金融稳定与经济增长的关联机制研——基于马尔科夫区制转换模型

基于2003年到2017年的季度数据,采用马尔科夫区制转换模型对我国金融稳定指数与经济增长的关联性进行了实证研究。通过格兰杰因果检验可以得到,金融稳定与经济增长之间存在双向非线性格兰杰因果关系,二者相互作用;通过马尔科夫区制转换模型分析得出,我国的金融稳定与经济增长之间的关系随着经济增速的"换挡"以及金融稳定性水平大小而呈现较为显著的区制性特征。

我国股市波动趋势分析与预测——基于马尔科夫区制转换模型

股市波动状态和趋势分析,既可以为投资者投资行为提供信息,又可为监管部门市场调控提供决策参考。文章通过多个检验指标选择最优马尔科夫区制转换模型对我国股市波动状态和未来趋势进行分析。研究发现我国股市大部分时候以熊市和平稳市场为主,牛市出现的频率虽然比较低但是持续时间却比较长。我国股市状态在熊市和平稳市间容易出现相互转移,从平稳市场转变为熊市的概率明显高于转变为牛市的概率。从当前的股市状态情况来看,我国股市在未来一定时期内仍然以熊市为主,随着熊市状态的持续平稳市场出现的概率将逐渐加大。

基于DDMS模型的BDTI马尔科夫区制转换和持续期依赖特征分析

为探索国际原油运价在周期性波动过程中的区制转换和持续期依赖特征,采用具有持续期依赖特征的马尔科夫区制转换(Duration Dependent Markov Switch,DDMS)模型分析波罗的海原油运价指数(Baltic Dirty Tanker Index,BDTI)的波动规律.结果表明:BDTI具有明显的两阶段区制特征;国际原油运价指数由收缩期(扩张期)状态向扩张期(收缩期)状态的转换概率随着目前状态持续时间的增长而不断增大;在相同的持续期水平下,收缩期状态向扩张期状态的转换概率超过扩张期状态向收缩期状态的转换概率;BDTI的非对称持续期依赖特征与国际原油运输市场的寡头垄断市场结构密切相关。

货币政策如何影响金融机构贷款利率——基于马尔科夫区制转换模型的定量分析

通过马尔科夫区制转换模型分析了数量型政策工具和价格型政策工具在不同利率区制下对金融机构贷款利率的影响。结果表明,政策工具效果符合预期并存在显著的非线性效应,数量型政策工具的效果明显弱于价格型政策工具,这和利率市场化机制尚未形成、金融市场体系不完善有关。因此,在现有体制下,货币政策工具的选择要重视价格型政策工具的作用,政策工具力度的选择要根据不同政策取向进行调整,并加快利率市场化改革进程和完善金融市场体系。

基于马尔科夫区制转换模型的中国经济周期识别

经济周期研究既能了解经济运行的真实状况,也是经济危机监测和国家政策调控的基础。文章采用一种能够综合利用高频数据和低频数据的经济周期计量模型,即马尔科夫区制转换混频数据回归(MS-MIDAS)模型,利用月度货运量数据以及季度GDP数据对我国经济周期进行识别与预测,并提供了一种新的方法估计模型参数。结果表明:中国经济周期波动具有非对称性;MS-MIDAS模型在识别与预测经济周期方面具有准确性和简便性。同时,实证结果证实了巴菲特的观点:货运量是经济状况的晴雨表。

我国货币政策是否关注资产价格？--基于马尔科夫区制转换BEKK多元GARCH模型

本文借鉴并扩展现有宏观经济模型,导出含有多种资产价格关注特征的货币政策规则。然后分别将房地产、股票价格以及金融状况指数(FCI)作为资产价格变量,使用包含马尔科夫区制转换的BEKK多元GARCH模型来研究我国货币政策对资产价格的反应,以捕捉货币政策的时变特征。研究发现:(1)货币政策对资产价格的关注具有马尔科夫区制转换特征;(2)使用综合性的FCI指标,效果要优于使用单一的房价指数或股价指数;(3)货币政策仅在资产价格波动剧烈时才对其进行关注,在其他时期仍符合传统泰勒规则,仅关注产出缺口和通货膨胀率。分时段检验发现以上结论是稳健的。这说明,央行确实关注了资产价格并体现出维护金融稳定的宏观审慎管理特征。

中国地方政府债务风险动态监测预警研究——基于马尔科夫区制转换回归模型

新常态下地方经济中低速增长,房住不炒式的调控使土地拍卖收入锐减,这些都促使我们需要进一步做好地方政府债务风险动态预警管理。本文收集1998—2016年我国31个省市地方政府债务经济数据,用熵值TOPSIS法,综合评价地方政府债务风险,构建马尔科夫区制转换回归模型,估算地方政府债务风险的预期持续期、区制转换概率与稳态概率,研究地方政府债务风险区制转移并做出动态监测预警。

