案例一：中国居民总量消费函数（序列相关性）
一、研究目的
居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长。建立总量消费函数是进行宏观经济管理的重要手段。为了研究全国居民总量消费水平及其变动的原因，从总量上考察居民总消费与居民收入间的关系，需要作具体的分析。为此，可以建立相应的计量经济模型去研究。
二、模型设定
研究对象：中国居民实际消费总支出与居民实际可支配收入之间的关系。
模型变量：影响中国居民消费总支出有多种不同的因素，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民实际可支配收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据；有的与居民收入可能高度相关。因此这些其他因素可以不列入模型，可归入随即扰动项中。考虑到数据的可得性，我们将“实际可支配收入”作为解释变量X，“居民实际消费总支出”作为被解释变量。关于变量的符号与涵义如表1所示。
表1 变量定义
模型数据：我们选择了1978－2006年的时间序列数据，表2中给出了中国名义支出法国内生产总值GDP、名义居民总消费CONS以及表示宏观税收税收总额TAX、表示价格变化的居民消费价格指数CPI（1990＝100），并由这些数据整理出实际支出法国内生产总值GDPC ＝GDP/CPI、居民实际消费总支出Y＝CONS/CPI,以及实际可支配收入X=(GDP-TAX)/CPI。这些数据观测值是连续不同中的数据。
表2 中国居民总量消费支出与收入数据资料中国居民总量消费支出与收入资料单位：亿元
2005 188692.1 71217.5 214.42 28778.54 88002.1 74580.4 33214.4 2006
221170.5
80120.5
217.65
34809.72
101616.3
85623.1
36811.2
图１：变量X 与Ｙ的趋势图
图２：Ｘ与Ｙ的散点图
从散点图可以看出居民实际消费总支出(Y)和实际可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为如下线性模型：
12i i i Y X u ββ=++
三、 估计参数
假定所建模型及随机扰动项
i
u 满足古典假定，可以用OLS 法估计其参数。回归结果下：
表3
得: Y=2091.295+0.437527X
剩余项（Residual）、实际值（Actual）、拟合值（Fitted）的图形，如图2所示。
图2
四、模型检验
（一）经济意义检验
所估计的参数（斜率项）为0.438，符合经济理论中边际消费倾向在0与1之间的假说，
经济意义为在1978－2006年间，以1990年价计的中国居民可支配收入每增加1亿元，居民总量消费支出水平平均增加0.438亿元。
（二）拟合优度和统计检验
拟合优度检验：可决系数为0.987955，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“居民实际可支配收入”对被解释变量“居民实际消费总支出”的绝大部分差异作出了解释。
对回归系数的t检验：截距项与斜率项t值都通过变量的显著性检验，这表明，居民实际可支配收入对居民实际消费总支出有显著影响。
F统计量检验：F值较大，附带的概率也通过了检验，说明模型总体线性较显著。
（三）计量经济学检验
1、模型设定偏误检验：RESET检验
表4
在5%的显著性水平下，从F统计值的伴随概率看，拒绝原模型没有设定偏误的假设，表明原模型存在设定偏误。
因为Y与X都是时间序列，而且它们表现出共同的变动趋势，因此怀疑较高的R2部分地由于这一共同变动趋势带来的。为排除时间趋势项的影响，在模型中引入时间趋势项，将这种影响分离出来。从趋势图看，X与Y呈现非线性变化趋势，故引入T的平方的形式，结果为：
表5
再次进行RESET检验：
表6
可以看出，引入时间趋势项的模型已经不存在设定偏误问题。
2、异方差检验（对引入时间趋势项的模型进行White检验）
从nR2统计量对应值的伴随概率可以看出，在5%在显著性水平下，因此拒绝原模型同方差的假设，即含有时间趋势项的模型存在异方差性。
3.异方差的修正(WLS估计法)
以resid^2为权数进行来进行加权最小二乘法如下
修正后的回归方程为：Y = 6229.342 + 0.362278*X
4、序列相关性检验（对引入时间趋势项的模型进行LM检验）
表8
从nR2统计量对应值的伴随概率可以看出，在5%在显著性水平下，拒绝原模型不存在序列相关性的假设，即含有时间趋势项的模型存在一阶序列相关性。从下部分Test Equation 中可以看出，RESID（－1）显著不为0，这进一步说明原模型存在一阶序列相关性。
进一步检验滞后2阶情况，结果如下：
表9
可以看出，RESID(-2)的系数没有通过t显著性检验，即不存在2阶序列相关性。
5、一阶序列相关性的修正（广义差分法）
表10
估计结果为： Y
= 3505.7 + 0.1996X + 19.24T^2 +0.748AR(1)
对上式进行LM 检验：
表11
从nR2统计量对应值的伴随概率可以看出，在1%在显著性水平下，不拒绝原模型不存
在序列相关性的假设，即模型已经不存在一阶序列相关性。从下部分Test Equation 中可以看出，RESID （－1）前系数显著地为0，这进一步说明模型已经不存在一阶序列相关性。故现在的模型变为：
Y
= 3505.7 + 0.1996X + 19.24T 2+0.748AR(1) (1)
6、一阶序列相关性的修正（序列相关稳健估计法） 序列相关稳健估计法估计结果为：
Y
= 3328.2 + 0.1762X + 21.66 T 2 (2)
（14.62） （7.53） （9.79）
R 2＝0.9976 F ＝5380.8 D.W.= 0.442
表12
6、序列相关性检验
由于模型的R2与F 值都较大，而且各参数估计值的t 检验值都显著地不为零，说明各解释变量对Y 的联合线性作用显著，而且各解释变量独自对Y 的独立作用也比较显著，故各解释变量间不存在序列相关性
五、 回归预测
2007年，以当年价计的中国GDP为263242. 5亿元，税收总额45621.9亿元，居民消费价格指数为409.1，由此可得出以1990年价计的可支配总收入X约为95407.4亿元，由上述回归方程可得2007年居民总量消费预测的点估计值：
用式(1)进行估计：
Y
= 3505.7 + 0.1996*95407.4 + 19.24*302+0.748*0.7479=39860.5 2007
用式(2)进行估计：
Y
= =3328.2 + 0.1762*95407.4 + 21.66 *302=39624.6 2007
2007年，中国名义居民消费总量为93317.2亿元，以1990年为基准的居民消费价格指数为228.1，由此可推出当年中国实际居民消费总量为40910.7亿元，可见相对误差为2.57%（用式(1)结果进行计算），可以说还是相对比较准确的结果。
案例二；农作物产值模型（异方差的检验和修正）
一、 模型设定
一取1986年中国29个省市自治区农作物种植业产值y t （亿元）和农作物播种面积x t
（万亩）数据（见表1）研究二者之间的关系。建立如下模型：
i i X Y μββ++=10
二、 数据搜集
三、 估计参数
根据表中数据进行OLS 回归，得估计的线性模型如下，
yt = -5.6610 + 0.0123 xt （-0.95） (12.4)
R2=0.85 2
R =0.846 F =155.0
四、 异方差检验
图2 残差图
-50
50
5000
10000
15000
20000
X
R ESID
从模型的残差图（见图2）可以发现数据中存在异方差。
（1） 用White 方法检验是否存在异方差。在上式回归的基础上，做White 检验得：
图3
输出结果中的概率是指χ2 (2)统计量取值大于8.02的概率为0.018。因为TR2 =
8.02 > χ2α (2) = 6，所以存在异方差。
五、异方差的修正
下面使用三种方法来修正异方差。
(1)改变模型设定形式法。
对yt和xt同取对数，得两个新变量Lnyt 和Lnxt（见图3）。用Lnyt 对Lnxt 回归，
得：
Lnyt = - 4.1801 + 0.9625 Lnxt .
