也谈“克强经济学”

李克强自任中国政府总理以来推行的一系列新经济举措和经济政策被外国机构称为"克强经济学"。文章把克强经济学视为一种宏观经济政策,着重从经济学学理上探讨克强经济学的学术价值,认为"克强指数"以更简捷、更便利、更实用和更准确的方式提供了对宏观经济走势的判断。"稳"和"好"是克强经济学的总基调,经济运行合理区间论是克强经济学的精髓,而"打造中国经济升级版"是其核心。克强经济学是各种宏观经济理论和各国宏观经济政策的合理成分与中国经济改革实践相结合的产物,它也必将对丰富和发展宏观经济理论和政策做出贡献。     

超预期股本扩张与分析师每股盈余预测

卖方分析师的每股盈余预测在实证文献中被广泛使用。该指标同时依赖于分析师对目标公司未来净利润的预测和对目标公司未来股本数量的预测。因此,如果在分析师发布预测后,目标公司的股本数量发生超出分析师预期的扩张,则每股盈余预测将无法代表分析师对目标公司未来基本面的预测。本文构建了“调整后每股盈余预测”指标,该指标可剔除超预期股本扩张对每股盈余预测的影响,真实反映分析师对目标公司未来基本面的预测。本文应用该指标,在两个具体的实证研究场景中证明了,忽略超预期股本扩张的影响可能得出错误的实证结论。本文还进一步指出了三个忽略超预期股本扩张的影响可能导致错误实证结果的研究场景。     

Are long-term return anomalies illusions?: Evidence from the spot Yen

This study investigates the sensitivity of the long-term return anomaly observed in the US$/Yen currency market to sample and method bias during the period from 11 October 1983 to 21 July 1999. Initially the CUSUM statistic is employed to identify subperiods of sign shifts in the mean returns. Then the dependence in these subperiods is investigated using the Hurst [Hurst, H.E., 1951. Trans. Am. Soc. Civil Eng. 116, 770–799] and the Lo [Lo, A.W., 1991. Econometrica 59 (5), 1279–1313] rescaled range statistics. The results suggest that rejection of the random null is conditional on both the procedure and the period being tested. The Hurst test may incorrectly lead to a rejection of the null hypothesis. However, the Lo test is a more appropriate approach to the data in this study. Thus previous research based on the Hurst test may have inadvertently introduced a method bias.     

脉冲超宽带测控信号时延精密跟踪方法

脉冲超宽带测控新体制可有效提高测控系统的安全性能,且具有潜在的高精度测距能力。为了实现其高精度测距功能,提出了一种基于延迟锁定环路的脉冲超宽带测控信号时延精密跟踪方法。该方法在传统伪码跟踪环的基础上进行改进,利用基于非相干积分的非线性反馈环路对接收信号的脉冲相位进行精密跟踪。理论分析和仿真结果表明,该延迟锁定环路可以完成对脉冲超宽带测控信号的时延精密跟踪。与直扩测控信号相比,在相同条件下,脉冲超宽带测控信号的时延跟踪相对误差更大,但由于脉冲宽度很窄,在一定载噪比条件下,其测量精度仍可达厘米量级甚至更高。     

压缩感知稀疏表示在雷达目标识别中的应用

高分辨距离像(HRRP)目标识别算法很多,在其利用高分辨距离像蕴含的目标结构信息的同时,也需要面对数据量巨大的难题。事实上,尽管高分辨距离像数据量巨大,但却是稀疏的,然而利用其稀疏特性进行识别的方法却不多。为此,提出了一种基于压缩感知稀疏表示方法实现目标识别的算法。该算法首先采用遗传正交匹配追踪（OMP）算法对一维距离像训练样本进行稀疏分解以获得类别字典,然后根据类别字典分析测试样本的重构误差实现目标识别。仿真实验证明,所提算法简捷、识别率更高,相较于常规算法识别率提高最多可达20%,并且在受到噪声干扰情况下依然能够稳健地识别目标。     

预算法修订：权力与职责的划分

预算过程中的各行为主体的权责关系是预算法修订中的一项核心内容,而现行《预算法》在公众、人大、政府之间的权责方面尚存在一些问题。在分析了预算权职的基本逻辑、预算法宗旨及预算范围后,本文对在预算法修订中如何确定公民、人大代表、人民代表大会及政府部门的权力与职责提出了一些看法和建议。     

对重庆上海房产税改革试点的思考

2011年伊始推出的重庆、上海房产税改革试点具有征税面窄、税收负担较轻和对房地产市场需求的影响较小等特点。鉴于历史原因和国情现状,我国近期对个人住房征收房产税在调节收入分配、促进社会公平、完善税制体系、对房地产市场的影响等方面还难以发挥应有的作用,因此征收范围不宜扩大。     

Supply chain leading models of building charging stations: Leaders,subsidy policies,and cost sharing

Consumer willingness to pay for electric vehicles (EVs) is severely limited by their driving range. The expansion of a charging network could alleviate this dilemma. This paper focuses on determining whether the manufacturer or the dealer is more suitable to extend charging network. In scenario 1 (wholesale price is exogenous), M-Investing (the manufacturer invests on charging stations) better facilitates EV adoption at the early stage of EV market. By contrast, D-Investing (the dealer invests on charging stations) better facilitates the EV adoption when the market becomes mature. However, neither of the two investors have an incentive to offer building investment. In scenario 2 (wholesale price is a decision made by the manufacturer), M-Investing is consistently better than D-Investing in terms of facilitating EV adoption. The manufacturer is voluntary even with high building costs. In addition, we address two subsidy policies: producer subsidy and consumer subsidy, to determine which is more effective in facilitating EV adoption in M-Investing and D-Investing, respectively. Moreover, we extend our model by allowing cost sharing between the manufacturer and the dealer. We observe some cases in which the profit and the EV adoption level are improved.     

基于ELES模型的陕西城镇居民消费结构研究

消费是拉动经济发展的源动力,而研究消费的一个重要途径是对消费结构进行研究。消费结构不仅反映消费水平而且对于消费总量和产业结构有着重要影响。陕西城镇居民的消费结构经过了两个阶段的变化,由上世纪90年代中期以食品、衣蓠和家庭设备为主变化为以食品、医疗保健、交通通讯和教育文娱并重。同时,根据居民的消费弹性和消费结构的发展趋势,可以预见医疗保健和交通通讯等方面将成为居民未来的消费热点。     

基于实现极差和实现波动率的中国金融市场风险测度研究

目前比较流行的金融市场风险价值研究一般采用日收益数据,并基于GARCH类模型进行估计和预测。本文利用沪深股指日内高频数据,分别通过ARFIMA模型和CARR模型对实现波动率和较新的实现极差建模,计算风险价值。通过对VaR的似然比和动态分位数等回测检验,实证分析了各种模型的VaR预测能力。结果显示,使用日内高频数据的实现波动率和实现极差模型的预测能力强于采用日数据的各种GARCH类模型。