双因素效应的动态二值logit模型的参数估计及应用

文章考虑了带有个体效应和时间效应的双因素面板数据动态二值logit模型,在周期T固定的条件下,提出了一种新的方法估计模型参数。从理论层面指出了该估计量满足一致性和渐近正态性;数值模拟研究了估计量的小样本性质,模拟结果表明,该估计方法在有限样本下具有良好的统计性质。最后,将该方法应用于洗涤剂的购买数据进行实证分析。

基于面板数据和动态Logit方法的金融危机预警模型

笔者通过梳理1990—2012年间6次主要金融危机的相关文献,选取19个样本国家的18个主要金融经济指标建立了初始金融预警指标体系,并通过格兰杰因果检验,初步筛选出11个主要影响指标。但考虑到保留下来的解释变量数目较多,处理起来较为繁琐,且同一经济体的各金融经济指标之间往往具有较强的相关性,笔者通过全局主成分分析对这11个主要指标的原始数据进行了降维处理,得到价格指数因子、货币供给因子、财政负担因子和对外关系因子四个相互独立的主要因子以代表11个金融预警指标的整体信息。进而,以得到的4个主要因子为解释变量,以金融危机发生的概率为被解释变量,分别建立了基于静态Logit方法和动态Logit方法的金融危机预警模型。最后,通过样本内检验和样本外检验,得出动态Logit预警模型优于静态Logit预警模型的结论。

中国外汇市场压力的动态评估与货币危机预警--基于动态Logit和神经网络模型的研究

我国汇率改革和人民币国际化导致汇率波动幅度显著增加,及时监测我国外汇市场波动并进行预警是抵御外部不确定性冲击的前提条件。本文首先构造了外汇市场压力(EMP)指数,以此反映外汇市场波动并及时识别我国出现货币危机的可能性;然后从宏观经济、银行体系和外部冲击三方面选取预警指标,建立四种不同形式的Logit模型,进行HL与预测-期望分析检验,结果发现动态Logit模型拟合效果最优,结果表明,外汇储备增长率和通货膨胀率与中国货币危机发生概率呈反向关系,M2/国内信贷与中国货币危机发生概率呈正向关系;最后基于动态模型进行的样本外预测表明,我国发生货币危机的概率非常低,通过BP神经网络方法、改变货币危机的识别方式进行稳健性检验,验证了我国外汇市场平稳波动、出现货币危机概率很小的结论。

泡沫经济危机动态预警研究——基于房地产市场国际经验数据

泡沫经济是一个分阶段,不同阶段互相转化的动态过程。本文首先对泡沫经济的发展过程进行了分析和识别。在此基础上,为了描述经济状态由平稳发展,到资产价格泡沫,最后演化为泡沫经济的动态转变过程,建立了潜在动态有序logit模型将泡沫经济动态演化的不同阶段联系起来,进而得出不同阶段的阈值;同时构建预测模型对经济状态进行预测,通过与阈值进行对比得到预警结果。本文选取了7个经济指标,获得1996年到2016年36个国家的平衡面板,共计756个年度-国家观测值,以此为实证样本。结果表明,本文提出的潜在动态有序模型和预测模型可以有效地刻画经济状况的动态变化,并且实现动态预警系统的递归更新和实时预测。

中国外汇风险的识别和动态预警研究

在现如今风云变幻莫测、错综复杂的国际经济大环境下,我国宏观经济也面临影响,虽然我国的金融风险监管体系构建已经足够完善,但依然有可能产生外汇风险,最终导致货币危机。文章主要采用极值分位数估计方法与动态Logit预警模型对我国所存在的外汇风险进行识别、预测和深度技术分析。

通行政策导向下节假日出行结构动态演化博弈

采用演化博弈理论的Logit动态机制建立出行方式选择的Logit动态模型,并进行了模型平衡点和演化稳定性分析以及参数分析,最后通过数值算例对比分析交通政策(包括公路收费、公路免费和公路扩建三种政策/措施)导向下的出行方式选择演化过程和演化稳定趋势.结果表明,出行方式选择的Logit动态演化系统存在唯一的演化稳定策略;交通政策/措施通过调整公路拥堵延误成本和调整出行方式固有成本差异来影响出行方式选择行为,并且后者比前者具有更显著的效果;高速公路免费通行政策既显著地达到了缓解铁路运力紧张的目的,同时兼顾了交通管理者和出行者的利益,但是可能造成高速公路交通拥堵;新政策的实施往往因为出行者的有限理性而表现出时滞效应.

高铁提速情景下出行者“空铁抉择”的动态演化博弈

为了探究高铁提速情况下用户出行选择高铁和民航动态适应过程,基于效用理论构建出行方式博弈收益矩阵,建立基于Logit动态的交通方式选择演化博弈模型,并对模型的平衡点和演化稳定性以及参数取值进行分析。以京沪起讫点(corigin-destination,OD)点对间的高铁、民航行程时耗与票价作为参照基准,将收益函数进行时间均一化转换,设定两种高铁提速情形,并对其价值收益进行对比分析。基于数值仿真探讨出行者“空铁抉择”的动态演化过程以及提速背景下竞争区间的变化。结果表明:高铁提速会吸引更多出行者,在400 km/h和600 km/h两种提速情形下其分担率上升至58.31%和72.73%,同时高铁运行速度提高会使空铁激烈竞争区间向更远的出行距离扩展。

中国股票市场牛熊市的识别与预测

股票市场牛熊市状态识别对投资者和监管者十分重要。文章基于中国上证综指和深证综指,利用参数方法和半参数方法,对股票市场牛熊市周期进行判断和预测。在参数方法下,构建马尔科夫区制转移模型对股市进行识别预测,结果显示中国股市存在明显的"双区制"动态变化特征,符合股市的实际情况。在半参数方法下,运用规则判定方法进行状态识别,并用动态Logit模型进行预测,预测的正确性均达到85%以上,说明利用该模型来判定股市状态是可行的。从两种模型的预测效果来看,马尔科夫区制转移模型在全样本预测下的平均误差显著小于动态Logit模型,同时在拟合条件下,前者优于后者,表明马尔科夫区制转移模型能更好地识别和预测股票市场状态;从交叉验证的结果来看,马尔科夫区制转移模型比动态Logit模型预测效果要好,显示了波动对市场判断的重要性。

中国外汇风险的识别和动态预警研究

本文采用极值分位数的估计方法和动态Logit预警模型来识别和预测中国的外汇风险。其中用极值分位数的估计方法替代传统的偏离均值若干倍标准差的方法来识别中国的外汇风险,并以此为基础,选取代表宏观经济、金融体系和国外冲击三方面的24个指标构建中国外汇风险动态预警模型。所采用的动态Logit预警模型不仅考虑了基本面对外汇风险的影响,而且加入了动态性因素,即考虑了外汇风险的自回归特性。从实证结果来看,极值分位数的估计方法较客观地识别了外汇风险,动态Logit预警模型无论在样本内还是在样本外的预测能力都比静态Logit模型有了较大的提高,我国的汇率改革没有对外汇风险产生显著影响。