检索结果-内蒙古大学图书馆

数理统计与管理 2014年第3期33卷 490-507页

作者：邓明钱争鸣厦门大学经济学院财政系福建厦门361005 中国社会科学院城市发展与环境研究所北京100005 厦门大学经济学院统计系福建厦门361005

当前对空间面板数据模型的研究主要集中在常系数模型上,但这类模型无法完全体现出空间异质性。本文建立变系数的空间面板数据模型,这类模型的特点是自变量系数是固定在时期上,同一时期的所有空间个体的自变量系数是相同的,而不同时期的... 详细信息

当前对空间面板数据模型的研究主要集中在常系数模型上,但这类模型无法完全体现出空间异质性。本文建立变系数的空间面板数据模型,这类模型的特点是自变量系数是固定在时期上,同一时期的所有空间个体的自变量系数是相同的,而不同时期的自变量系数则会发生变化,不同时期的方程通过误差项的跨期相关性联系起来而形成SUR系统。在对模型进行一定设定的基础上,本文提出了一个四阶段估计,证明了参数估计量的一致性,并利用Monte Carlo方法对估计量进行了模拟。

关键词：变系数空间面板数据模型混合形式多阶段估计

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我国省际知识生产及其空间溢出的动态时变特征——基于Spatial SUR模型的经验分析

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数理统计与管理 2013年第4期32卷 571-585页

作者：邓明钱争鸣厦门大学经济学院财政系福建厦门361005 中国社会科学院城市发展与环境研究所北京100005 厦门大学经济学院统计系福建厦门361005

在合理估算我国省际知识存量的基础上,本文基于Romer(1990)的知识生产函数,建立了Spatial SUR模型,以分析我国省际知识生产及其空间溢出的动态时变性。根据2000-2009年我国省际面板数据的实证研究结果表明:我国省际知识生产中投入要素... 详细信息

在合理估算我国省际知识存量的基础上,本文基于Romer(1990)的知识生产函数,建立了Spatial SUR模型,以分析我国省际知识生产及其空间溢出的动态时变性。根据2000-2009年我国省际面板数据的实证研究结果表明:我国省际知识生产中投入要素的产出弹性虽然在逐年提高,但仍然处于较低水平;我国省际知识生产活动中存在显著的正向空间溢出效应,而且溢出效应在不断加强;知识生产存在规模报酬递减的现象。

关键词：知识生产空间溢出动态时变特征 Spatial SUR模型贝叶斯估计

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中国股票市场对利率与存款准备金调整的短期反应

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数理统计与管理 2014年第2期33卷 355-362页

作者：陈建宝徐磊厦门大学经济学院统计系福建厦门361005 厦门大学宏观经济研究中心福建厦门361005 福建省统计科学重点实验室(厦门大学) 福建厦门361005

本文以上证综指为例,用ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型就我国央行利率与存款准备金率的调整是否对我国股市产生短期显著影响进行研究。研究结果发现:综合考虑调息以及调整存款准备金率时,其对股票市场的短期影响并不显著;而细化研究上调、下... 详细信息

本文以上证综指为例,用ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型就我国央行利率与存款准备金率的调整是否对我国股市产生短期显著影响进行研究。研究结果发现:综合考虑调息以及调整存款准备金率时,其对股票市场的短期影响并不显著;而细化研究上调、下调利率以及存款准备金率对股票市场的短期影响时,发现只有降息会对股票市场产生短期的显著负效应,其他调整对股票市场均不产生短期显著影响.在研究中国股市的降息效应与其他日历效应(主要是周四效应)的关系后,发现在考虑了日历因素后,降息效应依然显著,这说明中国股市的降息效应并非由这些日历因素所引起.

关键词： ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型利率调整存款准备金率调整降息效应

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高频数据是否能改善股票价格预测?——基于函数型数据的实证研究

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计量经济学报 2021年第2期1卷 426-436页

作者：陈海强陈丽琼李迎星罗祥夫厦门大学王亚南经济研究院厦门361005 计量经济学教育部重点实验室(厦门大学) 厦门361005 厦门大学经济学院统计系厦门361005 福建省统计科学重点实验室(厦门大学) 厦门361005

股票价格预测一直是学术界和投资者关注的一个重要问题,但由于股票价格走势非常复杂,同时取决于宏观经济环境、个股基本面和投资者情绪等诸多因素,寻找一个合适的模型来准确预测股票价格极具挑战性.传统时间序列预测模型往往基于日度、... 详细信息