（-8.54） (16.9)
R2 = 0.91, F = 285.6,
因为TR2 = 2.58 < χ20.05 (2) = 6.0，所以经White检验不存在异方差。
图4
(2)WLS估计法
为了找到适当的权w，作ln(e^2)关于x的回归结果如下：
图5
结果显示，前参数的5%显著性水平下不为零，同时F检验也表明方程的线性关系在5%的显著性水平下成立，于是，可生成权序列W
命令为
Genr w=1/@sqrt(exp(3.56405028673 + 0.000209806008672*X))
进行加权修正后的回归结果如下：
图6
我们可以再次对经过加权处理的模型进行异方差检验，如图：
图7
显然，nR^2值所附带的概率表明，不拒绝同方差的原假设，也就是模型已经不存在异方差了。
修正后的回归结果为：Y=0.256182+0.01115*X
(4.545095) (0.000917)
R2=0.845671
2
R=0.839956 F =147.9514
(3)异方差的稳健标准误法修正原模型中的OLS标准差。
图8
可见系数了原模型基本一致，但X对应系数的标准差比OLS估计的有所增大，这表明原模型OLS估计结果低估了X的标准差。
案例三：（多重共线性）
一、研究目的与背景
经济理论指出，居民消费支出（Y）不仅取决于可支配收入（X1）和利率（X2）还取决于个人财富（X3）的影响。
可支配收入和个人财富对于居民消费支出的作用是正方向的；按照古典经济学的观点,利率对于储蓄的作用是也是正方向的,即利率的提高可以刺激储蓄、抑制消费；利率的降低则抑制储蓄,刺激消费。所以综上所述设定如下形式的计量经济模型：
Yt = C + β1X1t - β1X2t + β2X3t + μt
其中Y=家庭消费支出，X1=可支配收入，X2=利率，X3=个人财富
二、模型估计与检验
为估计模型参数，收集旅游事业发展最快的2001－2010年的统计数据，如表1所示：
表1
利用Eviews软件，输入Y、X1、X2、X3 数据，采用这些数据对模型进行OLS回归，结果如图1：
输入统计资料： DATA Y X1 X2 X3
建立回归模型： LS Y C X1 X2 X3
因此，X1、X2、X3对居民的消费支出函数为：
321017277.034412.29701825.09612.293?X X X y --+=
t ＝ (2.427712) (0.874457) (-0.503673) (-0.222169)
R^2= 0.963636 R ^2= 0.945455
由此可见，该模型可决系数很高，F 检验值52.99996, 给定α=5%,查表得临界值
05
.0F (3，6)=4.76 判断：F 值>临界值，拒绝参数整体不显著的原假设，模型整体线性显著。给定显著性水平α=0.05，可得到临界值t α/2(n-k-1)=2.447，由样本求出统计量|t 1|=0.874457 |t 2|= 0.503673 |t 3|=0.222169，计算得所有变量的t 值都小于该临界值，所以接受原假设H0，即是说包括常数项的3个解释变量都在95%的置信水平下不显著。而且X3系数的符号与预期的相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。
计算各解释变量的相关系数，选择X1、X2、X3数据，点“view/correlations ”得相关系数矩阵，或在命令窗口中键入：cor X1、X2 x3。如表2所示：
表2
由相关系数矩阵可以看出：各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。
三、模型的修正
采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。分别作Y对X1、X2、X3的一元回归，结果如图2、3、4所示：
图2
图3
学生姓名：何雨芹 学号：41108065 学校：西南财经大学 课程：金融统计分析
我国银行间同业拆借市场利率风险度量——基于VaR模型的实证研究 摘要 本文利用VaR模型通过2013年1月4日至2014年10月30日我国银行间 同业拆借市场每日加权平均利率进行实证研究，建立了基于GARCH模型的我国银行间同业拆借市场利率风险测度GARCH族模型（GARCH(1，1)/TARCH(1，1)/EGARCH(1，1)）,得出以下结论: t分布不适合描述我国银行间同业拆借利率 序列的分布状况,广义误差分布能较好刻画我国银行间同业拆借利率序列的分布；根据样本数据，现阶段我国银行间同业拆借利率风险也较低。 关键词：VaR模型同业市场拆借利率GARCH族模型
一、文献综述 同业拆借市场是金融机构之间进行短期、临时性头寸调剂的市场，是货币市场的重要组成部分。1996年以来, 我国银行同业拆借市场在中国人民银行的监督管理下稳步发展, 目前已形成全国统一的银行同业拆借市场格局，生成了全国统一的中国银行间同业拆借利率(China inter -bank offered rate,CHIBOR)，它是我国货币市场最早市场化的利率，也是目前唯一直接的市场利率，能够十分灵敏的反应市场上货币资金的供求状况，因此可视为我国货币市场上的基准利率。 随着利率市场化的深人，利率结构体系的完善和合理，我国金融市场的成熟，金融衍生工具的丰富，各商业银行在利率风险管理方面经验的逐渐成熟。商业银行可以逐步向先进的利率风险度量模型演进。从而跟国际先进风险管理水平接轨，增强自身的市场竞争力和抵御风险的能力。而银行间同业拆借是我国利率市场化改革的前沿阵地，银行间同业拆借市场利率市场化改革始于1996年，同业拆借利率市场化程度已经较高，具备了运用VaR模型的客观条件。再加上VaR模型已经是一个比较成熟的模型，用它来研究我国银行间同业拆借市场应当是有一定研究价值的。 VaR模型源自马科维兹于1952 年创立的基本均值—方差模型，蒂尔.古尔迪曼被视为“风险价值”这一术语的创立者，该理论一经提出就迅速得到学者的关注。国外已有很成熟的关于V aR的理论研究和实证研究，Jeremy Berkowitz（1999）提出了新的评价VaR的方法，Tean-Philippe Bouchaud和Marc Poters（1999）提出了如何利用金融资产波动的正态性去简化计算复杂的非线性组合VaR；大部分学者在计算风险价值VaR值时，都以金融时间序列数据服从正态分布和无条件方差为假设前提，但是大量的实证研究表明，金融时间序列数据并不严格符合这一假定，为了解决这一问题，随着研究的不断深入，又有学者提出了半参数模型和广义条件异方差模型（GARCH模型）等模型，大大丰富了VaR的计算方法。