基于VAR模型的沪深股市的实证分析

利用向量自回归(VAR)模型、Johansen多元协整检验、向量误差修正(VEC)模型以及方差分解等技术对上海证券市场指数,深圳证券市场成分指数两者问关系进行了实证研究。研究结果表明:两者间存在长期协整关系,短期内的指数偏离可以通过自身约束机制予以纠正,两者间具有相互影响,相互引导的关系。上海证券市场具备了良好的价格发现功能,居于长期价格发现的主导地位。     

基于VAR模型的云南省能源需求预测

分析了云南省经济发展过程中能源消费发展趋势,对其1978--2010年能源消费和经济增长进行了深入分析,利用VAR模型对云南省2020年的能源需求进行了预测,得到云南省2020年能源需求总量为23476．24万t标准煤,同时预狈4云南省2020年GDP为18185．29万元,不能完成国家制定的2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40％～45％的目标,根据预测结果,提出了云南省关于能源发展的对策建议。     

基于VAR模型对上海股市价量关系的实证分析

通过建立VAR模型对2016年1月至2017年9月上证指数股票的数据进行分析,根据Granger因果检验结果得出价、量之间存在双向因果关系。利用脉冲响应函数与方差分解,检验了在短时期内股价和成交量之间有相互影响关系,显示出股价对于成交量的影响较成交量对于股价的影响更强。     

基于VAR模型的上海A、B股市场分割研究

应用向量自回归(VAR)模型对中国A、B股市场收益率的关系进行动态分析,以检验我国证券市场分割理论.得出的主要结论是:在动态的相关关系上,上海A、B股市场收益率的同期与跨期作用呈现出不对称特征;在2001年以后,A、B股市场一体化程度明显提高,A股对B股具有单向的信息传递功能.     

我国政府购买性支出与GDP的相关性研究

政府购买性支出与GDP的关系问题关系到政府财政政策的制定和具体实施。用Granger因果性检验对两者的因果关系进行研究，不能得出政府购买性支出与GDP之间的确切因果关系，但用协整检验分析两者的长期稳定均衡关系问题时，得出了两者间存在着长期稳定的均衡关系。     

基于VAR模型的中国通货膨胀诱因实证分析

我国进入后金融危机时代以来,通胀压力不容小觑。本文利用我国2008-2014年74个宏观经济的月度数据,通过VAR框架进行实证检验,采用协整检验、格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数等方法探究影响我国通货膨胀的诱因。结果表明,输入性因素已成为我国通货膨胀主要影响因素,并以此提出相关建议。     

基于阈值检验的财务造假预测——基于中国上市公司的数据分析

在大量参考国内外学者对造假公司预测研究的基础上,本文以1993-2012年沪深交易所上市并被发现舞弊的191家公司为样本,并选取61家正常公司作为对比分析. 根据GONE理论来挑选具有中国上市公司独特发展背景的11个新指标,并以Benish的M模型为基础建立了更适合中国市场的新模型. 通过二元逻辑回归法进行筛选,发现公司规模、经营活动现金流比例、资产负债率、是否亏损等4个指标显著性最强,对舞弊公司的影响较大. 借助阈值和ROC检验工具可知本文建立的新模型不仅只是在指标上适用性强,在辨别造假公司上确实也要优于M和F模型,对于多个样本进行模型检验时发现第一类错误率更低,总体准确率有所提升,更适用于在中国资本市场下的应用.     

区域产业结构调整与教育发展方式转变实证研究

基于辽宁省三次产业的产值数据,利用Johansen协整和误差修正,建立三次产业产值的VEC模型,进而得出辽宁省产业结构的调整方向和三次产业间的相互拉动关系.利用Granger因果关系检验,得出教育结构变量和产业结构调整变量之间的因果关系.基于VAR模型对辽宁省三次产业的产值占比与高校各学科招生增长率进行回归分析,得出三次产业的产值占比与学科招生增长率的多元线性关系.对三次产业的产值与学科招生人数进行回归分析,得出三次产业产值与学科招生人数的多元线性关系.为辽宁区域经济发展与教育发展方式转变提出政策建议.     

