区域环境与科技:模式识别、历时演化与互动效应研究

生态环境与科技创新是社会发展中不容忽视的两大系统,两者之间既相互独立又彼此交融,推动环境与科技协同发展对于实现可持续发展具有重要意义。本文在分析环境与科技互动机制基础上,基于四象限分区模型将环境与科技划分为4类模式:同步领先型、环境优先型、科技优先型、同步滞后型,对中国30个省(市、区)2009—2018年面板数据进行研究,并采用联立方程模型与贝叶斯向量自回归模型分析其相互影响及互动关系。研究发现:在观测期内,区域环境与科技创新总体上仍处于升级阶段,且其共存模式呈现出东部优于中西部地区的非均衡格局;环境质量对科技发展呈现一定的正向影响;科技创新对环境质量的影响并不显著;实现环境与科技的良性互动是一个长期过程。并提出对策建议:因地制宜制定环境与科技发展政策;科技创新要坚持绿色导向,兼顾生态效益;生态建设要积极培育良好的科技创新环境。

预期引导下汇率的宏观经济效应研究——基于FSR-BVAR模型的检验

文章采用带符号约束的因子贝叶斯向量自回归模型(FSR-BVAR),检验了引入汇率预期后实际汇率波动对宏观经济目标影响效应的变化,对比分析了实际汇率和汇率预期对宏观经济目标的影响效应。结果表明:汇率预期对宏观经济调控具有引导作用,汇率升值预期对经济增长、国际收支和就业具有正向引导,对物价水平具有负向引导;引入汇率预期,实际汇率波动对稳定物价水平和促进就业的有效性显著提升,对促进经济增长有效性无明显变化,对平衡国际收支有效性有所下降;在预期引导下,汇率预期对促进经济增长和平衡国际收支的调控更有效,实际汇率波动对稳定物价和促进就业的调控更有效;汇改后,预期引导下的实际汇率对经济增长、物价水平及国际收支的调控能力显著提高,对就业影响效应减弱,而汇率预期对经济增长、价格水平及就业水平的调控效果减弱,对国际收支影响效应增强。

基于MF-BVAR模型的中国宏观经济混频递归实时预测和传导机制研究

传统VAR模型需要变量保持同频的限制,这使得原始数据的完整性遭到破坏,从而影响模型的性能。本研究引入可以融合季度变量和月度变量的MF-BVAR模型,以GDP、PPI、CPI和PMI的递归样本为例并将其划分为三组不同的季度内信息组,比较了其与MIDAS模型和同频模型的性能,且通过混频格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析和方差分解分析剖析了变量之间的传导机制。实证结果表明(1)MF-BVAR模型关于PPI、CPI、PMI和GDP的实时预测误差分别较QF-BVAR模型降低约70%、80%、75%和20%;(2)基于定量和统计检验的角度均表明MIDAS和MF-BVAR模型的实时预测和短期预测性能均显著优于QF-BVAR模型,且MF-BVAR模型更适合于实时预测而MIDAS在短期预测表现更优,此外混频递归样本表明月度信息利用越充分,模型的预测误差越小;(3)GDP与CPI、PPI和PMI、CPI与PMI之间存在双向的因果关系,且传导时长呈现差异性,而PMI和GDP、PPI与GDP、PPI和CPI的正向传导时长均为3期,反向传导路径阻塞,存在不对称性。

中国民航运输与GDP增长的实证研究——基于BVAR模型

民航运输经济是我国经济的重要组成部分,2019年底爆发的新冠肺炎疫情使我国民航运输业遭受了重大打击.选取2000-2020年我国GDP、民航客运量和民航货运量作为研究指标建立VAR模型.在新冠肺炎疫情发生后的2020.1-2020.9,在获得GDP样本数据较少的情况下,将报告的季度GDP数据转化为月度GDP数据,进而采用对样本量要求较少的BVAR模型对我国民航客运量、民航货运量与GDP之间的关系进行研究.结果表明,我国民航运输经济与GDP增长存在长期均衡关系,疫情发生后也是如此.BVAR模型的预测结果表明,2020年间我国经济损失约7.69万亿元,经济增长率需达到7.77%才能恢复未受疫情影响前的正常水平.