Kees Koedijk（2001）将V aR风险管理模型应用于资产组合选择和资本资产定价，并指出由于资产组合收益率呈现出尖峰肥尾的特征，这会导致传统的均值-方差模型存在低估风险资产组合所面临的风险，可能会导致投资风险。 在国内，近几年关于VaR的实证研究已经越来越丰富和深入，早在2000年初，国内就有学者王春峰、万海辉和李刚指出用蒙特卡洛模拟法计算VaR值所存在的缺陷，并提出基于马尔科夫链蒙特卡洛的计算方法。之后也有一批学者相继提出了对VaR计算方法的改进，同时，VaR方法的应用研究开始受到重视。杜海涛（2000）在《VaR方法在证券风险管理中的应用》一文中在市场指数风险度量、单个证券的风险度量、基金管理人员绩效评价及确定配股价格等方面运用了VaR方法。他认为沪深两市的指数。单个证券、投资基金的收益都服从正态分布，在这一前提下去计算资产的VaR值并进行模型检验，得出了较好的结果。以他的研究为代表，早期的关于VaR的实证研究多集中在证券市场。迄今为止，将VaR方法运用于银行间同业拆借市场的研究还不太丰富，但就我刚才所说，在我国面临重大金融市场改革的前提下，银行间的同业市场越来越重要，对它进行风险度量分析时非常必要的。 现有研究下，郑尧天和杜子平（2007）选择隔夜拆借利率为研究对象并分别用组合正态VaR方法和蒙特卡罗模拟法对其进行建模，经后验区间检验发现蒙特卡罗模拟法的估计结果更为理想；冯科和王德全（2009）以2002年6月4日至2009年3月31日期间我国银行同业拆借利率为研究对象分别建立了隔夜拆借和7天拆借品种的预测模型，并度量了其利率风险。得出通过选择适当滞后阶数的ARMA-GARCH类模型，可以有效地刻画同业拆借利率的动态特性：t-分布和g-分布下的模型能更好地捕捉同业拆借利率序列的尖峰厚尾性，同业拆借利率存在显著的自相关性、风险溢价效应和波动的反杠杆效应，即利率上升时的波动更
计量经济学论文 中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格
Eviews7.2 金融论文计量教学 根据我以往写论文所用到的检验方法，特别总结出这篇《如何用EViews计量软件帮金融类论文建模分析》，其中有基本操作、单位根检验、VAR模型估计、格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析以及方差分解。希望能够帮助有这方面需求的同学们排难解疑。 关键词：单位根 VAR Granger 脉冲响应方差分解 目录 一、录入数据 (2) 二、取对数 (7) 三、单位根检验 (8) 四、VAR模型 (13) 五、格兰杰因果关系检验 (18) 六、脉冲响应 (20) 七、方差分解 (22)
一、录入数据 写金融类论文，常常会用到股市的日数据，而股市是一周5天制的时间序列数据，因此，一般按照（很多事实证明一般都是错的）下面这样创建文件，File—New--Workfile如图1-1 图1-1 然后录入数据：打开Quick—Empty Group,从Excel文档直接复制粘贴到下面数据录入窗口，如图1-2
图1-2 再然后，我们会发现，数据和样本区间不一致，如下图1-3： 图1-3 相信不少同学在这里就抓狂了，尼玛这EViews咋这么难啊！！！
这是因为股市日数据属于不规则类型的时间序列数据即非规范日期数据，关于这类数据如何导入到EViews软件中的问题，相信很多写论文的同学们遇到过，下面将为同学们介绍正确的导入不规则时间序列数据的方法。 首先，创建一个新的Excel文档，把想录入的数据依列排好，注意A列就是数据的日期，后面才是选用的样本数据，而第一行是各数据的英文缩写。如下图1-4所示： 图1-4 然后保存文档，例如：另存为：桌面/Book1.xlsx（注意关闭该Excel 文档，文档处于打开状态将影响下面的导入数据步骤） 其次，打开EViews点击左上角的File—Open—Foreign Data as
金融计量分析期末复习 一，考试题型 一，选择题（20分，10题，每题2分） 二，名词解释（20分，5题，每题4分） 三，计算题（30分，共3题，每题10分） 四，简答题（20分，共3题，6分，6分，8分） 五，程序结果分析题（10分，共1题） 二，名词解释 1. 估计量的无偏性 ：估计量抽样分布的数学期望等于总体参数的真值。如果总体参数为seta ，seta1为估计量，如果E(seta1)=seta ，那么seta1为seta 的无偏估计量。seta1也是一个随机变量，它取决于样本，根据所选样本的不同而变化。 2. 数据的季节性调整 季节性调整是指针对某些经济指标因受季节性因素影响而出现可预期的高峰或低谷所进行的调整。对经济指标作季节性调整有助于察觉其潜在趋势。通过自目前的变化中扣除过去数年的平均变动，可说明此上涨或下跌是否是不寻常的，或纯粹只是季节性现象。 3. 伪回归问题 伪回归是一组非平稳时间序列之间不存在协整关系时这一组变量构造的回归模型中可能出现的一种“假回归”。单位根检验由于传统的经济计量学方法对非平稳的时间序列不再适用,利用传统方法对计量模型进行统计推断时，许多参数的统计量的分布不再是标准分布,所作的回归被称为“伪回归”。 4. 混合横截面数据 混合横截面指的是跨期各个个体当做观测个案，因此有个假设各个时期观测对象的分布一样，本质上讲还是截面数据方法，跟面板数据不同。 5. 调整的决定系数 调整R 方的解释与R 方类似，不同的是：调整R 方同时考虑了样本量（n ）和回归中自变量的个数（k ）的影响，这使得调整R 方永远小于R 方，而且调整R 方的值不会由于回归中自变量个数的增加而越来越接近1。 6. 季节虚拟变量 7. 加权最小二乘法 加权最小二乘法是对原模型进行加权，使之成为一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术。 8. 一阶滞后项 比如每年的GDP 数据分成三个部分的贡献 GDP=aK+bL+cA 滞后就是把前一期的数据也加进来 GDP=aK+bL+cA+GDP(-1) 如左边是2008年的GDP 右边的GDP(-1)就是一阶滞后 也就是2007的GDP 总体回归函数 给定解释变量X 条件下被解释变量Y 的期望轨迹称为总体回归线（population regression line ），或更一般地称为总体回归曲线（population regression curve ）。相应的函数())(|X f X Y E =称为(双变量)总体回归函数.
