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。

金融冲击对劳动市场波动的时变效应——基于TVP-SV-VAR模型的实证研究

本文基于金融市场与劳动市场联动的视角,构建中国金融状况指数,并利用时变参数随机波动向量自回归模型(TVP-SV-VAR)研究金融冲击对劳动市场的影响及时变特征。结果表明,金融冲击显著引发劳动市场的供需失衡。金融状况恶化会提升失业率、降低工资水平并进一步引起宏观经济中的通货紧缩。机制分析表明,企业杠杆对金融冲击的负面影响有放大作用,金融条件紧缩经由企业杠杆的负向调整会进一步导致劳动需求萎缩与失业率上行。对跨境金融冲击和境内金融冲击效果的比较分析揭示,相较于传导渠道,冲击规模是金融冲击对我国劳动市场影响差异的主导因素。据此,本文建议在跨周期调节的同时注意防范化解金融风险,以提升金融支持“稳主体”和“稳就业”的政策效果。

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。

能源进口与中国绿色金融发展——基于TVP-VAR模型的分析

在当前国际环境不确定性加大的情况下,能源进口波动与国内绿色金融发展的相互影响成为一个应当切实关注的问题。通过建立包含能源进口、能源价格波动、经济政策不确定性和绿色金融发展在内的四变量时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型,实证分析2010-2022年主要化石能源进口与绿色金融发展之间的相互影响和脉冲响应关系。结果表明:(1)能源进口的扩张在短期内会对中国绿色金融市场造成波动,长期内会促进中国绿色金融市场的发展;而绿色金融的发展对能源进口具有正向的促进作用,和能源进口呈现良性的循环。(2)能源进口对绿色金融发展的作用随经济政策不确定性和能源价格指数波动的变化而变化,呈现出非线性特征。(3)在国际政治环境不稳定时,石油对于国内经济的影响表现突出,相对重要性高于煤炭和天然气。石油进口波动在长期情况下提高本国经济政策不确定性,但同时也促进绿色金融的发展。研究凸显了深化能源机制体制改革的重要意义,应充分发挥绿色金融市场对能源贸易的激励作用,并通过深化国际交流与合作来降低国际政策不确定性对中国绿色金融发展的影响。

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。

收储制度改革后我国玉米价格影响因素分析:基于VAR模型

目的:玉米收储制度改革后,玉米价格进入市场定价阶段,价格波动更加频繁、剧烈,探讨不同因素对玉米价格的冲击程度。方法:利用2016年4月—2024年2月的数据,通过构建向量自回归(VAR)模型定量分析收储制度改革后我国玉米价格的影响因素。结果:玉米期货价格、大豆价格和新冠疫情对我国玉米价格的影响程度最大,生猪价格、肉鸡价格和国际石油价格次之,而进口玉米价格和玉米进口量对玉米价格的冲击相对较小。结论:关注玉米价格风险来源,强化玉米价格监测预警,确保玉米市场稳定运行。

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。

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。

金融行业发展对经济增长的影响——基于VAR模型的实证分析

基于金融发展服务于经济增长视角,构建两个VAR模型,选择1978年到2022年的GDP、M2、社会融资规模、股票成交额、债券成交额、期货成交额以及保险公司保费的时间面板数据分别实证分析了金融及其行业发展与经济增长的影响。主要分析了各指标与经济增长指标的Granger因果关系、Johansen协整关系以及脉冲响应函数等情况。通过分析发现,金融发展是经济增长的Granger原因,金融各行业发展均不是经济增长的Granger原因;经济发展受自身影响同时,金融及其行业发展变化对其也产生不小影响,债券成交额、M2、保险公司保费等影响较大。基于分析结论,提出了监管货币流通、畅通融通渠道、加强股票市场调整和监管、扩大保险业务范围、严厉整顿债券和期货市场等5条建议。

基于NSGA-Ⅱ-VAR的燃煤电厂负荷预测

燃煤电厂负荷预测的意义在于可以预先了解未来一段时间内的电力需求情况,从而合理安排发电设备的运行和停机维修时间,避免能源浪费、提高发电效率;此外,在燃煤电厂参与深度调峰、配煤掺烧的大背景下,为了确保混煤发热量适应负荷需求,提高燃烧效率,需要提前预知未来一段时间的负荷。本文提出一种基于快速非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)优化向量自回归模型(vector autoregression,VAR)的燃煤电厂负荷预测方法。该方法将历史过热蒸汽时间序列、历史再热蒸汽时间序列和历史发电量序列一起作为VAR模型的输入变量,预测未来8 h的发电负荷,同时使用NSGA-Ⅱ算法优化VAR模型的阶数和截距,从而提高了预测模型的精度。测试阶段,选取上海某机组2022年10月25日—2022年10月30日为数据样本区间,建立初始化预测模型;在2022年10月31日8:00—2022年11月1日16:00样本区间上测试模型效果,并使用NSGA-Ⅱ算法根据测试结果优化VAR模型;在2022年11月2日8:00—2022年11月3日16:00的样本区间上进一步测试优化后的模型预测精度。测试结果表明:预测均方根误差为15.341 MW,平均绝对误差为7.839 MW,和其他时序预测模型对比精度有所提高。该模型可实际运用于同类煤电机组的负荷预测,从而为后续运行决策提供参考。

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Pearson相关性的VAR模型煤电水煤比寻优应用

本文为解决350MW燃煤机组在煤质频繁变化情况下水煤比失衡的问题,使用向量自回归(VAR)模型在机组参数波动工况下进行水煤比寻优。通过使用Pearson相关系数分析机组运行参数,确定寻优模型的输入数据,计算VAR模型最优阶数,并建立VAR模型从多个参数的时间序列寻找对应工况下水煤比最优值,同时使用三种不同分析方法确保该最优值的准确性和安全性。实践证明,该方法能有效解决机组由于煤质频繁变化导致锅炉给水策略不适配引发的主蒸汽温度和主蒸汽压力偏差大等问题。

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。