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。

基于VECM的汽柴油价格不对称性分析

原油作为成品油的主要原材料,原油价格的变化会引起成品油价格的相应变化,从成品油价格关于原油价格变化的反应可以了解成品油定价的合理性。本文利用一个不对称的向量误差修正模型(Vector Error CorrectionModel,VECM),检验了我国汽柴油关于原油成本变化不对称性问题,检验结果表明,我国汽柴油对原油成本上涨的反应快,但持续的时间短;对原油成本下降的反应慢,但持续的时间长。研究结果对我国石油定价机制的改革和企业实施油价风险管理有参考价值。

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。

基于VECM-PT-IS模型的我国三大股指期货价格发现功能对比研究

为比较沪深300、上证50与中证500股指期货的价格发现能力强弱程度,选取了高频数据进行实证研究,首先,运用协整分析与因果检验方法,建立向量误差修正模型,比较三个股指期货与现货市场之间的价格动态调整关系;其次,运用公共因子模型中的永久短暂模型和信息份额模型计算三大指数期货市场对新信息的融入比例;最后运用脉冲响应分析和方差分解,分析各自短期内的动态反应过程和长期中的价格波动贡献度。研究发现:三个股指期货与现货之间均具有双向引导关系;中证500和沪深300股指期货的价格发现功能较强;上证50股指期货市场的价格发现功能相对其他两个市场而言较弱,并针对此差异给出相应的解释,提出了完善价格发现功能的对策建议。

多重套利、货币政策冲击与中国国际短期资本流动——基于VECM的分析

本文在理论分析基础上,提出我国国际短期资本流动的影响因素主要包括有中美利差、广义货币供应量、价格指数、人民币汇率以及资产价格等因素,并运用向量误差修正模型(VECM)进行了实证检验。研究结果表明,中国国际短期资本流动的主要动因为货币政策冲击、资产价格和人民币汇率升值,货币供给与国际短期资本流动具有双向作用机制,资产价格和人民币升值对国际短期资本流动具有单项作用机制。因此,要增强货币政策稳健性,抑制资产价格泡沫,推动人民币汇率市场化改革,改变单向升值为双向浮动,以防范国际短期资本流动冲击。

基于动态VECM的我国铜期货的价格发现功能研究

通过采用ADF检验、协整性检验及Granger因果检验对近年来上海铜期货市场的价格发现功能进行全面深入的动态实证分析,表明铜期货价格具有良好的价格发现功能。通过动态向量误差修正模型(vector error correc-tion model,VECM)检验,铜现货市场和期货市场价格波动相关性趋于加强,但呈现出非线性规律,说明企业在进行套期保值决策时能以期货价格波动作为决策依据之一,但不能对期货价格波动反应过度,致使套期保值行为失当,需要综合分析外部市场环境和期货市场运行规律,做出全面科学的套期保值决策。

基于VECM的中国外汇储备生成机理研究

基于中国经济发展和外汇储备增长的现状,从外汇储备生成机理入手,建立五变量模型,运用1994～2011年季度样本数据,采用误差修正模型的计量方法对中国外汇储备生成机理进行实证分析,研究表明中国外汇储备的生成主要受供给因素影响,是供给型外汇储备;外汇储备本身的内在机制决定了其增长,其中FDI是影响外汇储备形成的最复杂因素;"马歇尔—勒纳"条件目前在中国是成立的,且人民币汇率主要是间接影响外汇储备的长期增减变动趋势。

中国股市与经济增长:基于MS-VECM的研究

一国的股市能够灵敏地反映该国经济发展的周期变化和运行状态。为了考察中国股市与经济增长之间的短期波动模式和长期均衡关系,基于1992年以来上证指数和中国实际GDP的季度数据,使用Markov区制转换向量误差修正模型(MS-VECM),可对不同状态和区制条件下股价波动与经济增长率之间的相关关系进行度量和检验。研究表明,中国经济周期中存在显著的三区制性质,经济周期波动存在非对称性。这既体现为周期阶段的转换概率不同,也体现为周期阶段的持续期不同;短期内不同区制的股价与经济增长关系呈现出不同特征,但存在长期稳定的内在制约与调整的均衡关系。

消费、投资、出口与物流供给的关系——基于VECM的实证研究

消费、投资和出口通过扩大需求促进经济增长,而物流则通过物流供给使消费、投资、出口需求得到满足,进而间接促进经济增长。文章协整分析结果表明,消费、投资、出口和物流供给之间存在长期均衡关系,1%的消费和出口需求得到满足将分别减轻1.08%和0.35%的物流供给压力,投资增加1%将增加1.70%的物流供给能力。Granger因果关系检验结果表明,消费、出口在短期和长期均是物流供给的原因,投资短期内不是物流供给的原因,但长期内是物流供给的原因;物流供给短期内不是消费的原因,但长期内,物流供给和投资、出口一起成为消费的原因,投资和出口在短期和长期均不受系统内其它变量的影响。

