基于隐马尔可夫模型对宏观经济进行监测

本文利用隐马尔可失模型,分别在一组宏观经济变量和金融变量基础上模拟出宏观经济实际运行状况,结果表明利用金融市场替代先行指标对宏观经济运行状态进行监测是可行的。在金融市场出现衰退后3至4个月,宏观经济增长速度出现下降。同时,在宏观经济回暖之前,金融市场也会率先恢复。     

宏观经济不确定性测度研究——基于GA-SVR模型

文章详细分析了国内外对经济不确定性的测度方法,首次将机器学习的思想用于不确定性测度,利用基于遗传算法的支持向量回归(GA-SVR)模型,使用47个宏观经济变量和25个金融市场变量的月度数据,测度了我国2005年1月至2020年6月的宏观经济不确定性.实证分析结果显示:该方法对宏观经济不确定性的测度结果稳定,与实际经济运...     

金融市场变量隐含的经济增长信息

是否金融变量中隐含着经济增长的信息?针对这个问题,本文首先从理论上分析了金融市场变量中隐含着宏观经济走势的原因,然后基于VAR模型用1997年-2009年股票市场和债券市场的交易额和成交量对经济增长预测能力进行实证检验,结果显示中国股票市场对经济的预测能力较弱,债券市场对经济预测能力相对较强.因而,中国金融市场中的变量还是存在部分经济增长信息的.     

央行沟通对金融市场和宏观经济影响的实证研究

本文构建了包含央行沟通、公众预期与金融资产价格的理论模型,基于统一的动态系统分析变量间的影响机理,运用R-vine-copula模型和TVP-SV-VAR模型研究了央行沟通对金融市场和宏观经济的影响。研究结果显示:中央银行沟通对不同金融市场的影响程度均不相同,央行沟通的股票市场效应、债券市场效应要优于利率市场效应和汇率市场效应;不同政策意图沟通的金融市场效应具有非对称性,短期金融市场效应合意且显著,长期金融市场效应合意但并不显著;中央银行沟通会通过资产价格渠道对宏观经济变量产生影响,且影响具有时变性。     

企业信用风险与宏观经济变量的相关性研究

本文利用Logit模型和多元回归模型.分析了宏观经济变量对企业总体和个体信用风险的影响,认为相对于个体信用风险而言,宏观经济变量对总体信用风险的影响更加显著.     

我国FCI的构建及对宏观经济变量影响的非对称性

本文首先选取我国多个金融变量,利用动态因子模型提取其共同因子,并对这些因子基于总需求方程缩减式构建了我国金融状况指数(FCI)。接着,基于互谱分析,从频域角度测度了FCI与产出和价格的关联性。最后,以FCI作为转移变量,建立了包含FCI、产出和价格的因子扩展的logistic平滑转移向量自回归(FALSTVAR)模型,基于不同金融状况视角,分析了金融状况指数代表的金融市场对产出和价格影响的非对称性。实证结果表明:第一,金融状况指数不仅与宏观经济具有相同的主周期,而且领先于产出和价格的变动;第二,在金融市场运行良好情形下,金融市场发展能有效地促进实体经济的增长,而在金融市场状况恶化情形下,金融市场会严重阻碍实体经济的增长。     

我国广义货币供应量M2的回归模型与预测

货币供应量是货币政策工具重要的中介变量。该文通过分解我国货币供应量的诸多宏观影响因素,尝试建立一个较为完整的货币供应量多变量回归模型,揭示宏观经济变量对货币供应量的影响程度,并运用该模型对货币供应量的短期变化进行预测,以期为把握宏观经济形势、理解货币政策变化及预判金融市场走势提供参考依据。检验结果表明,该模型对货币供应量的预测比较符合实际情况。     

基于GARCH模型的利率变动对股市波动性的影响研究

股票市场作为金融市场的重要组成部分,其市场的波动程度关系到整个金融市场能否稳健运行。本文选取2006年10月到2014年5月上证综指和深证成指的日收盘价作为其波动性研究的指标,并引入shibor利率作为外生变量,运用GARCH模型研究了利率变动对股市波动性的影响。因此我们要加快利率市场化的进程,使其能更好的作为宏观经济政策的指标来调整金融市场的波动,促进金融市场的稳健发展。     

中国宏观经济:2005年形势与2006年预测

宏观经济分析的基本依据 宏观经济运行的状况和走势,会通过一些重要的宏观经济变量反映出来.同时,宏观经济运行的状况和走势,也决定于一些重要宏观经济变量的变动和政府的宏观政策倾向.因此,分析宏观经济形势,判断宏观经济走势,必须正确理解和把握宏观经济变量的变动和政府的宏观政策倾向.宏观经济变量的变动情况和政府的宏观政策倾向是进行宏观经济分析的基本依据.     

宏观经济政策对金融市场产生的影响研究论述

文章宏观经济政策对金融市场产生的影响进行研究,首先对金融市场进行了简单的概述,其次对宏观经济政策具体调整展开分析,最后对具体影响进行了总结,目的在于更好的帮助金融市场适应宏观经济政策调整,促进金融市场稳定发展。     

金融市场发展对货币政策历史实践的推动

工业化先行各国货币政策产生、货币政策操作方式变化出现了一系列共同趋势,我们认为,这些变化一定程度都是由金融市场发展推动形成的:金融市场发展导致了现代货币政策产生,改善了货币政策调控效果,推动了货币政策中介变量转变,促成了货币政策操作变量利率化趋势.     

