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This article develops and empirically implements an arbitrage-free,dynamic term structure model with "priced" factor and regime-shiftrisks. The risk factors are assumed to follow a discrete-timeGaussian process, and regime shifts are governed by a discrete-timeMarkov process with state-dependent transition probabilities.This model gives closed-form solutions for zero-coupon bondprices, an analytic representation of the likelihood functionfor bond yields, and a natural decomposition of expected excessreturns to components corresponding to regime-shift and factorrisks. Using monthly data on U.S. Treasury zero-coupon bondyields, we show a critical role of priced, state-dependent regime-shiftrisks in capturing the time variations in expected excess returns,and document notable differences in the behaviors of the factorrisk component of the expected returns across high and low volatilityregimes. Additionally, the state dependence of the regime-switchingprobabilities is shown to capture an interesting asymmetry inthe cyclical behavior of interest rates. The shapes of the termstructure of volatility of bond yield changes are also verydifferent across regimes, with the well-known hump being largelya low-volatility regime phenomenon. 相似文献
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共享经济作为移动互联网时代的新商业模式,是拉动我国经济社会发展的新动能和强引擎。但近些年来,共享经济在中小城市发展遭遇"寒流"、陷入瓶颈,主要原因在于:一是共享经济模式难以在中小城市发挥规模效应,甚至出现边际成本逆向递增;二是同质化的共享经济项目在中小城市盲目扩张,"羊群效应"引发市场产能过度投放;三是共享经济在中小城市迅速挤占传统经济市场份额,造成社会不稳定;四是共享经济盈利模式不适应中小城市商业生态和资本运作现实,导致资产泡沫。为破除共享经济发展的困境,带动共享经济走出"寒冬",推动共享经济实现平稳、可持续发展,提出如下建议:一是破除束缚共享经济发展的体制瓶颈,完善共享经济在中小城市运作机制;二是构建以中小城市消费者保护为核心的立体化共享经济监管运作体系,实施全方位监管;三是引导和支持共享经济企业基于消费者实际需求打造可持续的盈利模式,构建健康的生态系统;四是促进中小城市金融服务与共享经济的深度融合和平衡发展,缓解共享经济企业融资难题。 相似文献
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经济区域化是目前我国城市经济发展的根本趋势,考察各类城市参与经济区域化的获益程度及其影响因素具有很强的现实意义。本文借鉴Byrnes和Storbeck(2000)的方法,基于城市经济效率的视角,考察了长三角、珠三角和京津冀地区的区域化收益水平,并基于Tobit模型对影响区域化收益的各种因素进行了计量分析。结果显示,我国三大经济区的区域化收益存在显著差异,京津冀地区的区域化收益最高,长三角地区次之,珠三角地区最低。进一步的计量分析发现,专业化分工和技术研发能力有利于区域化收益的实现,而外资的引进、政府的作用和城市空间影响则扩大了区域化收益,多样化分工和对外贸易对区域化收益的影响尚不明确,分地区的计量分析也基本上得出了同样的结论。加强区域内与区域间分工,是实现区域化收益和提升城市经济效率的根本途径。 相似文献
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随着人工智能的快速发展,人工神经网络被广泛地运用到分类预测领域。文章首先明确了客户流失的定义及其分类,然后分析了LVQ神经网络的基本原理,最后从研究样本的确定、预测变量的选取、模型的训练及评估三个方面构建了基于LVQ神经网络的电信企业客户流失预测模型,以期为电信企业客户流失预测模型的设计提供一定的借鉴意义。 相似文献