我国出口贸易与经济增长的实证研究

本文运用线性回归、格兰杰因果关系检验与方差分解技术等计量经济学分析方法,对我国出口贸易和经济增长进行了实证研究,由此得出结论,出口贸易与经济增长之间存在正相关关系,出口的增加是促进经济增长的重要原因;出口贸易在推动经济增长方面存在一定的时滞,而消费的时滞与出口相比较长,投资的时滞与出口相比则较短。     

跨境资金流动风险监测预警指标体系的构建与实证分析

本文以宁波市2001～2009年涉外经济数据为研究对象,探索建立跨境资金流动监测预警指标体系。实证检验表明:国内经济增长、货币政策和人民币实际有效汇率等对跨境资金流动存在较为明显的先导作用;本文设计的监测预警指标体系能够揭示跨境资金流动变化的规律并发挥较好的预警作用。     

外商直接投资与区域经济增长的关系研究--基于长三角数据的经验实证

外商直接投资是否促进经济增长迄今为止还是经济学界争论的焦点.针对当前的争论,本文利用单位根检验、协整检验、Granger因果关系检验等主流计量方法对长三角地区的外商直接投资与经济增长的关系进行实证研究,并根据结论对长三角地区继续吸引外商直接投资提出政策建议.     

不同来源地外资对中国技术进步影响的实证分析

首先测算出中国的技术进步指数,然后应用协整理论检验技术进步与来源地为香港、美国、日本和欧洲的4组外资的长期均衡关系,并建立误差修正模型考察4组外资对中国技术进步的短期影响,最后利用Granger因果关系检验识别4组外资对中国技术进步的影响程度。得出的结论是:4组外资在长期对中国技术进步都有积极的影响,在短期对中国技术进步的影响不显著且具有较大的波动性,其中美资对中国技术进步的影响最强。     

农业贷款对农业增长的经验悖论及原因分析

本文利用1978～2004年的时间序列数据，运用计量方法分析我国农业贷款对农业产出增长的影响。实证分析结果显示：农业贷款对农业增长的产出弹性为负，农业贷款的增加对农业增长并没有产生积极的作用。我国农业经济增长政策的重要内容之一，应为促进农业贷款向农业投资转化并提高其效率创造条件。     

基于提高居民收入的利率政策实证研究

总结了近十年来城乡居民可支配收入的情况,通过实证检验得出:近年来城乡居民可支配收入与利率存在着负相关关系;发现了其中存在的城乡结构差异;进行了政策效果预测。作者认为,利率在必须上调时应尽量小幅多次进行,这样可以最大限度地减少因利率上调而产生的不利于居民收入增加的影响。     

我国出口贸易与经济增长的实证研究

本文运用线性回归、格兰杰因果关系检验与方差分解技术等计量经济学分析方法．对我国出口贸易和经济增长进行了实证研究，由此得出结论，出口贸易与经济增长之间存在正相关关系．出口的增加是促进经济增长的重要原因；出口贸易在推动经济增长方面存在一定的时滞，而消费的时滞与出口相比较长，投资的时滞与出口相比则较短。     

Automatic Interpretable Retail forecasting with promotional scenarios

Budgeting and planning processes require medium-term sales forecasts with marketing scenarios. The complexity in modern retailing necessitates consistent, automatic forecasting and insight generation. Remedies to the high dimensionality problem have drawbacks; black box machine learning methods require voluminous data and lack insights, while regularization may bias causal estimates in interpretable models.The proposed FAIR (Fully Automatic Interpretable Retail forecasting) method supports the retail planning process with multi-step-ahead category-store level forecasts, scenario evaluations, and insights. It considers category-store specific seasonality, focal- and cross-category marketing, and adaptive base sales while dealing with regularization-induced confounding.We show, with three chains from the IRI dataset involving 30 categories, that regularization-induced confounding decreases forecast accuracy. By including focal- and cross-category marketing, as well as random disturbances, forecast accuracy is increased. FAIR is more accurate than the black box machine learning method Boosted Trees and other benchmarks while also providing insights that are in line with the marketing literature.     

江苏省固定资产投资与经济增长关系的实证分析

文章利用计量经济学方法,对江苏省1985-2005年的GDP及固定资产投资两时间序列数据进行了协整关系检验、误差修正模型(ECM)分析以及Granger因果检验.结果表明:江苏省的固定资产投资对经济增长有很大的拉动作用,在短期内固定资产投资增加1个百分点,GDP约增加0.81个百分点,并且二者之间还存在着长期稳定关系和双向的因果关系,在此基础上本文提出一些有针对性的建议.