Research on the Relationship Between Environmental and Economic Coupling Systems in Bohai Bay Area Based on a Vector Autoregression(VAR)Model

This study analyzed the impact of land-based contaminants and tertiary industrial structure on economic development in the selected Bohai Bay area,China.Based on panel data spanning 2011-2020,a vector autoregressive(VAR)model is used to analyze and forecast the short-run and long-run relationships between three industrial structures,pollutant discharge,and economic development.The results showed that the environmental index had a long-term cointegration relationship with the industrial structure economic index.Per capital chemical oxygen demand(PCOD)and per capita ammonia nitrogen(PNH_(3)N)had a positive impact on delta per capita GDP(dPGDP),while per capita solid waste(PSW),the secondary industry rate(SIR)and delta tertiary industry(dTIR)had a negative impact on dPGDP.The VAR model under this coupling system had stability and credibility.The impulse response results showed that the short-term effect of the coupling system on dPGDP was basically consistent with the Granger causality test results.In addition,variance decomposition was used in this study to predict the long-term impact of the coupling system in the next ten periods(i.e.,ten years).It was found that dTIR had a great impact on dPGDP,with a contribution rate as high as 74.35%in the tenth period,followed by the contribution rate of PCOD up to 3.94%,while the long-term contribution rates of PSW,SIR and PNH3N were all less than 1%.The results show that the government should support the development of the tertiary industry to maintain the vitality of economic development and prevent environmental deterioration.

基于VAR模型的生猪产业链价格波动影响因素分析

生猪产业链价格剧烈波动不仅关系消费者的切身利益,也对生猪产业长远发展具有重要影响。基于2009—2022年161个月度样本数据,文章采用VAR模型,从生猪产业链主要产品价格以及上游环节、中下游环节2个层面出发,探究生猪产业链价格波动的影响因素。结果显示:生猪产业链价格波动受自身主要产品价格的影响最大,前10期生猪产业链主要产品价格对当月生猪产业链价格波动仍具有61.835 8%的影响。从产业链上游环节观察,稻糠价格、大豆价格和小麦麸价格均能够对生猪产业链价格波动产生显著影响,前10期稻糠价格对当月生猪产业链价格波动的影响达到39.783 8%。从产业链中下游环节观察,通货膨胀水平和养殖场规模对生猪产业链价格波动的影响程度较大。研究表明,生猪产业链价格波动容易受到自身主要产品价格、稻糠价格、大豆价格、小麦麸价格、通货膨胀水平、养殖场规模等因素影响,应从完善价格波动预警机制和加强流通运行环节调控两方面着手推动生猪市场稳定发展。

我国牛肉价格波动影响因素研究——基于VAR模型的实证分析

为保证牛肉价格合理稳定、推动牛肉市场持续健康发展,文章基于2011年12月—2022年12月中国畜牧业月度数据,以内部传导和外部冲击为视角,选取玉米价格、生产者预期、犊牛价格、国家政策构建VAR模型,实证检验我国牛肉价格波动影响因素及程度。结果显示,玉米价格、生产者预期、犊牛价格、国家政策均可对牛肉价格造成影响。其中,玉米价格可通过内部传导机制对我国牛肉价格波动产生显著影响,且稳定贡献率在8%左右;国家政策可通过外部冲击机制对我国牛肉价格波动形成显著影响,贡献率为15%;前期牛肉价格可显著影响后期牛肉市场价格。因此,文章提出降低肉牛产业饲料成本、加大肉牛产业政府财政支持力度、完善牛肉价格波动市场监管体系的建议,以期为稳定牛肉价格、促进畜牧产业可持续发展提供参考。

财政政策、货币政策与高质量就业——基于TVP-SV-VAR模型的动态分析

更加充分、更高质量的就业是实现经济高质量发展的应有之义。文章采用中国2000—2021年的季度时间序列数据,基于时变参数向量自回归(TVP-SV-VAR)模型,实证检验财政政策与货币政策对就业质量的时变及动态影响。研究发现:落实减税降费政策、优化财政支出结构在短期和中长期均有效地促进了高质量就业。面对国际金融危机冲击时,财政政策在短期内实现了对就业质量的保障,而在长期内政策效果受到削弱,这说明高质量就业的实现并非“斯须之作”。数量型货币政策对就业质量的调节作用较为平稳,其影响具有滞后性,而价格型工具更能有效熨平外部冲击对就业质量的影响。相较货币政策,财政政策对就业质量的调控具有更强的拉动作用与抗冲击能力。

