我国海洋产业增加值的组合预测分析

近年来,我国海洋产业增加值大幅度地提高。鉴于单项预测模型的局限性,本文运用线性规划的方法赋予合理的权重,将时间趋势模型和指数平滑模型加权组合,采用组合预测的方法对我国未来几年的海洋产业增加值进行了预测。     

基于灰色Elman神经网络的季度性工业增加值动态预测方法的研究

工业增加值的准确预测对于政府部门制定工业发展政策有重要的作用。为更加准确地进行工业增加值的预测,以各个季度数据作为时间序列,建立四个灰色Elman预测模型进行预测,并同灰色GM(1,1)模型经行比较。实证分析:该模型不仅避免了季节性波动对预测的影响,而且缩短了预测步长,提高了预测精度和预测的稳定性。     

运用GM（1，1）模型预测开放式基金经济增加值的实证分析

开放式基金在我国起步较晚但发展迅速,许多问题需要进行深入探讨,尤其是对开放式基金估值问题的研究对基金投资者和基金管理者都具有重要的理论和现实意义。采用经济增加值（EVA）折现的方法评估开放式基金价值比其他传统价值评估方法具有更多的优点,而这一方法的关键问题是准确地预测未来经济增加值。本文运用灰色系统理论中的GM（1,1）模型对随机选取的三只开放式基金未来经济增加值做了预测研究及残差检验。实证分析表明,运GM（1,1）模型预测开放武基金经济增加值具有较高的精确度。     

运用GM(1,1)模型预测开放式基金经济增加值的实证分析

开放式基金在我国起步较晚但发展迅速,许多问题需要进行深入探讨,尤其是对开放武基金估值问题的研究对基金投资者和基金管理者都具有重要的理论和现实意义.采用经济增加值(EVA)折现的方法评估开放武基金价值比其他传统价值评估方法具有更多的优点,而这一方法的关键问题是准确地预测未来经济增加值.本文运用灰色系统理论中的GM(1,1)模型对随机选取的三只开放式基金未来经济增加值做了预测研究及残差检验.实证分析表明,运用GM(1,1)模型预测开放武基金经济增加值具有较高的精确度.     

基于时间序列分析的黔西南州经济增长分析与预测--基于1978-2007年的黔西南州宏观经济数据

时间序列的预测方法有着广泛的应用背景,在解决经济发展,金融市场动态,气象预报和水文预报等领域的预测问题时,都可以利用时间序列的预测方法。结合黔西南的实际州情,本文采用EVIEWS统计软件及时间序列分析法对1978—2007年的黔西南州宏观经济数据进行了系统分析,构建了GDP序列的ARIMA模型,响应变量为GDP序列的ADL模型,对投资、消费对黔西南州经济增长的相互作用进行了实证研究,并预测黔西南州未来8年经济增长的变化趋势,相比之下组合模型在拟合和预测效果具有较高的可靠性、准确性和稳定性。通过对黔西南州的宏观经济动态模型ADL模型,我们掌握黔西南州的宏观经济系统的主要特征及其运行机制,GDP与投资、消费互相影响,互相促进;通过预测,我们了解和掌握了经济增长的变化趋势,能有效地对政策制定进行合理化建议。     

中国增加值出口的就业结构效应——基于WIOD数据与MRIO模型的分析

基于世界投入产出数据库(WIOD),本文利用MRIO模型测算了1995~2009年中国分行业增加值出口对就业结构的影响,研究结果发现:总体而言,增加值出口有助于中国就业结构的优化升级,分行业来看,资本技术密集型工业行业增加值出口对出口就业结构与国内就业结构的优化作用更为显著,服务行业增加值出口对出口就业结构的优化作用相对较强,而对国内就业结构的优化作用相对较弱;入世在一定程度上增强了增加值出口对国内就业结构的优化作用,而始于2007年的国际金融危机则产生了抑制作用,但该影响具有行业异质性。     

ARIMA模型在广东工业指标预测中的应用

采用自回归移动平均模型ARIMA对广东省工业增加值进行动态分析。结果显示,ARIMA(1,1,0)×(1,1,0)12对于考察序列是适用的,达到了较好的模拟预测效果,可用于对广东省工业增加值的短期未来预测。     

我国商品房价格增长与宏观经济因素的关联性研究

文章基于我国商品房价格增长率、利率、工业增加值增速、通货膨胀率以及货币供给量增长率五个主要的宏观经济指标,利用多变量向量自回归(VAR)模型研究了我国商品房价格增长与宏观经济运行之间的相互关系。所得到的结果表明,我国通货膨胀率和货币供给量增长率能够显著影响商品房价格增长率,而利率和工业增加值增速对我国商品房价格增长率的影响作用较弱,因此,控制房地产行业的货币供给对限制房地产价格快速增长是一项行之有效的调控政策。     

