Research on the Relationship Between Environmental and Economic Coupling Systems in Bohai Bay Area Based on a Vector Autoregression(VAR)Model

This study analyzed the impact of land-based contaminants and tertiary industrial structure on economic development in the selected Bohai Bay area,China.Based on panel data spanning 2011-2020,a vector autoregressive(VAR)model is used to analyze and forecast the short-run and long-run relationships between three industrial structures,pollutant discharge,and economic development.The results showed that the environmental index had a long-term cointegration relationship with the industrial structure economic index.Per capital chemical oxygen demand(PCOD)and per capita ammonia nitrogen(PNH_(3)N)had a positive impact on delta per capita GDP(dPGDP),while per capita solid waste(PSW),the secondary industry rate(SIR)and delta tertiary industry(dTIR)had a negative impact on dPGDP.The VAR model under this coupling system had stability and credibility.The impulse response results showed that the short-term effect of the coupling system on dPGDP was basically consistent with the Granger causality test results.In addition,variance decomposition was used in this study to predict the long-term impact of the coupling system in the next ten periods(i.e.,ten years).It was found that dTIR had a great impact on dPGDP,with a contribution rate as high as 74.35%in the tenth period,followed by the contribution rate of PCOD up to 3.94%,while the long-term contribution rates of PSW,SIR and PNH3N were all less than 1%.The results show that the government should support the development of the tertiary industry to maintain the vitality of economic development and prevent environmental deterioration.

我国牛肉价格波动影响因素研究——基于VAR模型的实证分析

为保证牛肉价格合理稳定、推动牛肉市场持续健康发展,文章基于2011年12月—2022年12月中国畜牧业月度数据,以内部传导和外部冲击为视角,选取玉米价格、生产者预期、犊牛价格、国家政策构建VAR模型,实证检验我国牛肉价格波动影响因素及程度。结果显示,玉米价格、生产者预期、犊牛价格、国家政策均可对牛肉价格造成影响。其中,玉米价格可通过内部传导机制对我国牛肉价格波动产生显著影响,且稳定贡献率在8%左右;国家政策可通过外部冲击机制对我国牛肉价格波动形成显著影响,贡献率为15%;前期牛肉价格可显著影响后期牛肉市场价格。因此,文章提出降低肉牛产业饲料成本、加大肉牛产业政府财政支持力度、完善牛肉价格波动市场监管体系的建议,以期为稳定牛肉价格、促进畜牧产业可持续发展提供参考。

金融行业发展对经济增长的影响——基于VAR模型的实证分析

基于金融发展服务于经济增长视角,构建两个VAR模型,选择1978年到2022年的GDP、M2、社会融资规模、股票成交额、债券成交额、期货成交额以及保险公司保费的时间面板数据分别实证分析了金融及其行业发展与经济增长的影响。主要分析了各指标与经济增长指标的Granger因果关系、Johansen协整关系以及脉冲响应函数等情况。通过分析发现,金融发展是经济增长的Granger原因,金融各行业发展均不是经济增长的Granger原因;经济发展受自身影响同时,金融及其行业发展变化对其也产生不小影响,债券成交额、M2、保险公司保费等影响较大。基于分析结论,提出了监管货币流通、畅通融通渠道、加强股票市场调整和监管、扩大保险业务范围、严厉整顿债券和期货市场等5条建议。

基于VAR模型对影响GDP增长速率因素的实证分析

经济的快速增长与社会进步和人们的美好生活息息相关,同时也存在多种影响GDP增长的因素,本文利用国内1950—2019年年度数据,通过构造VAR模型来分析人均产出增长、劳动生产率增长及人均收入增长对中国GDP增长的影响,Granger因果关系检验表明,人均产出增长和人均收入增长对国内GDP的增长有显著影响,最后对拟合的模型进行时间序列预测验证了结果的可靠性。

基于VAR模型的多元时间序列预测研究

为了研究因果序列使用VAR模型对多元时间序列预测的影响,选择2014年1月1日至2014年4年30日的中国银行数据的五组时间序列,即开盘价、最高价、最低价、关盘价和成交量进行多元预测,前期进行格兰杰因果性检验发现前四组序列存在因果关系,成交量序列与前四组关系不大。基于此,实验提出采用VAR+ARIMA模型和纯VAR模型对中国银行数据进行预测。结果表明:因果序列采用VAR模型预测效果,比非因果序列预测效果更佳。并且非因果序列预测会影响原因果序列预测的拟合效果。

