货币供应量与房价波动的关系:基于VAR模型的实证分析与国际经验

近来,两件事件为大家所热议:一是中国高速增长的货币供应,二是快速上涨的房价.本文从货币供应量对房价波动影响的作用机制切入,采用向量自回归模型研究货币供应量与长期贷款利率变动对房价所产生的动态影响.研究表明,货币供应量变化对房价产生长期的持续正向影响,货币供应量的增加会导致房价上涨.新国五条及后续的房地产行业调控政策极为必要.     

基于股票指数的金融风险实证分析

随着资本全球化的发展,国际金融市场的联系也越来越密切,随之而来的便是金融风险也越来越受到人们的关注。在刻画金融资产价格波动率方面,高频数据有着低频数据无法比拟的信息优势,能够更准确的刻画出金融市场上波动率的相关特征,从而对具有金融风险有更准确的度量。在众多模型中,VAR模型作为一种广为应用的度量模型,在金融风险度量中起到非常重要的作用,也是本篇论文使用和探讨的度量方法。在介绍VaR模型的基础上,本文将其应用于股票实数的实证研究中。     

我国商业银行信用风险度量模型的实证研究——基于KMV模型的实证分析

本文以商业银行信用风险度量模型作为研究对象,展开对信用风险度量模型的比较分析,试图找出适合我国实际的信用风险模型,以提高我国商业银行的竞争力。通过研究,本文得出KMV模型在我国目前比较适用,并对该模型进行了实证分析,并提出该模型运用于我国应该采取的对策建议。     

货币供应量与房价波动的关系：基于VAR模型的实证分析与国际经验北大核心SSCI

近来,两件事件为大家所热议:一是中国高速增长的货币供应,二是快速上涨的房价。本文从货币供应量对房价波动影响的作用机制切入,采用向量自回归模型研究货币供应量与长期贷款利率变动对房价所产生的动态影响。研究表明,货币供应量变化对房价产生长期的持续正向影响,货币供应量的增加会导致房价上涨。新国五条及后续的房地产行业调控政策极为必要。     

基于VAR模型的CPI与PPI关系的实证研究

本文选取我国1993年1月至2010年9月的CPI和PPI月度数据,建立VAR模型,通过格兰杰因果检验发现CPI和PPI互为格兰杰原因.通过脉冲响应含函数进行分析,发现CPI对自身的增长起着推动作用,CPI对PPI的增长有着正向的作用,但影响有2个月的滞后期;PPI的变动对CPI有着正影响,并且有2个月的滞后期.方差分解的结果说明CPI的变动90%是由本身引起的,10%是由PPI引起的;PPI变动40%是由CPI引起的60%是由自身引起的.     

政府R&D资助与企业技术创新——基于效率视角的实证分析

应用1998～2007年中国大中型工业企业分行业面板数据,采用柯布-道格拉斯(C-D)生产函数形式的随机前沿模型,基于效率的视角,实证考察了政府R&D资助等因素对企业技术创新的影响。研究发现:政府R&D资助对提升企业的技术创新效率有显著的正向影响;企业自身R&D投入的提高有利于其吸收和利用政府的R&D资助,但企业规模和产权类型对政府R&D资助效果的影响并不显著。     

股票交易组合风险的实证分析——基于VAR法

本文在介绍VaR基本概念的基础上,着重分析VaR的三种获取方法,并以马钢股份(600808)和交通银行(601328)组合为例,对VaR方法在我国证券市场上的投资组合应用进行分析。     

河南省农村金融对农村经济增长的影响——基于VAR模型的实证分析

本文参照柯布道格拉斯生产函数来研究农村金融对农村经济增长的影响,建立相应VAR模型,选取河南省1985—2014年时间序列数据进行研究分析,运用ADF检验、滞后期判断、Johansen协整检验、Granger因果检验、脉冲响应分析以及方差分解对其进行处理,得出结果:农村金融发展的规模和结构在农村经济增长中起到显著促进作用,金融发展效率的影响不显著,但农村经济增长是农村金融效率提高的原因,这种"需求遵从"以及农村资金的外流阻碍了农村金融与经济增长的相互促进作用。     

山西省R&D投入与专利产出关系的实证研究

由以往文献的实证结果得出,在山西省专利产出是区域经济增长的原因,而区域经济增长对专利产出的贡献作用并不显著。所以本文研究的主要目的,是山西省省R&D经费和R&D人员与专利之间存在怎样的相关关系,经实证研究可以发现:研发经费对山西省的专利产出量具有较大的影响,可以通过增加研发经费的投入来促进山西省专利申请授权量的增加,进而带动山西省区域经济的增长。     

R&D投入对浙江经济发展的研究

R&D即科学研究,它的投入对浙江省经济发展具有至关重要的作用。文章首先通过理论分析,系统的阐述了R&D投入量与浙江省经济发展的关系。实证部分,以浙江省1990年到2010年间的R&D投入量与浙江省GDP总额的年度数据作为研究对象,运用一元线性回归分析方法和格兰杰因果检验,对浙江省近十年来的R&D投入对经济增长的贡献率情况进行实证分析。实证结果表明,R&D投入量对浙江经济发展存在明显的正相关关系,R&D投入有利于浙江经济的发展,与文章的理论分析结果完全一致。基于理论与实际分析,对浙江省R&D投入提出了相应的政策建议。     