“双支柱”政策调控与企业金融资产配置时变关系研究:基于TVP-SV-VAR模型的实证检验

金融科技发展和市场制度变革给传统金融体系带来的巨大冲击,使得“双支柱”政策调控的有效性面临严峻考验。借助TVP-SV-VAR模型,实证检验“双支柱”政策调控对企业金融资产配置的动态脉冲效应。研究表明,货币政策和宏观审慎政策的调控效果呈现出阶段性的演化特征,二者的协同效应能够有效抑制企业金融资产的过度配置。相比制度环境冲击,“双支柱”政策调控在面对金融环境冲击时表现出更强的作用效果和力度。进一步研究发现,“双支柱”政策通过资本流动管理、资产价格稳定和金融风险缓释途径影响企业金融资产配置,且对流动性与非流动性金融资产配置的作用效果存在显著差异。研究结论为理解实体企业金融化和完善金融市场制度提供了新的理论视角,也为政府相关部门依据金融环境和制度环境进行“双支柱”政策调控的动态调整提供决策依据。

基于VAR模型的专业市场与跨境电商融合发展研究

专业市场如何应对电子商务冲击,是近二十年来各界普遍关注的现实问题。跨境电商和市场采购两种新业态新模式已成为我国外贸高质量发展的新引擎,专业市场与跨境电商的关系从冲击应对走向融合发展。浙江省义乌市是专业市场和跨境电商的改革前沿阵地。利用义乌市2008—2022年的时间序列数据,建立向量自回归模型,定量分析专业市场与跨境电商的融合发展关系。结果表明:专业市场生态体系有利于跨境电商“嵌入式”发展,专业市场的持续改革有效应对了跨境电商冲击,但两者融合发展仍缺乏互动效应和长效机制。为进一步促进两者融合发展,应搭建专业市场跨境电商平台、叠加商流和信息流带动产业转型升级、融通跨境电商进口贸易供应链和配套政策。

服务业进出口、OFDI和全要素生产率的动态关系研究——基于VAR模型的实证分析

研究服务业贸易、投资与服务业之间的影响关系,对提升我国服务行业国际竞争力、促进其高质量发展具有重要意义。论文使用我国2000—2021年数据,构建VAR模型对服务业进出口、服务业对外直接投资(OFDI)和全要素生产率的动态交互关系进行实证分析。研究结果显示,服务业进出口对服务业对外直接投资具有正相关关系,且长期支持效果明显;服务业进出口对OFDI、全要素生产率提升具有促进作用;在短期内,全要素生产率与OFDI之间存在双向促进作用,从长期来看则存在一定负向影响。基于实证研究结论,文中提出制定政策鼓励服务企业参与国际化竞争、发挥服务业进出口对OFDI的促进效应、提升服务企业自主创新能力等相关对策建议。

官方新闻对人民币汇率变动的影响——基于TVP-VAR模型的研究

以中国官方发布的汇率新闻为对象的研究,从文本措辞角度对2010年至2023年中国央行和外汇局的官方网站新闻进行分类,构建“汇率升贬”、“汇率弹性”、“汇率制度”、“人民币国际化”和“美元相关”五种新闻措辞指数,进而利用TVP-VAR模型研究官方新闻对人民币汇率的影响。研究表明,官方新闻对人民币汇率存在明显时变特征,产生的冲击效应在短期尤为明显,长期趋近于零;官方新闻中不同措辞类型对人民币汇率的影响存在异质性;在进一步研究中发现,官方新闻指数对人民币汇率有升值影响,对汇率波动有增强效果,且离岸市场受到的影响更大。

新疆乡村生态旅游与区域经济发展的动态关系研究——基于VAR模型

乡村旅游产业已成为一种具有重大意义的新兴产业,不仅可以加强城乡融合,还可以激发农村经济的活力,实现工业升级,成为当地实现乡村振兴的重要支撑。研究以2000—2020年新疆乡村生态旅游数据为基础,构建了以森林覆盖率、果园面积、年接待游客人数、农村人均家庭经营净收入、地区生产总值为变量的VAR模型,采用协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应和方差分解等分析手段,探讨新疆地区乡村生态旅游与地区经济发展之间的动态关联。结果表明:新疆乡村生态旅游与区域经济发展具有长期稳定共同发展的趋势;新疆地区生产总值GDP与森林覆盖率和每年接待游客人数具有单向因果关系;地区生产总值对森林覆盖率和每年接待游客人数的波动影响较大。

