基于ARCH模型的上证与道琼斯相关性分析

波动性是诸多经济和金融研究的一个重要方面。ARCH模型适用于具有群集性和方差时变性特点的经济类时间序列数据的回归分析。我国股票市场还很年轻,对其波动性的研究一直是热点。本文引用ARCH模型对中国股市的风险与收益进行实证研究,从对沪、美两市的各自分析着手,确定其关系。本文采用2007年至2009年6月的最新数据,利用ARCH模型及其扩展模型对上证综合指数与道琼斯的波动性进行实证研究。     

生产函数异方差处理初探

运用柯布—道格拉斯函数对截面数据进行回归分析时,往往会遇到数学模型的异方差问题,如果不对异方差进行修正而简单地采用最小二乘法估计模型,就会影响到估计式的显著性和有效性。因此,采用截面数据建立回归模型以研究某一经济问题,就必须重视对数据的异方差进行处理和消除。在实际研究工作中,人们为比较全面地研究问     

我国粮食产量影响因素的实证研究

采用回归分析方法对我国31个省（自治区、直辖市）粮食产量的影响因素进行分析,建立以粮食产量为因变量,有效灌溉面积、肥料施用量、大型拖拉机数量、农用柴油机数量为自变量的多元线性回归模型。运用多重共线性、异方差和自相关等计量经济学检验方法,对模型进行检验,采用逐步回归的方法对模型进行修正优化,得出粮食产量与有效灌溉面积、肥料使用量、大型拖拉机数量、农用柴油机数量之间的定量关系,并在此基础上提出提升我国粮食产量的政策建议。     

回归模型中异方差问题的处理

在拟合首都居民消费结构变动的回归模型时,由于分析不同时期居民收入的消费支出水平出现了异方差问题,对拟合的回归模型用等级相关检验和戈德菲尔特－奎特检验,结果也说明了异方差性,因此,提出对原模型进行变换,或用加权最小二乘法消除其异方差,保证了模型的适用性。这些方法可为同类经济变量的预测提供参考。     

粮食产量的影响因素分析

本文通过《中国统计年鉴》收集了1993至2018年的农业数据,并以这些数据为样本运用统计学知识对粮食产量的影响因素进行分析。在分析过程中,首先用最小二乘法估计得出初始的模型,之后再对模型进行检验及修正获得最终模型,对模型的检验包括多重共线性、异方差性、自相关性和残差正态性。本文通过一系列分析得出了与实际意义相符合的回归模型,结果说明对粮食产量影响最大的因素是粮食播种面积。     

水利投资与国民经济增长关系的实证研究

基于1990—2008年的相关数据,通过建立水利投资与GDP的向量自回归(VAR)模型,利用Granger因果关系检验、脉冲响应和方差分解等计量经济学方法对水利投资与GDP之间的互动关系进行实证分析。结果表明:水利投资与国民经济增长存在双向因果关系。水利投资的增加有力推动GDP的增长;反之,GDP的增加对水利投资也有较强的促进作用。     

城乡居民收入差距与农业经济增长关系的实证研究

文章运用向量自回归(VAR)模型,利用1990—2007年的经济数据对我国城乡收入差距与农业经济增长的关系进行实证研究。对人均农业产值(LPA)和城乡居民人均收入差距(LRD)的平稳性进行检验并在此基础上进行协整检验,对二阶单整时间序列建立VAR模型并进行脉冲响应与方差分解分析。研究表明,农业经济增长对城乡居民收入差距的影响呈现波动递减趋势,城乡居民收入差距对农业经济增长的影响不大。     

山西省经济增长与通货膨胀关联性研究——基于VAR模型的实证分析

2020年新冠肺炎疫情与石油危机同时爆发,国内经济下行压力不断加大。在此背景下,以山西省1992—2019年经济增长率和通货膨胀率两个变量为数据基础,建立向量自回归模型(VAR),并运用格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数和方差分解实证分析了山西省通货膨胀和经济增长之间的关联性。     

Lasso算法在SVR模型中的应用

支持向量回归（SVR）模型对高维数据的研究具有出色的泛化能力和很高的预测精度,但在问题之初,数据往往存在着多重共线性的问题。本文引入Lasso算法进行变量筛选后再建立SVR回归模型,以此期望获得较好的模型效果。选取陕西省一般公共预算收入及相关统计指标数据进行实证分析,使用Lasso算法进行变量优化后建立SVR回归模型对陕西省一般公共预算收入进行预测,从结果上来看,模型预测效果较好,在六个时间节点上,预测值与实际值完全一致。进而说明在高维统计建模时,使用Lasso算法进行变量筛选能够使得模型达到一个较好的效果。     

我国经济全要素生产率增长效应分析

本文采用1978年至2008年宏观数据构建结构向量自回归（SVAR）模型,分别从产出增长率、资本存量增长率、人力资本增长率三个冲击视角,对我国经济全要素生产率增长效应进行实证分析,并提出相关建议。     

中国水产品市场价格波动特征研究

文章基于2004年10月到2013年12月的月度时间序列数据,运用自回归条件异方差模型具体分析了我国水产品市场的价格波动状况。研究发现:我国水产品市场价格具有比较明显的集簇性;我国水产品市场价格波动受到前期波动的影响更大,外部条件的冲击对我国的水产品市场价格波动影响有限,高风险高回报的特征在我国水产品市场并没有得到具体的体现;但是水产品市场价格的波动率却存在杠杆效应,出现利好消息时,水产品市场价格指数的波动率的波动会减小。     

