社会融资规模是恰当的货币政策中介目标变量吗?——基于SVAR模型的数据分析与传导效果检验

在常规使用的货币供应量与利率的基础上,将社会融资规模纳入货币政策的中介目标变量体系,在理论界与实务界是一个有争议的研究课题。研究基于中国的宏观经济数据,运用结构向量自回归(SVAR)的技术方法,实证检验并评估比较了社会融资规模、货币供应量与市场利率等中介目标变量对货币政策操作工具的脉冲响应以及对物价水平与经济产出的影响。结论显示,社会融资规模、货币供应量、市场利率与经济变量的相关性都比较好;但是社会融资规模对操作工具的脉冲响应更加稳定,冲击效果更大;市场利率对最终目标的影响更加显著。而且在经济异质型地区,各中介目标变量体现出了差异化的传导效果。为了达到精确调控的目标,货币政策中介目标变量应相互协调并与其他宏观政策配合使用。

中国货币政策中间目标变量的选择

利用互协关系检验（ｃｏ－ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｔｅｓｔｓ）的方法，考察我国的货币总量Ｍ０、Ｍ１和Ｍ２与其他主要宏观经济变量之间是否存在一种长期的稳定关系．结果表明，Ｍ２与工业生产总值ＧＩＰ、企业１年期短期名义贷款利率ｒ之间存在着长期稳定关系，由此估计出的货币需求函数有较好的统计性质，因此，Ｍ２应是我国的货币政策中间目标变量的首选对象．

数据挖掘的一类目标变量的定义及应用研究

在数据挖掘中,存在一类没有确切的定义的目标变量。介绍该类目标变量的一种简单定义方法——“温度计——洋葱头”算法;并提供了一个应用实例。

目标变量不完全情形下的最小二乘回归插补

充分利用对辅助变量的回答所提供的变量信息,采用最小二乘方法,给出了目标变量不完全情形下对其的一种回归插补,并对回归差补的期望和方差进行了讨论。

论述从政策变量到目标变量的数学描述及相应政策设计

通过例证来论述从政策变量到目标变量的数学描述及政策设计,给人们启示了市场运动均衡点的能控性及如何设计市场经济的宏观调控政策,从而体现出优秀的宏观调控政策设计者和操作者必须也是优秀的控制论专家。

我国货币政策中介变量与目标变量关系的实证分析

本文运用计量经济学的方法,对我国1990—2013年M1、M2、CPI、GDP的年度数据进行实证分析,并进行相关检验,结果证明M1、M2作为中介变量与目标变量CPI、GDP之间是高度相关的。同时通过理论分析M1、M2的可测性、可控性,进一步说明货币政策中介变量与目标变量的关系,并提出相应的货币政策建议。

基于目标变量的非参数汇率波动预测

在有管理的浮动汇率制度下,人民币汇率波动幅度在汇改后逐渐提升,故有效预测汇率波动成为央行、外汇管理局以及外贸公司等汇率敏感部门的迫切需求。传统波动模型中的线性假设与较低的包含高阶滞后项能力限制了其预测精度。为提高汇率波动的预测水平,文中结合目标预测变量与非参数回归方法对美元、欧元及日元兑人民币汇率进行了不同预测期限的滚动窗口预测。通过损失函数与预测能力检验,本文发现基于目标预测变量的非参数方法较经典波动模型可显著提升汇率波动预测的精度,且对不同币种、预测期限及损失函数都表现出较强的稳健性。

关于货币政策中间目标变量的比较研究及其启示

中间目标的选择是货币政策实施过程中的重要内容,通过使用中间目标,央行能够较为迅速地判断出它的政策是否处于正确的运行轨道并进行中途修正,从而有效地保证货币政策能够达到预期的目标。各国在实施货币政策的过程中所选择的中间目标主要有汇率、利率、货币供应量和通货膨胀率。

多变量系统神经网络辨识的无模型自校正控制器研究

针对多变量NARMA模型,将其转化为具有耦合的子系统,采用具有辅助变量的多变量紧格式动态线性化方法逼近多变量NARMA模型,利用BP神经网络辨识其参数,基于多变量广义目标函数提出多变量NARMA模型的神经网络辨识的无模型自校正控制器,算法为关于控制输入的非线性方程组,通过非线性数值分析的牛顿法对其进行求解,根据非线性递推最小二乘法对BP神经网络的连接权重值进行在线学习。仿真研究表明系统的响应具有优良的性能。

离心泵多目标多变量优化设计模型实用化研究

从离心泵整体损失功率最小、抗气蚀性能和无驼峰扬程曲线作为设计目标,在考虑叶片入口预旋的条件下建立了一个实用化离心泵的多目标多变量优化数学模型。应用MATLAB遗传算法工具箱对该多目标多变量优化模型进行数值求解,得到了叶轮进出口直径、叶片进出口安放角、叶片进口位置、叶轮出口宽度、叶片数及包角等关键设计参数的优化结果。最后采用CFD数值模拟的方法来进行验证,表明该优化方法是实用可行的。

