共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
《Planning》2013,(5)
DSSW模型描述了在理性交易者和非理性交易者数量相等的设定下,正反馈交易者的交易行为以及金融资产价格的波动情况。针对中国股市特征,建立了扩展的六状态DSSW模型,讨论了信息交易者利用信息优势,借助正反馈交易者的跟风行为,操纵股价大幅波动,获取超额收益的行为。利用该模型分析了"庄家"内幕交易的五个阶段及其特征,据此提出建议:完善信息披露机制,加强对特殊波动股票的监控,改变股票盈利模式,树立价值投资理念。 相似文献
2.
《Planning》2018,(1)
本文运用HP滤波模型来测定2000-2015年山东苹果产业各环节的价格波动特征,研究发现山东苹果价格波动经历4个阶段,波动周期平均为4年;苹果零售价格、批发价格和收购价格增长幅度趋缓;零售价格增速最低,收购价格增速较快。运用回归模型分析波动影响因素,结果显示:生产成本和支农政策对苹果收购价格波动影响最大,苹果出口量直接影响着苹果的批发价格和零售价格,同时,居民收入也影响苹果批发价格。 相似文献
3.
自2006年推出限价房政策以来,对我国的房价起到一定的平抑作用,但在定价方面存在不尽合理的问题,例如价格参考和价格波动风险等。限价房的定价机制是影响限价房政策执行效果的重要因素,建立科学合理的限价房定价模型并对其进行实证性的研究极其重要。文章通过综合分析各地限价房的定价方法,在前人研究基础上以中低收入家庭的月供及当地租赁价格为两个主要计算指标,对得出的数值进行赋权研究,建立了限价房定价模型。 相似文献
4.
《Planning》2016,(4)
通过理论推导并建立计量模型,利用2000—2014年福建省制造业子行业面板数据,实证检验FDI对国内投资的影响,结果表明:FDI对福建省制造业的国内投资产生了显著的挤入效应,即增加1个单位的FDI,能使国内投资增加1.158个单位,但对不同子行业的影响也不尽相同。提出要逐步加强与国外高端技术产业的合作,形成产业互补,取消对外资企业的"超国民待遇",不断拓宽引资渠道等对策建议。 相似文献
5.
《Planning》2014,(11)
通过供需理论分析,住宅价格波动的影响因素有人口、收入、开发商实力、盈利能力、贷款利率及水平等,构建时间序列/截面数据的个体固定效应模型对我国除西藏外的30个省、自治区和直辖市的住宅价格进行实证研究发现,影响住宅价格波动的主要因素有人口、收入、开发商实力、销售面积、土地购置成本、建安成本,在考虑消费惯性的基础上,采用工具变量后的模型估计结果发现短期内影响住宅价格的因素主要是销售面积、土地购置成本和建安成本,且住宅价格受宏观经济影响而存在地区差异。 相似文献
6.
借助于VAR模型探讨货币供给、物价波动与房地产投资三者之间的联动关系。研究结论表明:(1)三个变量之间的联动关系较为复杂,当受到外界冲击时,难以使系统最终回归到初始状态;(2)三个变量都不具有较强的自我修正能力;(3)货币政策、价格波动与房地产投资之间的联动性关系不对称;(4)价格指数要比房地产投资敏感,房地产投资拉低货币供给,但货币供给刺激房地产投资。 相似文献
7.
本文以中国新能源汽车市场为切入点,分析了其对锂资源的需求与挑战。锂资源是新能源汽车产业链中的核心原材料,其供需、价格、对外依赖度、可持续利用等问题关乎着新能源汽车产业的健康发展。本文通过收集和整理相关数据和文献,从中国新能源汽车市场对锂资源需求的拉动作用、对产业发展的刺激和对资源可持续利用的影响3个方面探讨了中国新能源汽车市场对锂资源的影响。并通过分析当前锂资源的分布和开发情况、面临的供需状况、价格波动以及开发利用中的风险与挑战等问题,提出了加强国际合作,实现资源供给的多元化;推动技术创新,提高资源利用效率;完善价格调控,发展金融衍生品,控制波动风险;加强基础设施建设,提升开发效率;树立绿色低碳理念,实现可持续发展;加强上下游产业链沟通和协同,建立信息共享平台的相关建议和对策。 相似文献
8.
《Planning》2019,(4)
随着我国经济、社会的不断发展,个人和家庭财富实现了一定积累,资产管理行业受人之托、代客理财业务有了较大的发展空间。但单一资产价格多呈现波动和周期性特点,仅仅关注单一资产价格往往无法实现资产保值增值的目标,多资产配置逐渐成为资产管理业务的重点发展方向。本文探究了资产管理行业资产配置的必要性和存在的问题,并详细介绍了海外资产配置经验及相关的资产配置模型,最后本文还提出资产管理行业资产配置注意要点及发展建议。 相似文献
9.
《Planning》2014,(22):234-236
近年来,随着房地产业的高速发展,住宅价格不断攀升,而在中国这种特殊的国情下,房地产的调控政策对住宅市场价格的波动存在极大的影响,可以说国家对房地产业的态度决定其未来的发展态势。本文正是基于政策调控的视角来分析南京市住宅价格未来的波动趋势,并运用ARIMA模型预测南京市2014住宅价格的走势,从而为本文的理论分析提供现实依据。 相似文献
10.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
19.