在数字经济时代, 数字货币的出现吸引了诸多投资者与研究者, 但其高波动性的价格特征, 为投资决策和风险评估提出了新的挑战. 为更准确地刻画这种特征, 本文提出基于指数衰减加权自举法的区间变量置信域构建方法, 进一步以此置信域的覆盖面积与尾部分位数作为评估数字货币市场波动率与尾部风险的新指标. 以比特币为例的实证结果表明, 首先, 相比于传统点值模型如指数加权移动平均模型, 区间变量置信域的覆盖面积能同时有效度量比特币价格的水平与极差的不确定性, 这增加了对日内价格波动的度量. 其次, 在分析尾部风险预测效果时, 相比于历史模拟法和指数加权移动平均模型预测的在险价值, 区间变量置信域生成的尾部分位数在条件覆盖率与非条件覆盖率检验上的表现更优. 此外, 本文提出的基于指数衰减加权的自举法更有效地刻画市场的非正态分布与时变性的特征. 本研究不仅为数字货币的波动分析贡献了一种新的统计工具, 而且为金融市场的尾部风险管理提供了新方法和新视角.
随着社交媒体的兴起, 其对上市公司财务透明度的影响日益受到关注. 本文旨在探讨社交媒体, 特别是东方财富股吧的发帖活动, 如何影响上市公司的财务造假行为. 借助东方财富股吧发贴数据, 通过构建关于财务造假被惩处的双变量probit回归模型, 本文发现股吧发帖数目与造假发生的概率成反比、与造假被发现的概率成正比, 即社交媒体可能起到抑制财务造假以及揭露财务造假的双重作用. 为了应对内生性问题, 本文使用了工具变量法. 进一步, 基于"造假三角(fraud triangle)"理论, 本文提出并验证了股吧发帖活动通过降低潜在造假机会和增加合理化造假难度来降低财务造假可能性的两条路径. 异质性分析揭示了负面帖子和高级用户发布的帖子在抑制财务造假方面更为有效. 本研究不仅丰富了对社交媒体如何在公司治理中发挥作用的理解, 也为监管机构如何利用社交媒体进行财务监管提供了借鉴.
随着我国劳动力成本上升以及资源环境约束的加剧, 叠加地缘政治冲突, 导致相关产业或生产环节向东南亚、南亚和墨西哥等新兴经济体转移. 其中, 印度的发展潜力备受关注, 全球产业链的"中国→印度转移模式"对中国的冲击与威胁更大. 为此, 本文构建了衡量产业向外转移对母国影响的事前量化模型, 设计了超长期、中长期和中短期三类情景, 采用反事实分析, 衡量了不同情景下印度承接中国产业转移对中国GDP和就业的影响. 研究结果表明, 我国产业向印度外移将产生巨大的社会经济冲击. 在超长期, 这一产业转移可能导致中国GDP降低15.6%, 从业人员总体收入下降16.8%, 同时减少就业人数1.1亿人, 在中长期、中短期的影响也较为显著. 分行业来看, 低研发强度和中低研发强度制造业在中短期和中长期视角下的转移对中国经济的影响都较大. 以计算机为代表的高研发制造业在超长期视角下的转移也对中国经济造成较大的负面影响. 本文的定量分析有助于预判未来产业布局变化对中国经济的冲击, 以提前布局应对策略. 结合中长期国际经济形势展望和国内区域经济、产业经济发展特征, 我们提出了三点政策建议, 为政府相关部门的决策提供科学参考.
在一系列国际重大突发事件的叠加影响下, 国际大宗商品价格剧烈波动, 给我国带来了显著的输入型通胀风险. 立足区域资源禀赋推动大宗商品产业集群化发展可能是应对这一风险的可行方案, 但其实际效果尚未被定量论证. 本研究开发了区域间投入产出价格模型, 并在此基础上集成计量经济模型和假设提取法, 构建了输入型通胀风险的综合测算框架. 基于这些定量模型, 本研究实证分析了新疆电解铝产业集群化对输入型通胀风险的潜在影响. 实证结果表明, 新疆电解铝产业的集群化发展一方面通过产业规模扩张增强了总体物价水平与国际铝价的“绑定”, 导致国际铝价对工业生产者出厂价格指数(PPI) 的综合传导效应上升, 另一方面也通过提升自给能力和增强定价权, 减少国内价格体系对国际铝价波动的敏感性. 尽管截至2017年的测算结果显示前者的影响机制强于后者. 但从长期来看, 在尊重各区域资源禀赋优势的前提下, 在产业政策的宏观调节和应急管理下, 后者的影响机制将进一步强化, 并最终起到平抑输入型通胀的作用.
