M2/GDP比值变化对我国金融产品价格影响的协整分析

自从2008年金融危机后,国内外一致推行量化宽松货币政策,最直观表现是M2/GDP比值不断上升,房价不断攀升,实体经济和金融经济也深受其影响。截至2017年12月末,我国GDP为82.71万亿元,同期M2为167.68万亿元,M2/GDP为202.7%,高于世界平均水平(2016年)91个百分点。2017年M2增速为8.2%,全年GDP增速为6.9%,增速明显在放缓。因此基于VAR模型,对M2/GDP和我国金融产品价格进行协整检验,探讨M2/GDP比值变化对我国金融产品价格的影响。

各因素对金融产品价格影响研究

本文将第一次把物理学中的"矢量分析法"运用到分析金融产品价格中去,在一定的假设条件下,分别分析单个投资者决策和市场所有投资者共同决策时金融产品的价格,推导出各因素是通过怎样的路径来形成金融产品的价格的,并且得出金融产品的价格不仅是由各因素合力决定的,同时也受到多头和空头双方的相对力量的影响。

基于GGInformer模型的金融数据特征提取及价格预测

为了解决金融时序预测任务中出现的特征参数冗余问题,用遗传算法对金融数据进行特征提取,通过三组对比实验进行验证分析。实验结果显示,加入了遗传算法的预测模型比未加入遗传算法的模型在三种数据集上的MSE均有所降低。最终结果证明遗传算法可以有效解决金融产品价格预测过程中的特征冗余问题。为了解决非线性的长序列金融数据预测效果差的问题,通过结合GRU网络和Informer模型构建了GGInformer模型来对金融产品价格进行预测。模型在三种外汇产品数据集上与其他四种预测基准方法进行了对比实验,实验结果与可视化分析表明,所提模型在金融产品交易价格的预测结果上有明显优势,可以提高预测的精度。

利率市场化对银行影响及中小银行对策

本文根据我国利率市场化试点情况和国外利率市场化改革实践,分析我国利率市场化后利率走势及对 国有商业银行、中小股份制银行的影响,着重提出了中小银行应对利率市场化后的对策。