我国制造业PMI、非制造业PMI与经济增长关系的实证研究

当前,国内学者在使用采购经理指数分析预测宏观经济走势时,都偏重于观察制造业PMI变化,而相对忽视了非制造业PMI。本文运用向量自回归模型对2007至2013年我国制造业PMI、非制造业PMI与经济增长之间变动关系进行实证研究,结果表明,非制造业PMI也有着与制造业PMI相类似的预测GDP变化的作用,短期内制造业PMI、非制造业PMI的冲击都会对经济增长造成长期的、同向的变动,非制造业PMI和制造业PMI都是GDP的"晴雨表"。     

利率期限结构的宏观经济预测作用

本文对中国利率期限结构的宏观经济预测作用进行了检验。结果表明国债即期收益率长短期名义利差对GDP、工业增加值等宏观经济变量具有良好的预测作用。在考虑货币政策因素后,利率期限结构包含了未来两年左右的经济增长的信息。对宏观经济的预测效果要远远好于PMI等传统经济景气和经济预期调查指标．说明利率期限结构的宏观经济预测作用是非常稳健可靠的。利率期限结构是良好的宏观经济指示器．对准确判断经济走势,把握政策方向和节奏．具有非常重要的意义。     

中国核心通货膨胀的估计——基于贝叶斯Gibbs Sampler状态空间模型

观测到的通货膨胀可以分解为趋势成分和暂时成分,其中的趋势成分即核心通货膨胀。准确度量核心通货膨胀对宏观经济政策的制定和经济形势的判断有重要意义。本文首先建立了估计核心通货膨胀的状态空间模型,然后将贝叶斯Gibbs Sampler方法应用于估计该状态空间模型的参数,以克服卡尔曼滤波的缺陷。本文估计了1991-2010年的核心CPI,结果表明估计的核心CPI很好地反映了货币政策的变化,同CPI相比,核心CPI有较小的波动性并且与货币供给增长率具有更强的相关性。由此得出结论,当前只要食品价格不出现持续的大幅上涨,同时继续保持稳健的货币政策,中国就不会出现严重的通货膨胀,即使个别食品价格上涨造成CPI上涨也必然是不可持续的。     

中国房地产价格波动区域差异的实证分析

本文首先定性地比较了各地房价的波动,发现其波动具有明显的地区不平衡性。进一步,本文基于误差修正模型形式的paneldata模型讨论了房价区域波动的差异,并分析了造成各地区房价波动差异的原因,尤其是货币政策效应的区域差异。结论如下:无论是房价的长期趋势还是短期波动,信贷规模对东、西部地区影响都比较大,中部地区较小,表明政府实施的信贷政策对调控东、西部地区的房价是有效的。实际利率对各区域影响差异不大,且影响较小。人均GDP无论长期还是短期对中部地区房价影响都比较大,表明中部地区房地产市场的发展更多地依赖于该地区的经济发展状况。房价的预期变量在东部地区对房价的短期波动有较大影响。     

资产的理性定价模型和非理性定价模型的比较研究--基于中国股市的实证分析

本文以 1 995年 2月— 2 0 0 2年 6月深沪两市A股上市公司为样本 ,考察和对比三个定价模型———CAPM、三因素模型和特征模型。实证研究发现 :(1 )中国股市存在显著的“账面市值比效应”(BMEffect)和“规模效应”(SIZEEffect) ,但对于小公司则不存在“1月份效应” ;(2 )三因素模型比CAPM能更好地描述股票横截面收益的变化 ;(3 )基于“股票横截面收益是由公司特征决定”的非理性定价理论的特征模型不成立 ,而基于“股票横截面收益是由风险因素决定”的理性定价理论的三因素模型成立。这些发现说明 ,账面市值比和公司规模这二个变量代表的是一种“风险因素” ,并非“特征因素” ,因此中国股票横截面收益的变化取决于风险因素 ,而非特征因素。作者认为 ,导致上述结果的主要原因是中国股市长期的同涨同跌特征。     

Fourier ADL cointegration test to approximate smooth breaks with new evidence from Crude Oil Market

Economic data is typically subject to a number of different forms of structural breaks. Ignoring structural breaks in a model can lead to misspecification issues and false conclusions. This paper proposes a new Autoregressive Distributive Lag (ADL) cointegration test in the presence of nonlinear breaks approximated by a Fourier function. The test offers a simple way to capture smooth structural change in time series data. Exact break dates are not required, and the suggested methodology can accommodate unknown number and form of gradual structural change. The testing procedure circumvents the potential power loss which can result from adding more dummy variables in the testing equation. Simulation results show that our procedure has good size and power properties. We demonstrate our test on the empirical example of real oil prices, oil production, and real economic activity, which are subject to structural breaks. The new test suggests that variables are cointegrated, while a conventional ADL test ignores structural breaks and concludes the opposite. This result casts some doubt on conventional oil price models.     