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。

我国经济新常态如何影响集合信托预期收益率——基于BVAR模型的实证考察

选取2007年1月至2015年12月的数据,构建BVAR模型,实证考察中国经济新常态如何影响集合信托预期收益率。研究表明,我国集合信托预期收益率呈现较大的历史惯性,受中期和短期资金市场价格的显著影响,并伴随消费者物价指数变化和经济周期波动而相应调整。不同类型的集合信托预期收益率与宏观经济变量的动态关系存在较大差异。经济新常态将通过宏观经济变量的中间传导,大概率使得集合信托预期收益率降低。

非洲猪瘟疫情下中国猪肉价格波动性研究——基于ARCH族和BVAR模型

2018年8月开始传入我国的非洲猪瘟疫情对我国的猪肉市场产生了持续性冲击,使得猪肉价格大幅度上涨,突破了历史最高值。选取2000年1月至2020年3月的月度数据,采用ARCH族模型研究了猪肉价格波动的集簇性、高风险高回报性和非对称性;使用贝叶斯VAR模型、脉冲响应和方差分解研究了玉米价格、城镇居民人均可支配收入、人民币兑美元汇率和猪疫情指数对猪肉价格的影响。得到的结论是猪肉价格条件方差存在波动“成群”现象;猪肉价格存在高风险高回报的特点;“利好消息”比“利空消息”能够带来更大的波动。玉米价格和汇率水平对猪肉价格有较强的正向影响,可支配收入对猪肉价格的正向影响作用较弱,而猪疫情对猪肉价格存在较强的负向影响。对于猪肉价格的波动贡献率从大到小依次是自身、汇率水平、城镇居民可支配收入、玉米价格和猪疫情指数。最后,提出了相应的解决对策。

基于BVAR模型对我国证券市场的相关分析

通过对上证系列指数:上证指数、基金指数、国债指数、企债指数的日收益率建立VAR模型和BVAR(Bayesian VAR)模型,比较两种模型得到BVAR模型效果较好,故采用BVAR模型对各指数进行Granger因果关系检验,结果表明我国股票市场与基金市场相互存在较强的因果关系,而债券市场与股票市场、基金市场之间无明显的因果关系。

新冠病毒疫情背景下经济政策不确定性与原油期货价格的冲击波动影响研究

全球经济政治格局变幻莫测,经济政策不确定性指数(EPU)不断骤升,导致国际原油期货价格频繁剧烈波动。本文基于贝叶斯向量自回归模型(BVAR)考察上海国际能源交易中心原油期货(INE)上市初期、新冠病毒疫情暴发前及暴发后三个时点下经济政策不确定性指数与上海原油期货、布伦特原油期货、WTI原油期货价格的冲击波动影响及其演化过程。研究表明:不同时点经济政策不确定性指数与原油期货价格的冲击响应具有显著时变性、差异性及非对称性,新冠病毒疫情暴发后上海原油期货价格走出独立行情。本文所得结论对于平抑经济政策不确定性指数冲击,保障中国经济发展和原油供应安全等具有一定的启示。

非经济不确定性冲击的国内政策应对

采用贝叶斯向量自回归模型评估全球不确定性冲击对国内宏观经济波动的影响,并分析增加货币供给和扩大央行资产规模两类货币政策、以及增加财政支出和减税两类财政政策应对外部冲击的效果。采用全球不确定性指数和全球流行病不确定性指数作为不确定性冲击的度量指标,并在模型中加入中国流行病不确定性指数作为外生变量。结果显示,全球不确定性对我国总需求造成较大负面冲击,国内货币与财政政策都做出了积极应对,并且扩张型财政政策还起到了降低全球不确定性的有益作用。货币政策主要通过投资渠道、财政政策主要通过投资和出口渠道作用于总需求,消费渠道拉动总需求的效果并未得到充分释放,未来宜将降低消费税和个人所得税作为宏观政策补短板的重点,以带动消费内循环。同时还需加强国际货币政策协调,预防政策不确定性对国内经济造成二次冲击。

深度学习神经网络能改进GDP的预测能力吗?

