上市公司影子银行化对金融稳定的影响与机制研究

影子银行因其规模的日益扩大及其带来的巨大影响而受到政府与学术界的广泛关注。本文基于上市公司财务数据和金融稳定相关数据,运用CRITIC指数构建法和误差修正模型,对上市公司影子银行化对金融稳定的影响与机制进行了理论分析与实证检验。研究发现:上市公司影子银行化提高了经济金融化程度,进而增加金融脆弱性而影响金融稳定。金融稳定更多受到东部、中部地区上市公司影子银行化的影响。相较于规模较小与盈利能力较弱上市公司,规模较大上市公司与盈利能力较强上市公司影子银行化对金融稳定造成的影响更大。研究结果有助于深化影子银行发展对金融稳定影响的理解,对强化上市公司金融化行为监管,维护金融稳定,实现金融高质量发展具有重要的政策意义。

金融深化、技术创新与经济增长的关系研究——以宁夏为例

金融是现代经济的血脉,创新是引领发展的第一动力。通过金融深化与技术创新驱动经济增长,是加快经济发展的科学有效途径。本文运用协整检验和向量误差修正模型,并引入脉冲响应函数,以宁夏为例研究金融深化、技术创新和经济增长之间的长期稳定关系和短期调整关系,以期为各地建设现代化经济体系提供一定的参考。实证结果表明,金融深化对技术创新有正向促进作用,且对技术创新的影响呈上升趋势;金融深化和技术创新是影响宁夏经济增长的重要因素,金融深化的两个指标变量与经济增长存在长期均衡关系,但作用方向不同,金融相关率与经济增长正相关,而货币化率与经济增长负相关。

基于向量误差修正模型的电池簇不一致检测方法及智能运维方案

针对储能电站实际运行数据中存在电池数据不完整、数据片段化导致检测不准确的问题,提出基于向量误差修正模型的电池簇不一致检测方法。该方法根据随机电压片段数据构建电池簇与电池单体的向量误差修正模型,计算脉冲响应函数,分析电池单体对电池簇的动态作用机制,判断电池簇不一致程度,再通过方差分解分析确定异常电池单体及后续运维。最后,根据储能电站实际运行数据进行分析,验证了电池簇不一致检测方法及运维方案的可行性和有效性,并在100kW/200kW·h储能平台进行实际工程测试。

基于VECM模型的房地产价格成分实证研究——以北上广深四城市为例

本文基于2008年至2023年我国四个一线城市的面板数据,运用向量误差修正模型(VECM)对理论框架进行实证检验,研究发现:长期房价的大部分动态趋势可以用狭义货币供应量、抵押贷款利率和租金收入来解释;北京、广州和深圳的房地产市场由经济和政府基本面主导,其房价更多依托于基本价值和周期性成分,上海的房地产市场则由其它成分所主导,投资属性较强;结合房地产市场未来发展趋势,“房住不炒”的政策定调仍有理论依据和现实必要,政府应支持实体产业经济发展,引导资金注入实体经济,而非房地产市场。

China’s Monetary Policy Impacts on Money and Stock Markets

This study investigated the impact of China’s monetary policy on both the money market and stock markets,assuming that non-policy variables would not respond contemporaneously to changes in policy variables.Monetary policy adjustments are swiftly observed in money markets and gradually extend to the stock market.The study examined the effects of monetary policy shocks using three primary instruments:interest rate policy,reserve requirement ratio,and open market operations.Monthly data from 2007 to 2013 were analyzed using vector error correction(VEC)models.The findings suggest a likely presence of long-lasting and stable relationships among monetary policy,the money market,and stock markets.This research holds practical implications for Chinese policymakers,particularly in managing the challenges associated with fluctuation risks linked to high foreign exchange reserves,aiming to achieve autonomy in monetary policy and formulate effective monetary strategies to stimulate economic growth.