产业链视角下油料产品价格溢出效应的对比分析——基于三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型

为了更好地理解油料产品价格的波动规律,提升国内油料产品价格研究水平,以大豆、油菜、花生为油料作物的典型代表,以2011年2月—2019年12月油料产业链上各个环节月度价格数据为基础,采用三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型,研究油料产业链上、中、下游产品的价格溢出效应。结果表明:大豆产业链各环节产品均存在价格均值溢出效应,油菜产业链上、中游之间没有价格均值溢出效应,花生产业链上、下游之间不存在价格均值溢出效应;在大豆、油菜和花生产业链中,各环节产品间价格双向波动溢出效应明显。政府应通过建立农业产业链价格监测体系、多元化的价格监测体系、稳定的市场调节机制等措施,促进相关农业产业链的协调发展。

我国碳市场与化石能源市场溢出效应研究——基于VAR-GARCH-BEKK模型的分析

碳市场的建立是实现“双碳”目标的重要保障,分析碳市场与化石能源市场间的溢出效应有助于提升市场流动性、规避碳金融风险,从而更好地推动国家气候战略目标。本文运用主成分分析方法将我国8个碳试点价格集成,明确试点阶段我国碳市场的整体发展规律,并通过VAR-GARCH-BEKK模型,进一步探究了全国统一碳市场建立前后碳市场与化石能源市场之间溢出效应的变化情况。结果表明,试点阶段碳市场与各类化石能源市场之间均存在显著的单向均值溢出效应。然而,在全国碳排放权交易市场建立初期,仅有部分发电行业参与交易,这在一定程度上削弱了碳市场与化石能源市场之间的联动关系,造成了二者之间均值溢出效应的下降。此外,全国统一碳市场的建立吸引了更多的投资者,加剧了碳市场和化石能源市场间的风险传染,需要进一步完善监管政策体系,保障碳市场平稳健康运行。

基于贝叶斯模型与VAR模型的蔬菜销量与定价预测

对商超蔬菜日销售数据进行数据透视筛选,利用同期平均法处理异常值和缺失值,生成年度日销售新数据.对单品蔬菜销量进行Shapiro-Wilks检验,发现不服从正态分布,但经相关性分析发现同类别不同蔬菜单品销量间存在显著相关性.构建同类蔬菜销量Bayesian模型,定量化表达单品间销量的关系,建立单品蔬菜销量的Bayesian模型刻画销量的主要影响因素,两个模型分析和预测结果与实际相符.构建VAR(2)模型,完成未来一周补货设计.以收益最大化为目标,在满足市场需求与销售空间限制下,建立优化模型,完成未来一天的补货量及定价设计,为商超蔬菜销售提供合理化建议.

基于VAR模型的我国肉羊育肥饲料价格波动实证研究

文章利用2012年1月-2022年12月的132个肉羊育肥饲料价格月度数据,从内部传导和外部冲击2个视角出发,选取豆粕价格、小麦麸价格、羊肉价格以及自然灾害风险指数作为解释变量,对我国肉羊育肥饲料价格波动的影响因素展开分析。结果表明:豆粕价格通过内部传导机制对肉羊育肥饲料产生显著影响;自然灾害事件通过外部冲击机制对肉羊育肥饲料价格波动产生明显影响;前期肉羊育肥饲料价格对后期肉羊育肥饲料价格具有显著影响。研究表明,文章结论可为维护肉羊育肥饲料价格长期稳定提供参考。

中国碳市场、能源市场和高排放行业间的溢出效应研究——基于TVP-VAR-DY模型

在以低碳发展应对全国气候变化的共识下,继电力市场后,将其他高排放行业纳入全国碳市场势在必行。探究2021年至2023年期间全国碳市场、能源市场和高排放行业市场间的风险溢出效应。通过采用TVP-VAR-DY模型,使动态溢出效应的测度更加平滑。研究发现,全国碳市场、能源市场与高排放行业市场存在时变的双向不对称溢出效应,特别是在极端风险事件下,市场之间的波动溢出效应显著增强。电力等高排放行业市场主要受碳市场波动的影响,而新能源行业风险主要影响原油期货市场。重大社会经济事件可导致能源市场在短期内成为风险传递的主导因素,但随着时间推移,高排放行业会转为风险输出者。最后,提出了关于中国碳市场建设、能源市场风险防范和高排放行业能源结构优化等方面的建议。