目前国内外复杂的经济形势加大了预测GDP的难度,因此,如何有效地预测GDP是值得研究的重要理论与现实问题。有鉴于此,本文构建了既具有宏观经济理论基础又符合中国宏观经济特征的指标体系,并构造了一个用于GDP预测分析的LSTM模型,将之与BVAR模型进行对比研究,以科学地判断LSTM模型是否能够提升GDP预测的精确度。研究结果表明:第一,本文选择的扩展指标能够提升BVAR模型与LSTM模型的GDP预测能力;第二,相比于BVAR模型,LSTM模型能够更好地挖掘扩展指标对GDP的非线性影响,从而提升短期GDP预测能力。鉴于LSTM模型强大的自我学习能力、良好的泛化能力以及较好的模型可调节性,LSTM模型在GDP预测领域具有广阔前景。

通货膨胀的宏观经济影响因素分析

本文首先利用贝叶斯向量自回归(BVAR)模型,分析了通货膨胀对宏观经济的冲击响应及其程度。然后,利用门限模型验证了通货膨胀在不同变量作为门限变量情况下的门限效应。结果表明:通货膨胀对六个因素冲击的反应程度各异,其中,对流动性过剩的反应程度最强,对股票价格、产出缺口和国际油价的反应适度,对实际有效汇率和房价的反应较弱;股票价格、汇率和国际油价具有明显的门限特征,它们分别将通货膨胀分为高低两种区制状态。以上结果有利于我们更好地认识通货膨胀的反应机制,采用合理的经济政策应对通货膨胀。

汇率预期、国际资本流动与金融稳定的非线性联动效应研究

随着金融双向开放程度的持续推进和人民币汇率双向波动幅度的加大,我国国际资本流动的频率和波动性显著增强,这将对我国金融稳定产生剧烈冲击,甚至引发系统性金融风险。本文在开放框架下构建了包含汇率预期、国际资本流动与金融稳定的内生动态系统,从理论层面揭示了三者互动的微观机制。进一步选用2005年1月至2019年12月数据为研究样本,运用包含随机波动的贝叶斯时变向量自回归模型(TVP-SVBVAR)分别从全局性和多重情景进行实证分析,特别地,考虑到三者之间的关系很有可能依赖于异质性区制环境而存在非对称性特征,文章进一步从汇率升值/贬值预期、国际资本流入/流出等进行分析。结果表明,汇率预期、国际资本流动与金融稳定三者之间存在非线性联动效应,且这种联动效应在短期、中期和长期视角下具有显著的时变性和异质性特征,其中,国际资本流动是汇率预期影响金融稳定的重要作用渠道,鉴于汇率预期、国际资本流动与金融稳定之间的联动机制在异质性环境下存在显著差异,因此,货币当局应通过稳定汇率预期并加强国际资本流动监管以维护金融市场的稳定。

量化宽松对经济复苏到底楸作用？

2008年金融危机后的全球性量化宽松在历史上尚属首次，对世界各大经济体迅速产牛巨大影响，但量化宽松对经济复苏究竟有多大作用仍存在争议。本文基于量化宽松对全球经济产生影响的典型化事实，提出一种新型影响模式--“脉冲式响应”，运用实体经济虚拟经济相背离的理论分析脉冲式响应的内在作用机理，引入TVP-BVAR模型实证分析美联储量化宽松货币政策对美国及中国经济的作用效果。结果表明，超宽松的货币刺激在短期内对挽救金融危机、缓解经济衰退起到至关重要的作用，但长期看并不能持续拉动实体经济产出和就业的增长，不能持续推进经济复苏。挽救金融危机的政策不是通过量化宽松政策刺激投机性需求，而应该是通过财政转移支付、税收减免、大力扶持消费信用等以增加大众的真实收入刺激真实需求。

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。

我国跨境资本流动宏观审慎政策有效性研究——基于贝叶斯VAR模型

本文通过选取代表跨境资金流动、国际市场、国内宏观经济金融市场等情况的变量,构建贝叶斯向量自回归模型(BVAR),对2000-2019年间我国跨境资本流动宏观审慎政策有效性进行了实证检验。结果表明,我国在面临跨境资本流动时,所采取的宏观审慎政策较为有效,能较好地发挥逆周期调节作用,政策实施期限保持在半年到一年左右的时间较为合理。为进一步完善宏观审慎监管体系,还需借鉴其他有效的经验和做法,丰富政策工具箱。