股票价格预测一直是学术界和投资者关注的一个重要问题,但由于股票价格走势非常复杂,同时取决于宏观经济环境、个股基本面和投资者情绪等诸多因素,寻找一个合适的模型来准确预测股票价格极具挑战性.传统时间序列预测模型往往基于日度、周度或月度历史数据对股价走势进行预测,但是预测效果一般.近年来,随着金融市场的飞速发展,借助现代信息收集技术,我们可以收集到时间间隔很小的高频交易数据,而高频数据包含大量低频交易数据之外的信息,因此有可能改善股价预测.本文基于非参数函数型数据分析方法从高频交易数据中提取预测因子,并与传统时间序列预测模型构成混合预测模型来对股价走势进行预测.我们的模型对高频预测因子的构造不作任何参数形式的设定,从而具有很高的灵活性.实证研究方面,我们将模型用于预测沪深300指数,分析结果表明,基于高频数据的新预测模型较之传统时间序列模型在预测表现上有显著改善,说明高频交易数据的确有助于改善短期股价预测.

关键词：股价预测高频数据函数型数据分析非参数方法

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复杂产业网络度中心性研究

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统计研究 2021年第5期38卷 147-160页

作者：黄祖南郑正喜厦门大学经济学院统计系上海财经大学统计与管理学院清华大学中国经济社会数据研究中心

近年来,基于图论的网络科学方法在经济分析领域受到较多关注,但如何正确使用有着不同的观点。本文将投入产出经济学与网络科学相结合,视经济系统为一个循环流,形成连接稠密、有向加权及自循环的复杂网络拓扑结构,以需求驱动的后向关联... 详细信息

近年来,基于图论的网络科学方法在经济分析领域受到较多关注,但如何正确使用有着不同的观点。本文将投入产出经济学与网络科学相结合,视经济系统为一个循环流,形成连接稠密、有向加权及自循环的复杂网络拓扑结构,以需求驱动的后向关联技术网络和供给驱动的前向关联技术网络分别构建入强度、出强度、总强度及综合强度中心性指标,并给出相应的经济解释。基于我国2017年投入产出表的测算结果表明,有向加权网络度中心性有效克服了由威弗组合指数形成的有向无权网络度中心性与关联系数矩阵的变异系数相关性显著的缺点,其测算结果更符合产业部门的经济基础特征,且具有信息熵更大、分辨率更高的特点。研究表明,基于有向加权产业网络可以构造出更加全面和有效的度中心性指标,对关键产业部门的识别能够起到补充和完善作用。

关键词：度中心性投入产出有向加权网络有向无权网络

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门槛空间动态面板模型的贝叶斯估计及其应用研究

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数量经济技术经济研究 2021年第10期38卷 148-166页

作者：韩晓祎蔡争争朱艳丽厦门大学经济学院厦门大学王亚南经济研究院河海大学商学院福建省统计科学重点实验室

研究目标:克服传统空间动态面板模型中常数空间滞后项系数假设的局限性,允许由于个体异质性所导致的非对称空间互动关系。研究方法:提出一类新的门槛空间动态面板模型,假定空间、时间和时空滞后项的系数随个体特征相对于未知门槛值的大... 详细信息

研究目标:克服传统空间动态面板模型中常数空间滞后项系数假设的局限性,允许由于个体异质性所导致的非对称空间互动关系。研究方法:提出一类新的门槛空间动态面板模型,假定空间、时间和时空滞后项的系数随个体特征相对于未知门槛值的大小而变,并设计了相应的贝叶斯估计方法。研究发现:数值模拟结果表明贝叶斯方法在小样本下具有良好的估计精度和稳健性。进一步运用模型对我国地级市城投债的非对称空间互动进行实证研究,证实了其较强的适用性。研究创新:提出了门槛空间动态面板模型和相应的贝叶斯估计方法,并通过数值模拟考察了估计方法的小样本表现。研究价值:新模型可以为经济、金融和环境等领域研究非对称空间效应提供有力的分析工具。

关键词：空间动态面板模型空间互动贝叶斯方法 MCMC 地方城投债

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数据挖掘在保险业中的应用

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统计与信息论坛 2009年第11期24卷 79-82,91页

作者：谢邦昌王黎明台湾辅仁大学统计资讯学系厦门大学经济学院福建厦门361005 上海财经大学统计学系上海200433

在现代保险业中,通过数据挖掘技术的应用,从大量纷繁复杂的保户资料中,分析保户特性,进行市场细分,甄别高风险理赔人群,为保险公司选择目标客户提供决策依据。以保险资料为基础,应用数据挖掘技术进行聚类、决策树分类、类神经网络建模以... 详细信息

在现代保险业中,通过数据挖掘技术的应用,从大量纷繁复杂的保户资料中,分析保户特性,进行市场细分,甄别高风险理赔人群,为保险公司选择目标客户提供决策依据。以保险资料为基础,应用数据挖掘技术进行聚类、决策树分类、类神经网络建模以及Logistic回归,划分客户群体,分析高风险理赔保户群体特征,为保险公司规避理赔风险提供决策依据。

