中国货币政策冲击预期效应的实证研究——基于贝叶斯推断的BVAR、BSVAR、BVECM和BDSGE模型

采用贝叶斯推断下的VAR模型、SVAR模型、VECM模型和DSGE模型对我国货币政策冲击预期效应进行有效估计和评价的结论表明,货币政策冲击效应存在较大波动性和不稳定性。我国货币政策的货币供应量传导存在明显滞后效应,滞后期大约为6个月到15个月,而利率传导几乎没有滞后效应,对产出有明显滞后效应,而对于通货膨胀率几乎没有滞后效应。我国GDP增长率对货币政策冲击比货币供应量增长率反应强烈,货币供应量增长率为逆周期变量,GDP增长率为顺周期温和变量,我国货币供应量具有明显内生性特质。

VaR模型后验测试的贝叶斯方法

本文提出了VaR模型后验测试的贝叶斯方法。以二项分布为参数统计模型,选取Beta分布为先验分布,给出了超参数的矩估计法。对于VaR模型的准确性检验,得到了贝叶斯因子和后验机会比的表达式。通过一个投资组合的实证分析,验证了本文所提方法的可行性与合理性。

BVaR方法在股指期货投资中的应用

本文在介绍VaR模型的基础上,提出了在极端情况发生时,如何控制风险的方法,即应用BVaR模型进行风险控制,文中还以美国S&P指数期货为例进行实证分析。

基于VAR模型的中国居民消费水平贝叶斯单位根检验

针对经济时序DF单位根检验方法在小样本条件下功效偏低问题,应用贝叶斯统计方法对中国居民消费水平进行单位根检验,提高单位根检验的功效水平,建立向量自回归居民消费水平模型,并通过马尔可夫链蒙特卡罗仿真结合贝叶斯因子分别对农村居民消费和城镇居民消费进行单位根检验,结果表明贝叶斯单位根检验方法解决了向量自回归模型超参数估计的难题,克服了经典单位根检验在经济时序小样本下功效偏低的缺陷,提高了模型预测精度。

基于Minnesota共轭先验分布的贝叶斯VAR(p)预测模型

This paper mainly deals with the Bayesian statistical inference theory on the VAR(p) forecasting model based on the parameters’ Minnesota conjugate prior distribution,including the prior distribution’s structure, the parameters’ posterior distribution, and compares the forecasting accuracy of AR,VAR and BVAR model.

中国宏观经济变量预测的实证研究——基于混合频率数据BVAR模型

使用基于混合频率数据的BVAR,详细推导了其状态空间形式、贝叶斯推断和样本外预测,并对中国主要宏观经济变量进行预测,与单一频率标准VAR模型相比,由于混合频率BVAR模型挖掘更多数据信息,预测能力大有提高。

P2P发展对居民杠杆率的影响分析——基于贝叶斯VAR和变系数面板模型的研究

以P2P成交额作为最重要指标,从分析我国互联网金融发展的现状入手,通过对我国互联网P2P平台的数量以及交易量、个人消费贷款等各类金融数据的整理与总结,描述P2P与居民杠杆率之间的联系,并使用贝叶斯VAR模型和变系数面板模型,实证研究P2P成交额和居民部门杠杆率的关系,结论认为以P2P为代表的互联网金融的发展总体上会造成居民杠杆率的提升,但是时间序列分析认为P2P对居民杠杆率的影响是先负后正,而面板模型分析认为不同省份的影响也有所不同,最后根据结论提出了相应的政策建议。

太阳黑子冲击与中国经济稳定——基于BVAR模型的计量研究

本文运用1999年第一季度至2014年第一季度的宏观经济数据,从企业家信心指数中分离出无法被宏观经济基本面所解释的太阳黑子冲击,采用贝叶斯VAR(BVAR)模型动态分析了太阳黑子冲击与中国经济稳定性之间的关系。研究结果表明:格兰杰因果检验揭示企业家信心指数与宏观经济关系密切;宏观经济冲击对太阳黑子冲击的影响是短暂和微弱的,但是太阳黑子冲击对宏观经济变量具有典型的驼峰状影响效应;货币政策在应对太阳黑子冲击而言是积极的,但是执行力度不足,不足以抵消通胀上升从而导致实际利率下降;方差分解表明太阳黑子冲击对宏观经济变量波动的贡献总体而言不大,宏观经济变量波动主要来自于其它宏观经济冲击。

我国股票、债券和期货市场波动溢出效应的实证分析——基于GARCH-BVAR模型

基于2002年12月-2013年2月股票成交额、期货成交额以及国债成交额等数据资料,运用GARCH(1,1)模型获取各市场的波动信息,通过贝叶斯VAR模型(BVAR)、脉冲响应函数(IRF)等方法模拟各市场波动的"传染"过程,研究发现:第一,股票市场与期货市场均对来自自身冲击影响的反应比较强烈,期货市场的冲击对股票市场的影响较小但是持续时间长,股票市场的冲击对期货市场的影响较弱;第二,股票和期货市场的冲击对国债市场影响在整个样本期间均不大。

