基于虚拟变量回归与SARIMA组合模型的GDP预测

文章根据我国1992年至2015年的GDP季度数据,建立了虚拟变量回归(DVR)模型、SARIMA模型及其组合(DVR-SARIMA)模型,并进行了比较与分析,结果发现组合(DVR-SARIMA)模型的拟合效果最好,预测性能亦是最好,且利用组合(DVR-SARIMA)模型对我国未来的季度GDP进行了预测,以期对我国未来的总体经济增长情况做出合理的分析与判断。

中国国有商业银行股票收益率的利率敏感性研究——基于OLS-GARCH-M模型的实证分析

除去市场风险,银行股票还受到利率风险的影响,因为银行的盈利能力是现行利率的函数。本文基于中国国有商业银行、沪深300指数2010年8月18日—2015年8月21日的收盘价数据,以及此样本区间内中债国债短期、中期和长期的到期收益率数据,应用OLS-GARCH-M模型对银行股日收益率、市场日收益率与日利率波动进行研究。结果表明,银行股日收益率与市场日收益率存在着显著的正相关关系,此外,尽管日利率波动没有直接显著地影响银行股日收益率,但是银行股日收益率的波动对于日利率波动却显著敏感,从而间接地影响了银行股日收益率。