计量经济学中的异方差问题

利用回归分析的估计检验理论来研究经济理论和经济现行,建立起预测模型,走除了数理经济学把经济关系数学化,公式化的可控经济现象研究的模式。但是在单方程计量经济模型的统计检验、参数估计、有效验证上,都是以模型符合若干基本假设为前提的,异方差性则是说研究的模型不符合假设条例。本文重点讨论解决异方差的问题。对于线性回归模型:yi=b0+b1x1i+L+bkxki+εi,(i=1,2,Ln)同方差假定为:σ2=D(εi),(i=1,2Ln)即对不同的样本点,随即误差项的离散程度是相同的;如果出现:σi2=D(εi)≠常数,(i=1,2Ln)则模型出现的异方差1异方差的经济背景经济学解释为,模型中的某一因素或一些因素随着解释变量观测值的变化而相对被解释变量产生不同的影响.模型产生异方差的原因有:①模型中遗漏了影响逐渐增大的因素,如成本等;②受随机因素的影响,如政策的变动,金融风险等;③模型本身函数形式带来误差。因此,对经济分析中常会遇到异方差性问题建立有小的检测手段是十分关键的。2异方差性的检验手段以及解决方法:检验的手段主要有以下几种:①图示检验发;②巴特列特检验;③等级相关系数法;④戈德菲尔特———夸特检验;⑤戈里瑟检...     

基于VAR模型的城镇化、工业化与金融发展动态分析——以河北省为例

运用1978-2007年河北省城镇化、工业化与金融发展的相关数据,通过建立VAR模型,采用Johansen协整检验、Granger因果检验、脉冲响应、方差分解等检验技术分析三者之间的内在关系,结果显示:金融发展、工业化显著促进城镇化的发展,同时金融发展对工业化的进程也有显著的影响;城镇化水平提升对来自金融发展的随机扰动具有正效应,并且随着时间的延续,这种效应不断增强,而工业化的发展在前期对城镇化有正效应,后期将转为负效应;方差分解结果表明,金融发展对城镇化的贡献比工业化大.     

计量经济学中的异方差问题

利用回归分析的估计检验理论来研究经济理论和经济现行,建立起预测模型,走除了数理经济学把经济关系数学化,公式化的可控经济现象研究的模式.但是在单方程计量经济模型的统计检验、参数估计、有效验证上,都是以模型符合若干基本假设为前提的,异方差性则是说研究的模型不符合假设条例.本文重点讨论解决异方差的问题.……     

线性约束下的异方差回归模型参数的广义最小二乘估计

运用线性约束下回归模型的参数估计和异方差回归模型的参数估计方法,给出线性约束下的异方差回归模型的参数估计公式,比较该模型的残差平方和与无约束异方差回归模型的残差平方和的大小,利用此结论对模型的进一步研究和应用具有一定的理论和实际价值。     

方差风险溢价在波动率预测中的应用——基于上证50ETF期权

波动率在金融衍生品定价等领域具有广泛的应用,因此涌现了大量的学者针对波动率预测展开研究。目前流行的布莱克-斯科尔斯(Black-Scholes)模型隐含波动率以及无模型隐含波动率,均是在风险中性测度下对未来已实现波动率的预测,而无模型隐含波动率更是基于实际市场数据所得,二者之间的差别即方差风险溢价会在一定程度上导致波动率预测的偏差。基于此,在构建传统的波动率预测指标后,再通过方差风险溢价对隐含波动率进行修正,分别通过单变量回归和多变量回归对不同的波动率预测指标的预测能力以及包含信息量进行分析,结果发现方差风险溢价可以有效降低预测偏差,增强对已实现波动率的预测能力。     

互联网金融波动性的MCMC算法分析

基于金融市场的波动聚集、杠杆效应等种种特性,建立ARMA-GJR-GARCH模型并选取互联网金融板块日对数收益率的数据对互联网金融股市的波动性进行分析,采用MCMC方法对模型的参数进行贝叶斯估计以充分利用先验信息和样本信息使参数估计更精确并解决高维数值积分的不便.结果表明:互联网金融板块收益率存在比较明显的杠杆效应,利空消息比利好消息对互联网金融市场产生的冲击更大,且在互联网金融市场中,突发事所引起的风险可以被有效控制.     