中国经济增长与通胀的混频预测--基于Sims-Zha先验分布的BVAR模型

Sims-Zha先验分布使用两组虚拟变量提取了时间序列中单位根和协整的先验信息,将GLP等主流模型一般化为其特例。本文使用GDP与CPI的环比和累计同比混频数据,参考混频数据和超参数选择的研究成果,根据中国经济特点进行推导和测试后建立了Sims-Zha先验分布的贝叶斯向量自回归模型,并通过对预测结果的RMSE数值与国际上关于此问题的其他流行模型预测结果的RMSE值进行比较。研究发现:当GDP的原始数据不平稳需要进行一阶差分处理时,设定没有截距项的Sims-Zha先验分布的贝叶斯向量自回归模型,预测效果比原模型更优,当GDP的原始数据平稳时,则Sims-Zha先验分布的贝叶斯向量自回归模型比原模型预测效果更优,有无外生变量对模型预测效果的影响不明显,无外生变量累计同比增长率预测模型的预测效果最优;相比常用模型Sims-Zha先验分布下的贝叶斯向量自回归模型在GDP上的短期预测效果更精准,在CPI的短期预测上预测效果差于GLP模型,但是优于其他模型.

量化宽松对经济复苏到底有多大的作用?

2008年金融危机后的全球性量化宽松在历史上尚属首次,对世界各大经济体迅速产生巨大影响,但量化宽松对经济复苏究竟有多大作用仍存在争议。本文基于量化宽松对全球经济产生影响的典型化事实,提出一种新型影响模式——"脉冲式响应",运用实体经济虚拟经济相背离的理论分析脉冲式响应的内在作用机理,引入TVP-BVAR模型实证分析美联储量化宽松货币政策对美国及中国经济的作用效果。结果表明,超宽松的货币刺激在短期内对挽救金融危机、缓解经济衰退起到至关重要的作用,但长期看并不能持续拉动实体经济产出和就业的增长,不能持续推进经济复苏。挽救金融危机的政策不是通过量化宽松政策刺激投机性需求,而应该是通过财政转移支付、税收减免、大力扶持消费信用等以增加大众的真实收入刺激真实需求。

中国交通能耗核心影响因素提取及预测

随着我国工业化城镇化进程的加快,交通能耗已连续多年位居各行业能源消耗第二,仅次于工业用能,占总能耗的10%-20%,因此分析提取影响我国交通能耗的主要因素,并预测交通运输能耗甚是必要。本文首先利用贝叶斯结构方程模型(BSEM)从经济活动总量、技术进步和交通运输结构三方面刻画交通能耗各影响因素的作用机理。然后运用通径分析(Path-analysis)法提取出交通能耗的主要影响因素包括:交通运输总周转量、城镇居民家庭人均可支配收入、单位周转量能耗、交通运输行业固定资产投资占比和公路民航周转量占比。进而构建VAR模型研究交通能耗与各主要因素间的动态时滞关系,脉冲响应分析发现运输周转量受某一冲击后对交通能耗具有显著的促进作用和较长的持续效应,单位周转量能耗这一指标对交通能耗的影响具有阶段性,短期产生的"回弹效应"会促使交通能耗的增加,长期的技术进步效应会抑制能耗增加,公路民航周转量占比对交通能耗同样具有正向冲击效应。最后进行Gibbs抽样构建基于贝叶斯估计的BVAR模型,预测出2015-2020年我国交通能耗分别为43 393.28、47 076.06、51 085.70、55 452.38、60 209.16、65 392.30万吨标准煤,且拟合效果表明相对预测误差为2.87%,模型预测结果良好。最后根据本文研究结论,提出关于中国交通节能的政策建议。

拓展型泰勒规则下的人民币汇率决定——基于“8·11汇改”前后汇率运行特征的研究

“8·11汇改”是央行推进汇率市场化向浮动汇率制过渡的一次尝试。通过运用拓展型泰勒规则,构建TVP-SV-BVAR模型,对人民币汇率的核心影响因素进行分析,并以人民币各阶段汇率形成机制改革为节点,对比研究“8·11汇改”前后影响因素的变化,研究表明资本账户开放程度、汇率预期、通胀差额、利率差额与产出缺口差额对人民币汇率均产生显著的时变冲击效应。央行在制定宏观政策时,应注重影响因素之间的相互联动,合理安排资本账户的开放路径,有效引导市场预期,确保经济平稳高效发展。