证券投资分析论文 （1）基本面分析 公司背景： 中国国旅成立于2008年3月28日,所属地区是北京，是根据国务院国资委《关于中国国旅集团有限公司整体重组改制并境内上市的批复》(国资改革[2008]184号│)、《关于中国国旅股份有限公司国有股权管理有关问题的批复》(国│资产权[2008]305号)以及《关于设立中国国旅股份有限公司的批复》(国资[2008]320号),由国旅集团以旅行社和免税业务相关资产整体重组改制,联合华侨城集团共同发起设立的股份有限公司.国旅集团以经核准后的旅行社和免税业务等相关资产85,358.33万元人民币作为出资,华侨城集团以现金15,519.70万元人民币作为出资,按照约6其余34,878.03万元人民币计入资本公积.股份公司设立后,国旅集团持有55,846.15万股,约占股份公司股本总额的84.62%;华侨城集团持有10,153.85万股,约占股份公司股本总额的15.38%. 公司简介：
经营范围： 旅游服务及旅游商品相关项目的投资与管理,旅游服务配套设施的开发、改造与经营，旅游产业研究与咨询服务。 主营业务： 旅行社业务和免税业务 股票发与上市概况：
股本结构：
当前我国旅游业的基本概况和发展机遇： 我国拥有丰富的旅游资源，疆域辽阔，既有风景秀丽的江南水乡，也有粗犷豪迈的西北风情；我国拥有悠久的历史文化，目前已经公布了99个国家级历史文化古城，长城、故宫、颐和园等已经被列入世界文化遗产名录；我国还是一个拥有多个民族的国家，各个民族的习俗和风情很容易使人产生很强烈的向往之情。所有这些，都为我国旅游业的发展奠定了一个良好的基础。不过，我国旅游业发展的起步较晚，真正的发展应该是在改革开放以后，在这20年里，我国的旅游业得到了长远的发展。无论是入境和出境旅游人数、旅游收入、还是旅游在世界旅游市场中的地位，都得到了很大的发展和提高。2000年我国接待入境过夜旅游人数达3122.88万人次，旅游外汇收入则达到162.24亿美元，国际排名分别为第5和
中国经济增长影响因素实证分析 摘要：改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1980～2010年中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。 关键词：消费、投资、经济增长、劳动力，实证分析
一、文献综述 （一）经济增长理论 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值和国内生产总值的（GDP）的增长来计算。经济增长是经济学研究的永恒主题。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 （二）影响因素的分析 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有全世界近1/4 的人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主导因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析，可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。
实验报告三金融数据的平稳性检验 一、实验目的 理解经济时间序列存在的不平稳性。掌握ADF检验平稳性的方法。认识不平稳的序列容易导致伪回归问题，掌握为解决伪回归问题引出的协整检验，协整的概念和具体的协整检验过程。协整描述了变量之间的长期关系，为了进一步研究变量之间的短期均衡是否存在，掌握误差纠正模型方法。理解变量之间的因果关系的计量意义，掌握格兰杰因果检验方法。 二、实验步骤 1.数据选取与下载 本实验选取中国上海证券市场A股成分指数上证180和深圳证券市场A股成分指数深证300作为研究对象。分别从财经网站上下载了2010年5月4号到2016年4月19号这将近6年的上证180和深证300的数据，共1448个。其中，上证180指数以下记为sha，深证300指数以下记为sza。 2.平稳性检验 将sha和sza的数据导入Eviews软件。分别用折线图、直方图和ADF检验三种方法对数据的平稳性进行检验。 (1)折线图 利用Eviews软件作出sha与sza的折线图如图 1所示。由折线图可以看出，sha与sza的走势基本一致，有较强的相关性。但是并不能看出sha与sza是否平稳。
图 1 sha与sza的分布折线图 (2)直方图 利用Eviews软件作出sha的直方图如图 2所示。从图中可以看出，数据的分布为右偏，远非正态分布。而且其JB统计量为888.6615，JB统计量越趋向于0，数据越是符合正态分布，也就是说数据越平稳，所以sha数据并不平稳。 图 2 sha分布直方图 利用Eviews软件作出sza的直方图如图 3所示。从图中可以看出，数据的分布也为右偏，而非正态分布。而且其JB统计量为981.6901，比sha的JB统计量888.6615还大，所以sza数据并不平稳，并且比sha更不平稳。
货币与金融统计分析论文报告 人民币国际化：在岸市场与离岸市场的联系 IMF工作报告（发表于2012年5月）一、总述 在新兴市场货币中，人民币是最有潜力成为广泛使用的国际货币的，这是因为中国巨大的经济规模、多样化的贸易结构和贸易网络、宏观经济的稳定性、目前以及预期的高经济增长率。然而，由于对资本流动的极端限制，国外能得到以人民币计价的资产作为国际储备的机会仍然有限。同时，由于人民币贸易结算以及由中国政府和公司发行的人民币债券规模迅速增加，香港特别行政区创造了在岸（CNY）与离岸（CNH）人民币之间的回流渠道。本文使用了一个双变量的GARCH模型来研究在岸与离岸市场的内在联系，并发现，尽管在岸即期市场的发展对离岸即期市场有影响，离岸远期汇率对在岸远期汇率有预测作用。本文也发现两个市场间的波动溢出效应。接下来，随着离岸市场的进一步发展，溢出渠道也有望增加。 （Tips：波动溢出效应——值溢出和波动溢出都指可以被人们观察到的金融市场间（包括跨国间的同一类金融市场与一国内的不同金融市场，当然还包括跨国间的不同金融市场）的信息传导现象。按照金融市场的强有效市场假说，任何与金融市场有关的信息都会在最快的时间内同时被所有金融市场所消化，并反映在价格水平上，也就是说每个金融市场的价格都会遵循随机游走的规律，而市场回报可表现出白噪声。金融市场间并不应存在溢出效应，因为所有信息会在同一时刻被所有市场吸收。但通过众多学者研究发现，溢出效应是存在的，信息是可以被观察出跨市场传导的。 为了研究的方便，这种溢出效应被人为分解为两种类型：均值溢出和波动溢出。均值溢出一般指一个市场价格或回报的变动对其它市场产生的影响，这种影响有正负之分，例如利率上升会引致股票价格下降。而波动溢出则是指一个市场波动的变化（一般用方差来衡量波动）对其它市场产生的影响，这种影响无正负，而只有大小之分。 在实证研究中，学者一般喜欢用VAR和GARCH模型分别表示均值溢出和波动溢出，即VAR系数反映了均值水平（或称做一阶矩水平）的市场间相互作用，而GARCH系数反映了波动水平（或称二阶矩水平）的市场间相互作用。） 二、文章结构（最好做一个架构图）
