上市公司影子银行化对金融稳定的影响与机制研究

影子银行因其规模的日益扩大及其带来的巨大影响而受到政府与学术界的广泛关注。本文基于上市公司财务数据和金融稳定相关数据,运用CRITIC指数构建法和误差修正模型,对上市公司影子银行化对金融稳定的影响与机制进行了理论分析与实证检验。研究发现:上市公司影子银行化提高了经济金融化程度,进而增加金融脆弱性而影响金融稳定。金融稳定更多受到东部、中部地区上市公司影子银行化的影响。相较于规模较小与盈利能力较弱上市公司,规模较大上市公司与盈利能力较强上市公司影子银行化对金融稳定造成的影响更大。研究结果有助于深化影子银行发展对金融稳定影响的理解,对强化上市公司金融化行为监管,维护金融稳定,实现金融高质量发展具有重要的政策意义。

金融深化、技术创新与经济增长的关系研究——以宁夏为例

金融是现代经济的血脉,创新是引领发展的第一动力。通过金融深化与技术创新驱动经济增长,是加快经济发展的科学有效途径。本文运用协整检验和向量误差修正模型,并引入脉冲响应函数,以宁夏为例研究金融深化、技术创新和经济增长之间的长期稳定关系和短期调整关系,以期为各地建设现代化经济体系提供一定的参考。实证结果表明,金融深化对技术创新有正向促进作用,且对技术创新的影响呈上升趋势;金融深化和技术创新是影响宁夏经济增长的重要因素,金融深化的两个指标变量与经济增长存在长期均衡关系,但作用方向不同,金融相关率与经济增长正相关,而货币化率与经济增长负相关。

基于SVM-STL-LSTM的区域短期电力负荷预测研究

针对区域电力负荷的时间序列数据随机性强、预测精度低及单一模型的数据特征提取能力差等问题,提出了一种支持向量机(SVM)、STL时序分解法、长短期记忆神经网络(LSTM)组合的电力负荷预测模型。该模型利用SVM对时间序列的电力负荷数据进行初始预测,并通过STL时序分解法对残差序列进行时序分解,从而提高残差序列的稳定性,减小其随机性,最后用LSTM对SVM的预测误差进行修正。试验结果证明,该方法利用误差修正可有效处理随机性强的数据,有利于预测结果的稳定性,提高预测精度。

机载下投式探空温度传感器设计与实验研究

为降低太阳辐射对机载下投式探空仪中温度传感器的影响,设计了一种阵列式NTC珠状热敏电阻探空温度传感器。该传感器阵列通过探头间的太阳辐射误差比值推算大气环境温度的真实值。首先,通过计算流体动力学(computational fluid dynamics, CFD)方法选出传感器探头的最优引线夹角,再对表面涂覆不同太阳辐射反射率涂层的探头进行太阳辐射误差比值计算;然后利用支持向量机(support vector machine, SVM)拟合仿真,得到辐射误差比值拟合模型;最后,搭建低气压风洞以及太阳模拟器实验平台。实验结果表明,该温度传感器阵列可将测量误差降低至0.065℃,均方根误差降至0.078℃,有望将太阳辐射误差对下投式探空仪温度测量的影响降低至0.1℃以内。

基于向量误差修正模型的电池簇不一致检测方法及智能运维方案

针对储能电站实际运行数据中存在电池数据不完整、数据片段化导致检测不准确的问题,提出基于向量误差修正模型的电池簇不一致检测方法。该方法根据随机电压片段数据构建电池簇与电池单体的向量误差修正模型,计算脉冲响应函数,分析电池单体对电池簇的动态作用机制,判断电池簇不一致程度,再通过方差分解分析确定异常电池单体及后续运维。最后,根据储能电站实际运行数据进行分析,验证了电池簇不一致检测方法及运维方案的可行性和有效性,并在100kW/200kW·h储能平台进行实际工程测试。

基于误差修正和VMD-ICPA-LSSVM的短期风速预测建模

精准的风速预测是将风能大规模应用到电力系统中的关键,而风速序列的随机性和波动性等特点使得风速预测难度增加.为增强风速序列的可预测性,采用Logistic混沌映射策略、自适应参数调整策略以及引入变异策略对食肉植物算法(CPA)进行改进,并提出了基于误差修正和VMD-ICPA-LSSVM的短期风速预测模型.首先将气象因子作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入对风速进行预测,获得误差序列.再利用K-L散度自适应地确定变分模态分解(VMD)的参数,并对误差序列进行分解.结合改进食肉植物算法(ICPA)优化LSSVM可调参数的方法来预测分解的子序列.叠加各子序列预测结果后对原始预测序列进行误差修正,进而得到最终风速预测值.实验结果表明,与其他模型相比,所提模型有着更好的预测精度和泛化性能.

