含跳跃过程单因子利率模型的估计——基于中国国债回购利率的实证分析

在CKLS模型的基础上,我们提出了一个加入跳跃过程的单因子利率期限结构模型。通过对我国国债回购利率的实证检验,发现加入跳跃过程后,模型不但能更好地拟合实际数据．而且揭示了利率均值回复和水平效应的部分原因,从而增强了模型的解释能力。     

环境质量变化对游客福利的影响——基于旅行费用和条件行为联合数据

环境质量是影响游客旅游需求及福利的重要因素,但单一使用陈述性偏好法或揭示性偏好法仍存在诸多局限性。为探究环境质量改变对游客需求及福利变化的具体影响,结合旅行费用与条件行为数据,在明确现有环境质量状况下景区价值基础上,评估环境质量改善与恶化两种情景下,游客消费者剩余的变化。结果表明,环境质量改变直接影响旅行次数,从而增加或减少消费者剩余,但不会通过影响游客旅行费用间接改变消费者剩余,实际行为与条件行为数据偏好存在一致性;白洋淀景区当前消费者剩余为909.09元/次;环境质量改善使游客平均旅行次数增加1.45次/年,并使每位游客每年的消费者剩余增加1 318.18元;环境质量恶化使游客平均旅行次数降低1.41次/年,并使每位游客每年的消费者剩余减少1 281.81元。     

利率期限结构曲线的估计方法——基于上交所国债的实证分析

本文系统地论述了各种利率期限结构曲线估计方法的原理．提出了估计方法需满足的原则,并采用上海证券交易所的国债市场数据,比较了四种主要估计方法的拟合效果,提出了适合我国债券市场的利率期限结构估计方法。     

动态空间计量模型的估计方法研究

本文对动态空间计量模型的偏误修正极大似然估计法(CML)、拟极大似然估计法(QML)、广义矩估计法(GMM)及贝叶斯马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC)进行了评述,同时,对动态空间计量模型的短期、长期的直接效应和间接效应估计方法进行了说明。     

电话访问成功率估计初探

<正>一、背景我们知道,在市场调研中通常采用的访问方式有多种,如街头拦截访问、定点访问、入户访问,而这些传统调查方法的缺点日益突出,对于街头访问而言,其明显的缺点是现场控制难度大,导致访问质量难以控制,以及这种     

路侧毫米波雷达感知车辆轨迹精度估计方法

基于毫米波雷达车辆感知数据,本文提出一种轨迹精度估计方法。该方法对车辆运动在雷达坐标系中进行正交分解,在各向上建立车辆运动轨迹模型并拟合模型参数实现车辆真实运动轨迹估计。以车辆轨迹定位与速度感知数据与轨迹估计值计算定位与速度结果残差的标准差作为评价指标对车辆轨迹精度进行估计。本文结合上海市东海大桥实际道路交通场景雷达感知车辆数据进行车辆轨迹感知精度估计,结果显示,毫米波雷达感知车辆轨迹数据在×方向上,定位测量残差标准差为0.28m,速度测量残差标准差为1.39m/s。在y方向上,定位测量残差标准差为0.58m,速度测量残差标准差为1.50m/s,实现在不需要车辆轨迹真值的情况下对毫米波雷达感知车辆轨迹精度进行有效预估。     

互联网金融对商业银行风险承担的影响研究——基于中国30家商业银行的实证分析

为了研究互联网金融对商业银行风险承担的影响,本文以2009—2018年互联网金融对中国30家典型商业银行风险承担影响的数据为基础,运用动态面板广义矩估计方法对互联网金融对我国商业银行风险承担的影响进行了研究与分析。结果表明:(1)互联网金融对我国商业银行风险承担的影响呈现倒U形分布,即互联网金融发展初期通过抢占市场份额,加剧了行业竞争,抢占了商业银行利润,进而加大了商业银行风险承担的成本;但随着商业银行对互联网前沿技术的不断融合、金融产品服务的创新以及风险管控水平的提升,商业银行风险承担的成本下降。(2)面对互联网金融的冲击,不同类型商业银行对风险承担反应具有异质性:在宏观层面,大型国有银行拥有庞大的资产规模和政策保障,对其冲击反应较为滞后;股份制银行和城市商业银行缺乏上述优势,对其冲击反映较为敏感,但股份制银行后期风险承担显著下降;农村商业银行因主要服务于乡村建设,受其影响较为有限。在微观层面,面对互联网金融的冲击,与资本充足率和流动性水平较低的大型商业银行相比,资本充足率和流动性水平较高的小规模商业银行风险承担显著增加。     

我国制造业不同外包形式的就业效应研究——基于动态劳动需求模型的实证检验

本文测算了我国27个制造业细分产业的总外包水平、低技术外包水平、高技术外包水平和服务外包水平,并构建了我国制造业的动态劳动力需求模型,利用一步广义距估计(One Step Diff-GMM)法分析了制造业的总体外包、低技术外包、高技术外包和服务外包的就业效应,结论为:制造业总体外包、低技术外包和高技术外包对就业呈抑制作用;低技术外包和高技术外包水平相当,但低技术外包的就业净效应是高技术外包的将近二倍;而服务外包规模尚小,还不足以对就业产生影响。     

状态转换和中国股市的独特特征——基于马尔可夫状态转换-自回归模型的分析

本文采用马尔可夫转换-自回归模型分析了上证综指的周收益率.通过6个模型的比较,本文指出状态转换模型明显优于普通GARCH模型.研究表明中国股市存在多个独特特征:收益率在不同状态之间的变动规律差异显著;低波动状态的持续时间最短,出现频率也最低,而高波动状态出现次数最多,并且同牛市的相关性显著;中国股市中,低和中等波动状态之间无法直接转换,而是必须通过高波动状态作为媒介而相互转换.这些特征都显著区别于成熟市场,也提供了中国股市缺乏有效性的直接证据.本文结论有助于风险控制、预测等金融实践操作,对于股市制度设计和创新也能提供一定的方向指导.