Exchange rate effect on carbon credit price via energy markets

This paper examines the impact of currency exchange rates on the carbon market. We scrutinize this effect through the European Union Emission Trading Scheme (EU-ETS), which primarily uses two substitutable fossil energy inputs for the generation of electricity: coal and natural gas. The European coal market is directly driven by global coal markets that are denominated in USD, whereas, natural gas is mainly imported from Russia and is denominated in Euros. The impulse response functions of a Structural Vector Autoregression (SVAR) model demonstrate that a shock in the Euro/USD exchange rate can be transmitted through the channel of energy substitution between coal and natural gas, and influence on the carbon credit market.     

CO‐INTEGRATING VAR MODELS AND ECONOMIC POLICY

This paper surveys some relevant contributions to the economic literature on co‐integrating vector autoregressive (VAR) models [vector error correction mechanisms (VECMs)], emphasizing their usefulness for economic policy. It further discusses some theoretical aspects that are necessary for a complete understanding of their potential. The theoretical introduction of the co‐integrating VAR model is followed by an illustration of its applications to monetary policy, fiscal policy and exchanges rates as well as in establishing the effects of structural bilateral shocks between countries (the so‐called global VAR, or GVAR, models). Special attention is paid to the VECM capacities of being used in conjunction with dynamic stochastic general equilibrium models and of jointly specifying the short‐ and long‐run dynamics, thus representing the steady‐state of economic systems (by means of the co‐integration relations) and the short‐run dynamics around it.     

关于VaR在风险管理中的研究综述

风险管理技术日益成为金融工程与金融管理领域最重要的研究对象之一,而风险度量技术则是风险管理的核心与基础。只有在准确度量风险暴露头寸的基础上才能更好的进行风险管理。风险测量技术从最早的简单静态的资产-负债管理不断演化发展,时至当下,VaR技术成为最为风靡的风险度量技术。计算VAR的技术方法层出不穷,主要可分为三类:参数法(包括各种正态参数法、加权平均法等);非参数法(包括历史模拟法和蒙特卡洛模拟法);半参数法(包括极值理论等)     

Sequential estimation of a location parameter and powers of a scale parameter from delayed observations

The problem of sequentially estimating a location parameter and powers of a scale parameter is considered in the case when the observations become available at random times. Certain classes of sequential estimation procedures are derived under an invariant balanced loss function and with the observation cost determined by a convex function of the stopping time and the number of observations up to that time.     

基于VAR的RAROC指标评估证券投资基金绩效——实证分析

秉承风险调整收益的理念,将基于VAR构建的RAROC指标用于中国的基金业。在实证过程中对所涉及的相关指标和基金收益率的分布形态等分别进行计算和检验,主要结论是,基金投资组合的非系统性风险没有充分化解;大多数的基金收益率分布形态呈尖峰和右偏,不严格服从正态分布。     

使用粒子群算法解决期权定价模型参数校准问题——以heston模型为例

期权定价模型的参数校准问题是一个常见的难题,以heston 模型为例,定价时需要估计6 个参数,参数估计问题实质上是高维非线性规划问题,由于估参函数的性质不好,一般的估参方法常常失效。使用粒子群（PSO）智能算法可以改善该模型的参数校准问题,因为粒子群算法具有内在随机性,因此参数估计中的局部极小值问题可以被较好地解决。使用2017 年12 月20 日的香港恒生指数期权作为估计样本,并对2017 年12 月25 日的期权进行样本外预测,数值结果表明使用heston 模型对期权进行定价并配合粒子群算法估计参数具有良好的定价效果。     

城乡居民消费结构与产业结构、经济增长关联研究——基于VAR模型的实证分析

运用VAR模型对城乡居民消费结构与产业结构、经济增长的关联性进行了实证分析。研究结果显示,城乡居民消费结构与产业结构、经济增长之间均存在长期均衡关系;经济增长能够促进城乡消费结构的升级,但对农村的促进作用要比城市滞后;城市居民消费结构升级对产业结构升级具有较弱的正向诱导效应,而农村居民消费结构则不具备这种效应。     

优化外商直接投资结构的研究——基于行业FDI数据的VAR模型

根据1990—2010年全国国内生产总值（GDP）、FDI在制造业的投资额（FM）、FDI在服务业的投资额（FS）、FDI在房地产业的投资额（FRE）及在教育领域的投资额（FE）的统计数据进行基于VAR模型的实证分析,认为长期看,外商在制造业的投资额（FM）和在服务业的投资额（FS）的增加导致全国GDP的增加,外商在房地产业的投资额（FRE）以及在教育领域的投资额（FE）与GDP反向变动;短期看,对全国经济发展的短期影响程度由高到低,依次是FDI在服务业的投资额（FS）、在制造业的投资额（FM）和在教育领域的投资额（FE）以及在房地产业的投资额（FRE）。建议以国务院颁布的《外商投资产业指导目录》为导向,积极利用外资及优化外商投资结构,在发挥外资对我国经济的积极推动作用的同时尽量减少外资的负面影响。     

存在冲突证据下的证据推理多属性决策方法

针对传统的证据推理方法对证据冲突处理能力的不足,在引入冲突参数的基础上提 出了新的证据推理算法,通过证明,新算法完全满足证据合成的4个公理。基于方案集间冲 突参数对决策结果影响差异最小化原则,提出了新的冲突参数优化模型,最后通过实例仿真 ,论证了新算法对解决证据间存在冲突时的多属性决策问题的可行性和优越性。     

中国通货膨胀影响因素的实证分析——基于VAR模型的研究

通货膨胀已经影响到我国经济的稳健发展,文章对2003年1月至2011年3月间的我国外汇储备、狭义货币供应量、准货币与CPI四个指标进行了实证分析,旨在找到影响我国通货膨胀的因素。首先进行ADF检验,然后建立VAR向量自回归模型并进行协整检验,从而得出以下结论:外汇储备、狭义货币供应量、准货币与CPI之间存在长期的均衡关系,其中准货币增长对通货膨胀起反方向作用。据此,对抑制我国通货膨胀和保持经济平稳发展提出政策建议。