宏观调控：首要目标的权衡

中国受美国金融市场危机和全球经济放缓影响,剔除价格因素影响后,中国的主要宏观经济变量增速放慢脚步。第二季度,贸易顺差较去年同期下降12％,剔除物价因素影响后的真实投资和社会消费品零售总额增长率分别只有13％。     

宏观经济信息与金融市场关联性——来自混频动态条件相关系数模型的证据

宏观经济信息是金融市场之间相互传递的重要信息内容,有效利用宏观经济信息是否有助于更好地理解金融市场关联性？为此,本文运用混频动态条件相关系数(DCC-MIDAS)模型分析了我国四个重要金融市场之间的动态相关性如何受到纳入的宏观经济信息的影响。结果发现:(1)工业增加值和货币供应量M2负向影响金融市场关联性,经济政策不确定性和通货膨胀水平反之。前三者是影响金融市场关联性较为重要的因素,而通货膨胀的重要性相对较低;(2)宏观经济信息作为市场关联性的长期成分相较基于市场信息的模型可以获得至少1.45%的效率提升。(3)工业增加值和通货膨胀对金融市场关联性的影响较为稳健,货币供应量M2和经济政策不确定性的影响表现出周期性特征。经济上行阶段工业增加值、货币政策信息带来的效率提升更为明显,经济下行阶段政策不确定性相对重要。本文研究结论对于加强金融监管协调和防范金融市场风险共振具有参考价值和指导意义。     

宏观经济波动对股票市场的影响分析——基于协整分析与误差修正模型

在有效市场前提下,宏观经济波动对股票市场的冲击会反映在股票价格的变化上,为了研究两者的具体关系,选取2000~2016年上证综合指数与宏观经济相关变量的时间序列数据,运用单位根检验、协整检验以及构造协整方程、误差修正模型的方法对宏观经济波动对股票市场的冲击进行实证分析,结果表明,股票市场反映宏观经济波动的预期并不一致,宏观经济波动与股票市场波动出现了明显的背离,而且短期各个宏观经济变量对股票市场波动的影响大小和显著程度与长期的并不一致,研究结果表明在短期宏观经济变量对股票市场波动的冲击较大。     

企业信用风险与宏观经济变量的相关性研究

本文利用Logit模型和多元回归模型,分析了宏观经济变量对企业总体和个体信用风险的影响,认为相对于个体信用风险而言,宏观经济变量对总体信用风险的影响更加显著。     

我国商业银行信贷风险与宏观经济不确定性关系实证研究

研究了宏观经济不确定性对我国商业银行信贷风险的影响,通过首先构建了一个GARCH模型得到代理变量来测度宏观经济不确定性,然后利用我国银行业2000年至2009年的面板数据,实证分析了宏观经济不确定性对我国银行业信贷风险的影响程度.结果表明当宏观经济不确定性增加时,不良贷款率显著上升,银行将收缩信贷供给,信贷风险显著增加.     

宏观经济形势对上市公司资本结构的影响

公司资本结构是现代金融财务学术界的重点研究领域,对公司结构治理和财务决策具有重大的实践意义.本文以沪深300上市公司为研究对象,从经济发展水平、通货膨胀、实际贷款利率、货币供应量、财政支出、金融中介的发展水平、金融市场的发展水平等宏观经济变量入手,研究对其对上市公司资本结构的影响,采用面板数据进行线性回归.     

宏观经济变量对交易所国债价格影响传导机制研究

无风险利率在整个金融市场中发挥着核心作用,在国外许多金融发达国家,都有一种利率作为金融市场运行的基准利率。如美国的联邦基金利率FFR、英国的LIBOR利率、欧盟的EURIBOR、日本的TIBOR等等。与这些国家不同,中国尚处于利率市场化推进阶段,还没有一个统一的基准利率,其利率市场也较之其他金融发达国家呈现出极其复杂的结构。在中国,研究和实践领域通常利用国债的价格来确定无风险利率。针对目前分割的利率市场,本文选取了交易所国债市场做为研究对象并利用传导机制分析来研究宏观经济变量对国债价格的影响,最后运用了Granger因果模型对提出的四种传导机制进行了实证检验分析。     

合理构建利率体系 推进利率市场化改革

利率作为非常重要的金融变量,反映金融产品价格．是国家宏观经济调控的重要工具,对市场微观主体行为有着深刻影响。利率体系,就是由各类金融市场中各种利率之间以及内部所形成相互联系相互作用的有机整体,它的合理与否不仅关系到利率工具本身的资源配置效率,     

基于股指波动率的股市压力指数构建

金融危机的爆发,使得对系统性风险的有效监测成为当前宏观审慎管理部门迫切需要解决的问题.目前对系统性风险的监测主要有两类,一类是利用宏观经济数据进行分析监测,一类是利用金融市场与实体经济之间的关系,通过监测金融市场间接监测系统性风险.运用IMF及部分央行的理论方法,利用GARCH模型估计我国股票市场的波动性,辅之以股票市场涨跌情况,构建我国股票市场的市场压力指数,并进行简单的检验,市场压力指数较为灵敏、有效.