《计量经济学》期末论文 我国居民消费水平的影响因素分析 经济学院 09级国际经济与贸易2班 晋兆晖 290508210
我国居民消费水平的影响因素分析 内容摘要：改革开放以来，随着我国经济的飞速发展，人民生活水平不断提高，居民消费水平也不断增长。消费作为拉动经济发展的重要因素，具有较高的研究价值。本文通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响城镇居民消费支出的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,以为我国政策制定者提供一定参考。虽然各地区的经济消费结构会有所差异，但总体还是有绝大部分相似之处的。分析之后最终促使消费需求成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。 关键词：计量经济模型居民消费水平人均可支配收入居民储蓄 一、选题背景 消费是经济活动的终点，一切经济活动的目的就是为了满足人们不断增长的消费需求。但另一方面，消费又是经济活动的起点，是拉动经济增长的动力。一国或某一地区居民的收入水平与其消费需求之间存在着紧密的联系，这一点无论在西方经济学的经典理论中还是在国内外许多学者的实证研究中都得到证实。 随着改革开放以来中国经济高速增长，居民生活水平与消费水平也随之不断提升，我国作为一个巨大的消费市场正吸引着来自世界各地的目光。国家制定并实施了一系列相关财政及货币政策来刺激消费，但是居民存款额依然居高不下，居民消费虽有增长却不能支撑整个国民经济的发展。不管是从宏观还是微观来分析，居民的最终消费支出都直接影响到国民经济运行及整个经济的发展，所以对我国居民最终消费支出的问题进行研究是必不可少的，而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针，这有重大的现实意义。 二、变量的选择分析 根据传统的凯恩斯消费理论，消费需求是个人可支配收入的函数，收入水平的高低直接影响居民的消费水平，可支配收入增加的同时就是增加自己的银行储蓄为以后的购房、养老、医疗保健做准备，这对居民的消费支出有很大的影响。所以可支配收入这一因素必须选取为模型的解释变量。 居民储蓄是影响居民最终消费的直接因素，居民储蓄越多，最终消费就越少，储蓄越少，最终消费支出就越多。 物价水平对消费者的消费倾向会有影响，即影响到居民的消费支出，当居民的收入不变时，若物价上涨，则消费支出增加；反之，居民收入不变，若物价下跌，则消费支出减少。对于物价水平，选择通货膨胀率来反映。 恩格尔系数作为衡量一个国家和地区人民生活水平状况的指标，也是需要被列
课程：金融统计分析 学号：
我国银行间同业拆借市场利率风险度量 ——基于VaR模型的实证研究 摘要 本文利用VaR模型通过2013年1月4日至2014年10月30日我国银行间同业拆借市 : t
一、文献综述 同业拆借市场是金融机构之间进行短期、临时性头寸调剂的市场，是货币市场的重要组成部分。1996年以来, 我国银行同业拆借市场在中国人民银行的监督管理下稳步发展, 目前已形成全国统一的银行同业拆借市场格局，生成了全国统一的中国银行间同业拆借利率(China inter -bank offered rate,CHIBOR)，它是我国货币市场最早市场化的利率，也 VaR 的 正态性去简化计算复杂的非线性组合VaR；大部分学者在计算风险价值VaR值时，都以金融时间序列数据服从正态分布和无条件方差为假设前提，但是大量的实证研究表明，金融时间序列数据并不严格符合这一假定，为了解决这一问题，随着研究的不断深入，又有学者提出了半参数模型和广义条件异方差模型（GARCH模型）等模型，大大丰富了VaR的计算方法。Kees Koedijk（2001）将VaR风险管理模型应用于资产组合选择和资本资产定价，
并指出由于资产组合收益率呈现出尖峰肥尾的特征，这会导致传统的均值-方差模型存在低估风险资产组合所面临的风险，可能会导致投资风险。 在国内，近几年关于VaR的实证研究已经越来越丰富和深入，早在2000年初，国内就有学者王春峰、万海辉和李刚指出用蒙特卡洛模拟法计算VaR值所存在的缺陷，并提出基于马尔科夫链蒙特卡洛的计算方法。之后也有一批学者相继提出了对VaR计算方法的改进， 方 同业拆借利率存在显着的自相关性、风险溢价效应和波动的反杠杆效应，即利率上升时的波动更大，VaR方法可以有效地预测同业拆借利率风险。多数研究都是围绕GARCH模型展开的拓展性研究，并且得出了不同的结论。 二、我国银行间同业拆借市场利率现状的分析与模型建立
本科期末作业 （2011届） 题目：市场新信息对股价影响的实证 分院: 金融学 专业: 班级: 姓名: 学号: 任课老师: 2014年6月完成时间:
