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本文构造了基于财富和习惯的消费—资产组合投资模型,其中代表性投资者的效用函数不但依赖于投资者的消费历史,还依赖于其财富水平。本文所提出的模型是对Merton(1971)、Bakshi和Chen(1996)、Sundaresan(1989)和Constantinides(1990)的消费—资产组合投资模型的推广。我们使用随机动态规划求解模型,并给出了最优的消费和组合投资规则。我们使用此模型计算了消费与财富的波动率,发现习惯形成和较弱的财富偏好均能导致更加平滑的消费行为,从而解释了消费平滑之谜。 相似文献
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本文使用中国开展融券交易四年来的股市交易数据,探讨了卖空交易对股价信息效率的影响.研究结果显示,卖空交易有助于加快股价融入市场公共信息和个股盈余信息的速度,从而提升股价的信息效率和降低盈余公告后股价盈余漂移程度.本文研究为确认卖空交易提高了市场的定价效率和促进了市场价格发现功能提供了重要佐证. 相似文献
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在金融加速器模型的基础上,本文构建了含有企业异质性的动态随机一般均衡模型,并以此考察了我国货币政策对不同规模企业的非对称效应。研究结果表明,相对于大企业,中小企业更易受到紧缩性货币政策冲击的影响,中小企业产出下降幅度约是大企业的三倍。造成这种非对称效应的主要原因在于中小企业外部融资受到限制。此外,货币政策冲击通过信贷市场放大了经济波动,经济中存在着明显的金融加速器效应现象。因此,央行在制定货币政策时应考虑到货币政策对不同规模企业的非对称效应,并谨慎选择名义利率的调整幅度。 相似文献
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居民加杠杆是否能有效促进消费,已有研究从总量层面难以达成共识,这主要源于不同群体加杠杆对消费的影响存在差异。本文采用融合机器学习模型的GML(generic machine learning inference)因果推断方法,客观量化评估了居民加杠杆的异质性效应,并使用机器学习解释性方法识别了导致异质性效应产生的核心因素。主要得到以下结论:第一,居民加杠杆对消费的促进作用存在显著的异质性,最高效应组的处理效应约是最低效应组的2倍。第二,家庭人均可支配收入是导致居民加杠杆效应存在异质性的最核心因素,中等收入群体加杠杆对消费的促进作用显著低于低收入群体。家庭人均可支配收入因素的贡献率达到30%,明显高于其他特征因素。第三,影响不同收入群体加杠杆效应的核心因素不同。对中等收入群体而言,杠杆对消费促进作用偏弱的主要原因在于房贷压力;对低收入群体而言,杠杆对消费促进效果更为显著主要源于养老育儿等方面的刚性支出压力较大,需要依靠借贷弥补收支缺口。本文系统地分析了居民加杠杆效应的异质性及其产生根源,可为政策制定提供更多参考。 相似文献
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股价同步性是衡量资本市场信息效率的重要指标。股价同步性的影响机制一直以来都是金融研究的热点问题。本文使用文本分析的方法,通过机器学习度量了东方财富股吧中股民发帖评论中的非理性噪音,检验了股票网络平台中的噪音与股价同步性之间的关系。研究发现:第一,股票网络平台中的噪音会促使投资者做出非理性的投资决策,进而降低股价变动的同步性。噪音评论占全部评论的比例越高,上市公司的股价同步性越低,而且两者之间呈现倒U型的非线性关系。第二,公司个股新闻与公告数量的增加、分析师关注度的提高与外部审计质量的提升,均可以减弱股票网络平台中的噪音对股价同步性的影响。本文关注网络新媒体中的噪音对股价同步性的影响,研究结论对于监管部门加强网络信息监测以及上市公司进一步完善信息披露渠道具有现实意义。 相似文献
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本文利用微观调查数据研究了中美两国通胀冲击的财产再分配效应。本文的定量研究结果表明,通胀冲击将侵蚀中国家庭部门的财产,并进一步恶化家庭间的财产分布;而美国的情况却截然相反。从通胀再分配效应的视角出发,本文建议我国在制定货币政策时应当更加重视民生目标,逐步建立起多种形式的通胀补贴制度,以增强社会底层的通胀承受能力。 相似文献
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中国经济进入新常态以来,生产者价格指数(PPI)与消费者价格指数(CPI)的走势出现了明显分化,直观上说明两者之间的传导机制发生了变化。本文基于产业链价格的传导视角,利用非线性格兰杰因果关系检验的方法对比分析新常态前后中国PPI与CPI传导机制的变化。研究发现,新常态之前中国PPI与CPI之间产业链价格的传导机制较为通畅,主要表现为上游生产环节的价格变动可以有效传导至中游流通环节进而带动下游消费环节的价格变动。新常态以来,中国PPI与CPI的传导机制不通畅,主要是由产业链的中游流通环节向下游消费环节的价格传导受阻引起的。其直接原因是有效需求不足,消费增长乏力;根本原因是产业结构低端化,这导致中游去产能进程缓慢,进一步加剧了有效需求不足的问题。由于产业链价格的传导机制失效,未来中国PPI与CPI走势的分化可能是长期现象,因此货币政策在稳定价格时就不能只关注CPI,应将PPI等其他重要的价格指数也纳入指标体系中,确保价格总水平的基本稳定。 相似文献
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目前国内外复杂的经济形势加大了预测GDP的难度,因此,如何有效地预测GDP是值得研究的重要理论与现实问题。有鉴于此,本文构建了既具有宏观经济理论基础又符合中国宏观经济特征的指标体系,并构造了一个用于GDP预测分析的LSTM模型,将之与BVAR模型进行对比研究,以科学地判断LSTM模型是否能够提升GDP预测的精确度。研究结果表明:第一,本文选择的扩展指标能够提升BVAR模型与LSTM模型的GDP预测能力;第二,相比于BVAR模型,LSTM模型能够更好地挖掘扩展指标对GDP的非线性影响,从而提升短期GDP预测能力。鉴于LSTM模型强大的自我学习能力、良好的泛化能力以及较好的模型可调节性,LSTM模型在GDP预测领域具有广阔前景。 相似文献