基于马尔科夫区制转换及Black-Litterman模型的大类资产组合模型研究

传统的均值-方差模型由于对输入参数过于敏感,限制了其在实践中的应用。BlackLitterman模型通过贝叶斯方法对投资者主观观点和基准组合进行加权,可以在一定程度上弥补均值-方差模型的弊端,在实践中得到了广泛的应用。本文在Black-Litterman模型的基础上,引入马尔科夫区制转换模型划分经济周期,形成了大类资产的主观观点,并分别利用等权重和最小方差组合作为基准组合,构建了MS-BL投资组合,研究结果表明:(1)我们根据区制转换机制和美林投资时钟原理提取的主观预测信息能够有效地捕捉未来的市场信息,从而提升了新投资组合的有效性;(2)我们提出的MS-BL模型在收益提升和风险控制上均显著超越了传统的资产配置模型,且在不同的样本周期、风险规避系数及信心水平下结论是稳健的。

基于马尔科夫区制转换的厦门商品住宅价格模型

厦门市商品住宅价格月度报告通常于下个月初发布,这使得政府对房地产市场的调控具有一定程度的滞后.为能够较为准确的预测房价走势,便于政府适时地提出妥当的决策措施,利用两状态一阶自回归马尔科夫区制转换模型对厦门市2006年至2011年商品住宅月度价格的非线性动态变化进行分析,并对2012年1月至4月的价格进行预测.实证结果表明模型能够形象地表现出厦门商品住宅价格的周期性波动,并较好地进行价格预测.

人民币名义汇率与中国通胀的区制转换特征研究

我们通过扩展"巴拉萨—萨缪尔森假说",对名义汇率升值和通胀的相互替代作用进行了理论解释,并使用马尔科夫区制转换模型研究了1983年1月至2010年11月间人民币/美元汇率和中国通胀率的时间序列行为。经验研究显示,在缩小中美之间价格差距的过程中,"结构性通胀"与名义汇率升值有着相同的作用。人民币外在升值压力与国内通胀并存的问题,对于宏观经济平衡和货币政策制定者来说,既意味着机遇,也意味着挑战。我们认为,通胀与名义汇率升值的合适政策搭配会降低人民币升值预期,并逐步缓解人民币升值压力。

中国服务业增长和波动的区制转换与非对称性研究

在当前服务业景气“微波化”的背景下,采用四区制马尔科夫混频动态因子模型,从增长速度和波动强度的双重角度对中国服务业景气不同阶段的运行特征进行详细考察。结果表明,中国服务业景气波动主要呈现低增长―低波动状态,其次为高增长―低波动状态,且不同阶段之间的转移概率呈现非对称性;中国服务业在经济新常态背景下可能会在以低增长―低波动为主要特征的“L”型底部运行,也可能会在低波动水平上呈现高增长和低增长状态交替的“W”型波动态势。

生猪产业链区制转换与价格非线性传导

文章基于中国2006年9月至2018年4月的仔猪价格、生猪价格和猪肉价格,引入马尔科夫区制转换向量自回归(MS-VAR)模型对生猪产业链区制状态转换与价格非线性传导进行实证分析。结果表明:生猪产业链在下跌、平稳和上升区制间转换较为频繁,其中下跌区制稳定性较强;生猪产业链服从MSIH(3)-VAR(5)模型,仔猪价格受到不同滞后期下猪肉价格的显著影响,生猪价格同时受到不同滞后期下仔猪价格和猪肉价格的显著影响;在不同区制状态中,生猪产业链各环节的价格非对称传导响应方向和持续时间基本一致,而冲击强度存在差异,上升区制中冲击强度最强,平稳区制次之,下跌区制最弱。

“双碳”背景下中国碳市场风险度量及影响机制分析

随着中国碳市场的不断发展,度量和监测碳市场风险压力状态,防范交易市场风险愈发重要。论文采用北京、上海等6个试点碳市场2014—2021年交易数据,基于时变相关系数矩阵合成构建中国碳市场风险压力综合指数,并利用马尔科夫区制转换模型甄别碳市场风险压力状态波动的区制转换效应,最后用TVP-VAR模型分析电力、钢铁、水泥和石化4个控排行业生产对碳市场风险压力状态的动态影响。研究发现,样本期间高耗能控排行业生产变化对碳市场风险压力状态的影响具有明显的时变效应。不同控排行业生产变化对碳市场风险压力波动的影响存在差异,水泥、钢铁行业生产在高风险区制对碳市场风险波动的抑制影响效应更突出,而石化、电力行业生产在中低风险区制对碳市场风险的正向冲击溢出效应更强烈。

基于动态CRITIC赋权的中国金融压力指数构建与金融风险识别

合理测度和准确识别金融市场风险,对于稳定经济、有效防范金融风险意义重大。依据中国金融市场特征,本文采用动态CRITIC法计算权重并建立金融压力指数测度模型,通过非参数统计核密度法和B-N数据分解法对金融压力指数的分布和金融风险状态进行估计与识别,采用马尔科夫区制转换模型检验高低风险转换概率,并与基于确定项进行识别的结果进行对比分析。研究表明:基于动态CRITIC赋权的金融压力指数更能反映金融市场的极端值和金融风险,随机冲击是影响我国金融压力指数的重要因素,两种金融风险识别方法均可识别金融风险状态且各有优势,研究中可以互为补充。今后应建立更加完善的风险测度指标体系,进一步完善监管制度,加强对金融风险的宏观审慎管理和防范。

