全球价值链嵌入与中国行业资本——劳动替代弹性的关系研究

利用1997年~2010年中国工业行业数据和基于超越对数生产函数的随机前沿模型测算了各行业的资本—劳动替代弹性,并进一步使用投入产出表测算了各行业的全球价值链嵌入度,对两者的关系进行了实证分析。结果表明,全球价值链嵌入度与资本—劳动替代弹性呈显著的负相关关系,全球价值链嵌入度越高的行业,资本—劳动替代弹性越小。但随着嵌入程度的加深,在超过某一临界值后,嵌入程度提高将会加大资本—劳动替代弹性。     

中国经济增长的影响要素分析——基于柯布—道格拉斯生产函数

本文采用柯布—道格拉斯生产函数,基于1980—2011年的时间序列数据对中国经济增长的影响因素进行实证分析,研究劳动力投入与固定资本投资对中国经济发展的影响情况,得到了反映劳动力投入和固定资本投资对经济增长长期影响的回归模型,以及反映其短期调整的误差修正模型。     

西方环境库兹涅茨曲线研究综述

<正>一、基于截面数据的研究对EKC进行实证分析的数据主要有截面数据、面板数据和时间序列数据。Panyotou(1993)采用54个国家污染物样本,对三个污染物拟合了了关于每资本收入的对数二次多项式模型,得出所有     

上证综指收益率实证分析——基于ARMA-GARCH模型

上海证券交易市场在我国资本市场中具有重要地位,其A股股票收益率整体走势可以代表着我国证券市场的整体行情。本文旨在利用上证综指收盘价计算对数收益率,建立ARMA-GARCH模型,进而对上证综指收益率进行预测,并针对其波动提出相关建议。数据选取以2006年6月1日至2015年6月1日上证综合指数收盘价为基础,计算对数收益率,检验序列的相关性,稳定性及异方差性。故本文采用ARMA模型模拟上证综指收益率序列,利用GARCH模型拟合残差序列,以此进行实证分析和预测。     

外商直接投资对上海市经济增长影响的实证分析

该文从实证的角度，研究外商直接投资对上海市经济增长的影响，通过双对数计量经济模型和Granger因果检验．利用1988—2008年时间序列数据对上海市经济增长有影响的主要因素进行了计量分析。结果表明：外商直接投资对上海市经济增长有明显的促进作用。最后提出了进一步提高外商直接投资的质量、增强FDI效应的对策建议，以使外商直接投资更好地为上海市经济增长服务。     

基于ARIMA模型的我国木薯干进口发展预测研究

本文采用时间序列分析方法对我国1984—2007年木薯干进口量的数据进行分析,建立相应的时间序列模型。我们预留了2006—2007年的数据进行模型预测对比。通过预测对比,发现ARIMA模型的预测效果较好,可以用来对我国木薯干进口量进行预测。     

中国上市公司企业绩效与高管薪酬敏感度分析

本文以中国上市公司高管薪酬为对象进行研究。首先,我们讨论了中国的高管薪酬是如何设定的。接着,我们进一步阐述了影响薪酬契约的因素。考虑到从2005年开始实施的股权分置改革及其可能对上市公司高管报酬方式与公司绩效关系带来不可预知的影响,我们挑选2008-2012年上市公司序列数据。研究发现,对于高管而言,薪酬—绩效敏感度变得显著,说明中国上市公司激励机制的有效性在股权分置改革后得到一定的提高。     

基于GARCH族模型的深证指数波动性研究

GARCH族模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法。本文采用Eviews软件,选取2018年1月2日—2019年12月31日的深圳综指数共465个日收盘价,对数据预处理并转化为平稳的对数收益率序列,检验出ARCH效应之后对其定阶,最后基于建立GARCH和TGARCH模型分析其波动的特征,得出深证指数具有较高的波动集群性特征和杠杆效应,存在极端价格的变动情况,即股票市场还不够成熟并根据变动特征提出相应的政策建议,以供参考。     

人与环境匹配的整合研究

本文通过调查数据统计,运用结构方程模型,实证分析了人—职业匹配与人—组织匹配、人—工作匹配的相关关系;同时分别探讨了各匹配变量与工作满意度、工作绩效、职业成功等结果变量之间的关系。     

基于R语言的时间序列平稳性检验及实证分析——以中国宏观经济变量为研究对象

平稳性检验是时间序列分析中的基础内容,R语言是数据分析的重要工具,本文把两者结合在一起研究时间序列的平稳性。首先基于单位根检验的基本原理,简要介绍了ADF检验法、PP检验法、DF-GLS检验法;KPSS检验法和NP检验法,其次分析了R语言中的单位根检验;最后开展实证分析,以国家外汇管理局官网公布的中国宏观经济变量为研究对象,对经常项目差额、人民币汇率日对数收益率与出口额等3个变量的序列数据,用R语言进行单位根检验和时间序列平稳性分析。     