基于VAR模型的石家庄市PM_(2.5)的影响因素研究

根据石家庄市2013年12月2日至2021年2月1日的空气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、CO、NO_(2)和O_(3)浓度数据,以及日平均气温、日平均气压、日平均相对湿度、2 min平均风速和10 min平均风速气象数据,利用向量自回归模型(Vector autoregression,VAR),从各空气污染物变量和气象变量中选取对时间序列影响较大的重要变量,研究PM_(2.5)与重要变量之间的动态关系及它们对PM_(2.5)浓度的影响。结果表明:SO_(2)浓度、NO_(2)浓度、O_(3)浓度、日平均气温、日平均气压、2 min平均风速相较其他变量对PM_(2.5)浓度有显著影响;从长期关系来看,SO_(2)浓度和日平均气压变量对PM_(2.5)浓度有正向影响,NO_(2)浓度、O_(3)浓度、日平均气温,以及2 min平均风速变量对PM_(2.5)浓度的增加有抑制作用。

跨周期调节视域下货币政策对市场信心的影响研究——基于TVP-VAR模型的动态分析

搞好跨周期政策设计,提高逆周期调节能力,需要做好“稳预期”工作,本文对代表预期核心指标的信心展开研究。首先通过动态因子模型构建了包含各类经济主体心理预期指标的信心周期综合指数,接着在新凯恩斯模型的框架下理论分析信心在宏观经济运行以及货币政策传导中的重要作用。实证部分结合信心周期综合指数,运用TVP-VAR模型考察了信心对宏观经济运行影响效应的时变特征以及不同货币政策调控对信心的时变影响。研究结论和启示如下:(1)信心与经济周期之间具有正向相互驱动效应,央行在政策框架的设计上需要考虑信心体系的稳定;(2)通货膨胀会对信心带来负向冲击,从而使得价格周期与信心周期背离,信心不是驱动价格周期波动的格兰杰原因;(3)在货币政策调控方面,宽松的数量型调控政策提振信心的效果更直接,价格型政策调控在“稳预期”工作上还亟待提高。

湖南省数字物流对农民增收的影响——基于VAR模型的实证

依据湖南省2001—2020年相关数据,采用熵值法评价湖南数字物流发展水平,运用VAR模型和逐步回归分析法实证研究了湖南数字物流对农民增收的影响。结果表明:湖南数字物流发展水平逐年提高;湖南数字物流正向影响农民增收,且影响作用随时间不断加强,其中,汽车拥有量、物流产业从业人员数、货运量和电子商务销售额显著正向影响农民增收。因此,根据结论,提出建立数字物流与农民增收的激励相容机制、建设与完善数字物流基础设施、加强数字物流发展专业技术培训、借力数字乡村建设契机等培育数字物流成为促进农民增收新动能的建议。

基于VAR模型的我国对外贸易与人民币国际化关系研究

目前,我国经济正转型高质量发展,综合国力不断提高。在国际局势动荡的环境下,我国顶住压力成为全球唯一GDP正增长的主要经济体,为世界各国经济复苏作出表率。我国不断深化与各国的经贸往来,人民币国际化进程也随之加快。本文主要选取2016—2023年季度数据,在ADF检验、格兰杰因果检验的基础上建立VAR模型,并通过脉冲响应函数和方差分解法对我国对外贸易与人民币国际化之间的关系展开实证研究。得出结论:对外贸易对人民币国际化具有正向的推动作用,且相比于出口贸易,进口贸易对人民币环球指数的贡献度更大。

金融科技对银行业务的冲击影响——基于VAR模型的实证分析

金融科技加快了银行“金融脱媒”的进程,研究金融科技对银行业务影响作用机理对商业银行的转型至关重要。利用向量自回归模型(vector autoregressive model,VAR)模型分析了2017—2022年商业银行贷款、存款、手续费及佣金净收入及对应市场第三方互联网支付交易规模等季度数据,通过建立VAR模型来分析金融科技对商业银行资产、负债、中间业务的冲击程度和相应解释贡献度。研究发现第三方互联网支付交易规模对商业银行的资产业务在前五期产生了较为明显的反向作用;此外余额宝的货币市场基金以及第三方互联网支付交易两者的联合依次对商业银行的负债、中间业务产生正向、反向的作用。

地缘政治风险对中国农产品期货收益率的影响研究:基于TVP-VAR-SV模型的分析

本文使用TVP-VAR-SV模型,探讨中美地缘政治风险对中国农产品期货收益率的时变影响。研究结果表明:在短期内,地缘政治风险对农产品期货收益率的影响较为明显,而在中长期内,农产品期货收益率波动相对较小。不同农产品期货对地缘政治风险冲击反应不同,大豆、豆粕收益率受到地缘政治风险冲击波动最激烈,其他六种农产品期货则呈现出周期性特点。克里米亚事件、中美贸易摩擦和全球新冠疫情,三个不同时期的极端事件对农产品期货市场具有负向影响,不同期货品种受到的冲击存在异质性与滞后性。