检索结果-内蒙古大学图书馆

中央财经大学学报 2024年第4期 92-103页

作者：肖强曹红红兰州财经大学统计与数据科学学院、甘肃经济发展数量分析研究中心兰州财经大学统计与数据科学学院

研究GDP增长率的概率分布,可以掌握经济增长的可能范围和经济发展趋势的不确定性,有助于决策者评估经济增长的风险和挑战,制定有效的经济政策。本文基于分位数因子模型(Quantile Factor Models,QFM),从高维宏观经济变量中提取分位数因子... 详细信息

研究GDP增长率的概率分布,可以掌握经济增长的可能范围和经济发展趋势的不确定性,有助于决策者评估经济增长的风险和挑战,制定有效的经济政策。本文基于分位数因子模型(Quantile Factor Models,QFM),从高维宏观经济变量中提取分位数因子,拟合以分位数因子为条件的GDP增长率概率分布。实证结果表明:第一,分位数因子可为经济预测提供额外解释信息,提高模型的预测精度;第二,样本期间条件概率密度拟合结果表明QFM对GDP增长率的短期预测效果较好;第三,对比以分位数因子为条件和以实际GDP增长率为条件的两种概率分布,分位数因子为条件的分布在经济受到冲击时不确定性增大。本文对GDP增长率分布预测的研究与传统的均值预测相比,能提供比较全面和精确的经济预测信息,为经济不确定性和下行风险研究提供新思路,为经济波动机制的深入理解提供支持。

关键词： GDP增长率概率密度预测分位数因子模型

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基于分位数因子模型的高维时间序列因果关系分析

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南京大学学报（自然科学版） 2023年第4期59卷 550-560页

作者：梁慧玲刘慧刘力维赵佳阮怀军山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014 山东省数字媒体技术重点实验室山东财经大学济南250014 山东省农业科学院信息技术研究所济南250000

从观察数据中发现变量之间的因果关系是许多科学研究领域的关键问题,传统Granger因果模型受到维度灾难的影响,难以准确地在高维时间序列中发现因果关系.提出一种基于分位数因子模型的Granger因果分析新方法QFMCGC用于高维时间序列因果... 详细信息

从观察数据中发现变量之间的因果关系是许多科学研究领域的关键问题,传统Granger因果模型受到维度灾难的影响,难以准确地在高维时间序列中发现因果关系.提出一种基于分位数因子模型的Granger因果分析新方法QFMCGC用于高维时间序列因果关系的判定.首先,QFM-CGC采用赤池信息量准则进行模型选择,避免人为干预设置滞后阶数的操作;然后,对向量自回归(Vector Autoregressive,VAR)模型中的条件变量建立分位数因子模型进行降维,减少VAR模型中的待估计系数,对降维后的VAR模型重新进行条件Granger因果分析;最后,使用蒙特卡洛模拟评估不同方法识别底层系统与观测时间序列的连通性结构的能力.在不同维度变量的线性仿真系统和两组现实数据集上与基准方法和经典方法进行了比较,实验结果验证了该方法的有效性.

关键词：高维时间序列分位数因子模型条件Granger因果分析数据挖掘

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基于贝叶斯的若干分位数因子模型及其拓展研究

基于贝叶斯的若干分位数因子模型及其拓展研究

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作者：薛娇兰州财经大学

学位级别：博士

因子分析是一种通过探索变量之间的协方差结构,进而从变量群中提取公共因子的统计降维技术.目前主要分为探索性因子分析和验证性因子分析两种,已被广泛应用于降维、变量提取、结构方程模型的测量方程等多方面.传统的因子模型是基于条件... 详细信息