市场新信息对股价影响的实证（或案例） 金融工程这门课是这学期刚刚接触的一门课程，对于里面的内容作为一个金融方面的学生，有些并不是完全陌生的。虽然是作为一门专选课来进行学习，但是通过老师的认真尽职，风趣的讲课方式使我们对书面上各个方面的内容有了一个更加全面的理解。那通过一个学期对金融工程的学习和理解，我现在以市场新信息对股价的影响作为一个课题进行研究实证。 股票价格的变动及变动趋势一直是资本市场备受关注的问题，它影响着股票市场的稳定及投资者的策略。股价的变动主要受市场哪些信息的影响，会产生什么样的影响。这个问题的分析，有助于我们进一步了解股票市场的一般规律，为更好地完善资本市场提供参考意见。 影响股价的因素有多重多样的，如果市场发布的信息是以这些影响因素为基础的，那这些因素必然影响到股价的波动。那么，本文结合我国股市波动的实例，将这些因素大致的分为这三点：（1）股票的内在价值，比如增股，分股，重组股票以及配股等；（2）股价随投资者对各种因素的信息预期的变化而波动，比如一种新信息的出现，是利好消息会增加股民的信心；（3）股价波动是诸因素形成合力作用的结果。现在就这几个方面分析这些因素市场新信息的发布对股价有何影响。 首先，从大的方面分析，国家的宏观经济政策信息的发布将对股价产生什么影响？国家的重大经济政策，如产业政策、税收政策、货币政策。国家重点扶持、发展的产业，其股票价格会被推高，而国家限制的产业，股票价格会受到不利的影响，例如政治对深灰公用事业的产品和劳务进行限价，包括交通运输、煤气、水电等，这样就会直接影响公用事业的盈利水准，导致公用事业公司股价下跌；国家货币政策的改变，会引起市场利率发生变化，从而引起股价变化；税收政策方面，能够享受国家减税免税优惠的股份公司，其股票价格会出现上升趋势，从而调高个人所得税，由于影响社会消费水准下跌，引起商品的滞销，从而对公司生产规模造成影响，导致盈利下降，股价下跌。这些政治因素对股票市场本身产生的影响，即通过公司盈利和市场利率产生一定的影响，进而引起股票价格的变动。下面从利率调整和股指期货的推出对股价影响来进行具体分析。 为什么利率的升降与股价的变化呈反向运动的关系呢？这主要有3个原因：①利率的上升，不仅会增加公司的借款成本，而且还会使公司难以获得必需的资金，这样，公司就不得不消减生产规模，而生产规模的缩小又势必会减少公司的未来利润。因此，股票价格就会下跌。反之，股票价格就会上涨。②利率上升时，投资者评估股票价格所用的折现率也会上升，股票值因此会下降，从而，也会使股票价格相应下降；反之，利率下降股票价格则会上升。 ③利率上升时，一部分资金从投向股市转向银行储蓄和购买债券，从而会减少市场上的股票需求，使股票价格出现下跌。反这，利率下降时，储蓄的获利能力降低，一部分资金又可能从银行和债券市场流向股市，从而，增大了股票需求，使股票价格上升。既然利率与股价运动呈反方向变化是一种一般情形，那么投资者就应密切关注利率的升降，并对利率的走向进行必要的预测，以便在利率变动之前，抢先一步对股票买卖进行决策。对利率的升降走向进行预测，应侧重注意如下几个因素的变化情况：①贷款利率的变化情况。由于贷款的资金是由存款来供应的，因此，根据贷款利率的下调可以推测出存款利率必将出现下降。②市场的景气动向。如果市场兴旺，物价上涨，国家就有可能采取措施来提高利率水准，以吸引居民存款的方式来减轻市场压力。相反的，如果市场疲软，国家就有可能用降低利率水准的方法启动市场。③资金市场的松紧状况和国际金融市场的利率水准。国际金融市场的利率水准，往往也能影响国内利率水准的升降和股市行情的涨跌。在一个开放的市场体系中，金钱是没有国界的，如果海外利率水准低，一方面会对国内的利率水准产生影响，另一方面，也会吸引海外资金进人国内股市，拉升股票价格上扬。反之，如果海外水准上升，则会发生与上述相反的情形。
《金融计量学》复习重点 及答案 The latest revision on November 22, 2020
《金融计量学》复习重点 考试题型： 一、名词解释题(每小题4分，共20分) 计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法 总体回归函数：是指在给定X i 下Y 分布的总体均值与X i 所形成的函数关系（或者 说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数） 样本回归函数、 OLS 估计量 ：普通最小二乘法估计量 OLS 估计量可以由观测值计算 OLS 估计量是点估计量 一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线 BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量 拟合优度、拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例) 虚拟变量陷阱、 自变量中包含了过多的虚拟变量造成的错误；当模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时，该陷阱就产生了。 或者说，由于引入 ??)X |E(Y ?) )X |E(Y ( ??? :SRF 2 21 1i 21i 21的估计量。是的估计量；是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y X X Y +=+=
虚拟变量带来的完全共线性现象就是虚拟变量陷阱 （(如果有m 种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量，否则会导致多重共线性。称作虚拟变量陷阱。)） 方差分析模型、方差分析模型是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的而建立的一种模型。 协方差分析模型、一般进行方差分析时，要求除研究的因素外应该保证其他条件的一致。作动物实验往往采用同一胎动物分组给予不同的处理，研究不同处理对研究对象的影响就是这个道理。 多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系. 分为完全多重共线性和不完全多重共线性 自相关：在古典线性回归模型中，我们假定随机扰动项序列的各项之间，如果这一假定不满足，则称之为自相关。即用符号表示为： 自相关常见于时间序列数据。 异方差、 异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质BLUE ，线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即服从相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。 随机误差项： cov(,)()0i j i j E i j μμμμ=≠≠存在
学校：西南财经大学课程：金融统计分析学生姓名：何雨芹学号:
我国银行间同业拆借市场利率风险度量——基于VaR 模型的实证研究 摘要 本文利用VaR模型通过2013年1月4日至2014年10月30日我国银行间同业拆借市场每日加权平均利率进行实证研究，建立了基于GARCH 模型的我国银行间同业拆借市场利率风险测度GARCH 族模型（GARCH（1 ，1）/TARCH（1 ，1）/EGARCH（1 ，1））,得出以下结论: t 分布不适合描述我国银行间同业拆借利率序列的分布状况,广义误差分布能较好刻画我国银行间同业拆借利率序列的分布；根据样本数据，现阶段我国银行间同业拆借利率风险也较低。 关键词：VaR 模型同业市场拆借利率GARCH 族模型