营商环境对区域协同创新的影响研究——基于中部六省的面板数据

基于2012—2022年中部六省的面板数据,考察营商环境对区域协同创新的影响。首先,通过构建复合系统协同度模型和熵值法分别对区域协同创新和营商环境进行测度;其次,采用了双向固定效应模型分析营商环境对区域协同创新的影响。研究发现：营商环境能显著促进区域协同创新,在更换解释变量的衡量方式、替换解释变量和增加控制变量等一系列稳健性检验后结论依然成立;营商环境各要素对区域协同创新的影响存在显著异质性,即创新环境、市场环境和公共服务环境对区域协同创新的提升效应相较于金融环境和人力环境更强。研究结论为依托制度环境推动区域创新合作、实现经济高质量发展提供了决策依据。     

中国股票市场科技股价格波动的统计分析

科技股的价格波动是金融理论界和实务界的关注热点之一。文章将协整模型与ARCH模型和GARCH模型相结合，探讨了科技股板块的价格波动特征；进而采用脉冲响应函数和方差分解法研究了科技股指数波动和市场指数波动的相互冲击效应和相互影响程度。     

劳动力市场统计性歧视的起因、长期性和反歧视措施研究

统计性歧视模型利用劳动能力信息非完全的思想对劳动力市场长期存在的非生产力特征引起的工资差距现象做出了充分的解释.研究发现:群体能力差距、群体能力测量效度差距和人力资本投资内生化是产生统计性歧视的三个主要原因.而雇主更新能力信息的低效率、歧视效应的代际传递,以及雇主在能力甄别中的策略性行为使得统计性歧视能够长期存在.文章同时也总结了实证研究的主要发现和结论,评述了反歧视措施的有效性.     

带右删失数据的非线性随机效应模型参数估计

本文讨论了带右删失数据的非线性随机效应模型的参数估计,给出Gauss-Newton迭代法和改进后的Gauss-Newton迭代法,根据参数估计和算法给出数值模拟,验证了参数估计和算法的可行性.     

基于EVT的EGARCH-M模型在动态VaR中的应用

综合考虑金融资产收益数据分布的波动集群性和厚尾的特征,尤其是波动的条件异方差对动态VaR估计的影响,运用极值理论建立EGARCH-M-GEV动态风险度量模型,并通过上证指数对其进行实证分析,为管理者和投资者提供了一个控制风险、预测收益的量化工具,为风险防范提供了参考.     

中国股票市场波动率跳跃模型实证研究

波动率是衡量股票指数收益变化的基本特征之一,诸多研究表明包含跳跃过程的模型能够较好的捕捉波动率的异常变动。在中国,学者们对股票市场的波动已有较深入的研究,但对包含跳跃过程的波动率模型的研究却很鲜见。本文在Chan and Maheu（2002）提出的GARJI-ND模型基础上建立了EGARJI-ND模型,并根据广义误差分布函数建立了GARJI-GED和EGARJI-GED模型,然后使用上海证券综合指数每日收盘数据对四个模型进行参数估计,最后比较四个模型的拟合效果。     

基于EEMD与HAR-RV模型的已实现波动率研究

高频金融数据下对资产价格波动的研究越来越受到人们的关注,而随着对数据行为解析能力的提高,噪音也会随着采样频率的提高而增加,从而导致已实现波动率的估计偏差。为了降低高频数据中噪音对波动率估计的影响,在HAR-RV模型基础上使用EEMD结合小波分析的方法提高估计的有效性。实证研究发现,仅使用EEMD进行降噪预测并不能很好地预测股票市场的实际变动趋势,而在EEMD分解后的高频部分中使用小波方法进行处理,发现降噪后构建模型的均方误差（MSE）与平均绝对误差（MAE）分别下降了93.92%及76.94%,能够满足对股票市场实际序列变动的预测要求。     