全面考察产业系统的结构和韧性, 以及重大事件背景下它们的变化, 有助于深入理解产业之间的生产协作关系, 维护系统整体的稳定运行, 进而科学指导资源优化配置, 推动产业转型升级. 本文以投入产出表为数据基础, 将复杂网络理论与整数规划方法相结合, 构建投入产出-整数规划复杂产业关联网络, 探讨中国产业系统结构与韧性的变化轨迹. 实证结果表明: 1) 产业系统结构显著影响GDP增长速度, 前者越密集则后者越快速, 反之亦然. 自2011年以来的10年里, 实际中的产业系统结构朝越来越稀疏的方向发展; 2) 积极的经济政策施行、供给侧结构性改革等将缩短产业之间资源传递距离, 改善产业系统结构, 但其作用具有局部性; 而欧债危机升级、中美贸易摩擦加剧、新冠疫情暴发等由于延长了上述距离, 造成负面冲击, 其影响呈现出全局性; 3) 与经济高速增长时期相比, 在中低速增长期间产业系统的结构更为松散, 导致某些产业在更大范围内充当“中介”来协调资源以满足生产的需要, 在贸易摩擦和新冠疫情发生时这一现象显得更加突出; 4) 从2011至2020年, 产业系统的韧性始终保持在较高水平, 但总体上表现出减弱的趋势. 在相关经济政策和市场改革的驱动下, 产业系统面对重大事件冲击的抵御、适应和恢复能力得以显著提升.
本文研究了气候变化与中国金融系统性风险之间的关系. 首先, 本文以极端气候事件为切入点, 测试了我国银行、证券与保险行业的系统性风险对极端气候灾害的反应速度, 并评估了不同金融行业抵御极端气候灾害的能力, 结果证实了部分极端气候事件可能会加剧金融系统性风险. 其次, 通过构建非线性自回归分布滞后(NARDL) 模型, 本文分析了绿色和棕色市场股票指数表现对金融子行业系统性风险的影响. 结果显示, 短期内棕色资产风险的提高及指数的降低会显著增加金融行业的系统性风险. 但从长期来看, 棕色资产指数上升会增加银行业系统风险, 而绿色资产指数上升有助于降低证券业系统性风险, 绿色资产风险的减少会显著降低银行业系统性风险. 本文的研究不仅强调了应对气候灾害频率和严重程度增加的政策重要性, 还提出对绿色和棕色行业实施差异化的金融审慎监管建议, 以在降低物理风险的同时, 最大限度地减少气候政策实施所带来的转型风险. 这对于金融行业改善风险管理模式, 降低物理风险与转型风险对金融系统性风险的冲击具有重大意义.
在探讨复合假设检验问题时, 基于经验过程的检验统计量往往缺乏分布无关性. Khmaladze变换, 包括鞅变换和酉变换, 为克服这一难题提供了有效的解决方案. 首先, 20世纪80年代初期, Khmaladze提出了鞅变换, 专门用于处理连续分布函数的检验问题. 随着时间的推移, 鞅变换的理论基础得到了不断的深化和完善; 其应用范围也日益扩大, 涵盖了分布函数与回归模型等众多检验问题. 进入21世纪, Khmaladze在2013年和2016年进一步提出了酉变换. 其不仅适用于离散分布, 也适用于连续分布, 为统计学领域带来了新的视角和工具. 然而, 尽管Khmaladze变换在国际上已有一定的研究基础, 但在中国, 这两种变换方法的研究和应用尚未得到充分的认识. 本文旨在对Khmaladze变换的起源、理论原理、发展过程以及当前的应用状况进行梳理, 并对其进一步拓展和应用前景提出一些思考.
随着经济发展, 政府税收和债务的问题也成为了人们关注的焦点之一. 尤其是在经济下行时期, 如何通过合理调控税收水平和债务水平来实现经济的稳定发展, 也成为了政府考虑的问题之一. 考虑到现实生活会面临通货膨胀的冲击, 本文将构建一个在通货膨胀背景下政府最优税收和债务模型, 试图分析通胀对我国最优税收和债务的影响. 首先利用随机分析理论推导通胀不确定环境下政府实际债务价值的演化动力学方程. 接着, 利用动态规划原理推导出通胀不确定环境下最优实际家庭价值的哈密尔顿-雅可比-贝尔曼(HJB) 方程. 最后, 对政府最优税收和债务进行数值模拟, 分析通胀对政府最优税收和债务的影响, 以及对达到债务容量的时间影响, 并预测我国到达债务容量的时间. 研究结果表明, 在最优税收和债务下, 较高的预期通胀率和较低通胀波动率都会降低税率和债务的边际成本, 并会缩短到达债务容量的时间.
