中国货币政策区域非对称性效应——基于结构向量自回归模型(SVAR)的检验

对于像中国这样幅员辽阔且内部发展差距较大的大国而言,统一的货币政策在各地区的传导过程中可能会出现区域非对称性效应。在总结现有文献的基础上,本文运用结构向量自回归模型,使用脉冲响应函数和方差分解两项计量工具,实证检验了中国的货币政策是否存在区域非对称性效应。本文的研究发现,无论是对产出的影响,还是对物价的影响,货币政策对东部地区的影响都要显著地大于中西部地区。

经济结构、增长方式与环境污染的内在关联研究——基于时变参数向量自回归模型的实证分析

基于对数平均迪氏指数(LMDI)方法分解影响环境污染的经济因素,利用时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型研究了各因素在不同时点、不同提前期对污染物排放的动态冲击特征.结果表明,技术进步具有提高企业生产率以及提升企业产品清洁度的双重效果,产生的创新补偿效应降低了污染排放.我国以煤炭为主的能源消费结构和煤炭消耗产生不容易累积的烟煤型污染物,使得能源结构引致的污染效应在当期最为明显,且持续期较短.能源利用效率的大幅提升有效降低了污染物排放,同时也呈现了一定的反弹效应.产业结构对环境污染的影响逐渐增强、经济规模扩大对于环境污染的冲击具有较强的持续性.合理控制结构因素和规模因素对污染物排放的影响,成为了降低污染水平的重要环节.

基于支持向量回归机的机翼盒段结构健康监测研究

针对大型飞行器结构的健康监测问题,提出采用光纤光栅型智能结构监测方法对机翼盒段进行载荷监测。对埋置的光纤光栅传感器的光谱进行了分析,研究了光纤光栅传感器中心波长变化与载荷位置的关系。采用支持向量机研究机翼盒段载荷自诊断问题,并对支持向量机的相关调整参数进行了优化,预测结果与广义回归神经网络进行对比。结果表明,支持向量机的网络测试误差为0.23%,预测精度明显高于广义回归神经网络。实验证明该方法在训练样本较少时,仍然能有效地判定载荷位置,系统的辨识力较高。

技术选择、产业结构升级与经济增长——基于半参数空间面板向量自回归模型的研究

利用1997—2013年31个省份的面板数据,通过构建半参数空间面板向量自回归模型(SSPVAR)及时空脉冲响应函数,实证检验我国技术选择、产业结构升级和经济增长之间的时空传导效应,并探讨对外开放度对三者的异质性影响。结果发现,技术选择、产业结构升级及经济增长受到彼此的冲击后,大部分都呈现出正向的响应特征。其中,技术选择推进本省份及周边省份的产业结构升级,并在短期阻碍了经济增长,但长期内促进整体区域经济增长;产业结构升级不仅推进整体区域产业结构升级,还促进本省份及周边省份经济增长;经济中心的拉动效应较强且持久,经济增长会促进整个区域的技术选择、产业结构升级。此外,对外开放度对技术选择、产业结构升级的效应呈现出"N"形特征,对外开放度对经济增长的效应前期较为平稳,随后呈现出"倒U"形特征。

结构可调的支持向量回归估计

针对定义域各分区间内样本数据的噪声强度不同,以及在局部范围内数据变化急剧等复杂情况,提出了结构可调的支持向量回归估计(AS-SVR)方法,包括采用不同的损失函数,对各样本点自适应地选用不同的参数等。推导了求解公式,给出了调整算法。实例测试表明,AS-SVR方法的建模效果优于常规方法。

支持向量回归机在结构可靠性分析中的应用

支持向量回归机是1种与人工神经网络类似的新回归方法,目前很少用于结构可靠性分析。鉴于支持向量回归机出色的小样本学习性能、良好的泛化性能,提出了基于支持向量回归机的2种适用于隐式功能函数的可靠性分析方法:基于支持向量回归机的Monte-Carlo模拟法和基于支持向量回归机的一次二阶矩法。算例表明支持向量回归机可以在抽样范围内很好地逼近真实的隐式功能函数,减少结构分析次数。失效概率计算结果与经典方法的对照,说明所提方法的计算精度较高,具有一定的实用价值。