基于VAR模型的硬麦期货价格发现研究

通过单位根检验,确定硬麦期货与现货价格序列具有一阶差分平稳性即I(1)过程.在此基础上先建立VAR模型并进行协整检验,然后建立误差修正模型并进行格兰杰因果检验,最后对期货与现货价格序列进行方差分解和脉冲响应函数分析.从以上几个方面对郑州商品交易所的硬麦期货的价格发现功能进行实证分析.研究发现:硬麦期货价格与现货价格存在协整关系和格兰杰双向引导关系,期货与现货价格之间存在长期均衡关系.对硬麦期货品种来说,现货市场在价格发现功能中起到主导作用,因为现货市场在价格发现功能中占59.67%大于来自于期货市场的40.33%.在脉冲响应函数分析中,除了期货与现货价格对其的一个标准差新息立刻有较强反应外,现货价格新息对期货价格的影响更大.这也说明了现货市场在价格发现中的主导地位.

产业结构与广东经济增长——基于VAR模型的实证分析

运用基于VAR模型的动态经济计量分析方法,对广东1952-2001年产业结构与经济增长之间的关系进行实证研究。实证的结果发现:广东产业结构变动和实际经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系,并且这种均衡关系是否具有反向修正机制;就业结构对广东经济增长有着重要的影响,但需要较长的时间才能表现出来;经济增长对产业结构也有明显的影响,但是主要是通过产值结构表现出来。

基于VAR模型的中国农产品期货价格发现的研究

借助向量自回归模型、协整检验、误差修正模型、格兰杰因果检验、方差分解、脉冲响应函数等方法,以两个商品交易所的黄豆和硬麦期货品种为例,研究了农产品期货价格与现货价格之间的动态关系,定量地刻画出期货市场在价格发现中作用的大小。研究结果显示,黄豆和硬麦期货价格与其现货价格都存在相互引导关系,而且两种价格之间也存在长期均衡关系。对黄豆期货来说,期货市场在价格发现功能中起到主导作用,但对硬麦期货来说,现货市场在价格发现功能中起到主导作用。

基于VAR模型的产业结构变动与农业经济增长关系研究——以安徽省为例

产业结构变动在较长时期内促进了我国工业化进程和经济增长,但随着三次产业比例和份额的调整,产业结构变动对经济增长的贡献将逐渐下降并让位于资本和技术进步,而由此引起的传统部门与现代部门之间的产业失衡则成为当前亟待解决的问题。

基于VAR模型实证分析云南省教育投入与经济增长的关系

采用向量自回归模型(VAR),通过协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应函数对云南省教育投入与经济增长的关系进行实证分析,结果表明云南省教育投入与经济增长之间存在着互为因果的长期均衡关系,教育投入对经济增长的贡献率为24.3%。

江苏省对外直接投资与产业结构调整关系研究——基于VAR模型的实证分析

在开放经济下,对外直接投资是推动产业结构调整的重要途径。选取江苏省1991—2010年间的OFDI存量、第二产业产值比重和第三产业产值比重的年度数据,建立了VAR模型,分析江苏省OFDI与产业结构之间的相关性。结果表明,江苏OFDI和产业结构之间存在着长期均衡关系,其中OFDI与第二产业产值比重呈负相关,与第三产业产值比重呈正相关,符合江苏省产业结构的调整方向;同时江苏省产业结构的优化反过来可以推动OFDI发展,第二产业的推动作用更明显。

研发投入与中国经济增长：基于VAR模型的研究

我国从1988年开始才正式对研发投入进行统计，由于受到数据可得性和样本规模的限制，以往学者很难从宏观视角对我国研发投入和经济增长之间的定量关系进行深入研究。为此，根据我国1988-2006年的有关数据，建立了向量自回归模型，对我国研发投入与经济增长之间的长期均衡关系进行了检验，在协整关系存在的前提下，进一步检验了二者的格兰杰因果关系，并利用脉冲响应函数对两者的动态关系进行了分析。

我国煤炭价格影响因素的VAR模型分析

煤炭是我国重要的基础能源与化工材料,在国民经济的发展中占据着重要的战略地位。煤炭价格是反映煤炭行业发展变化中直观可测的变量,煤炭价格的波动不仅会影响到煤炭行业自身,还涉及到国民经济的发展和社会稳定。通过对影响煤炭价格的因素进行分析,可以发现煤炭价格变化的原因及煤炭价格与国民经济的交互作用。利用2009-2012年煤炭价格和对其产生影响的相关月度数据,运用单位根检验、协整检验、Granger因果检验及VAR模型对影响我国煤炭价格的因素进行了研究。研究结果表明,煤炭价格主要受自身波动的影响,其次受大宗商品价格、宏观经济景气指数和煤炭产量影响。