基于马歇尔—勒纳条件的中国茶叶贸易收支研究

马歇尔—勒纳条件是分析汇率变动对贸易收支影响的重要理论。本文采用我国1986～2008年茶叶进出口的序列数据,通过分析我国对不同经济体的茶叶进出口需求弹性,并构建实际有效汇率等因素与茶叶贸易收支的计量模型,研究了我国茶叶进出口与马歇尔—勒纳条件间的满足关系。研究表明,我国与不同国家的茶叶贸易收支受汇率变动的影响不同;就我国茶叶对外贸易总体而言,茶叶进口价格下降会增加进口额,出口价格上升会增加出口额;而人民币升值会改善我国茶叶贸易收支,人民币贬值会恶化我国茶叶贸易收支,且进出口需求弹性之和小于1。因此,我国茶叶贸易收支反向符合马歇尔—勒纳条件,这为汇率波动背景下科学处理茶叶贸易问题提供了重要的理论指导。     

基于GJR—GARCH模型的上海证券市场实证研究

根据1998年1月1日-2006年5月1日上证综指数据,采用GJR-GARCH模型对上证股市收益率的统计特性进行讨论,并分析了上证股市收益率波动的非对称性现象。结论表明：（1）上证综合指数序列存在冲击的非对称性,同时也存在着杠杆效应;（2）由拟合得到的新闻影响曲线可以看出,GJR—GARCH模型的新闻影响曲线也是非对称的,同样强度的利空消息较利好消息对未来波动的影响更大。     

上海股票市场收益率分布模型统计研究

在金融市场迅速发展、金融创新不断深入的今天,股票市场的波动也日益加剧,风险明显增大,资产收益率的分布形态也更加复杂化。对上证综指对数收益率序列进行实证研究,依据严密的统计分析方法建立了GARCH-t(1,1)模型。最后,通过相应的模型检验方法验证了GARCH-t(1,1)模型能够很好的刻画上证综指对数收益率序列的统计特征。     

基于配第—克拉克定理的西藏产业结构分析

改革开放以来,西藏经济快速发展,但产业结构和就业结构仍存在不合理的地方,制约了未来经济发展。以1978—2012年西藏产业结构相关数据为样本,运用配第—克拉克定理对西藏产业结构演变进行分析,发现了西藏产业结构存在的问题,提出了西藏产业结构优化调整的对策。     

基于ARIMA模型的我国GDP分析预测

改革开放后,中国走上市：场经济道路,与以往的计划经济相比,国内生产总值的计量应该以改革开放1978年为分水岭,GDP经济模型的建立应当以此为计量起点,做出分析和预测。基于Box—Jenkins（博克斯一詹金斯）方法的时间序列分析技术,对我国1978--2008年的年度GDP数据序列进行建模分析,验证该序列的时间序列特性,研究并选择了序列的最佳ARIMA模型,通过模型对我国2007—2011年度的GDP进行了预测。模型实证分析的结果表明：在GDP时间序列分析建模与预测方面,Box—Jenkins方法及其ARIMA模型是一种精度较高且切实有效的方法模型。     

中国城乡收入差距的影响因素研究

中国城乡收入差距问题一直是关注的热点,本文基于全国时间序列数据,通过对1990——2011年的相关数据的整合与运算分析,最终选取了城市化、二元经济、失业率为解释变量,城乡收入差距为被解释变量,进行回归分析。     

中国对外贸易遵循比较优势了吗

本文将居民消费、投资、政府支出、出口、进口视为产品,将劳动和资本视为原始投入,利用我国1994²010年31个省市区的相关数据估计了超越对数GDP函数的斯托尔珀—萨缪尔森效应和雷布津斯基效应,来验证比较优势在中国的适用性。本文发现进出口产品价格上升时都会致使劳动力工资上涨;另外,本文发现当资本存量增加时,从理论上按照赫克歇尔—俄林模型的预测劳动密集型产品的出口数量应该减少,但结果显示却是增长,对此可能的解释是政策上的出口鼓励和作为资本密集型产品的出口增加导致。本文的实证结果基本与赫—俄理论相符。     

基于偏离份额分析的合肥市产业结构研究

一个国家或地区的市场经济发展会受到一个区域内主导性产业的巨大冲击和影响,主导性产业的快速发展对于产业结构的优化和转型升级以及其他领域产业的发展和科学技术革新都将起到重要的推动作用。基于合肥市2005—2019年国内生产总值和主要产业结构数据,建立了偏离-份额分析模型,对合肥市的产业结构数据进行了偏离—份额分析。通过研究找出其区域内主导性的产业,并且确定该区域未来的产业结构调整发展的方向。     

时间序列分解模型在寿险保费收入预测的应用

寿险保费收入是衡量寿险业发展的重要经济指标。作为经济时间序列，寿险保费收入的变化受到长期趋势、周期性循环要素、季节变动和不规则要素这四个因素的影响。本文选取我国2000年1季度到2009年4季度的寿险保费收入数据，对其进行季节调整后再通过HP滤波方法得到长期变动趋势序列，并用混合模型进行预测，通过检验时间序列分解模型合理可行。     

我国房价与地价Granger因果关系研究

利用2006—2010年我国房屋销售价格指数和土地交易价格指数的季度数据进行修正后取对数,对房价与地价究竟谁是因谁是果做统计学上的解释,结果显示我国房价是引起地价变化的Granger原因,而地价不是引起房价变化的Granger原因。