人民币汇率变动与实际产出──基于协整的VECM分析

本文通过协整分析和VECM检验表明,实际产出、出口额、实际利用FDI和人民币实际有效汇率四个指标变量之间存在长期均衡关系和短期动态关系。长期内人民币实际有效汇率与实际产出呈负相关关系,人民币实际有效汇率每上升1%,实际产出将下降0.26%。短期内,人民币实际有效汇率变化主要对出口产生冲击,并与出口、FDI一起对实际产出产生影响。

基于VECM的旅游业发展对居民收入影响研究——以延安市为例

旅游产业发展对地区居民收入具有重要影响。文章以典型红色文化旅游城市延安市为例,采用延安市1995-2017年的相关数据,通过构建向量误差修正模型(VECM)考察旅游产业发展对居民收入以及物价水平的影响。研究发现:旅游产业发展与居民收入以及物价水平之间存在长期均衡关系,旅游产业发展在显著促进居民增收的同时,也会在一定程度上抬升地区物价水平,进而对居民实际收入水平产生负向影响,但相比而言,旅游业对于促进居民增收的正向作用强度更大。因此,地区经济发展应重视开发旅游文化资源,充分发挥旅游业在促进居民增收方面的正向作用,同时应从加强物价监管、优化资源配置以及完善收入分配等方面化解旅游业发展带来的负向效应。

广东省人口老龄化对经济增长的影响机制——基于VECM模型的实证分析

人口老龄化对经济增长的影响是一个值得关注的问题。基于消费和储蓄的视角,以广东省2002年至2018年的人口数据为样本,通过构建VECM模型来分析广东省人口老龄化对经济增长的影响机制,其研究结果表明:一方面,在短期内广东人口老龄化会抑制经济增长,但在长期内会促进经济增长,且可以通过提高居民的消费水平和储蓄水平,间接对经济增长产生正向影响;另一方面,经济增长虽然会加深广东人口老龄化的程度,但该负向的反馈影响在长期中会持续减弱。

基于VECM模型的中国煤炭需求弹性分析

为了准确分析我国煤炭市场需求结构变化,采用协整和误差修正技术,研究煤炭价格波动、替代能源价格波动及国家经济水平对中国煤炭需求的影响关系。研究表明我国煤炭需求长期受经济发展水平、煤炭、石油价格变化的影响,煤炭需求收入的长期弹性为0.61,价格弹性为-0.57,煤炭与石油的交叉价格弹性为1.05;同时发现变量间存在短期修正关系,且误差修正项系数为0.223,说明煤炭需求量的数值过低时,其会以正的修正项将实际值调整到均衡值,但调整速度较低;由短期与长期煤炭价格弹性均为-0.57可知,长期和短期煤炭价格变动对煤炭需求量的影响程度是相同的。

基于改进BVAR模型和MS-VECM模型的能源消费分析

针对向量自回归模型(VAR)的高维估计问题,结合贝叶斯理论提出了一种融合正态-逆Wishart共轭先验分布的估计方法。在该估计方法中,所提出的模型引入Metropolis-Hastings(MH)算法,从以往数据集中确定先验分布超参数,并通过设定与模型尺寸相关的收缩系数从而进行估计。与传统VAR模型相比,基于贝叶斯理论的估计方法可在保留相关样本信息的同时控制过度拟合,具有较好的稳健性和有效性。此外,在改进的BVAR模型基础上,结合区制转移技术与误差修正模型提出了MS-BVECM模型,该模型能够有效分析经济周期内各变量之间长期与短期均衡状态变化,当短期内经济变量受到波动而与长期均衡状态发生偏离时,误差修正模型机制会使其逐渐重新回到长期均衡状态,以保证模型的稳健性。最后,以重庆市为例,利用所提模型对其能源消费、产业结构升级和经济增长的动态关系进行了分析与预测并提供了可行建议。

基于VECM的区域经济发展与金融支持研究

区域经济的发展需要金融支持提供保障,文章以四川省眉山市为例考察了经济增长与金融发展的关系。通过建立向量误差修正模型(VECM),文章发现在很长期内二者存在同方向变化的协整关系;但是从短期来看,金融发展对经济增长具有一定的负面冲击,并且存在时滞效应。要消除短期负面效应,需要制定合理的金融规划,积极发展直接融资方式,完善区域农村金融市场体系,优化金融资源的配置。

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。

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。

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.