外国投资者与股票市场波动关系研究综述

外国投资者特别是境外机构投资者对新兴市场国家股票市场波动的影响是金融市场开放过程中被关注的首要问题。综观外国投资者特别是机构投资者对新兴市场国家股票市场波动影响的相关研究,发现已有的研究在样本数据选择、资本市场开放界定、波动度量以及计量方法等方面存在差异,得出的结论也不一致。一些文献表明外国投资者降低新兴市场国家股市的波动性,另一些文献则得出相反的结论,还有部分研究没有得出明确的结论。     

中国创业板市场收益率波动性的贝叶斯分析

采用随机波动（SV）模型,实证研究我国创业板市场收益率的波动性.通过基于Gibbs抽样的贝叶斯分析方法,较好地估计了模型参数.基于创业板市场数据的实证结果表明,带杠杆效应的SV-L模型相比基本的SV-N模型能更好地描述股票市场收益率的波动性.     

Parameter Recovery in the Graded Response Model Using MULTILOG

The graded response model can be used to describe test-taking behavior when item responses are classified into ordered categories. In this study, parameter recovery in the graded response model was investigated using the MULTILOG computer program under default conditions. Based on items having five response categories, 36 simulated data sets were generated that varied on true θ distribution, true item discrimination distribution, and calibration sample size. The findings suggest, first, the correlations between the true and estimated parameters were consistently greater than 0.85 with sample sizes of at least 500. Second, the root mean square error differences between true and estimated parameters were comparable with results from binary data parameter recovery studies. Of special note was the finding that the calibration sample size had little influence on the recovery of the true ability parameter but did influence item-parameter recovery. Therefore, it appeared that item-parameter estimation error, due to small calibration samples, did not result in poor person-parameter estimation. It was concluded that at least 500 examinees are needed to achieve an adequate calibration under the graded model.     

中国燃料油期货价格波动性研究

分析了中国燃料油期货价格波动的特征和原因.认为波动序列具有尖峰、厚尾和集群性特征.通过GARCH(1,1)模型对上海期交所燃料油期货的价格波动性进行分析,发现:当期的成交量和持仓量对价格波动性具有很好的解释力;滞后的成交量和持仓量不能对价格波动性进行解释;我国燃料油期货市场正逐步向弱式有效市场过渡;燃料油期货价格的波动持续性较弱,反映出这一市场受政策调控影响,市场活跃度不够.     

非参数估计下的股指期货升贴水波动研究

文章选取了2016—2017年沪深300指数和其股指期货主力合约的日收盘价数据,建立了股指期货升贴水的非参数估计模型,通过研究得出股指期货的升贴水服从正态分布,并和股指收益率一样有着明显的"厚尾"现象。随着时间的推进,股指期货的上市的确起到了稳定市场的作用,股指期货升贴水套利的理论年化收益率显著高于同期市场"无风险收益率"金融产品的收益。在市场突发情况引起的股指剧烈波动时,择机合理地利用股指期货进行对冲、套利还是有利于降低资产波动风险的。     

资产价格的变动对国民经济的影响

随着金融深化和金融创新的不断发展,金融资产存量日益增加,规模不断扩大,金融资产价格的变动对国民经济的影响也越来越重要。财富效应、托宾的q效应以及资产负债表效应表明,金融资产价格的变动对消费需求和投资需求的显著影响。但我国由于金融市场不发达,金融资产价格的变动对国民经济的影响不显著。     

我国股票价格序列波动的GARCH拟合

股票市场最令人捉摸不透也最具吸引力的是波动不已的股票价格。本文以上证综合指教日收盘价格序列为样本。应用GARCH类模型研究了我国股票价格序列的波动性。结果表明，我国股市股票价格波动具有自回归条件异方差特征。非对称的TGARCH模型能较好的拟合我国股市的股票价格序列波动，印证了利空消息比利好消息对我国股市有更大影响的实际。