货币政策冲击对股市“有限参与”之谜的解释——基于Markov区制转换VAR模型的实证研究

居民在股票市场'有限参与'的问题已经成为家庭资产选择的核心问题,这方面的研究不仅对相关消费金融理论研究的深化具有重要的学术价值,而且对我国科学制定宏观经济政策和金融政策具有重要的指导意义。鉴于此,本文运用马尔科夫区制转换向量自回归模型,重点研究货币政策冲击对居民股市参与行为的影响。MSH(2)-VAR(1)模型和累积脉冲响应的结果表明,扩张的货币政策对我国居民参与股市的负面影响是直接且持续的,而在不同区制下,影响程度也存在显著差异。总体而言,本文为货币政策解释居民的股市'有限参与'现象提供了有力的实证证据。

过度自信、市场流动性与投机泡沫

本文首先从理论上揭示了过度自信和市场流动性对股市投机泡沫存在正向作用的内在机理,证明了不同程度的过度自信和市场流动性对泡沫影响的效应差异,然后结合时变转移概率马尔科夫区制转换理论(MS-TVTP),构建了包含投资者过度自信和市场流动性的中国股市泡沫动态演化机制模型(VNS三区制变量扩展模型),并利用2005年4月-2015年6月沪深300指数的相关数据进行了实证分析。结果表明:运用VEC模型提取的股市泡沫和实际情况吻合;与现有Hamilton模型和VNS模型及其简单扩展模型相比,VNS三区制变量扩展模型能够更好的刻画中国股市泡沫特征;沪深300指数泡沫变化可划分为潜伏、膨胀和破裂三种状态,与2008年金融危机期间比较,发现危机前后中国股市泡沫的区制效应更加明显;投资者过度自信的增加会增大泡沫从潜伏区制转换到膨胀区制的概率,市场流动性的负向变化使泡沫从膨胀区制转换到破裂区制的可能性增加。

全球流动性冲击对我国股市波动的影响研究——基于MS-VAR模型的分析

本文基于1999—2016年相关变量的月度数据,借助非线性的马尔科夫区制转换向量自回归模型(MS-VAR),描绘了具备非线性、时变性特征的全球流动性在不同区制状态下(全球流动性水平低速增长、混合波动增长、高速增长)对我国股市波动的影响,考察了在不同区制下全球流动性冲击对我国股市的传导渠道,并提出了应对冲击实现高效率流动性管理的相关建议。实证检验结果表明:全球流动性冲击通过三条渠道共同发挥作用传递到我国的股票市场,其中资本渠道与贸易渠道占有相对主导地位。在我国短期内仍实行资本管制的情况下,利率渠道并未成为传递或放大全球流动性冲击对我国股市产生影响的主要渠道。短期来看,资本管制是应对冲击的有效手段。但从长期来看,应从积极、持续推进汇率制度改革与人民币国际化进程,保证财政政策与货币政策的独立性与灵活性等方面入手,同时也应注意协调好人民币国际地位的提高、资本管制的放开、灵活的汇率制度之间的关系。

双重视角下的中国经济周期混频测度

本文同时在混频动态因子模型截距和方差项引入马尔科夫区制转换过程,从经济增长速度和波动强度的双重角度对我国经济周期不同阶段间的运行特征进行详细考察。研究表明,我国经济周期呈现出明显不同的阶段性特征;不同状态间的转移概率存在非对称性;新常态背景下经济运行继续保持微波化的平稳运行态势是大概率事件。此外,本文提取的一致景气指数与我国实际季度GDP增长率的走势基本一致,能较为准确地反映各个时期的经济形势。

中国货币政策对房地产市场的非对称效应

本文基于国房景气指数及马尔科夫区制转换模型,研究了中国货币政策对房地产市场的影响。研究发现,中国货币政策对房地产市场影响存在非对称效应:一是货币政策在房地产市场处于"平稳期"时,对房地产市场几乎没有作用,但是在房地产市场处于"上行期"和"下行期"时作用明显;二是预期货币政策变动对房地产市场具有预期调控作用,非预期货币政策变动则会弱化货币政策的预期调控作用,因此,具有一定规则、平稳可预期的货币政策将有助于维护我国房地产市场健康平稳发展。另外,现阶段适宜的房地产市场调控货币政策中介目标为货币供应量,而利率对房地产市场的调控作用可能有限。

中国股市泡沫的识别和预测:基于SSMS模型

文章将前沿的向量自回归--对数线性化资产定价模型改写成状态空间形式,并与二元马尔科夫区制转换有机地结合,得到用于股市泡沫识别和预测的状态空间马尔科夫区制转换模型,以便在一个统一模型框架中解决股市泡沫的时变性和不可观察性。基于中国股市的实证研究表明:(1)该模型能够很好捕捉股市泡沫,识别泡沫的膨胀区制和破裂区制,估计泡沫在两个区制之间的转换概率。(2)中国股市泡沫具有周期性、持续性和不对称性特征。基于滤波概率和平滑概率的预测进一步支持了上述结论。