基于HP滤波—神经网络方法的企业信用风险失真判定

虚假信息的发布导致企业信用风险出现失真现象,如何还原企业信用违约真实水平、寻找信用风险失真校准方法是国内外理论与实务界研究的热点。本文在综合考虑虚假信息的多维性与时序特征的前提下,以Hodrick-Prescott(HP)滤波为基础设计了信息数据降维方法,兼顾企业自身和同行业双重因素对企业信用风险失真的影响,建立了多样本多维指标时间序列的神经网络模型对企业信用风险失真进行判定,实证分析结果进一步验证了该模型的有效性。

基于Hodrick-Prescott滤波的中国房地产周期实证研究

选取人均可支配收入、商品房新开工面积、商品房销售面积等6个指标建立房地产周期合成指数,基于Hodrick-Prescott滤波方法对中国房地产周期进行研究。研究表明:(1)1990-2011年期间中国房地产共经历4个阶段,每个阶段持续时间大约为3至7年,房地产市场调整频繁;(2)房地产周期与经济周期存在较强的相关性,但两者波动并不同步;(3)投资、收入和价格是影响房地产周期的重要因素;(4)1998年住房政策改革对房地产周期有显著影响。

时间序列分解模型在寿险保费收入预测的应用

寿险保费收入是衡量寿险业发展的重要经济指标。作为经济时间序列,寿险保费收入的变化受到长期趋势、周期性循环要素、季节变动和不规则要素这四个因素的影响。本文选取我国2000年1季度到2009年4季度的寿险保费收入数据,对其进行季节调整后再通过HP滤波方法得到长期变动趋势序列,并用混合模型进行预测,通过检验时间序列分解模型合理可行。

自由现金流量预测模型构建

企业在持续经营活动中产生的自由现金流量也是连续的,传统预测方法通常是以离散的观点运用贴现现金流量法对企业价值进行评估,必然会造成评估结果与实际情况严重偏离。本文引入自由现金流速的概念,运用时间序列分析预测出自由现金流速关于时间t的函数,以此可以估计企业存续期内任意时间段产生的自由现金流量。

石油价格波动对我国CPI影响的实证研究

随着我国石油对外依存度不断升高,国内CPI越来越受到国际石油价格波动的影响。本文在分析石油价格波动影响我国CPI变化机理的基础上,用Hodrick-Prescott滤波法分离了石油价格波动和CPI变动的周期性成份和趋势性成份,并用VAR模型和格兰杰因果检验法测算了石油价格波动对我国CPI影响的滞后期和程度,最后基于实证结论给出了对策建议。