基于VAR模型的我国货币错配影响因素研究

发展中国家在融入全球经济体系时普遍面临货币错配，我国也不例外。近年来，我国的货币错配日益严重。在定性考察了我国货币错配影响因素的基础上，运用1985～2006年的经济数据，通过构建两个VAR模型，对我国货币错配及其影响因素进行了实证检验。结果表明：汇率制度选择对货币错配的影响最大；其次为经济增长速度；再次是贸易顺差程度。最后根据实证检验的结果，提出了管理和控制我国货币错配的四项政策建议。

中国银行信贷、房地产价格与宏观经济互动关系研究——基于VAR模型的实证分析

银行信贷在近几年有了飞速发展,但是有相当一部分资金流向了房地产业,而房地产业是国计民生的重要产业之一,在推动宏观经济增长方面起到了重要作用。在建立VAR模型的基础上综合运用协整检验、Granger因果关系检验等方法,对中国银行信贷、房地产价格与宏观经济间的互动关系进行研究,结果表明银行信贷、房地产价格与宏观经济三者之间确实存在互动关系。

河南省环境污染和经济增长关系实证研究——基于遗传—BP神经网络、协整分析和VAR模型

对环境污染与经济发展动态关系进行研究,可为区域可持续发展提供重要参考。以河南省为例,基于1985—2012年环境污染和经济指标的年度数据,借助遗传算法优化的BP神经网络测算出代表河南省整体污染水平的综合指数,在此基础上采用计量经济分析考察河南省环境污染和经济发展之间的动态关系。研究结果表明:1985—2012年,河南省环境污染指数整体上呈现上升趋势;环境污染和经济发展存在着协整关系且互为Granger因果关系,经济发展每提高1个单位,会引起环境污染水平提高0.842 3个单位;脉冲响应函数和方差分解结果显示出河南省环境污染和经济发展之间存在双向作用机制,经济发展对环境污染的影响程度大于环境污染对经济发展的反作用力。

应用VAR模型分析电力期货与现货价格关系

电力期货是防范、转移电力现货市场价格风险的有效工具。目前世界上先进行电力市场化改革的国家都纷纷建立起了电力期货市场。文中基于向量自回归(VAR)模型,通过协整检验、因果检验、方差分解等计量经济学方法,结合北欧电力期货交易数据,对电力期货与现货价格的关系进行研究。结果显示,电力期货与现货价格之间存在显著的长期均衡关系,变化趋势一致且逐渐趋于收敛,同时,电力期货对现货的引导关系远大于现货对期货的引导关系,期货市场在价格发现中起主导作用。

基于VAR模型的港口与临港城市经济增长协整关系研究

运用Jonhansen协整检验和Granger因果检验等计量经济方法,选取连云港港1988～2007年货物吞吐量和第一、二、三产业的GDP数据为样本,从第一、二、三产业分别考察连云港港与城市经济增长的关系。实证结果表明,连云港市第一、二、三产业增长与港口货物吞吐量之间存在长期协整关系,在短期内,第一产业增长和第二产业增长与所对应的港口货物吞吐量之间存在双向因果关系,第三产业港口货物吞吐量是第三产业增长的Granger原因,反之这种关系不成立。

蔬菜市场价格短期波动影响因素分析——基于VAR模型的实证研究

基于现代计量经济学理论,运用Granger检验分析了生产成本、流动性过剩、游资和气候等因素与蔬菜市场价格波动的关系,并建立VAR模型分析其对蔬菜市场价格的影响程度。研究结果表明,生产成本(化肥)、流动性过剩(货币发行量)、游资(热钱)和气候(天气)等因素是蔬菜市场价格波动的原因。其中,化肥价格变动对蔬菜价格波动的影响存在一定滞后期,长期协整向量为[1,-1.18];货币发行量对蔬菜价格短期波动影响较为明显,当货币发行量增长1%,蔬菜价格将上涨1.29%;气温下降或上升1%,蔬菜价格将上涨或下跌0.08%;热钱对蔬菜市场价格短期波动的影响小,当热钱增加1%,蔬菜价格仅上涨0.0002%。