模糊规则归纳法及GDP主要影响因素分析

使用一种新的自组织数据挖掘方法——模糊规则归纳法,根据GMDH技术,自动地从数据中提取模糊规则,形成更自然语言描述的模糊模型。阐述了模糊规则归纳法的算法原理及建模步骤,并给出了四川经济发展的建模研究实例,分析出影响GDP增长的主要因素,展示了模糊规则归纳法的突出特点。文中还对模糊规则归纳法和GMDH方法进行了比较,说明模糊规则归纳法进行因素分析的优越性。     

江苏省外贸对经济发展的影响——基于VAR模型的实证分析

选取1990-2018年江苏省的进口贸易额、出口贸易额以及总产出为数据样本,使用EViews8.0软件,通过ADF单位根检验、Johansen协整检验、Granger因果检验,运用VAR模型研究江苏省外贸对经济发展的影响。结果显示：江苏省外贸与经济发展之间存在长期稳定的协整关系;江苏省外贸对当地经济发展具有促进作用,且出口贸易促进作用更加显著,而进口贸易对经济增长的拉动还有进一步提升的空间。建议企业注意防范化解外贸风险,加大创新研发力度,充分吸收国外先进技术及经验,政府应对具有高附加值的出口产品给予一定的优惠政策,不断优化我国进出口贸易结构。     

热钱流入中国的动因实证分析——基于VAR模型

根据2003-2012年及2013年前三季度的数据对变量之间的因果关系进行＂三重套利＂实证研究。从格兰杰因果检验结果可见,热钱流入对股票价格、利率差、房地产价格指数的变化没有显著影响,但对人民币升值预期有单向格兰杰因果关系。从脉冲响应分析结果可见,热钱流入我国的最重要的动机就是预期人民币升值而进行套汇。而利率差、股市收益、房地产价格指数对热钱流入的影响不显著。     

热钱流入中国的动因实证分析——基于VAR模型

根据2003-2012年及2013年前三季度的数据对变量之间的因果关系进行三重套利实证研究。从格兰杰因果检验结果可见,热钱流入对股票价格、利率差、房地产价格指数的变化没有显著影响,但对人民币升值预期有单向格兰杰因果关系。从脉冲响应分析结果可见,热钱流入我国的最重要的动机就是预期人民币升值而进行套汇。而利率差、股市收益、房地产价格指数对热钱流入的影响不显著。     

桂林市农业与旅游业互动关系与融合发展对策分析——基于VAR模型和Granger因果检验

以传统旅游城市桂林市作为案例地,选取农业增加值、农民收入和旅游收入等作为代表性指标,通过构建VAR模型,运用Granger因果检验、脉冲响应与方差分解等计量方法,分析了桂林市1998—2017年农业与旅游业长达20年的互动关系,并据此提出促进桂林市农业与旅游业融合发展对策。研究结果表明：(1)桂林市旅游业迅速发展过程中,农业与旅游业存在要素竞争关系,整体融合发展效率较低;(2)农业发展为旅游业发展提供资源支撑作用逐渐增强,旅游业发展受农业发展的影响在逐渐增强;(3)农业发展和旅游业发展均能促使农民收入提高,但长期以来农民收入的增长主要来自农业发展,受旅游业发展的影响较小;(4)虽然桂林市旅游业发展取得巨大成绩,乡村旅游逐渐发展壮大,农民已经具有参与和投资旅游业的意识,但是其农旅融合发展的深度和广度仍然具有较大提升空间。     