关键词：聚类分析决策树类神经网络 Logistic回归

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低碳转型风险的“涟漪效应”

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中国工业经济 2024年第4期 37-56页

作者：郑挺国张宏音叶仕奇厦门大学宏观经济研究中心、经济学院统计与数据科学系、王亚南经济研究院厦门大学王亚南经济研究院中国科学院数学与系统科学研究院预测科学研究中心厦门大学邹至庄经济研究院

“双碳”目标背景下,有效识别并量化金融市场内的低碳转型风险,对于维护国家经济低碳转型过程中的经济金融安全以及防范系统性金融风险具有重要的现实意义。本文提出属性分类建模法,将上市公司的碳排放、贝塔系数、市值、市净率等属性... 详细信息

“双碳”目标背景下,有效识别并量化金融市场内的低碳转型风险,对于维护国家经济低碳转型过程中的经济金融安全以及防范系统性金融风险具有重要的现实意义。本文提出属性分类建模法,将上市公司的碳排放、贝塔系数、市值、市净率等属性特征与前沿张量自回归模型相结合,构建基于多维度属性风险关联指数和关联网络的风险传导效应分析框架,用以刻画低碳转型风险在属性结构中的“连漪效应”。结果显示:多维属性视角下,中国股票市场中的“涟漪效应”体现为具有相似属性特征的上市公司之间的风险关联效应;低碳转型风险的“连漪效应”传导中心位于“高碳排、低市净率、高市值、低贝塔”类别。随着风险逐步沿属性特征向外扩散,风险关联强度逐渐减小;中国提出“双碳”目标后,各层涟漪的风险关联强度均呈现显著上升趋势;高碳排属性是低碳转型风险“涟漪效应”的主要驱动属性,但在“双碳”目标约束下,其驱动作用向低市净率、高市值属性转移,转型风险呈现出跨属性传导的特征。本文为碳中和背景下完善适应于低碳转型风险的宏观审慎政策框架、构建低碳转型风险防治体系提供了理论依据。

关键词：低碳转型风险属性分类法张量自回归模型金融风险关联网络

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法律执行异质性与内幕交易监管效率--基于PIN指数的研究视角

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投资研究 2013年第1期32卷 104-118页

作者：游家兴武媚陈述北京大学光华管理学院厦门大学管理学院财务学系厦门大学经济学院统计系

本文考察在一个国家统一的立法体系下,不同公司对法律执行的异质性与差异性,探讨其对内幕交易监管效率的影响。本文一方面借助我国上市公司对中国证监会的调查问卷所作的公开回复——《自查报告和整改计划》,构建公司层面的投资者保护指... 详细信息

本文考察在一个国家统一的立法体系下,不同公司对法律执行的异质性与差异性,探讨其对内幕交易监管效率的影响。本文一方面借助我国上市公司对中国证监会的调查问卷所作的公开回复——《自查报告和整改计划》,构建公司层面的投资者保护指数,另一方面运用高频数据计算知情者交易概率(即PIN指数)来衡量内幕交易程度的严重性,在此基础上对二者展开细致的实证分析。研究结果表明,投资者保护执行情况是影响内幕交易监管效率的重要因素。随着公司在投资者法律保护上执行水平的提高,内幕交易监管效率将得以有效提高,并且受控制权私利驱使的内幕交易行为也会得到明显的遏制。

关键词：投资者保护控制权私利内幕交易监管 PIN指数

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中国各地区人口特征和房价波动的动态关系

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统计研究 2019年第1期36卷 28-38页

作者：许永洪吴林颖厦门大学经济学院统计系福建省高等学校人文社会科学研究基地"厦门大学数据挖掘研究中心" 厦门大学计量经济学教育部重点实验室厦门大学福建省统计科学重点实验室上海财经大学

本文分析了人口特征、金融市场和房地产市场三者的相互影响机制,基于2002-2015年我国大陆31个省、自治区、直辖市的年度数据,建立了面板平滑转换模型,将人口密度作为异质变量构建计量模型,研究房地产市场的非线性影响因素,及各地区人口... 详细信息

本文分析了人口特征、金融市场和房地产市场三者的相互影响机制,基于2002-2015年我国大陆31个省、自治区、直辖市的年度数据,建立了面板平滑转换模型,将人口密度作为异质变量构建计量模型,研究房地产市场的非线性影响因素,及各地区人口特征对房价波动的影响机制。实证结果表明:人均GDP对房价的影响随人口密度增加呈现非线性提升效应;人口密度小的地区,M2存量对房地产价格有正向影响;当人口密度较小时,地区中老年人口占比越大,房价下降的可能越大,反映了房地产"年轻人推动房价上涨"的现象,但是极少人口密度比较大城市例外。

关键词：人口特征人口-信贷-房价模型面板平滑转换模型

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