因子分析是一种通过探索变量之间的协方差结构,进而从变量群中提取公共因子的统计降维技术.目前主要分为探索性因子分析和验证性因子分析两种,已被广泛应用于降维、变量提取、结构方程模型的测量方程等多方面.传统的因子模型是基于条件期望模型理论,但在某些特定情况下,由于原始变量分布的复杂性,人们感兴趣的不仅涉及均值中潜在因子的影响,而且涉及由分位数表示的整个响应分布中潜在因子的影响时,仅仅从均值位置中提取公共因子是不足以全面刻画数据的内部结构的.因此,无论是探索性因子分析、验证性因子分析还是因子分析的进一步拓展应用,考虑不同分位数下提取潜在的公共因子,用以反映观测变量和潜在变量、潜在变量与潜在变量之间的关系,就显得尤为必要. 因子分析中最核心的内容是因子载荷矩阵的估计.近年来,在日益高维和复杂的数据背景下,因子载荷矩阵估计中获得具有稀疏结构的载荷矩阵对因子分析应用的可扩展性越来越重要.大量学者采用贝叶斯统计推断方法,包括以先验信息来降低维数或帮助选择潜在因子数量,同时通过后验分布模式来提供不确定性的概率度量.为此,本文主要在贝叶斯框架下讨论若干分位数因子模型及其拓展的统计推断问题,它不仅具有分位数提取公共因子的优势,同时使因子分析的降维具有稀疏特性,而且利用历史数据和先验信息进行辅助分析. 本文围绕因子模型的基本理论、方法和应用展开,全面梳理因子模型、分位数因子模型、贝叶斯因子载荷估计的现有文献,按照“正态因子模型—稳健因子模型—分位数因子模型—分位数因子模型应用拓展”的研究思路,分别从探索性因子分析、验证性因子分析及结构方程模型中的因子分析应用等方面展开分位数因子模型的理论和应用研究.具体工作如下: 首先,针对传统因子模型正态似然假定的局限性,为应对现实中遇到的非正态数据类型,提高因子分析的有效性和对异常值建模的稳健性,本文在全局-局部收缩先验下提出了基于多元分布似然的贝叶斯稳健因子模型,以获得更稳健的协方差估计. 其次,利用非对称Laplace分布相对简单的形式和对偏态、异常值建模的能力强的特点,将分位数提取公共因子分别引入探索性因子分析、验证性因子分析及延伸到结构方程模型中,分别得到分位数因子模型和分位数结构方程模型.在分位数因子模型中,在广义非对称Laplace分布下给出了基于狄利克雷Lapalce先验的贝叶斯分层分位数因子模型参数的后验估计.在分位数结构方程模型中,通过理论假设因子载荷的稀疏模式,利用测量方程探寻观测变量和潜在变量间的数量关系;借助于目前比较流行的稀疏先验(如贝叶斯Lasso、马蹄形先验和钉板Lasso先验),利用结构方程进一步探索解释潜变量对结果潜变量的影响;并考虑了贝叶斯分位数结构方程模型的变分近似推断,同时结合bootstrap重采样技术进一步解决了变分后验分布中存在的偏差和方差低估等问题. 最后,从应用视角,资产定价模型的核心是确定资产的预期收益及其与资产风险暴露的关系,通常用高度结构化、简化的因子模型来对股票收益变动进行建模分析.基于传统的因子模型和基于特征的因子模型所驱动,在贝叶斯框架下,构建基于特征的半参数分位数因子模型,通过Bayesian P-样条基拟合来刻画平滑的非线性函数,用于分析潜在因子对超额收益的线性和非线性影响. 本文主要在贝叶斯框架下提出了若干分位数因子模型及其拓展的稳健估计方法,同时给出了因子载荷的稀疏估计、参数估计以及区间估计等.数值模拟表明,本文提出的贝叶斯后验估计对实际中遇到的非正态数据类型,尤其是具有尖峰厚尾分布的数据类型具有较为理想的估计结果,能够应对特殊因子不满足传统正态假定的因子模型的估计问题.在实际应用中,分别以FRED-QD数据、财务数据和股票数据进行了佐证.结果表明:本文提出的方法具有较为广泛的实际应用场景和较为理想的估计结果,可很好地适用于对高维数据进行更为有效的分析,同时为不同领域的使用者提供有效的信息获取思路.

关键词：分位数因子模型广义非对称Laplace分布分位数结构方程模型马尔科夫链蒙特卡洛方法变分近似

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基于分位数扩散指数自回归模型的中国出口预测

基于分位数扩散指数自回归模型的中国出口预测

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作者：黄玉婷兰州财经大学

学位级别：硕士

新冠肺炎疫情的全球持续蔓延和不断增大的不确定性,剧烈冲击全球经济,严重影响国际贸易。面对国内外风险挑战明显上升的复杂局面,中国把握发展大势,积极统筹国内外的市场和资源,努力构建以国内大循环为主体、国内外双循环相互促进的新... 详细信息

