宏观审慎政策的目标是维护金融稳定, 本文首次提出利用计量方法在Rubin因果效应框架下对现代宏观经济政策评估进行模型量化评估了中国2007--2020年宏观审慎政策对金融稳定的影响效应.首先, 本文构建了能反映中国宏观审慎政策实施强度的宏观审慎政策指数; 其次, 采用
完善和发展绿色金融体系是实现碳达峰与碳中和目标战略下的重要一环, 研究中国证券市场中绿色激励(green incentive, GI)的存在性和显著性有利于进一步发现绿色风险补偿机制以及把握政策对市场的引导效应.与现有相关研究思路不同, 首先本文以中国股票市场环保行业板块为切入点, 从指标构造的时效性和便捷性出发, 通过经典的资本资产定价模型及行业α收益, 在不同激励因子的设置下构建了全新的绿色激励指标. 其次, 为探究绿色激励指标的性质和特点, 本文提出了一种系统的混合分析方法并进行了综合应用, 包括GI指标关于中证环保指数的因果检验分析、趋势分析和回归分析等, 全面地反映了所建指标的优势与参考价值. 最后, 对绿色激励指标的预测价值进行了实证研究与讨论. 研究结果表明, 在不同激励因子影响下构建的绿色激励指标对于环保板块指数均具备一定的趋势先行性、回归系数显著性和预测模型解释性.其结论既指出了环保指数的变化趋势仍然长期受市场对环保板块要求的绿色风险补偿影响, 同时也为跟踪和预测行业指数趋势提供了新的参考思路.
本文将Ellsberg双色球实验进行了两阶段扩展, 以检验决策者的静态暧昧厌恶程度与动态信息学习之间的联系.第一阶段为Ellsberg双色球实验的静态拓展, 旨在测试决策者的暧昧厌恶程度, 并将决策者按照暧昧厌恶程度从低到高分为四组. 第二阶段为动态实验, 允许决策者以试抽球的方式获取有关罐子中球的构成的信息, 随后再次回答Ellsberg双色球问题, 以反映信息学习对于决策的改变.我们发现, 在面对有利于暧昧前景的信息时, 暧昧厌恶程度较高的决策者更有可能对信号反应不足, 表现出对信息的低信心.
中美贸易摩擦、新冠疫情等各类冲击事件不断推动全球价值链(GVC)分工的调整.然而, 全球价值链的变化表征通常用到的跨国间投入产出表(ICIO)主要基于历史数据编制而成, 并不能满足全球价值链重构分析的需要. 基于此, 本文系统比较统计法、优化法、动态投入产出模型、假设提取法、可计算一般均衡(CGE)模型等多种投入产出表更新方法, 指出反映全球价值链分工特征的GVC-CGE模型在经济学基础、政策模拟、数据更新等方面具有一定优势.在此基础上, 本文构建基于GTAP模型的GVC-CGE模型, 阐述CGE模型数据库更新转化为ICIO表的基本原理, 以区域全面经济伙伴关系协定(RCEP) 为例, 模拟仿真全球价值链的特征变化, 结果表明RCEP成员国间的全球价值链参与度提升, 亚太地区价值链的区域化趋势加强, 世界整体和成员国的全球价值链生产长度出现不同程度缩短.
风险投资机构通过投资具有发展潜力的早期创业企业, 对于国家的技术创新和产业升级、促进经济的高质量发展起到了重要作用.然而, 我国风险投资市场尚不完善, 市场主体之间存在着复杂的交互和关联, 相关政策在实施的过程中具有较大的不确定性.本文尝试从一个全新的视角, 即通过构建风险投资机构联合投资的复杂网络, 计算网络结构的时序指标:网络密度、网络韧性和财富聚集效应, 对复杂的政策影响因素进行测算.在此基础上, 通过实证分析, 系统性地研究了货币政策对风险投资行业发展的影响, 以及网络结构特征的调节作用. 结果表明, 货币政策能够显著促进风险投资行业规模的发展, 并且网络结构特征对货币政策的影响有显著的调节作用. 此外, 本文还发现货币政策还能通过影响网络结构特征, 间接影响风险投资的市场规模.本文的研究结果对于政府合理精准制定货币政策、减小政策不确定性具有重要的参考价值.
本文基于历史视角, 在东部沿海经济腾飞的背景下对其五个省份的县域经济绩效的差异进行理论解释和实证检验.依据革命战争年代所形成的干部来源的历史分布, 将县(县级市)分为本地干部县和外来干部县, 并以此分析不同来源的干部队伍对当地经济发展的影响.我们发现在控制地理、交通及文化等影响因素下, 本地干部更有助于促进当地经济发展, 而本地干部与上级政府紧密的非正式联系会妨碍其促进作用.本文的视角既能解释东部五省内部县域经济在增长速度上的差异, 也能解释它们由计划经济向市场经济转型上的差异.
本文选取2008—2018年中国A股上市制造业企业为样本, 在企业层面探究2008年全球金融危机后中国资本项目渐进开放影响企业外币债务融资决策的机制, 以及外币债务对企业经营的影响.我们发现资本项目渐进开放是企业增加外币债务融资的重要因素, 关于资本市场和货币市场的管制放宽会促进企业外币债务融资, 而直接投资的管制宽松则抑制企业外币债务融资.企业外币债务融资能够降低融资成本, 促进投资, 改善盈利能力, 但会增加外汇风险暴露.本文研究表明, 我国推进资本项目有序开放, 可以促进企业从全球金融市场融资, 但同时应防范融资带来的风险.
