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中国GDP增长率概率分布的预测分析——基于分位数因子模型
1
作者 肖强 曹红红 《中央财经大学学报》 北大核心 2024年第4期92-103,共12页
研究GDP增长率的概率分布,可以掌握经济增长的可能范围和经济发展趋势的不确定性,有助于决策者评估经济增长的风险和挑战,制定有效的经济政策。本文基于分位数因子模型(Quantile Factor Models,QFM),从高维宏观经济变量中提取分位数因子... 研究GDP增长率的概率分布,可以掌握经济增长的可能范围和经济发展趋势的不确定性,有助于决策者评估经济增长的风险和挑战,制定有效的经济政策。本文基于分位数因子模型(Quantile Factor Models,QFM),从高维宏观经济变量中提取分位数因子,拟合以分位数因子为条件的GDP增长率概率分布。实证结果表明:第一,分位数因子可为经济预测提供额外解释信息,提高模型的预测精度;第二,样本期间条件概率密度拟合结果表明QFM对GDP增长率的短期预测效果较好;第三,对比以分位数因子为条件和以实际GDP增长率为条件的两种概率分布,分位数因子为条件的分布在经济受到冲击时不确定性增大。本文对GDP增长率分布预测的研究与传统的均值预测相比,能提供比较全面和精确的经济预测信息,为经济不确定性和下行风险研究提供新思路,为经济波动机制的深入理解提供支持。 展开更多
关键词 GDP增长率 概率密度 预测 分位数因子模型
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系统性金融风险的监测与预警研究——基于中国金融压力指数视角
2
作者 肖强 张仲眉 《甘肃金融》 2024年第3期34-44,80,共12页
本文从我国金融体系中占据主导地位的六大金融子市场出发,基于多层因子模型构建出我国金融压力指数(FSI),借助谱分析方法研究FSI与宏观经济的关联性特征。建立马尔可夫区制转换模型,研究在不同区制下,我国金融压力影响宏观经济的异质性... 本文从我国金融体系中占据主导地位的六大金融子市场出发,基于多层因子模型构建出我国金融压力指数(FSI),借助谱分析方法研究FSI与宏观经济的关联性特征。建立马尔可夫区制转换模型,研究在不同区制下,我国金融压力影响宏观经济的异质性特征。研究发现:(1)本文构建的FSI能够较好反映出研究期内不同阶段的压力事件,基本与我国金融体系的实际运行情况相吻合;(2) FSI与宏观经济变量的变动周期大致相似,在长周期上的波动具有较强的相关性和监测性;(3)通过建立MSMH (3)-VAR (1)模型发现,样本区间呈现三区制状态特征,具有“惯性”和“棘轮效应”特点,其中“中压力、经济扩张阶段”状态的平均持续期最长,且在不同区制下,FSI对宏观经济变量均表现出显著的非线性效应。FSI为我国金融体系的风险识别提供了科学的依据,为系统性金融风险的监测、评估及预警提供强有力工具。 展开更多
关键词 系统性金融风险 金融压力指数 多层因子模型 马尔可夫区制转换模型
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不同房价水平下各因素对其影响的差异性分析——基于分位数回归模型
3
作者 肖强 常小燕 《甘肃金融》 2024年第1期53-61,共9页
文章采用分位数回归模型从需求类因素、供给类因素、宏观环境类因素与政策类因素四个方面,利用2003-2022年的数据,对影响房价的各因素进行研究。实证结果表明:在不同房价水平下各因素对其影响具有差异性,国内生产总值除对极高房价有正... 文章采用分位数回归模型从需求类因素、供给类因素、宏观环境类因素与政策类因素四个方面,利用2003-2022年的数据,对影响房价的各因素进行研究。实证结果表明:在不同房价水平下各因素对其影响具有差异性,国内生产总值除对极高房价有正向影响外,对其余房价均为负向影响;购房者房价预期和居民消费价格指数对各个房价均有显著的正向影响;竣工面积对房价均有负向影响,且除极低房价外,其余房价均显著;股票价格和政策调控均对中等房价有显著的正向影响。最后文章从房地产调控要保证股市的稳定,做好房地产市场预期引导,灵活调整房地产调控政策等方面提出了相应的政策建议。 展开更多
关键词 房地产价格 政策调控 差异性 分位数回归模型
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多维度视角下数字金融对碳排放影响的实证研究
4
作者 施悦 《甘肃金融》 2024年第4期20-29,共10页
在党的二十大背景下,研究数字金融与碳排放之间的关系为实现经济、科技、环境的共同发展提供了新的契机。文章基于2011-2021年省际面板数据,运用中介效应模型、面板门槛模型以及从不异质性角度就数字金融对碳排放量的影响关系进行实证分... 在党的二十大背景下,研究数字金融与碳排放之间的关系为实现经济、科技、环境的共同发展提供了新的契机。文章基于2011-2021年省际面板数据,运用中介效应模型、面板门槛模型以及从不异质性角度就数字金融对碳排放量的影响关系进行实证分析,实证结果表明:(1)数字金融的发展对各地区的碳排放量具有显著的抑制作用,在进行一系列稳健性检验后,该结果仍然成立;(2)中介效应分析表明,降低能源消耗是数字金融抑制碳排放量的有效路径;(3)基于能源消耗量的不同,数字金融对碳排放的抑制作用存在门槛效应,随着能源消耗量的增加,数字金融的碳减排作用降低;(4)异质性分析结果表明,随着碳排放量的增加,数字金融的碳减排效果呈现出倒“M”型变化趋势。数字金融发展对碳排放量的抑制作用主要源自数字化服务程度和使用深度,而数字金融发展的覆盖广度不会显著影响碳排放。不同地理位置维度来看,西部地区数字金融对碳排放的抑制作用要显著高于中部和东部地区。 展开更多
关键词 数字金融 碳排放量 中介效应 门槛效应 异质性
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