文献综述 同业拆借市场是金融机构之间进行短期、临时性头寸调剂的市场，是货币市场的重要组成部分。1996年以来, 我国银行同业拆借市场在中国人民银行的监督管理下稳步发展, 目前已形成全国统一的银行同业拆借市场格局，生成了全国统一的中国银行间同业拆借利率（China inter -bank offered rate,CHIBOR），它是我国货币市场最早市场化的利率，也是目前唯一直接的市场利率，能够十分灵敏的反应市场上货币资金的供求状况，因此可视为我国货币市场上的基准利率。 随着利率市场化的深人，利率结构体系的完善和合理，我国金融市场的成熟，金融衍生工具的丰富，各商业银行在利率风险管理方面经验的逐渐成熟。商业银行可以逐步向先进的利率风险度量模型演进。从而跟国际先进风险管理水平接轨，增强自身的市场竞争力和抵御风险的能力。而银行间同业拆借是我国利率市场化改革的前沿阵地，银行间同业拆借市场利率市场化改革始于1996 年，同业拆借利率市场化程度已经较高，具备了运用VaR模型的客观条件。再加上VaR模型已经是一个比较成熟的模型，用它来研究我国银行间同业拆借市场应当是有一定研究价值的。 VaR 模型源自马科维兹于1952 年创立的基本均值—方差模型，蒂尔.古尔迪曼被视为“风险价值”这一术语的创立者，该理论一经提出就迅速得到学者的关注。国外已有很成熟的关于VaR 的理论研究和实证研究，Jeremy Berkowitz （1999）提出了新的评价VaR的方法，Tean-Philippe Bouchaud和Marc Poters（1999）提出了如何利用金融资产波动的正态性去简化计算复杂的非线性组合VaR；大部分学者在计算风险价值VaR 值时，
分数：______ 计量经济学课程论文 中国人均GDP与居民消费水平、税收及政府 支出 系别：国贸系 班级：国本五 学号： 2012016533 姓名：张璐 指导老师：岁磊
【提要】人均国内生产总值GDP作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是衡量宏观经济的经济指标之一。本人认为人均GDP具有社会公平和平等的含义，它直接反映了人民的收入和生活水平，而通过研究发现人均GDP的变化与居民消费水平、税收以及政府支出有着莫大的联系，因此，本文选取了1990-2005年的统计数据进行试验和分析。 【关键字】人均GDP、居民消费水平、税收、政府支出 具体数据如下： 图1数据收集 注： Y:人均国内生产总值GDP（平均每年每人）（单位：元） X1：居民消费水平（单位：亿元） X2：国家税收（单位：亿元） X3：政府支出（单位：亿元）
由此，我们可得到Y与X1 、X2、X3的散点图，如下： 图2 Y与X1 图3 Y与X2
图4 Y与X3 由图我们可以发现Y与X1 X2 X3都有比较明显的线形关系，从而建立数学模型： 建立三元线性回归模型： 在eviews7 命令框中输入：LS Y C X1 X2 X3回车 所以我们得到以下结果：Y=-275.7004+0.763471X1+0.330198X2-0.069827X3 在现有的学习中，我们还没有完全掌握单位根检验及协整的方法，所以对模型的平稳性暂时不作考虑。
若不考虑单位根检验，直接用我们在前几章学习的方法进行检验，结果如下： 1.拟合优度：我们由表可知，，修正的可决系数为,这说明模型对样本的拟合很好。 2.F检验：：，给定显著性水平，在F分布表中查出临界值,应拒绝原假设，说明回归方程显著。即居民消费水平、税收和我国政府支出对人均国民生产总值有显著影响。 3.T检验：对于C、X1、X2的系数，t的统计量的绝对值都>2.179,都通过了检验，而X3的系数的t统计量为-2.033472，在df=12、α=0.05的情况下，t统计量应大于2.179，显然X3的系数不能通过T检验。 根据经验判断无法通过第一步检验的原因很可能是解释变量之间存在多重共线性。 4.我们对X1 X2 X2进行多重共线性检验，在命令框中输入：COR X1 X2 X3回车得到以下结果： 可以发现X1、X2、X3之间存在高度的线性相关关系。 运用逐步回归法进行修正： 模型的回归结果为： 模型的回归结果为：
金融计量学与（超）高频数据分析1 郭兴义杜本峰何龙灿 一金融计量学一个初步的分析框架 金融计量学(Financial Econometrics)通常就是指对金融市场的计量分析。这里的“计量分析”不仅包括对金融市场各种交易变量（如价格、交易量、波动率等）进行相应的统计分析和计量建模，还包含实证金融中大量的实证方案和基于随机分析框架下连续金融的主要成果（Campbell et al （1997））。狭义上将仅指对金融市场各个变量参数的计量建模（Bollerslev （2001）、Engle（2001））。象Bollerslev 和Engle他们一直以时序建模为核心致力于对金融市场的计量分析，自然很容易将实证金融和连续金融排斥在金融计量范畴之外，相反以实证见长的Campbell等人是不会同意的。本文将采用Campbell等框架，因为在高频数据分析对金融市场的计量建模、实证金融、乃至连续金融都将产生巨大的挑战和冲击，从而也加速了各个研究领域的融合。当然这里仅限于以金融市场作为研究对象，自然就放弃了有关宏观经济中金融领域方面的研究（如金融政策、金融机构分析等）。侧重于从交易者（或称金融市场上的消费者）角度研究各种信用市场（如股票市场、外汇市场等）的内部结构和运作规律。具体而言，就是在一定的证券（如股票、外汇、期货等）价格过程和市场假设下（简称价格和市场假设），研究如何进行最优投资和资产定价。经典的价格假设主要指随机游走假设（离散状态）和几何Brown运动（连续情形），由这两个基本假设是可以逐步放松到其他情形的价格假设。市场假设主要包括包括三个方面：交易者效用函数（如HARA型）、市场均衡与无套利假设（如完全市场）、和市场摩擦假设（如完美市场）。从Markwitz的均值-方差分析（Markwitz （1987））到Merton的连续跨期投资模型（Merton（1990））给出了在不断放松的价格和市场假设下最优投资策略问题的基本分析框架。