“稻谷—大米”价值链价格联系、价格形成及主要影响因素研究

构建“稻谷—大米”价值链,对“稻谷—大米”价值链上价格形成过程进行描述性统计分析,采用Johansen检验、格兰杰因果检验方法及VEC模型方法,对价值链上主要环节价格联系及其主要影响因素进行实证研究。研究表明,稻谷收购市场和大米零售市场存在长期均衡状态,稻谷收购市场和稻谷国内期货市场存在长期均衡状态,但短期价格传导效率较低;“稻谷—大米”价值链上产生的价格增值主要集中在大米零售、大米加工和农户稻谷出售环节;所谓“稻强米弱”造成大米加工企业普遍经营不善的说法不能得到必要证据支持;过于强调国有粮库“顺价销售”出库大米不利于实现以粮食自产为基础的粮食安全目标。最后提出继续实施稻谷最低收购价格政策和以实现粮食自产为基础的粮食安全目标等政策建议。

城镇化背景下能源结构与碳强度的动态关联研究

选用1990—2021年的时间序列数据来估计中国的碳排放强度,并综合使用协整检验、向量误差修正模型和脉冲响应分析等方法,从短期和长期视角研究我国城镇化、能源结构与碳排放强度之间的作用机理。研究表明城镇化对碳排放强度存在较为明显的抑制作用,而能源结构与碳排放强度为正相关关系,且三者之间具有长期协整关系;在中国碳排放强度的短期变动逐渐偏离了平衡后,将会以7~8年的速度从非均衡态调整到均衡态。因此,稳步高效地推进城镇化进程,改善能源结构,可以有效实现碳减排的目标。

基于GRA-ISSA-SVR-EC模型的风电功率组合预测方法

针对风电功率的非线性特征,本文提出一种结合灰色关联度分析(GRA)、改进麻雀算法(ISSA)、支持向量回归(SVR)和误差修正模型(EC)的风电功率组合预测方法。应用GRA筛选出与风电功率关联度较大的影响因素作为模型的输入;引入自适应权重因子和Levy飞行策略提升传统SSA的性能,建立ISSA-SVR模型得到初始预测值;建立误差修正模型进行预测得到误差预测值,最后将初始预测值与误差预测值用加法器合并得到最终结果。仿真结果表明,该模型在对2个风电场的风电功率进行预测时,平均确定系数分别达到0.9996和0.9985,平均绝对误差分别为0.2266 kW和0.0146 MW,均方根误差分别为0.2777 kW和0.0213 MW,相比于其他传统模型预测精度更高。

上海碳市场碳排放权价格的影响因素分析——基于VEC模型的实证研究

碳交易价格作为碳交易市场中的核心部分,对健全碳排放权市场尤为重要。文章基于上海碳交易市场2013年12月5日至2021年8月31日的数据,通过建立向量误差修正(VEC)模型、使用脉冲响应函数和方差分解等方法,对碳交易价格的影响因素进行实证研究。结果表明:碳排放权价格受自身以往价格影响程度较大;化石燃料价格的变动短期内会对碳排放权价格产生负向影响,但长期会转为正向影响;国内宏观经济形势对于碳市场的影响较为显著,而国际汇率波动的影响程度相对较小。基于此,为了构建成熟完善的碳交易市场,本文认为应提高能源使用效率,优化能源结构;维持宏观经济政策稳定,保障市场平稳运行;健全碳交易市场制度体系;关注国际市场碳交易动态,稳定国际汇率,以供参考。

江西省农业产业结构与碳排放关系实证研究

基于2005—2020年的江西省11个地级市的面板数据,通过Johansen协整检验、向量误差修正模型(VECM)、格兰杰因果检验,研究了农业产业结构与农业碳排放之间的关系。结果表明:农业产业结构、农业人口、城镇化率、农村电气化水平与农业碳排放之间存在长期的均衡关系,农业人口呈现负的推动作用,农业产业结构、城镇化率、农村电气化水平呈现正的推动作用,农业产业结构与城镇化率在推动农业碳排放增长中发挥了主要作用;在向量误差修正模型中,农业产业结构、城镇化率、农村电气化水平在短期内对农业碳排放具有正向影响,农业人口在短期内对农业碳排放具有负向影响;在格兰杰因果检验中,农业产业结构与农业碳排放存在互为因果的格兰杰关系,农业产业结构会促进农业碳排放的增加,农业碳排放会在一定程度上影响农业产业结构。因此,需要从优化农业产业结构的角度出发,确立农业碳减排目标,减少农业碳排放,推动农业朝着绿色高效方向发展。

