金融市场极端风险状态预测模型及其应用

随着经济全球化发展和国内金融市场的逐步开放,中国金融市场也遭受着来自国外金融风险的威胁与挑战。充分考量中国金融市场部分特征化事实,结合中国的现实情况,以中国金融市场为研究对象,选取了13个代表性指标,利用2005年1月—2021年6月的数据构建了中国金融市场风险指数,并且通过事件匹配方法检验指数识别作用的有效性。进一步,运用XGBoost模型预测中国金融市场极端风险,采用多种评价指标将其与传统的SVM、GBRT、RF和MLP模型进行比较研究,并利用配对样本T检验和弗里德曼检验对各个模型预测效果的差异进行显著性检验。最后结合SHAP和LIME方法展示了不同特征指标对中国金融市场风险的贡献度。实证结果表明:(1)所构建的指数较好地符合了我国金融市场风险变化的实际情况;(2)XGBoost预测模型对于极端金融风险样本识别能力较强、准确性较高,与其余模型相比,其预测性能更加优异,而且具有明显的统计检验意义。(3)利用Shapley和LIME方法挖掘出了影响中国金融市场风险的主要因素及其时变特征,且阈值效应的发现有利于金融部门对金融市场风险进行针对性的审慎监管。

政策性金融是否促进了先进制造业技术创新?——基于企业生命周期视角

近年来,创新日益成为企业竞争及国家经济高质量发展的关键。本文基于2010—2019年中国先进制造业上市公司数据,实证研究政策性金融对我国先进制造业企业研发创新活动的作用,并从生命周期视角研究政策性金融对企业创新的激励效应及其差异性影响。研究结果表明:(1)对于先进制造业,受到政策性金融支持的企业创新能力更强,具体表现在其创新投入和创新产出更高。(2)从生命周期阶段来看,政策性金融对先进制造业企业创新的影响具有差异性。具体而言,政策性金融的提升作用集中体现在处于成长期和成熟期的企业上,对初创期企业的影响不明显。本文研究有利于深入认识政策性金融在先进制造业发展中的作用,为政策性金融更好地服务企业技术创新提供了参考思路和微观经验证据。

中日化工产品贸易关系与发展潜力的研究--以“一带一路”为背景

本文依据国家统计局、国家商务数据中心、UN Comtrade数据库中中日化工产品的数据,运用实证方法,研究和分析了两国化工产品贸易现状、产业内贸易水平情况、未来发展潜力。结果显示,中日化工产品产业内贸易水平总体较低,主要以产业间贸易为主;产业内贸易方式以垂直型产业贸易方式为主。同时,贸易强度指数也反映出中日两国在化工产品的贸易过程中存在着紧密的双边贸易关系,产品贸易互补性强,双边贸易潜力巨大。中日两国可以充分利用优势和贸易互补性以及"一带一路"倡议等有利条件,实现两国贸易互利共赢的局面。

基于多目标深度学习模型的财务风险预测方法

企业财务风险预测是一项极具挑战性的任务,财务危机的发生严重地影响了公司和投资者的利益与资本市场的稳定健康发展,所以如何准确识别企业潜在的财务风险对于公司和个人而言,都意义重大。文章基于财务风险预测指标体系训练深度学习模型,引入优化算法对深度学习模型的参数进行优化,构建了MOPSO-CD-DNN混合预测模型,同时采用多个基准模型和评估方法进行比较研究。结果显示:MOPSO-CD-DNN模型无论是在预测精度上,还是在预测稳定性上,均具有显著的优越性,表明其对企业财务风险预测具有有效性和适用性。另外,多目标优化算法的引入显著提升了模型的泛化能力,在预测效果上要明显好于单目标优化算法。

基于数据挖掘的天然气市场收益率预测

以2000—2018年美国天然气价格为研究对象,基于动态时间规整算法(DTW)、模拟退火算法(SA)、支持向量机模型(SVM)构建DTW-SVM-SA天然气价格预测组合模型,并在不同预测步长下将其与对照模型的预测结果进行对比,分别从预测精度和预测误差两方面对模型的预测性能进行评估。结果表明:利用模拟退火算法可以优化SVM模型的自由参数和混合模型的权重参数;DTW-SVM-SA组合预测模型在天然气价格收益率预测方面表现出良好的泛化能力,对比其他模型,其在不同步长上的预测精度均有显著提升,预测误差均有降低,是一种有效的天然气价格预测模型。DTW-SVM-SA组合预测模型不仅能够为政府进行宏观调控提供参考,而且可以帮助企业尤其是能源相关企业更好地预测和管理价格变动的风险。

EVA、股权集中度对央企研发投入影响的研究

随着《中央企业负责人经营业绩考核暂行办法》的正式施行,经济增加值(EVA)成为考核央企经营绩效的决定性因素与核心指标,引起了央企内部管理升级的连锁反应。文章以2007-2015年上市央企为研究样本,分析不同股权集中度情况下,EVA对研发投入的影响。分析结果表明,央企EVA与研发投入之间是一个以股权集中度为门槛变量的非线性关系。股权集中度会显著影响两者之间的线性关系,股权比较分散时实施EVA会促进央企的研发投入,而股权集中时实施EVA会对央企的研发活动产生抑制作用。