基于贝叶斯方法下的市场风险资产损失VaR计量

目前VAR模型是市场上用统计技术综合衡量和管理风险的主流方法,是国际上通行的计量技术。本文应用VaR的基本原理,同时利用对数正态分布的尖峰后尾特征并结合贝叶斯方法,通过先验分布以及后验分布对参数的修正得到市场风险资产VAR的计算公式,对其进行分析,并与pareto分布下的市场风险VAR值进行比较。研究表明:对数正态分布下市场风险资产的损失率比pareto分布下有更好的风险拟合特征,能更好的描述市场风险资产的随机性最大损失。

原油市场的冲击性质及其影响——基于贝叶斯符号约束VAR的实证研究

2014年下半年以来的国际油价暴跌,再次使原油市场成为理论和实务界关注的焦点。本文基于贝叶斯符号VAR模型,探讨了原油市场的供给、需求、名义标价、多头投机、空头投机5种冲击性质对美国宏观经济和金融市场的影响。实证结果表明,WTI油价对需求冲击有持续正响应,原油产量和库存需求增加,产出也有正响应;WTI油价对供给负冲击有正响应,产出减少,原油产量和库存减少;美元升值使油价下跌,库存增加,但原油产量无显著响应;多空投机需求显著影响了原油期货价格、原油供给和库存水平,且其影响具有非对称性。

民间金融利率与正规金融利率的动态联动关系——基于贝叶斯VAR模型的经验研究

目前我国借贷市场同时存在着民间金融和正规金融,两者均在国民经济中扮演着重要角色,深入把握它们利率之间的动态联动关系,对制定有效的金融政策十分必要。本文通过构建贝叶斯向量自回归模型,有效克服了模型待估参数较多和小样本条件下估计精度过低的问题,从而对全国层面上民间金融利率和正规金融利率之间的联动问题进行了研究。研究发现:两种利率受自身冲击的影响效果最为显著,且民间利率的波动幅度远大于正规利率;两种利率之间呈现出同向变动关系,民间利率受到正规金融短期利率的影响很大,而正规利率受民间利率的影响较小。

VaR准确性检验的贝叶斯方法

文章对VaR准确性检验的失败检验法进行了分析,提出了一种新的失败检验法,即贝叶斯检验法。并与传统的正态近似法和Kupiec检验法进行了比较,说明了贝叶斯检验法的合理之处。

贝叶斯信度理论下VaR计算的新方法

传统的VaR方法通过方差—协方差法或者历史数据法进行测算,但是这两种方法都有显著的缺点。文章通过贝叶斯信度理论(Bayes Credibility Theorem)针对传统VaR方法的一些缺点,建立新的模型。

基于贝叶斯估计和极值理论的股票市场VaR实证研究

金融风险的度量是金融风险管理领域的核心。VaE（Valuea at Risk）方法已被广泛采用并成为金融行业风险管理的标准。本文对中国股票市场的收益率进行了统计分析，使用基于极值理论和贝叶斯估计的VaR,方法对上证指数和深成指数进行实证分析，结果表明，用贝叶斯估计比经典统计方法估计得出的VaR,值能够更准确地反映市场的风险状况。

基于贝叶斯推断理论的VAR(P)预测模型研究

VAR(P)预测模型是一类在经济管理研究领域应用较为广泛的模型,本文在贝叶斯推断理论的基础上分别对限制性VAR(P)和非限制性VAR(P)预测模型进行了研究,并得到相关结论.

基于贝叶斯VAR模型的我国FCI与EPU的冲击分析

文章从理论上阐述了FCI和EPU的关系。考虑到针对较少样本,利用贝叶斯VAR模型能得到比系。结果显示:从长期来看,FCI超前EPU大约为1.50个月;从短期来看,EPU领先FCI大约0.50个月;我国金融市场的稳定能有效地减少经济政策变动,而我国经济政策的稳定能保证金融市场的稳定。

经济波动、货币政策与广谱利率冲击研究--基于分层贝叶斯VAR方法

本文选取了二十个变量进行分层贝叶斯VAR建模,定量刻画了宏观经济波动、货币政策冲击与广谱利率变化之间的相互关系。研究发现,我国银行间市场、债券市场、衍生品市场、非正规金融市场的代表性利率对不同类型冲击的反馈存在明显差异,而监管机构有针对性的专项治理能够提高货币政策的有效性。“叠加态”“组合拳”情形下的监管决策需充分考量不同市场主体的差异化反应,相机抉择优化监管“力度”和政策“剂量”。本文建议,监管机构建立更加全面精准的政策评估和监测体系,引导市场主体防范利率风险传染;通过有序开展专项治理工作,持续强化对非正规金融市场的引导和规范,逐步降低企业融资的“隐性成本”,推动实体经济综合融资成本稳中有降。

基于贝叶斯方法与时变Copula模型的基金风险的度量

基于贝叶斯理论的MCMC方法对单个基金收益率进行GARCH建模,以及对投资组合权重进行后验模拟。进一步结合时变Copula理论计算基金投资组合的VaR,与基于极大似然法的结果进行比较。实证结果表明基于贝叶斯理论的时变Copula的VaR方法,能够更有效的度量开放式基金投资组合的风险。