基于改进MEMS惯性传感器的人体动作智能捕捉

由于MEMS惯性传感器在人体动作数据采集时会受到重力加速度的影响,导致人体动作捕捉效果差,提出基于改进MEMS惯性传感器的人体动作智能捕捉方法。运用MEMS惯性传感器获取人体动作数据,并对采集的数据实施数据去噪、误差校正、重力加速度去除等处理,优化MEMS惯性传感器的数据采集效果,获取实际的人体运动数据。依据获取的人体运动数据,将方差作为人体整体运动幅度的特征向量值,提取人体动作特征,结合支持向量机对动作进行分类识别,实现人体动作捕捉。实验结果表明,使用上述方法开展人体动作捕捉时,捕捉精准度较高、捕捉时间较短,且实际效果较好。

中国耕地集约利用度驱动因素研究

基于1978—2020年数据,利用GA-BP神经网络模型对耕地集约度利用进行定量评价,在协整分析的基础上,结合向量误差修正模型、广义脉冲响应函数和方差分解,揭示了耕地集约利用度与各驱动因素之间的长期均衡关系和短期作用机制.结果表明:(1)耕地集约利用度和自然灾害、农民收入、农业科技进步、财政支农、劳动力转移存在长期均衡关系.(2)农业科技进步对耕地集约利用度有显著正向影响,而农业灾害面积短期会对耕地集约利用度会产生负向影响.(3)劳动力转移和农民收入对耕地集约利用度的影响呈现先抑后扬的特点,而财政支农则呈现出先扬后抑的特点.基于模型分析,提出了提高耕地集约利用度及保障国家粮食安全的对策建议.

标准化与我国服务贸易出口关系的实证研究

本文基于1989—2023年服务贸易国家标准与出口数据,运用协整检验和向量误差修正模型(VECM)分析两者之间的关系。研究发现,服务贸易国家标准与出口之间存在长期稳定的均衡关系,标准化对出口具有显著的促进作用。在短期内,国家标准在调节出口波动方面发挥着重要作用,而出口扩张也推动国家标准的完善,两者形成良性互动。本文提出完善服务贸易标准化体系、建立标准实施效果评估机制、深化服务行业开放与监管改革以及培养“标准化+服务贸易”复合型人才的政策建议,旨在推动我国服务贸易高质量发展。

基于VECM模型的房地产价格成分实证研究——以北上广深四城市为例

本文基于2008年至2023年我国四个一线城市的面板数据,运用向量误差修正模型(VECM)对理论框架进行实证检验,研究发现:长期房价的大部分动态趋势可以用狭义货币供应量、抵押贷款利率和租金收入来解释;北京、广州和深圳的房地产市场由经济和政府基本面主导,其房价更多依托于基本价值和周期性成分,上海的房地产市场则由其它成分所主导,投资属性较强;结合房地产市场未来发展趋势,“房住不炒”的政策定调仍有理论依据和现实必要,政府应支持实体产业经济发展,引导资金注入实体经济,而非房地产市场。

China’s Monetary Policy Impacts on Money and Stock Markets

This study investigated the impact of China’s monetary policy on both the money market and stock markets,assuming that non-policy variables would not respond contemporaneously to changes in policy variables.Monetary policy adjustments are swiftly observed in money markets and gradually extend to the stock market.The study examined the effects of monetary policy shocks using three primary instruments:interest rate policy,reserve requirement ratio,and open market operations.Monthly data from 2007 to 2013 were analyzed using vector error correction(VEC)models.The findings suggest a likely presence of long-lasting and stable relationships among monetary policy,the money market,and stock markets.This research holds practical implications for Chinese policymakers,particularly in managing the challenges associated with fluctuation risks linked to high foreign exchange reserves,aiming to achieve autonomy in monetary policy and formulate effective monetary strategies to stimulate economic growth.

应用向量误差修正模型的行业电力需求关联分析与负荷预测方法

近年来,国民经济发展与能源消耗之间的关系日益密切,产业结构变化与产业升级现象更加显著,使得电力需求的发展趋势与内部结构都出现了剧烈与频繁的变动。现有的研究工作缺乏对于电力需求的结构性分析,常见的中长期负荷预测方法在用电结构发生剧烈变化时往往会出现精度下降的现象。基于此,借鉴计量经济学的向量误差修正理论,从短期扰动和历史存续2个方面深入分析了不同行业间电力需求的关联关系,并在此基础上提出了一种新型的中长期负荷预测方法。该方法能够有效识别行业电力需求的关联关系,避免用电结构突变给负荷预测带来的不良影响。算例分析结果验证了该方法的有效性与适用性。

一种高精度角速率圆锥补偿算法

以角速率信号作为算法输入时,采用以往常用的圆锥补偿算法,算法误差明显增大.鉴于光纤陀螺角速率信号可以直接获取,提出了一种以角速率信号作为圆锥补偿算法输入的新补偿算法.在姿态更新周期内,以光纤陀螺角速率信号作为输入,求得陀螺角速率输出的表达式,结合旋转矢量微分方程,推导出新圆锥补偿算法表达式,然后以算法漂移误差最小对新算法进行优化.采用规则进动、典型的圆锥运动以及有噪声干扰的圆锥运动作为测试输入,通过与传统算法的对比,新算法计算量低、计算简单方便,算法精度高.新算法的提出为高动态环境下光纤陀螺捷联系统的姿态误差补偿提供了一个新的思路.