基于变分模态分解的中期电力负荷混合预测模型

电力负荷预测直接影响电网规划和运行,但是受到各类因素的影响。为提高预测精度,针对电力负数据时序性和非线性特征,提出一种基于变分模态分解的中期电力负荷混合预测模型(hybrid prediction model of medium-term power load based on variational mode decomposition,HPMMPL-VMD)。在HPMMPL-VMD算法中,首先使用VMD将原始电力负荷序列分解成若干个相对平稳的模态分量,并利用长短时记忆神经网络对各个模态分量进行建模;然后将各个预测分量进行叠加得到电力负荷预测值;最后,使用最小二乘支持向量回归对误差序列进行预测,并将电力负荷预测值与误差预测值相加得到最后预测结果。为验证HPMMPL-VMD的性能,选取其他预测方法与其进行比较,实验结果表明本文所提模型具有较高的预测精度。

基于VEC模型的北京市碳价影响因素分析

碳排放权交易成为各国进行减排最主要的方式。北京在城市低碳可持续发展中发挥了至关重要的作用。通过向量误差修正(VEC)模型对北京市碳排放权交易市场的碳价进行研究,探究北京市碳交易价格的影响因素。研究结果表明,北京市碳排放权(BEA)价格与工业总产值、原油价格和温度正相关,与动力煤价格指数、沪深300指数负相关。

山西省金融发展对产业结构升级的实证研究——基于VAR模型

山西省经济已进入了经济的转型升级的重要阶段,而金融发展和产业结构是经济转型的重要组成部分。如何推进山西省经济的高质量发展,是现在亟待解决的问题。从金融发展、产业结构方面研究,基于多变量得到向量回归模型(VAR),利用2002—2021年山西省的相关数据,运用协整检验和误差修正模型对山西省的金融发展与产业结构升级进行实证研究,深入探究了山西省经济转型发展的现状,结果表明产业结构的合理化、高级化与金融规模化、金融发展效率存在着长期稳定均衡的关系,需要通过完善金融体系、加强金融创新的方式促进产业结构的优化,从而推动经济的高质量发展。

基于改进BVAR模型和MS-VECM模型的能源消费分析

针对向量自回归模型(VAR)的高维估计问题,结合贝叶斯理论提出了一种融合正态-逆Wishart共轭先验分布的估计方法。在该估计方法中,所提出的模型引入Metropolis-Hastings(MH)算法,从以往数据集中确定先验分布超参数,并通过设定与模型尺寸相关的收缩系数从而进行估计。与传统VAR模型相比,基于贝叶斯理论的估计方法可在保留相关样本信息的同时控制过度拟合,具有较好的稳健性和有效性。此外,在改进的BVAR模型基础上,结合区制转移技术与误差修正模型提出了MS-BVECM模型,该模型能够有效分析经济周期内各变量之间长期与短期均衡状态变化,当短期内经济变量受到波动而与长期均衡状态发生偏离时,误差修正模型机制会使其逐渐重新回到长期均衡状态,以保证模型的稳健性。最后,以重庆市为例,利用所提模型对其能源消费、产业结构升级和经济增长的动态关系进行了分析与预测并提供了可行建议。

中国禽蛋产业链短期市场价格传导机制

【目的】禽蛋产业链价格传导涉及生产、流通、消费各个环节,笔者以禽蛋的主要产品——鸡蛋为研究对象,从上、中、下游整个产业链角度动态分析禽蛋产业链短期市场价格间的传导机制,以便能够适时监测及预警禽蛋产品的短期价格波动,减少短期价格波动的频繁发生。【方法】首次应用月度数据对中国禽蛋产业链短期市场价格传导机制进行研究,运用协整检验、向量误差修正模型(VEC)分析鸡蛋产业链中的商品蛋用雏鸡价格(简称雏鸡价)、蛋用配合饲料价格(简称饲料价)、鸡蛋批发市场价格(简称批发价)和鸡蛋零售市场价格(简称零售价)的价格传导关系,并应用方差分解、脉冲响应函数和Granger因果关系检验确定价格间的传导路径及强度。【结果】鸡蛋产业链各环节短期市场价格间存在协整关系,雏鸡价、饲料价、批发价分别变动1%,将会引起零售价变动0.23%、-0.09%和1.04%;鸡蛋产业链价格系统的长期均衡关系制约着短期价格波动,误差修正项的系数为负,其修正强度达17.0%,符合反向修正机制;鸡蛋产业链短期市场价格间的传导并非通畅,在某些环节存在着阻滞现象。其中,下游零售价到上游饲料价、上游饲料价到中游批发价、上游雏鸡价到饲料价、下游零售价到上游雏鸡价、上游雏鸡价到中游批发价、下游零售价到中游批发价的价格传导均存在1个月时滞。【结论】中国鸡蛋产业链各短期市场价格之间存在着长期均衡关系,这种长期均衡关系制约着短期价格波动,以自动减弱价格之间的偏离,促使各种价格走向均衡。鸡蛋价格传导机制主要表现为成本推进型,即由上游产品价格变化引起中游和下游产品价格变化。鸡蛋产业链各价格传导并非通畅,在一些环节存在着阻滞现象,需要相关政府部门制订相应措施,保证价格传导的顺畅,提高价格传导的效率。