人民币汇率变动对物价水平的影响

本文采用2007年1月至2014年12月人民币名义有效汇率、工业增加值、货币供应量（M1）、国际油价和国内居民消费价格指数的月度数据作为样本,基于向量自回归模型,对汇率变动与国内物价间的关系进行实证研究,并得到结果：人民币汇率变动对我国国内物价水平具有一定的传导效应,但汇率变动对国内物价水平的影响度较小,传递程度较低。     

深证A股指数统计模型分析

本文考察了汇率、利率、GDP增长率、成交量、换手率、市盈率、基金成交金额和流通市值等8个与深证A股指数在理论上有相关性的备选解释变量,采取平均经济回归方法建模,构建通过多重共线性检验、异方差检验、模型设定偏误检验和自相关检验等各种检验且统计性质优良的线性模型和对数线性模型,并对这两种模型进行比较后证实：深证A股指数与宏观变量的相关度较低,却与微观市场变量有着很强的相关性。     

基于POI数据的城市土地混合利用评价及影响因素分析 ——以杭州市主城区为例

研究目的：基于POI数据开展杭州土地利用混合度评价及影响因素分析,为城市土地节约集约利用提供新路径。研究方法：空间格局分析、半方差函数、分层线性模型。研究结果：（1）杭州土地利用混合度总体偏低;（2）土地利用功能混合度总体上低于土地利用结构混合度;（3）土地利用混合度存在显著的空间正自相关性,以主城区为中心向周围逐渐递减,呈辐射状分布,具有明显的边缘效应;（4）土地利用混合度空间上呈现明显的带状异向性;（5）土地利用混合度与人口密度、公交站点数量、到铁路和到钱塘江的距离以及规划用地管制分区级别有显著的正相关关系,而与第一产业比重、到地铁的距离、到公路的距离以及到西湖的距离有显著的负相关关系。研究结论：规划层面,应加强将土地混合利用理念纳入国土空间规划编制;治理层面,应建立土地混合利用空间差异化管理和空间联动管理等管控机制。     

城市经济承载力定量化方法探讨——以大连市为例

经济承载力正逐渐成为制约城市发展的根本因素。用经济总量定义城市经济承载力,基于Eviews6.0软件,运用单位根检验、协整检验、自相关检验以及异方差检验来确定大连市1990~2012年土地指标的可靠性;利用多元回归和二元二次方回归分析拟合方程,运用土地边际报酬递减规律,测算出大连市国内生产总值的上限值为23986.1956亿元,并对此模型方法的优劣性进行了探讨。     

中国大豆期货市场与国际大豆期货市场价格关系研究——基于VAR模型的实证分析

本文采用向量自回归模型(VAR),通过协整检验、VECM估计、格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数和方差分解,对中国大豆期货市场与国际大豆期货市场价格关系进行了实证分析。结果表明,全球三大期货市场间存在着市场整合关系,在国际大豆期货价格形成中,美国大豆期货市场在全球大豆期货定价中处于主导地位,中国和日本对全球大豆期货价格形成的影响有限。我国大豆进口价格受制于人,对于定价缺乏“话语权”。     

中小企业板股价波动实证分析

作为向创业板的过渡形式，中小企业板越来越显示其在中国股市中的突出地位。本文应用GARCH（1，1）对中小企业板股价波动进行拟合，消除了条件异方差性，并通过TARCH模型对其杠杆效应进行检验，结果表明，利空消息和利好消息对中小企业板产生的作用是相同的。     

新疆金融发展与能源消费关系的实证分析

文章对新疆金融发展与能源消费的数据建立向量自回归模型，运用协整检验、脉冲响应函数和方差分解探讨了新疆金融发展水平和能源消费的互动关系，进而提出建立节约型能源消费结构，优化能源消费效率，加强节能减排的信贷政策窗口指导以及与政府部门的信息交换等对策建议。     

基于DEA非有效改进的陕西省耕地生产效率研究

研究目的：对陕西省1990-2011年期间耕地生产效率及DEA非有效地区进行实证分析。研究方法：数据包络分析DEA的CCR模型和BCC模型。研究结果：（1）长期以来,陕西省耕地生产效率具有较大的波动性,并且省内各个地区之间存在着较大的差异;（2）非DEA有效的5个地市普遍存在着投入冗余与产出不足的情况,其根本原因就在于耕地的投入产出过程中投入资源没有得到最有效配置和利用。研究结论：只有改变单纯依靠扩大投入的规模型增长方式,针对每一地区的实际情况制定合理的投入规模,尽可能地提高投入资源的利用效率,才能使耕地生产效率得到有效提高。     

基于VAR模型的二线城市房地产价格影响因素分析——以安徽省合肥市为例

本文通过选取安徽省合肥市2002年~2016年房地产平均销售价格与相关经济指标,建立向量自回归模型(VAR模型)对影响安徽省合肥市房地产价格的因素进行分析。并在其基础上,使用广义脉冲和方差分解对房地产价格与各宏观经济指标动态关系进行了分析。结论表明,安徽省合肥市GDP与房地产价格呈单方向的影响关系,房地产价格会引起安徽省合肥市GDP变化,且为正向影响。