新冠肺炎疫情的全球持续蔓延和不断增大的不确定性,剧烈冲击全球经济,严重影响国际贸易。面对国内外风险挑战明显上升的复杂局面,中国把握发展大势,积极统筹国内外的市场和资源,努力构建以国内大循环为主体、国内外双循环相互促进的新发展格局。新发展格局的动力源泉是高水平对外开放,贸易规模的大小决定着贸易投资的开放程度,在此背景下,本文旨在准确预测出口贸易,对未来出口贸易发展和精准调控贸易政策提供依据。本文构建并论证分位数扩散指数自回归模型在中国出口预测中的优越性,同时进行趋势外推预测。首先,基于111个宏观经济月度变量信息集,融合分位数回归和因子模型构建分位数因子模型,在不同分位点上提取中国宏观经济公共因子。其次,利用提取出的中国宏观经济公共因子构建分位数扩散指数模型和分位数扩散指数自回归模型,并比较论证分位数扩散指数自回归模型的预测能力高于分位数扩散指数模型的预测能力。再次,将选出的预测最优的分位数扩散指数自回归模型与自回归模型、扩散指数自回归模型进行对比预测,结果表明,在预测我国月度出口同比增长速度时,分位数扩散指数自回归模型优于扩散指数自回归模型优于自回归模型。最后,为验证模型的稳健性,本文将固定窗口滚动预测中的固定窗口由80个月调整为215个月,即以金融危机为切点调整为以新冠肺炎疫情为切点,得到的结论仍然是分位数扩散指数自回归模型的预测能力是最强的。鉴于此,本文采用分位数扩散指数自回归模型进行样本外一步预测,即对2021年10月我国月度出口同比增长速度进行预测,结果显示,该模型在0.75分位点上预测最优,预测值为26.9%,结合实际,国家统计局公布的2021年10月我国月度出口同比增长速度为27.1%,相差大约0.2%。因此,分位数扩散指数自回归模型在中国出口预测方面的预测能力是非常强的,同时该模型也可以用来预测其他经济变量。

关键词：分位数扩散指数自回归模型分位数因子模型出口预测

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中国宏观经济波动对股票收益率影响及预测的实证研究

中国宏观经济波动对股票收益率影响及预测的实证研究

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作者：邱婧玥山东财经大学

学位级别：硕士

我国股票市场经过30余年快速发展,且随着准入条件的逐步放宽、股票发行注册制的全面实行,股市发展潜力巨大。然而,由于起步较晚,我国股市与其余发展更完善的股市相比,存在着股指波动较大、民间个人投资者占比较高等特征,展现出其发展的... 详细信息

我国股票市场经过30余年快速发展,且随着准入条件的逐步放宽、股票发行注册制的全面实行,股市发展潜力巨大。然而,由于起步较晚,我国股市与其余发展更完善的股市相比,存在着股指波动较大、民间个人投资者占比较高等特征,展现出其发展的不成熟性。因此,探索对我国股指具有影响作用的因子,对我国股市持续健康发展有重大意义。股票收益率预测是金融统计研究的核心之一,由于宏观经济与股票市场的紧密联系,股票收益率的可预测性表现出与经济周期动态相关的可识别的模式。国内外众多学者也从不同角度,利用不同方法探索了宏观经济波动对股票收益率的影响,但研究存在涉及股市单一、指标代表性不强、数据年限短等问题。本文基于宏观视角,对上述问题尝试改进。本文同时选择经济增长、通货膨胀、财政政策、货币政策、利率和汇率这六个方面的宏观经济月度指标,以沪深300、上证50以及中证500收盘价格指数分别代表A股主板、大盘股与中小盘股,通过向量自回归探究宏观经济与股市之间的关联性。结果表明:（1）宏观经济指标与三个股指之间存在显著的相关关系;（2）各经济指标对CSI300与SSE50这两个股指是影响程度与方向相似的;（3）度量通货膨胀的商品零售价指数是三个指数变动的主要原因。在此基础上,扩大宏观经济指标的选取范围,利用2005年2月到2022年2月我国13个类别161个宏观经济指标与三个不同板块的股票价格指数,在不同分位点数下考察我国宏观经济指标对不同股价指数的横向与纵向预测效果的比较评价。划定初始估计期2005.02-2015.03（122个时期）与预测评估期2015.04-2022.02（83个时期）,其中,预测评估期又分为危机前温和时期2015.04-2018.03与危机后复苏时期2018.04-2022.02。结果表明:（1）q=0.5附近分位点上的分位数因子可以很好地用PCA均值因子解释;（2）上、下尾分位点处的R2较低,且随着分位数逐渐向两端靠拢R2值越低,说明这些额外的因子将有助于预测变量;（3）在我们设定的估计期及经济温和时期内,将上尾分位数因子加入原本的预测模型中将会使得模型的预测效果更好;（4）分位数因子可以为宏观经济指标对股价指数的密度预测提供隐藏信息。基于以上实证研究结果,对全文进行总结,并从投资者、市场、政府三个角度提出了相关的政策建议。（1）在规劝投资者上,需要政府通过各种渠道教育投资者不要盲从;同时,需加强对融资者的教育、监管与处罚;（2）在监管市场规范运行上,需要进一步完善我国股票市场的信息披露制度,对市场中存在的造假欺诈行为予以重罚;（3）政府方面,需要政府完善、出台针对我国证券市场的法律,以保证股票市场的正常运行,确保推出的政策是符合市场实际的。

关键词：股票收益率宏观经济波动分位数因子模型

来源：评论

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