土壤环境与农业经济增长关系研究——基于VAR模型的实证分析

本文基于1994~2014年间的省级面板数据,通过构建土壤环境与农业经济增长的VAR模型,在区域层面检验与分析了我国土壤环境与农业经济增长之间的相互关系。研究结果表明:农业经济增长对土壤环境的影响以及土壤环境对农业经济增长的影响都存在明显的区域差异,对于前者而言,西北、东北地区所受影响最大,西南地区所受影响最小,验证了西北、东北地区的农业经济增长对土壤环境的破坏力度相对较高,西南地区破坏力度相对较小。对于后者而言,西南地区所受影响最大,华中、华南地区所受影响较小,这说明西南地区目前土壤环境比较优良,对农业经济可持续发展能带来更大的增长空间,而华中、华南地区土壤环境已经欠佳,能为地区农业经济增长提供的动力较小。     

R&D投入对浙江经济发展的研究

R&D即科学研究,它的投入对浙江省经济发展具有至关重要的作用。文章首先通过理论分析,系统的阐述了R&D投入量与浙江省经济发展的关系。实证部分,以浙江省1990年到2010年间的R&D投入量与浙江省GDP总额的年度数据作为研究对象,运用一元线性回归分析方法和格兰杰因果检验,对浙江省近十年来的R&D投入对经济增长的贡献率情况进行实证分析。实证结果表明,R&D投入量对浙江经济发展存在明显的正相关关系,R&D投入有利于浙江经济的发展,与文章的理论分析结果完全一致。基于理论与实际分析,对浙江省R&D投入提出了相应的政策建议。     

基于VAR模型的中国资源利用产出效应分析

本文基于1978-2011中国资源利用与产出情况的时间序列数据,运用EVIEWS软件,建立VAR模型估计主要资源与产出相互之间的动态影响,进行Granger因果分析和脉冲响应方差分解分析,结果表明化石能源对产出影响不大但是有滞后效应,而固定资本代表的钢铁水泥等资源对产出作用快且大。     

开放式基金的VaR值测算与评估——基于GARCH模型的实证分析

本文在对VaR值理论进行分析的基础上,选取了我国证券市场中偏重于股票投资的10支开放式基金,利用GARCH模型以及历史模拟法进行了VaR值比较研究,通过实证发现我国开放式基金的日收益率分布也呈现出非正态性和“尖峰宽尾”的特征,并且现阶段各支基金的风险与收益并未出现较为显著的对应关系。     

基于VAR模型的我国金融控股集团风险传染效应分析

利用向量自回归(VAR)模型,分析在同一金融控股集团下的上市金融机构资产价格的相关性,并通过建立脉冲响应函数对金融控股集团下的银行、证券和保险行业的风险传染效应进行研究。结果表明,在同一金融控股集团下的银行类子公司之间存在较为明显的风险传染性,传染效应较大;银行类子公司和证券类子公司之间存在一定的传染性,但传染效应较小;未发现保险类子公司和银行类子公司、证券类子公司之间有传染性。     

基于改进的剩余收益模型的实证分析

公司价值的评估始终是证券市场的灵魂和金融财会领域的研究热点,如今,市场投资者、监管层和管理层持续关注上市公司的价值。对公司价值评估的管控是监管层制定监管政策的重要依据,合理的评估公司价值有利于投资者做出正确的投资决策,大部分管理层都拥有公司的期权,关注公司价值是个人利益与公司利益的统一。Oswald和Ohlson研究表明,将会计信息与公司价值相结合的剩余收益模型对股票价格和公司价值的解释力最强,充分利用具有较高参考价值和公信力的会计数据,是剩余收益模型的突出优势。本文将在剩余收益模型的基础上,在企业经营过程中嵌入实物期权~([1,2])。利用二叉树期权定价模型,得到更具有实证解释力的公司价值评估模型,并以碧桂园为例,分析模型的有效性。     

基于VAR模型的CPI与PPI关系的实证研究

本文选取我国1993年1月至2010年9月的CPI和PPI月度数据,建立VAR模型,通过格兰杰因果检验发现CPI和PPI互为格兰杰原因。通过脉冲响应含函数进行分析,发现CPI对自身的增长起着推动作用,CPI对PPI的增长有着正向的作用,但影响有2个月的滞后期;PPI的变动对CPI有着正影响,并且有2个月的滞后期。方差分解的结果说明CPI的变动90%是由本身引起的,10%是由PPI引起的;PPI变动40%是由CPI引起的60%是由自身引起的。     

基于VAR模型的CPI与PPI关系的实证研究

本文选取我国1993年1月至2010年9月的CPI和PPI月度数据,建立VAR模型,通过格兰杰因果检验发现CPI和PPI互为格兰杰原因。通过脉冲响应含函数进行分析,发现CPI对自身的增长起着推动作用,CPI对PPI的增长有着正向的作用,但影响有2个月的滞后期;PPI的变动对CPI有着正影响,并且有2个月的滞后期。方差分解的结果说明CPI的变动90%是由本身引起的,10%是由PPI引起的;PPI变动40%是由CPI引起的60%是由自身引起的。