基于支持向量回归的通胀预期及对中国混合学习菲利普斯曲线的实证研究

在借鉴适应性学习预期通过每期不断纳入新信息所刻画的学习机制的基础上,本文提出了基于支持向量回归(SVR)的学习预期,并将SVR通胀预期引入菲利普斯曲线,以构建带学习预期和理性预期的混合学习菲利普斯曲线。在对SVR通胀预期进行测度的基础上,本文利用2001.I-2014.IV的季度数据,对我国混合学习菲利普斯曲线进行实证分析,并与其他预期增广的菲利普斯曲线进行对比分析。

支持辽宁产业金融发展经济政策研究

我国正处于三期叠加时期。长期以来,辽宁省优先发展重工业、主要依靠投资驱动经济增长。因此,调整升级产业结构、转变经济发展方式对于辽宁省尤为紧迫与艰巨。产业金融是通过金融深化更好地为实体经济服务的专业化金融,是实现经济体制转轨、促进经济发展的战略选择。本文针对其在辽宁产业金融实践中的现状与问题,结合国内外发展突出地区实践经验,提出了产业金融的四个模式创新,同时对支持辽宁产业金融发展提出了对应的政策建议。

我国学习型通胀预期及特征——基于适应性学习机制的实证研究

本文通过推导卡尔曼滤波式适应性学习方程,利用1990年第1季度至2016年第2季度的通胀数据,对我国学习型通胀预期的特征进行估计,并进一步从认知偏差检验、无偏性检验和有效性检验三个层面对我国学习型通胀预期的特征进行了检验。研究结果表明:我国学习型通胀预期较好地反映了实际通胀率的波动,央行在制定货币政策时有较明显的平滑倾向,学习型通胀预期有较明显的近理性特征。