欠发达地区金融发展与经济增长的实证研究:基于面板数据模型的GMM估计结果

当前,金融发展理论仍在不断深入、细化地向前发展。使用1998——2005年的截面数据考察股票市场和银行系统对欠发达地区经济增长的影响,同时利用广义矩(GMM)技术对动态面板数据进行估计。研究结果表明,在欠发达地区,由于股票市场规模的狭小,其对经济增长的影响不显著;银行体系在经济增长的过程中也没能有效地发挥其推动作用。金融总量不足、结构不合理以及金融机构治理结构混乱,制约了欠发达地区金融发展对经济增长的促进作用。

金融发展影响能源消费结构吗?--跨国经验分析

金融发展经常被认为是经济增长的一个重要推动因素。同样的,金融发展也可能会影响能源需求。金融发展可以通过促进金融系统发展、带动经济增长并促进产业结构调整这样的传导途径,使能源消费结构发生变动。本文对全球55个国家23年(1985～2007)的面板数据库的研究发现,金融发展的确会影响能源消费与需求,进而影响能源消费结构的变动。实证结果表明,金融发展会促进"化石燃料"能源和替代能源消费的增加,减少可再生能源的消费,对能源消费结构的改善有着一定的促进作用。所以,在制定能源相关政策和对高能耗部门进行产业调整时,要考虑金融发展的影响。

动态利率模型估计方法的一个实证检验

在分析广义矩估计法和极大似然法原理和方法的基础上,采用上海证券交易所国债回购利率数据对这两种估计方法在动态利率模型估计上的实证效果进行检验.为使其检验结果具有可比性,运用蒙特卡罗法产生仿真回购利率路径,然后对利率模型参数进行二次估计,所得结果就可用于对比评价这两种估计方法.检验结果表明,两种估计方法都能够比较准确地估计长期平均利率θ值,同时都过高地估计均值回复参数;对于波动项参数σ2 和γ值,MLE法的估计均值和标准误差要优于GMM法;总体上MLE法的估计误差明显小于GMM法的误差.

如何准确地拟合居民的收入分布

采用分布函数拟合居民收入分布需要解决两个关键问题,即找到恰当的分布函数与合适的估计方法。文章基于国家统计局提供的2011年城镇居民收入分组数据以及安徽省统计局提供的微观城镇住户调查数据,运用常见的六种分布函数依次拟合了中国城镇居民的收入分布。随后,根据不同的检验标准,比较了新估计方法、极大似然估计以及广义矩估计的拟合效果。研究发现,广义第2类beta分布函数对中国居民收入分布的拟合效果最好,同时,极大似然估计方法的参数估计误差相对较小。不过,在选择具体方法时,还应考虑实际的数据结构以及对计算结果的偏好。

响应变量缺失下部分线性模型均值的稳健估计

为了提高估计的稳健性,基于协变量平衡倾向得分和增强的逆概率加权方法,得到了响应变量随机缺失下部分线性模型总体均值的稳健估计,证明了相应估计量具有渐近正态性,利用所得结果构造了总体均值的置信区间.

基于面板数据模型的物流集群对区域经济增长的影响

定性分析了物流集群对区域经济增长的内在影响机制;在考虑相关控制变量的基础上,构建动态面板数据模型,采用系统GMM方法定量分析物流集群对区域经济增长的动态效应。研究表明,即期物流集群产出水平对区域经济增长具有显著的正向影响效应;同时也表明古典经济增长理论和新增长理论所反映的增长机制对区域经济增长仍有重要影响。因此,为实现物流集群高质量发展,政府应编制高水平物流集群规划,针对不同发展阶段采取针对性的策略;同时,物流集群要加强与区域产业要素协同,促进区域经济增长。