中国电力消费协整关系模型

选择电力消费为被解释变量,固定资产投资、人均可支配收入、出口和电力价格水平为解释变量,以1980—2004年的实际数据为样本,对变量进行协整分析,建立的协整模型揭示了我国电力消费与解释变量之间存在长期协整关系,同时该模型反映了解释变量对电力消费的影响机理和影响程度。Granger检验表明电力消费与解释变量之间存在单向的Granger因果关系。向量误差修正模型中的误差调整项显著且其系数为负,说明具有将系统的短期波动调整到长期均衡的机制。通过对向量误差修正模型(vector error correction model,VECM)进行脉冲分析,固定资产投资、人均可支配收入和出口对电力消费具有持续的正影响,而电力价格对电力消费具有持续的负影响。分析结果对电力消费预测和电力政策制定具有一定的参考。

基于VECM模型的经济增长与环境污染和能源消耗关系研究

根据中国1978-2007年人均CO2排放量、人均用油当量与人均GDP的统计数据,通过构建向量误差修正模型,应用Johansen协整检验和Granger因果关系检验方法,考察了中国经济增长与环境污染和能源消耗的关系。结果表明:中国经济增长与环境污染和能源消耗存在长期稳定的协整关系,而且经济增长与能源消耗之间存在着长期双向因果关系,能源消耗是环境污染强单向因果关系。方差分解表明:短期内经济增长与能源消耗主要受自身波动影响较大,长期中经济增长与能源消耗间相互影响越来越明显;另外,能源消耗波动始终是环境污染的主要原因,而且影响越来越突出。

无差拍控制在串联电力有源滤波器中的应用

利用状态空间矢量描述三相电压量和电流量 ,建立了串联电力有源滤波器的状态方程 ,并通过设计状态反馈环节使系统的闭环极点配置在原点处 ,以及前馈环节的误差补偿来实现无差拍控制。根据综合后系统的状态方程和当前的状态信息推算出下一采样周期的开关控制量 ,并在下一开关周期驱动开关管 ,最终使输出电压跟踪参考电压。仿真结果验证了控制算法的可行性。

最小二乘支持向量机多分类法的变压器故障诊断

为了提高变压器故障诊断正判率,提出了一种基于小样本的最小二乘支持向量机(LS-SVM)多分类电力变压器油中气体分析(DGA)法,即通过相关统计分析和数据的预处理,选择变压油中典型气体作为LS-SVM的输入,然后利用典型故障气体的体积分数在高维空间的分布特性诊断变压器故障类型。该法在小样本条件下可获得最优解,泛化能力很好,且没有传统支持向量机只能分两类的缺陷,很好地解决了变压器多种故障共存的实际情况。试验表明,该方法分类效果很好,可较好地解决变压器放电和过热共存时故障的难分辨问题,故障类型的正判率较高。

具有误差修正的线矢量数据小波变换

由于已有的基于小波的线矢量数据多尺度表示算法中未考虑数据的非均匀采样特性,也未给出有效的误差控制方法,因此经过多级小波分解后,可能导致局部区域形变过大.针对以上问题,提出一种具有误差修正的线矢量数据小波变换算法.首先对数据进行高频分量的小波分解,以高频系数作为判断依据,寻找出低频表示误差过大的位置;在这些位置利用插值对数据增加采样;最后对处理后的数据进行低频分量的小波分解.实验结果表明,该算法能很好地解决线矢量数据小波多尺度表示中局部误差过大的问题.

人民币汇率形成机制改革后的股价和汇率相关性研究

通过协整检定、向量误差修正模型和VEC格兰杰因果检定，使用2005年7月22日～2007年4月27目的日交易数据，实证考察了人民币汇率形成机制改革之后，人民币兑美元汇率与我国国内股价之间的关系。结果发现，人民币兑美元汇率与上证综合指数间存在协整关系，达到了长期均衡；股票价格和汇率间存在着由人民币兑美元汇率到上证综合指数单向的长期和短期因果关系，不存在由上证综合指数到人民币兑美元汇率长期的或者短期的因果关系，人民币兑美元汇率是上证综合指数变化长期的和短期的原因之一。

Hadamard纠错码结合支持向量机在多分类问题中的应用

多分类问题一直是模式识别领域的一个热点,本文提出了将Hadamard纠错码同二元分类器相结合的方法来解决此问题,相对于其它类型的纠错码多分类器法,该方法的实现简单快捷,且更容易构造出性能优越的纠错码本.本文将Hadamard纠错码和支持向量机相结合,应用于说话人辨认这样一个多分类问题中,并同传统的"1对余"的多类推广方式进行了比较.实验结果表明在多分类任务中,Hadamard纠错码对于不同的类别都表现出了很强的分类能力,且性能优于"1对余"法,对于类间码字的不同分配方式也具有良好的鲁棒性.