论人民币升值预期对中国金融安全的影响

本文在对金融安全的内涵进行讨论的基础上,从人民币升值预期的角度对国际游资和外汇储备注资银行可能引发的金融风险进行分析,并对中国金融安全的维护提出相应的政策建议。

TCP-like IVS流量控制算法TCP友好性的模拟评价和分析

流量控制算法是对流量控制算法的改进,提高了数据流稳定性和减小数据流抖动。文章研究流与流TCP-like IVSIVSTCP-like IVSTCP争抢带宽资源中的友好性问题。通过理论分析和模拟实验指出流友好性差的原因,提出未来改进的方向,为深入研究英TCPTCP-like IVSTCP特网上视频会议系统的保证打下基础。

IVS流量控制算法的TCP友好性分析

IVS(INRIA Videoconferencing System)是英特网上广泛使用的视频会议系统.本文通过模拟实验对IVS流与TCP流争抢带宽资源中的TCP友好性问题进行分析.通过实验数据分析,本文研究了IVS流TCP友好性差的原因,提出了未来改进方向.本文的实验工作为深入研究英特网上视频会议系统的QoS(Quality of Service)保证打下了基础.

基于BEMD和Copula的沪港股市相关性研究

为深入探讨沪港两股市间相关结构的微观特征,本文在Copula理论的基础上引入二元经验模态分解(BEMD)算法,分别刻画了上证综指和恒生指数日收益率序列之间的整体相关性和微观相关性。研究结果表明,在港股市间整体相关性方面以及经BEMD分解后不同尺度上微观相关性刻画方面,时变SJC Copula函数都能较好地描述两收益率序列之间的相关结构,即沪港股市间存在时变的非对称尾部相关关系。此结果也进一步证实新方法在刻画相关性方面的有效性。

工资水平对农村留守劳动力转移决策的影响--基于鄂渝两地数据的分析

采用湖北省和重庆市485个样本农户的调查数据,对提高工资水平能否促使农村留守劳动力参加转移进行了分析。结果表明:尽管样本农户留守劳动力完成农业种养生产活动后仍有44.93%的剩余,但仅有28.67%的留守劳动力在可接受的较高工资水平下愿意外出转移,而且劳动力供给的工资弹性很低。农村留守劳动力呈现女性化、高龄化和低学历化特征。能力不足、家庭义务、选择偏好是导致农村劳动力留守的主要原因,而城镇就业工资水平并非农村劳动力留守的主要原因。因此,尽管农村的剩余劳动力尚未枯竭,但留守劳动力的整体数量和质量都已明显下降,仅仅通过提高工资水平的方法动员农村留守劳动力向外转移难以解决劳动力的持续供给问题。在此基础上,提出了对应的政策建议。

基于系统动力学的应急物资调运速度影响因素研究

应急物资调运是应对非常规突发事件的重要环节,本文基于系统动力学,从政府应急管理的视角出发,研究影响应急物资调运速度的主要因素.本文将应急物资按需求分为两类——累积性需求物资和非累积性需求物资,并在此基础上构建了应急物资调运的一般系统动力学模型,并以2005年吉林石化双苯厂爆炸导致的松花江水污染事件为例,以当时最紧缺物资——活性炭的调运进行仿真验证.研究发现:在应急物资的补给过程中,政府对突发事件信息的反应时滞和政府应急物资调度能力起到了决定性作用.研究结果对于政府提高应急物资调运速度进而更好地应对非常规突发事件具有重要参考价值.

国际油价与中美股价的相依关系研究——基于不同行业数据的分析

石油市场和股票市场作为现代经济中两个重要的市场,在经济活动中发挥着重要的作用。二者之间的关系对研究市场间的价格波动和风险传递有着重要的意义,本文通过vinecopula模型对国际油价和中美两国股价之间相依关系进行分析,并将得到的相依关系运用到风险管理中。利用国际油价和中美各十个行业股票价格指数进行相依关系建模,得到相应的相依结构和相依关系,选择出与油价相依关系较强的行业股票价格指数和油价构建投资组合,利用相依关系模拟出收益率数据,度量投资组合的风险。实证研究结果表明中美两国的行业股票价格指数与国际油价的相依关系存在着显著的不同,中国行业股票价格指数与国际油价之间的相依关系要弱于美国行业股票价格指数与国际油价的相依关系;同时利用相依关系组成投资组合,对两组投资组合进行风险度量,风险度量的结果显示vine copula--GARCH能对具有较强的相依关系的变量组成的投资组合风险有很好的估计。

基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究

鉴于股票波动具有显著的多尺度特征,本文引入二元经验模态分解(EMD)与二元CopulaGARCH算法,提出一种新的VaR风险度量模型,即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地,新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤:数据分析,分风险估计和总风险集成.首先,基于二元EMD模型,将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量,以降低建模难度.其次,引入二元Copula-GARCH模型,刻画各组分量间的相互关系,以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后,集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合,结果表明:本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险,其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.