基于VAR模型的货币量与房地产价格实证分析

基于向量自回归(VAR)模型,用时间序列分析方法对影响房地产价格的因素进行了格兰杰因果检验、协整检验,以及影响房价的因素的脉冲响应,分析了货币政策目标中的货币量调节对房地产价格的影响,得出货币量与房地产价格之间存在协整关系,我国房地产价格上涨可以归因于货币发行量的超常增加。基于房价波动的结论提出调整我国货币政策的建议。     

基于多层线性模型的GDP影响因素分析

利用多层线性模型,从纵向角度分析了我国近6年科研经费利用率、科技人员比例与经济增长之间的依存关系,认为科研经费利用率对经济的促进作用比科技人员比例的促进作用更加显著。提示应该加大科技投入,提高经费利用率。     

基于VAR模型的人力资本与出口贸易增长的关系分析

运用协整和VAR模型从人力资本角度分析其对我国出口贸易额的动态影响,结果表明:人力资本是出口贸易增长的Granger原因,他们之间存在长期的动态稳定关系。脉冲响应分析揭示人力资本对出口额有稳定持续的正的产出弹性,方差分解显示人力资本对出口的贡献占60%多。因此国家必须加大人力资本投资,增加人力资本存量,发挥其内部和外部效应,起到促进出口健康、持续增长的作用。     

我国财政货币政策对经济增长的影响——基于VAR模型的实证分析

选用实际GDP增长率、零售物价指数增长率、财政赤字占GDP比重和广义货币供应量(M2)的增长率为变量构建VAR模型,通过格兰杰因果关系检验和脉冲响应函数对我国财政货币政策对经济增长的影响进行实证分析.分析发现:扩张性的财政政策短期内可刺激经济增长,但长期内是抑制的;扩张性的货币政策短期内对经济增长的影响微弱,但长期内可以看作是中性的.同时还发现财政货币政策存在一种非对称性的关系,即扩张的货币政策对财政政策的影响不大,而扩张的财政政策将导致被动扩张的货币政策.     

基于VAR模型的国内旅游业与铁路运输业互动关系研究

交通业和旅游业的融合发展需要注意两者的实际联动效果。以铁路运输业为例,建立了VAR模型,利用协整分析、误差修正模型、脉冲响应函数和方差分解等,实证检验了1988—2016年间国内旅游人数与铁路客运量之间的互动关系。研究结果表明:铁路运输量与国内旅游人数存在长期的协整关系,前者对后者的推动效果不显著;从长期来看,国内旅游人数对铁路运输业的推动作用大于铁路运输业自身的促进作用,但是国内旅游人数更多依靠自身作用,铁路运输业对其发展的影响较小。最后,针对所得实证结果,提出了相应的对策与建议。     

基于多层感知器神经网络的人体尺寸预测研究

准确、智能的人体尺寸预测技术,在互联网与服装业深度融合的当前,有助于服装企业提高服装制板的准确率和工作效率,提升企业的智能化水平。基于此,本文以成年男性为例,提出利用多层感知器神经网络构建人体尺寸预测模型,以期通过输入颈椎点高、胸围、腰围、臀围等易测的躯干部位尺寸,实现快速预测全臂长、上臂长、上臂围、大腿围等四肢部位尺寸。经过对网络的训练和仿真测试,以及对不同实验结果的分析,发现具有7个隐层神经元的神经网络性能相对最佳,可满足服装制板的基本需求,这表明用多层感知器神经网络预测人体尺寸是可行的,若进一步选择合适的数据集,网络模型的预测精度会进一步提高。     

基于多变量分析的城市电网空间负荷预测方法

提出了一种基于多变量分析的城市电网空间负荷预测方法。该方法采用"自上而下"的方式来实现,首先建立计及经济、人口、气温等因素影响的多变量预测模型,并在此基础上预测出城市电网的负荷总量;然后根据城市用地信息,采用负荷密度指标法把负荷总量分配到各个供电小区,从而实现空间负荷预测。最后以吉林市城市电网为例进行分析,结果表明该方法是有效的。