多变量多目标涡轴发动机最优加速控制

基于压气机几何可调的自由涡轮式涡轴发动机部件级动态数学模型,利用可行性序列二次规划(FSQP)算法对多优化目标进行线性加权,提出了多变量多目标的涡轴发动机最优加速控制算法。仿真结果表明,提出的优化算法改善了涡轴发动机加速过程的品质;选择恰当权重的目标函数能大大缩短加速时间,进而改善发动机的动态性能,进一步发挥发动机的性能潜力。

对我国当前货币政策中介目标选择的思考

一般来说,从货币政策实施到货币政策对宏观经济产生影响,存在一段时滞,因此需要货币政策中介目标起到桥梁作用,连接货币政策工具和最终目标.货币政策中介目标变量要求具备可控性、可测性和相关性.货币政策中介目标并不是一成不变的,它往往取决于中央银行的货币政策传导机制的变化,不同时期,不同国家,操作目标和中介目标会有所不同.

建立我国货币政策中介目标体系的一些思考

建立我国货币政策中介目标体系的一些思考李安方货币政策的中介目标作为货币政策最终目标与货币政策工具之间的桥梁，在宏观金融调控机制中起着承上启下的作用，是货币政策调控国民经济过程中十分重要的传导环节。货币政策中介目标的选择是否得当，直接影响货币政策调节的...

多级离心泵多变量优化设计研究

从建立多级离心泵叶轮特性与导叶特性的匹配关系入手,建立了包含叶轮和导叶参数的一个实用化离心泵的多目标多变量优化数学模型。应用MATLAB遗传算法工具箱对该多目标多变量优化模型进行数值求解,得到了叶轮进出口直径、叶轮进出口宽度、叶轮叶片数、叶片出口角、导叶的基圆直径、喉部尺寸、导叶叶片数等关键设计参数的优化结果。最后采用面积比原理验证了该优化方法的实用性。

产业结构调整中的目标政策体系与结构基础的关系

产业结构调整中的目标政策体系与结构基础的关系朱锡平，杨正锦以调整产业结构为重心的经济改革，是我国经济体制改革迄今为止所进行的具有实质内容的探索。贯穿这一探索过程的，就是在各个层面和角度谋求发展与改革相结合的最佳运行轨迹。本文试图探索目标政策、产业结构...

数形结合转化动与静——谈几何背景下多变量最值问题的解题思

同学们在平时的“刷题”过程中有没有遇到拦路虎——多变量最值问题?近年的高考、模考试题中屡见不鲜,其目标变量的取值决定于多个因素,涉及多个变量、多个动点或动直线,这些因素相互间存在联系,使得问题变得扑朔迷离.解决此类问题的关键:需要我们首先能够建立函数、不等式或轨迹方程等相关数学模型,其次掌握处理多变量最值问题的通性通法,一起来看看吧.

美元本位下的央行间货币政策博弈与福利分析

本文构建一个包含美元本位的两国开放经济模型,引入货币政策多目标框架,探究政策博弈对两国福利的影响。两国可选择政策目标变量包括:价格水平(PPI通胀或CPI通胀)、实际产出与名义汇率波动。研究发现:第一,货币政策合作时,政策目标变量的选择差异并不影响两国福利;不合作时,不同政策目标变量下的社会福利具有明显区别;将实际产出作为政策目标变量构成不合作博弈的纳什均衡。第二,美元本位增强了美联储操纵贸易条件的能力,使得美国在货币政策不合作时的福利高于合作,所以美国有强烈动机不参与政策合作,并执行“以邻为壑”的货币政策。第三,扩大对外开放程度,有助于缓解美元本位下人民币流动性约束对中国福利的不利影响。

基于机器学习的员工生产效率预测

本文从量化分析的角度出发,建立了多种机器学习模型对UCI数据库中的服装厂员工生产效率数据进行了研究。本文首先从物质激励、工作负荷、生产事故、目标促动四个维度构建了多维指标体系来对目标变量实际生产效率进行预测。为了获得良好的分类预测效果,本文建立了不同核函数配置的支持向量机、核密度朴素贝叶斯和随机森林共6个机器学习模型,其中随机森林的测试集分类正确率最高,为83.20%。其次,本文对初始随机森林模型进行了参数优化,优化随机森林模型的泛化能力有所提升。最后,本文根据随机森林特征重要性,分析得出了影响实际生产效率的最重要的因素。

基于近似技术的协同优化方法在机翼设计优化中的应用

将多学科设计协同优化方法与近似技术相结合,实现某机翼涉及结构和气动两个学科的设计优化。在对某机翼的协同优化设计中,采用基于均匀设计的二次响应面技术得到近似的协同优化模型,利用基于动态松弛近似的协同优化得到合理的结果。研究表明,将协同优化方法与近似技术相结合,能够有效地解决复杂工程的设计优化问题。

处理无回答的校准估计

The existence of non response damages the precision of estimators in survey severely. The common countermeasure is imputation and weighting, the former makes use of the auxiliary information, the latter estimates by response rate. Each of them has merits as well as weakness. In order to incorporate the merits of the methods mentioned above, we put forward calibration estimation, which suggests adjusting the preliminary weights by auxiliary information at the stage of estimating. Marke the best of the relations between the independent variables and the dependent variable, use appropriate estimation method, and you’ll get a good estimator for the sum of the target variable.