本文就中国电力供给短缺问题展开研究. 考虑煤炭价格等因素对电力市场生产的影响, 运用影子价格法构建了电力价格扭曲指数测度模型, 同时将潜在产出和消费理论应用于电力市场, 基于HP滤波分解法, 构建了电力市场供需缺口测度模型. 并创新性的从非对称角度, 通过非对称自回归分布滞后模型(NARDL)和时变参数的向量自回归模型(TVP-SV-VAR) 分析电价扭曲与电力供需失衡之间的非线性时变关系. 研究结果表明: 我国电力价格市场化机制不够完善, 上游电价长期低估, 价格扭曲正向变动将加剧电力市场的供需失衡. 其次, 价格扭曲对电力市场供需缺口的影响存在非对称的传递效应, 即价格扭曲负向变动减小电力供需缺口效应比正向变动加剧失衡的效应更显著, 这表明推进电价市场化可以缓解电力价格扭曲, 有效解决电力供需失衡的问题. 最后, 电力价格扭曲和电力供需失衡容易形成互相抬升的动态趋势, 且两者之间影响系数呈逐渐增强. 本文对目前电力价格的市场化水平及其扭曲效应科学合理的预估提供了参考, 为建立电力价格非对称政策调节机制提供了理论依据.
本文借助机器学习方法基于海量的媒体报道构造股票量化投资策略.首先通过迭代估计改进基于筛选和主题建模的文本情绪提取方法, 并通过蒙特卡罗模拟验证其在情绪提取准确度上的优势; 其次将其应用于2013-2020年间的沪深300指数成分股的超过100万篇新闻, 并构造股票投资策略. 研究结果表明:基于新闻情绪构造的交易策略在扣除交易费用后的年化收益率远超过同期市场指数收益; 在保证高时效性训练集的基础上, 迭代估计可以提高策略收益, 且这种提升在市场剧烈波动时期更为明显; 即使面对突发事件, 本文策略仍可以通过提高模型更新频率以获得可观收益. 拓展分析发现, 策略溢价是由新闻情绪的股票收益预测能力、不同资产的信息吸收速度差异所带来的.本文策略在小市值、低换手率和低Beta的股票中表现更好, 正是由于这部分股票的新闻吸收速度较慢, 为基于新闻情绪的机器学习交易策略提供了套利空间.
风险投资能够在一定程度上缓解创新创业企业普遍面临的资金限制问题. 近年来我国风险投资市场资金总量逐渐加大, 在推动创业企业发展的同时, 也在一定程度上对我国地方就业率产生影响. 本文基于我国2011-2019年风险投资的投资数据和各省份的发展数据构建省份平衡面板数据, 研究我国风险投资对就业率的影响, 发现风险投资对当地就业率的影响表现为先促进后抑制的倒U型关系. 同时该影响在经济水平相差较大的地区表现出不同的特征, 在东部和中部地区, 风险投资对就业率表现为先促进后抑制的倒U型影响; 而在西部和东北部地区, 风险投资能够显著促进地区就业. 本文进一步以技术创新水平作为中介变量探究其影响路径, 发现风险投资对就业率的影响是以技术创新作为完全中介发挥作用的.
本文对经典的指数加权滑动平均模型进行了拓展, 提出了非对称二次滑动平均模型, 简记为ADMA (asymmetric double moving average).与指数加权滑动平均模型相比, ADMA模型能够有效捕捉波动率的三个已知基本特征, 即波动率的均值回复特征、长短期成分特征以及非对称特征.基于中美两国数据的实证研究发现, 两国股指波动率中都存在显著的长短期成分以及非对称性, 但是在美国股市中表现更为明显.同时为了验证ADMA模型的样本外预测效果, 本文还将ADMA模型与HAR模型进行了对比分析.实证结果表明, 无论是中短期的日度和周度预测, 还是长期的月度预测, ADMA模型的预测效果都要显著地优于HAR模型.
基于聚类马尔可夫转移模型, 本文在城市层面刻画了国内房价波动的周期性变化.研究结果表明, 70个大中城市房价在经历全国性扩张和收缩之外, 尚存在两个特异性收缩集群, 集群内城市享有共同的房价收缩期, 但集群间的房价收缩期呈现异质性.涵盖一线及热门二线城市的特异性集群对全国房价的扩张具有领先作用, 而包括中西部城市的特异性集群收缩则对全国性收缩具有预警作用, 且中西部城市房价在收缩期内的下跌幅度高于一二线城市, 表征欠发达地区的房价更具脆弱性.此外, 住房需求及供给因素对不同城市房价周期的同步变化具有异质性作用, 一线及热门二线城市房价周期的同步运动更易受住房需求因素的影响, 而供给因素则在中西部地区房价周期的同步变化中扮演着重要角色.本文结果对房地产市场调控的"因群施策"及房价异常波动的差异化熨平策略具有重要启示.
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