国际原油价格波动对中国宏观经济影响的重新考察

本文对国际原油价格波动对中国宏观经济的影响进行了重新考察。研究发现:国际原油价格通过影响采购经理人指数进而影响中国主要宏观经济变量,采购经理人指数的引入,完善了国际原油价格波动对中国宏观经济影响的时序传导机制,从而提高了实证结果的显著性。实证结果显示:国际原油价格上涨对中国消费者价格指数有正向影响,但这一结果并不显著;同时国际原油价格上涨并未改变中国经济增长的总体态势。VEC实证模型的估计结果表明:国际原油价格与中国宏观经济变量之间存在显著的协整关系,而且国际原油价格波动对中国宏观经济的影响存在滞后效应。     

PMI硬质泡沫塑料的研究与应用

本文综述了聚甲基丙烯酰亚胺（PMI）泡沫塑料的制备方法以及结构和性能，PMI由于具有良好的力学性能、热变形温度和化学稳定性，是高性能夹层结构复合材料的理想芯层材料。针对目前国外PMI的研发现状，介绍了一些调变PMI性能和改进制备工艺的方法，希望对国内PMI的研究起到借鉴的作用，最后对PMI的应用做了简单的介绍。     

期货价格收益率与波动性的实证研究——以中国上海与英国伦敦为例

采用协整模型、Granger因果关系检验、ECM模型及几种GARCH模型对中国上海与英国伦敦金属期货价格收益率和波动性做了研究.发现两市期货价格之间存在Granger因果关系、协整关系、同向变动关系和长期的共同趋势.采用ECM模型研究了两市的短期波动差异.GARCH类模型研究发现,两市波动性存在非对称性、溢出效应、杠杆效应.上海对伦敦市场的单向溢出效应显著存在.两市存在的利空消息均大于利多消息的作用,伦敦期货市场风险大于上海期货市场风险.     

Building and Interpreting Macro/Micro Estimates of Accrued‐to‐Date Pension Liabilities: French Reforms as a Case Study

Estimates of accrued‐to‐date pension liabilities (ADL) should become more widely accessible to statisticians and decision makers in the near future, in application of new SNA requirements. This raises two questions: how can such estimates be routinely produced, and what for? Microsimulation helps in answering the first question of the “how.” It allows ADL computations that take into account the complexity of pension rules. Concerning the “what for” question, it is known that ADL are not an indicator of global financial sustainability. Messages they convey are more interesting at the micro level, from a household perspective. This fosters the case for microsimulation which spontaneously generates consistent micro/macro results. We illustrate these points using the French situation as a case study. We emphasize one aspect of French reforms that may concern other countries as well: the move to price indexation and the connection it creates between sustainability and growth assumptions.     

Herding and anchoring in macroeconomic forecasts: the case of the PMI

We test whether analysts display multiple biases in forecasting the Institute for Supply Management’s manufacturing purchasing manager’s index (PMI). We adopt a test that does not require knowledge of the forecaster’s prior information set and is robust to rational clustering, correlated forecast errors and outliers. We find that analysts forecast the PMI poorly and display multiple biases when forecasting. In particular, forecasters anti-herd and anti-anchor. Anti-herding supports a reputation-based notion that forecasters are rewarded not only for forecast accuracy but also for being the best forecast at a single point in time. Anti-anchoring is consistent with forecasters overreacting to private information. The two biases show a strong positive correlation suggesting that the incentives that elicit anti-herding also elicit anti-anchoring behavior. Both biases result in larger absolute errors, although the effect is stronger for anti-herding.     

PMIs: Reliable indicators for exports?

Foreign economic activity is a major determinant of export developments. However, foreign GDP figures are published too late to be useful for short‐term forecasting. This paper presents a number of indicators based on the widely available PMI surveys that provide very early signals of foreign activity. Using MIDAS models we analyze the in‐ and out‐of‐sample performance of these and related indicators for two very trade‐exposed countries (Germany and Switzerland). We find that the monthly indicators based on foreign PMIs are strongly correlated with quarterly export growth. The forecast comparison shows that PMI‐based indicators perform very well relative to other benchmark models.