美国经济下行变动对我国港口(对美)净出口的影响

分析了影响我国对美净出口的五大因素,即美国近期的失业率、CPI、消费者情绪指数、石油价格及美元对人民币汇率。经研究得出结论:美国经济下行变动对我国港口净出口的影响是显而易见的。但只要措施得当,出口额以及港口效益的稳定增长仍是可以期待的。

金融时序波动间的Granger因果关系分析

本文通过运用多变量随机波动率(MSV)模型来分析中国沪深股市波动性之间的Granger因果关系,结果发现深圳成指的波动对上证指数的波动存在很强的Granger因果关系,然而上证指数的波动对深圳成指的波动不存在显著的Granger因果关系,并就此现象发生的原因提出自己的一些见解和看法。

财务困境判别模型的个案研究

本文通过对中外学者提出的不同财务困境判别模型在中国上市公司数据适用性的比照研究,证实了在现阶段中国某些上市公司存在不同程度数据失真的情况下,此类模型在预测中的准确性及超前性。同时对财务困境判别模型在中国实际应用中应该注意的问题提出了讨论及思考。

R&D的统计、会计对比研究

针对我国统计宏观R&D指标数据比较齐全而缺少中观、微观R&D指标尤其是缺少企业层面R&D指标的现状,作者通过中外会计、统计核算诸方面的差异比较,对缺少企业层面R&D指标的原因进行了较为深入的、具有独特视角的分析与探讨,并提出了如何利用现存的会计数据进行调整分析,来得到企业层面R&D统计指标的思路。通过建立企业统计R&D指标的方法及途径的讨论,进而引发讨论如何在更大范围内,会计数据与统计数据资源共享的问题。

应用极值理论度量金融市场风险

极值理论在风险管理中扮演着重要的角色,它是关于市场极端风险的建模和量化的一种主要方法,通过极值理论中POT模型来估计用来度量市场风险的工具VaR和ES,并以中国股市作实证分析,结果发现沪市的投资风险要小于深市。

中外股指收益VAR和ES的对比分析

极值理论在风险管理中扮演着重要的角色,它是关于市场极端风险的建模和量化的一种主要方法,本文通过极值理论中POT模型来估计用来度量金融市场风险的工具VaR和ES,并以中外股市作实证分析,结果我们发现中国股市相对于美英等国股市的投资风险相对较大,针对这种情况我们提出了相关政策建议。

金融时序波动性和时变相关性分析

波动性和相关性分析是金融领域定量分析的基础,广泛用于投资组合选择、资产分配以及风险管理之中。本文采用多变量波动性模型来估计波动性和相关性,并就中国沪深股市收益数据加以实证分析,我们得到上证指数和深圳成指的日对数收益存在高度正相关和具有显著的时变相关性,且波动性的估计和预测较之于单变量情形时有较好的改善。

沪深股市投资风险比较

极值理论在风险管理中扮演着重要的角色,它是关于市场极端风险的建模和量化的一种主要方法,本文通过极值理论中POT模型来估计用来度量市场风险的工具VaR和ES,并以中国股市作实证分析,结果我们发现沪市的投资风险要小于深市。

小议权数

在《统计学原理》的教学过程中,常有学生会提出以下问题: (1)为什么计算零售物价指数时不选用综合指数的L式或P式价格指数公式,而采用算术加权平均数指数方法? (2)为什么计算零售物价指数时不选用某期的销售量资料而采用某期的销售额资料作权数? 对于问题(1),国内大多数教材的讲法是:为简化核算工作的需要。因为若采用综合指数方法编制零售物价指数时,需用成千上万种商品的价格及零售量资料,这在实际工作中,不具可操作性,所以只能选用少数代表规格品资料作权数。

论平均数、中位数和众数及其关系

在统计学中,通过频数分布图表.可以大概地看出一组统计数据的数量特征和形态.但是,许多统计分析中的问题光用频数分布分析是不够的,这时就需要用一些能集中地、明确地描述频数分布特征的数量指标来说明问题.这种描述性的数量指标中最主要的一类,就是量度集中趋势的特征值,即平均数、中位数、众数等.它们具有共同的两个特点:(1)都是对数量标志在总体单位之间数值差异的抽象化;(2)都是一个代表性的数值.正因为有这两个特点,所以它们不但是统计描述的基本数量指标,而且在统计推断中也应用广泛.本文以概率论的基本知识为工具简单地讨论有关平均数、中位数和众数及其它们之间的关系.

统计图示法应用新探

统计图示法是一种在统计数据的计算、分析、处理过程中常被使用的行之有效的手段之一,它具有直观、明晰、简洁的特点,在统计理论的研究及统计实务的分析中有独特的作用.沈学桢同志撰写的《统计图示法应用新探》(P30)试图就某些特殊的统计图示、图解在统计分析中的应用作一些探讨.

平均数、中位数和众数及其关系

在统计学中,通过频数分布图表,可以大概地看出一组统计数据的特征和形态.但是,许多统计分析中的问题光用频数分布是不能解决的.这时就需要用一些能集中地、明确地描述频数分布特征的数量.这种描述性的数量中最主要的一类就是量度集中趋势的特征值,即平均数、中位数、众数等等.它们具有共同的二个特点:(1)都是对数量标志在总体单位之间数值差异的抽象化;(2)都是一个代表性的数值.正因为有这二个特点,它们不但是统计描述的基本数量,在统计推断中也应用广泛.