应用向量误差修正模型的行业电力需求关联分析与负荷预测方法

近年来,国民经济发展与能源消耗之间的关系日益密切,产业结构变化与产业升级现象更加显著,使得电力需求的发展趋势与内部结构都出现了剧烈与频繁的变动。现有的研究工作缺乏对于电力需求的结构性分析,常见的中长期负荷预测方法在用电结构发生剧烈变化时往往会出现精度下降的现象。基于此,借鉴计量经济学的向量误差修正理论,从短期扰动和历史存续2个方面深入分析了不同行业间电力需求的关联关系,并在此基础上提出了一种新型的中长期负荷预测方法。该方法能够有效识别行业电力需求的关联关系,避免用电结构突变给负荷预测带来的不良影响。算例分析结果验证了该方法的有效性与适用性。

中国电力消费协整关系模型

选择电力消费为被解释变量,固定资产投资、人均可支配收入、出口和电力价格水平为解释变量,以1980—2004年的实际数据为样本,对变量进行协整分析,建立的协整模型揭示了我国电力消费与解释变量之间存在长期协整关系,同时该模型反映了解释变量对电力消费的影响机理和影响程度。Granger检验表明电力消费与解释变量之间存在单向的Granger因果关系。向量误差修正模型中的误差调整项显著且其系数为负,说明具有将系统的短期波动调整到长期均衡的机制。通过对向量误差修正模型(vector error correction model,VECM)进行脉冲分析,固定资产投资、人均可支配收入和出口对电力消费具有持续的正影响,而电力价格对电力消费具有持续的负影响。分析结果对电力消费预测和电力政策制定具有一定的参考。

基于VECM模型的经济增长与环境污染和能源消耗关系研究

根据中国1978-2007年人均CO2排放量、人均用油当量与人均GDP的统计数据,通过构建向量误差修正模型,应用Johansen协整检验和Granger因果关系检验方法,考察了中国经济增长与环境污染和能源消耗的关系。结果表明:中国经济增长与环境污染和能源消耗存在长期稳定的协整关系,而且经济增长与能源消耗之间存在着长期双向因果关系,能源消耗是环境污染强单向因果关系。方差分解表明:短期内经济增长与能源消耗主要受自身波动影响较大,长期中经济增长与能源消耗间相互影响越来越明显;另外,能源消耗波动始终是环境污染的主要原因,而且影响越来越突出。

人民币汇率形成机制改革后的股价和汇率相关性研究

通过协整检定、向量误差修正模型和VEC格兰杰因果检定，使用2005年7月22日～2007年4月27目的日交易数据，实证考察了人民币汇率形成机制改革之后，人民币兑美元汇率与我国国内股价之间的关系。结果发现，人民币兑美元汇率与上证综合指数间存在协整关系，达到了长期均衡；股票价格和汇率间存在着由人民币兑美元汇率到上证综合指数单向的长期和短期因果关系，不存在由上证综合指数到人民币兑美元汇率长期的或者短期的因果关系，人民币兑美元汇率是上证综合指数变化长期的和短期的原因之一。

美国在华直接投资对中美贸易影响的协整分析

采用协整理论、格兰杰因果关系检验以及误差修正模型,研究了美国在华直接投资与中美贸易之间的关系.结果表明,美国在华直接投资与中国向美国的总出口、工业制成品出口以及中国从美国的总进口、工业制成品进口之间均存在长期的均衡关系;与中国向美国的总出口、工业制成品出口之间存在双向的因果关系;与中国从美国的工业制成品进口之间存在单向的因果关系;与中国从美国的总进口以及中美的初级产品进出口贸易之间均不存在因果关系.