而最优的资产定价无非不能给其他交易者有套利的机会，也即无套利假设（当然如何更宽泛地定义无套利是目前重要的研究领域）。Duffie （1996）、Karatzas and Shreve（1997）、JIA-AN Y AN（1998）比较理论地总结了这方面的主要研究成果。Hunt and Kennedy（2000）则侧重于定价实证方面的结果总结。这里值得特别提出的目前一个重要的研究热点领域就是如何确定连续定价模型里的波动率参数，特别是如何将已有计量模型（如GARCH类模型）引入定价框架中。Jin-Chuan Duan（1995，1997，1999）较为成功地得到GARCH离散资产定价公式，并研究相应的模型估计问题。有关这方面的文献可参见GUO（2001）。Sundaresan（2001）、Campbell（2001）是目前对整个连续金融领域研究最好的文献综述。 模型所依赖的假设似乎是理论工作者的“天敌”，他们一直热衷于对假设的检验和拓展。对上述市场假设而言，对它的修正和改进产生了两个重要的研究领域：行为金融和不完全市场研究。Shiller（1984）和Summer（1986）是两篇行为金融领域开创性的文章，他们假设如果交易者是非理性的或具有怪异的效用函数，如果市场存在有限套利（limited arbitrage），——即由于市场交易费用或制度限制的存在使得交易者无法对任何套利机会都可以实施套利，然后去研究交易者在这种市场中如何进行最优资产配置和定价。Shiller（1999）和Shileifer （2000）初步系统化已有的主要行为金融方面的研究成果。不完全市场的研究可能永远都会是金融领域的研究重点，因为理论模型不可能完全与现实相吻合。Constantinides（1986）、Davis and Norman（1990）、V ayanos（1998）是研究带交易费用的最优资产配置比较有影响的文献；Cox and Huang（1989）提出了一种新的鞅表示定理替代一般随机动态规划的方法来研究不完全市场中的资产配置问题。He and Pages（1993）、Cuoco（1997）研究了在劳动收入与证券组合交易限制（如卖空）情形下的消费-投资问题。Shapirol （1998）、V erorresi（1999）和XIA 1本研究得到中国人民大学应用统计研究中心的资助，特别感谢！
货币与金融统计分析论文报告 胡炬，颜璧娇 人民币国际化：在岸市场与离岸市场的联系 IMF工作报告（发表于2012年5月）一、总述 在新兴市场货币中，人民币是最有潜力成为广泛使用的国际货币的，这是因为中国巨大的经济规模、多样化的贸易结构和贸易网络、宏观经济的稳定性、目前以及预期的高经济增长率。然而，由于对资本流动的极端限制，国外能得到以人民币计价的资产作为国际储备的机会仍然有限。同时，由于人民币贸易结算以及由中国政府和公司发行的人民币债券规模迅速增加，香港特别行政区创造了在岸（CNY）与离岸（CNH）人民币之间的回流渠道。本文使用了一个双变量的GARCH模型来研究在岸与离岸市场的内在联系，并发现，尽管在岸即期市场的发展对离岸即期市场有影响，离岸远期汇率对在岸远期汇率有预测作用。本文也发现两个市场间的波动溢出效应。接下来，随着离岸市场的进一步发展，溢出渠道也有望增加。 （Tips：波动溢出效应——值溢出和波动溢出都指可以被人们观察到的间（包括跨国间的同一类与一国内的不同，当然还包括跨国间的不同金融市场）的信息传导现象。按照金融市场的强，任何与金融市场有关的信息都会在最快的时间内同时被所有金融市场所消化，并反映在上，也就是说每个金融市场的价格都会遵循的规律，而市场回报可表现出。金融市场间并不应存在，因为所有信息会在同一时刻被所有市场吸收。但通过众多学者研究发现，是存在的，信息是可以被观察出跨市场传导的。 为了研究的方便，这种被人为分解为两种类型：均值溢出和波动溢出。均值溢出一般指一个市场价格或回报的变动对其它市场产生的影响，这种影响有正负之分，例如利率上升会引致下降。而波动溢出则是指一个市场波动的变化（一般用来衡量波动）对其它市场产生的影响，这种影响无正负，而只有大小之分。 在中，学者一般喜欢用VAR和分别表示均值溢出和波动溢出，即VAR系数反映了均值水平（或称做一阶矩水平）的市场间相互作用，而GARCH系数反映了波动水平（或称二阶矩水平）的市场间相互作用。） 二、文章结构（最好做一个架构图） Part 1 简介或者说导论
我国旅游业收入影响因素研究 学院： 班级： 姓名： 学号：
摘要：近年来，中国旅游产业有了长足的进步，成为中国经济发展的支柱性产业之一，发展潜力巨大，通过建立合理的计量经济学模型，寻求我国旅游业收入和相关影响因素之间的函数关系，分析各因素对旅游业发展的贡献，揭示了我国旅游业收入呈现的特征，并针对我国旅游业的发展现状提出了一些对策建议。 关键词：旅游业；国内旅游收入；旅行社数量；旅游人数；人均花费； 改革开放以来，中国旅游业取得了飞速发展。从上世纪九十年代末国内接待旅游人数695百万人次到如今26.4亿人次；从旅游收入仅2391亿元到如今1.93万亿元；旅行社以年均21.24%的速度增长；旅游直接从业人员更是年均增长15%。留有基础设施、配套服务更加完善为我国旅游业带来了巨大的经济效益。然而展望我国旅游业的发展前景，为了旅游业收入的稳定增长，研究其影响因素的多样性与复杂性十分必要。 本文以计量经济学经典的模型为基础，分析影响中国旅游业收入的各个因素，对比不同因素的影响程度大小。文章首先进行研究变量的选择和模型的建立，然后进行回归分析，进而进行经济意义检验、统计检验、计量经济学检验，在此基础上，最后提出相应的建议。 1 模型变量与模型建立 1.1 模型解释变量的选择 旅游收入直接反映了某一旅游目的地国家或者地区旅游经济的
运行状况，是衡量当地旅游经济活动及其效果的一个不可或缺的综合性指标。 在现实生活中，影响中国旅游业收入的因素有很多，考虑到样本数据的可收集性和我国旅游业的实际情况，选择人均花费（1X ）、旅游人数(2X )、全国旅行社数量(3X )、铁路营业里程(4X )和公路里程(5X )作为影响的主要变量。 1.2 模型设定 设定线性模型：μββββββ++++++=55443322110X X X X X Y Y —国内旅游业收入（亿元）； 1X —人均旅游花费（元）； 2X —旅游人数（百万人次）； 3X —全国旅行社数量（个）； 4X —铁路营业里程（万公里）； 5X —公路里程（万公里）。 1.3 数据搜集（见表1） 表1 1995—2011中国国内旅游业收入及其相关影响因素统计表