金融科技兼具金融性、普惠性和科技性. 在新发展格局下, 扎实推进我国共同富裕离不开金融科技的支撑. 本文首先基于我国2011–2020年省际面板数据, 从发展性、共享性和可持续性三个特征维度构建共同富裕综合指数及子指数, 进而研究金融科技发展对我国共同富裕的影响效应和作用机制. 结果表明, 金融科技发展能够显著促进我国共同富裕. 进一步研究发现, 金融科技发展的覆盖广度对我国共同富裕的促进效果更为明显, 且对共同富裕的可持续性有更强的促进作用, 发展性次之、共享性最弱. 机制分析表明, 金融科技发展能够促进人力资本积累、提升市场化程度、促进流通业发展、提振居民消费, 通过畅通国内大循环助力我国共同富裕. 异质性检验发现, 金融科技发展中存在区域马太效应, 而提升创新活跃度有助于缓解金融科技的马太效应. 为此, 本文提出持续推动金融科技提质增效, 改善国内大循环的各个环节, 增强数字基础资源倾斜力度, 提升区域创新活力, 从而使金融科技更有效地发挥其效能, 为实现我国共同富裕增添动力.
预测是决策和规划的基础, 包括单变量和多变量预测建模. 由于单变量预测建模仅需利用时间序列本身的历史值, 在农业、能源、环境、金融等领域得到了广泛应用. 数据特征驱动模型是基于数据本身特征进行模型选择, 以预测未来趋势. 本文立足于数据特征驱动的预测建模研究范式, 通过文献梳理和总结, 提出了数据特征驱动的单变量预测建模的七种典型框架, 即专家知识类、数据特征驱动类、专家知识驱动的分解-集成类、专家知识驱动的分解-聚类-重构-集成类、数据知识混合驱动的分解-集成类、数据知识混合驱动的分解-聚类-重构-集成类、知识数据混合驱动的分解-集成类. 在此基础上, 对数据特征分类与识别方法、分解-集成方法、聚类-重构方法和预测方法等进行了评述. 最后, 从混叠数据特征的识别检验、智能化预测建模、聚类-重构新方法、预测-集成新方法、时序预测大模型等方面讨论了未来的五大研究方向及其典型科学问题, 以期为促进数据特征驱动的单变量预测理论与方法的研究提供参考.
当前, 高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务, 而正确处理经济增长目标与环境保护目标之间关系是高质量发展的题中应有之义. 本文基于223个地级以上城市的面板数据集, 从经济增长目标动员的视角切入, 探究雾霾污染问题. 研究结果显示, 从全国层面来看, 经济增长目标动员显著增加了雾霾污染; 同级政府间的策略模仿显著增加了本地的雾霾污染, 上级政府的目标考核能够有效纠正下级政府的治理偏好. 异质性分析结果表明, 经济增长目标动员的雾霾污染效应在不同行政级别的地级市之间不存在显著差异, 但在位于东部地区的地级市和人口规模更大的地级市中的效应更大. 进一步分析发现, 目标动员约束强度加剧了经济增长目标动员的雾霾污染效应, 该效应是地方政府基于投资拉动增长的发展模式放松环境规制强度的结果, 具体原因是污染治理投资不足. 本研究对解决地方政府经济增长与环境保护的"两难权衡" 以及加快转变经济发展模式具有积极的政策启示.
设置经济增长目标是地方政府宏观经济管理的重要手段. 本文着重考察经济增长目标设置理念转变对制造业结构优化的影响效果, 通过逻辑推理和文献归纳提出地区经济增长目标对制造业结构优化的影响机制假说, 并基于中国2001——2020年31个省区(不包括香港、澳门特别行政区和台湾省)的省级面板数据进行实证检验. 调节效应分析显示, 地区经济增长目标设置理念转变后地区经济增长目标对制造业结构合理化具有显著促进作用, 施加环境约束能有效弱化地区经济增长目标对制造业结构高度化的抑制作用; 地区经济增长目标加码程度减弱有助于弱化地区经济增长目标对制造业结构优化的抑制作用; 中介机制检验结果表明, 政府绩效考核下地区经济增长目标能通过投资结构扭曲效应、技术创新挤占效应以及要素市场发育阻滞效应对制造业结构高度化和合理化产生抑制作用, 这为减少经济增长目标设置的负向影响以及促进制造业优化发展提供了可行路径.
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