新的解释变量对引力模型进行了适当修正,并用客源地人均GDP、客源地总人口、广西旅游从业人数、GDP、A级景区数量以及与客源国的空间距离等六个变量构建出了广西入境旅游引力模型,最后根据回归结果分析了广西入境旅游需求的影响因素及其影响程度,为广西入境旅游发展提出了针对性的建议。     

城乡消费差异、收入分配结构与可持续发展

一、我国城乡消费差异的实证分析(一)变量的选择和数据说明。在影响消费的众多因素中,收入水平和消费价格的影响权重最大,因此本模型分别选取城镇和农村居民的消费水平作为被解释变量,城镇和农村居民的人均可支配收入、城乡居民消费价格指数为解释变量,建立两组不同的ECM模型,进行对比     

基于广义线性模型的我国投资型寿险产品退保率实证研究

基于某一款万能险产品38个月的退保率样本数据,结合我国寿险业务的实际情况,利用广义线性模型对影响退保率的主要因素进行了分析。研究结果显示,源于消费者在购买保险的经济环境方面的差异,国外的退保率模型在我国并不适用。从我国实际情况出发,通过选择合适的解释变量,构建了新退保率模型,并分析了各解释变量对退保率的影响。     

投资偏向分析：基于全球银行股票投资的实证研究

本文研究了29个国家的银行在全球范围内的股票投资配置,发现存在很明显的投资偏向。研究中采用了7类变量共25个子变量对投资偏向进行解释,使用两种方法进行经验分析,第一种借鉴Kalok Chan,Vicentiu Coverig,Lilian Ng等人的方法将7类变量逐一与投资偏向回归,发现股票市场发展变量对国内投资偏向解释最显著,投资保护、全球化变量次之。而股票市场投资回报对外国投资偏向(该经济体对于外部投资者的吸引力)解释最显著,股票市场发展、资本控制、全球化等变量次之。另一种方法是笔者提出的因子回归分析法,将25个子变量进行因子分析,形成了反映一个国家经济水平与经济制度、全球化等7个突出的公共因子。将这7个公共因子与投资偏向回归,发现经济水平和经济制度因子以及股票市场因子对国内投资偏向具有明显的影响,而经济水平和经济制度因子、全球化因子以及熟悉程度因子对其外国投资偏向具有明显影响。     

上市公司财务危机预警研究

基于2003-2005年ST股票和相应的非ST配对股票的样本数据,本文选择包括衡量盈利能力、偿债能力和营运能力的共10个财务指标进行实证分析并建立相应的财务预警模型。实证结果表明,净资产收益率解释变量几乎涵盖其他变量的所有信息,以净资产收益率为解释变量的模型具有最好的判别效果。     

人口结构、宏观经济因素、经济增长对储蓄率的影响

伴随着经济的快速增长,我国储蓄率一直居高不下.本文选取人口结构、宏观经济因素和经济增长三方面的变量对我国高储蓄率的成因进行探究.通过协整理论的EG两步法否定了储蓄率和存款利率、城市化率存在协整关系,得出宏观经济因素对我国高储蓄率不具有解释作用的结论.通过将人口结构变量、经济增长变量联合对储蓄率回归,发现经济增长变量对储蓄率的解释作用并不显著,人口结构变量显著影响储蓄率,从而得出我国储蓄率长期趋势主要受人口结构变化影响的结论.这一发现对我国未来人口政策的调整具有重要的启示.     

我国股市波动和宏观经济波动相关性实证研究

本文根据国内外有关股市波动和宏观经济波动性之间关系的理论,结合我国实际情况,选取了有代表性的宏观经济指标,对相关宏观指标及上证综指的月度数据进行格兰杰因果检验,实证结果显示,总体而言,我国股市波动性对我国宏观经济变量的解释能力较好,但宏观经济变量对我国股市波动性解释能力较弱,在此基础上,本文提出了一些切实可行的政策建议。     

基于双变量线性回归模型的养老金缺口研究

近年来,人民银行养老金缺口不断扩大,采用计量经济学模型定量分析养老金缺口,能够使其形成过程更加数量化、具体化、清晰化。为此,我们先对养老金缺口、离退休人数分别建立对数-线性增长模型,然后再对两个变量建立简单线性回归模型,并对回归结果进行检验和讨论。一、指标选择与数据选取我们以养老金缺口为被解释变量（因变量）Y,以离退休人数为解释变量（自变量）X,以时间序列为时间变量T,