结构体系可靠度分析的改进支持向量回归

针对结构体系可靠度分析的关键问题,在传统支持向量回归方法(SVR)的基础上引入2个支持向量更新步骤,提出适用于结构体系可靠度分析的改进支持向量回归(ASVR)方法.将传统SVR与遗传算法(GA)结合搜索关键构件功能函数的验算点,采用重要抽样Monte-Carlo模拟得出构件的失效概率.基于β约界法筛选潜在的失效构件,根据变化的有限元模型再次更新SVR模型.基于上述2个更新步骤,改进传统构件可靠度分析的SVR算法并用于结构体系可靠度分析.数值算例分析表明该算法的计算效率与精确性,斜拉桥的算例分析证实该算法在实际工程结构中的适用性,同时得到该斜拉桥的2条主要失效路径.

支持向量回归机模型结构及性能的研究

总结了目前提出的四类不同结构的支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)模型,并在此基础上提出了三种新的模型结构,通过试验手段对比了几种典型模型的逼近性能,分析了各个模型在应用中存在的优缺点,为实际应用中采用合适的模型提供一种选择方法。

结构向量自回归时间序列的链图模型识别方法

本文研究了结构向量自回归时间序列的链图模型识别方法.利用局部密度估计法以及Bootstrap方法,给出了时间序列链图模型的概念以及模型结构识别方法.模拟结果显示本方法能有效地识别结构向量自回归模型变量间的相依关系.

对我国财政乘数的估计——基于结构向量自回归模型

该文运用结构向量自回归模型,采取Blanchard和Perotti(2002)的识别方法,在脉冲反应函数的基础上测算出我国的财政乘数,深入分析我国财政政策对产出和价格水平的影响。研究结果显示:增加政府支出和减税的产出乘数均为正,且大于1;在短期,增加政府支出的经济刺激效应更显著,在长期,减税对产出的刺激效应更持久;考虑到进出口的影响,政府支出增加和减税都会在短期内减少净出口,但财政乘数变大,这意味着短期内的政府支出增加和减税对私人消费和投资产生挤入效应;财政基本盈余与价格水平呈负向关系,即扩张性财政政策令价格水平上升。

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的SMO算法及粒子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。

基于向量自回归模型的人口结构变动对医疗卫生支出影响效应分析

目的基于我国近年来人口结构显著变化,了解我国人口结构变动对医疗卫生支出的影响,为制定相关政策提供参考。方法基于1978-2016年全国医疗卫生支出和人口结构变动数据,分别建立人口结构变动(老年比、少年比)对政府、社会、个人卫生支出的向量自回归(VAR)模型,进行脉冲响应函数分析。结果研究发现,少年比和老年比变动对政府、社会医疗卫生支出的脉冲响应图整体趋势相同,且老年比影响更大;少年比对个人医疗卫生支出的脉冲响应图形状类似,但持续期间较短,对老年比的影响非常小。结论政府不仅应在医疗卫生支出方面起到主导作用,而且应积极参与宏观调控,从更多的渠道获得财政支持,缓解社会承担的医疗卫生支出压力,提前调整老年人和儿童医疗卫生资源的投入结构。

国际石油价格波动的结构性因素分析——基于结构向量自回归模型的实证研究

20世纪70年代以来,国际油价经历多次剧烈波动,对于油价波动原因的分析一直是理论界的热点话题。首先对国际油价波动的历史进行梳理和阶段性划分,然后对国际油价波动的结构性因素进行分析,最后采用SVAR模型对国际油价波动的原因进行实证分析,结果显示一般供给冲击和短期外部因素冲击均会对国际油价波动产生影响,但其影响并不大。相比而言,需求冲击对国际油价的影响超过供给冲击,而且以经济活动指数衡量的一般需求冲击并未造成国际油价的剧烈波动。这说明,国际油价的异常波动与我国近年来对石油需求的大幅增加并没有直接的联系。

我国通货膨胀的国际影响因素分析——基于结构向量自回归模型的实证研究

全球金融危机爆发以来,美元持续贬值引起国际原材料价格上涨和国际资本流动扩大。在全球流动性泛滥的背景下,我国通货膨胀屡创新高。文章从美元贬值导致的国际原材料价格波动、国内外利率因素、人民币预期升值三个角度,分别结合国内经济增长,探讨了国际因素对我国通货膨胀的影响。研究发现,国内经济的过热增长是我国通货膨胀的主导因素,但外部冲击特别是国际原油价格对我国通货膨胀的影响也不容忽视。我国不完善的汇率和利率机制,推动了外部因素对我国通货膨胀的冲击,国际因素对我国工业领域通货膨胀的影响相对消费领域而言偏高。

基于向量自回归模型的我国企业专利结构动态分析

通过采用向量自回归模型对1986~2009年我国企业专利结构进行了实证分析,结果显示,我国企业发明专利、实用新型专利和外观设计专利之间存在紧密的内在联系,某一类专利的发展不仅与该专利前期的发展有关,而且还受到其他专利的影响;发明专利的重要性最为明显,不仅有利于促进本身,而且还能促进另外两种专利的发展。要实现我国企业专利的快速发展,应在保持专利政策长期稳定性的同时,深入挖掘发明专利的潜力,充分发挥发明专利对其他专利的带动作用。

非线性结构向量自回归模型因果关系的图模型辨识方法（英文）

确定变量间的因果关系是时间序列分析的重要内容.传统的图模型因果推断算法有着明显的局限性,要求模型是线性的且噪声项服从Gauss分布.本文利用图模型方法辨识非线性结构向量自回归模型变量间的因果关系,给出了一种基于互信息和条件互信息的非线性结构向量自回归因果图模型结构的非参数辨识方法.数值模拟结果验证了方法的有效性.

非线性结构向量自回归因果图的广义似然比辨识方法

利用图模型方法研究非线性结构向量自回归模型的因果性问题.构建了非线性结构向量自回归因果图模型,提出图模型因果性的广义似然比辨识方法.构造同期因果关系和滞后因果关系的广义似然比统计量,使用bootstrap方法来确定检验统计量的原分布,模拟研究论述了方法的有效性.

经济新常态下产业结构与经济增长关系的实证研究——基于贝叶斯向量自回归与状态空间模型

在经济新常态背景下,正确处理好产业结构与经济增长之间的关系具有重要的现实意义.文章通过采用贝叶斯向量自回归(BVAR)和状态空间模型,对1978-2015年武夷山市三大产业结构与经济增长的关系进行了实证研究.实证结果表明,武夷山经济增长对来自三大产业随机冲击的反应延迟;三次产业对经济增长的影响具有时变特征,特别是从1998年后,第三产业对经济增长的影响出现较大幅度增加,这预示着随着时间的推移第三产业必将成为推动武夷山市经济增长的主要产业.所以,加快调整产业结构政策,完善产业转型所需投资和人才队伍保障,促进产业结构升级是未来促进武夷山市经济增长的重要途径.

中国科技财政对科技创新贡献的动态估计研究——基于结构向量自回归模型的实证分析

科技财政对科技创新不同阶段的影响及效果具有不同的特点.运用结构向量自回归模型(SVAR)研究了科技财政对科技创新阶段性的动态贡献作用.脉冲响应函数和方差分解结果表明:科技财政与科技创新正相关,且两者存在长期稳定的均衡关系;科技财政对科技创新的基础研究阶段支持作用显著,尤其在短期内对其带动作用较强,对科技成果转化阶段和产业化阶段的作用较弱.因此,政府应逐步构建稳定增长的科技财政投入机制,探索政学企、政保、政银等多元化合作模式,实施财政补偿与存款支持政策,加大科技财政在基础研究阶段的投入规模,充分发挥政府的引导与支撑作用.

新型农村社会养老保险财政补贴对农村居民消费结构的影响研究——基于向量自回归模型(VAR)的动态分析

长期以来,消费结构变迁是经济学研究的重要内容和争论焦点,尤其是在社会保障对消费结构变迁的影响方面存在较大分歧。当前,刺激农村居民消费成为人口老龄化与精准扶贫背景下拉动内需的重要工作。基于此,运用2000年～2015年河南省相关数据,以新型农村社会养老保险财政补贴与农村居民消费支出为研究对象,运用向量自回归模型(VAR)分析新型农村社会养老保险对农村居民消费结构变迁的动态影响。研究表明,新型农村社会养老保险加快了农村居民消费结构变迁,对生存型消费和发展型消费产生了共向影响,对享受型消费的影响产生了内部结构性分异趋势。最后,为完善新型农村社会养老保险发展,扩大农村居民消费,促进精准扶贫,笔者提出对策建议。