马尔可夫区制转换向量自回归模型
【国家社会科学基金】_非对称波动_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
科研热词 非对称 金融危机 金融加速器 金融一体化 量价关系 资产价格 货币政策 股票现货市场 股票收益率 股指期货市场 成交量 利率 一般脉冲响应 lstvecm
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 推荐指数 溢出效应 2 波动性 2 动态条件相关性 2 马尔可夫区制转换 1 顺周期性 1 非对称随机波动模型 1 非对称误差修正模型heaviside阶梯函数 1 非对称效应 1 非对称反应 1 非对称冲击 1 非对称bekk-garch模型 1 金融稳定 1 金融业 1 迭代影响 1 资本缓冲 1 货币政策 1 财富不平等 1 证券市场 1 股票市场 1 股市波动 1 股市收益率 1 股价 1 结构突变 1 经济波动 1 经济周期 1 经济再平衡 1 经济不平等 1 粮食安全 1 粮食价格 1 粮食 1 第三产业 1 竞争优势 1 燃料油期货 1 波动溢出效应 1 波动分析 1 汇率波动 1 汇率变动 1 日元汇率 1 整合 1 收入不平等 1 持续期依赖 1 房地产业 1 微观结构模型 1 弹性价格货币模型 1 市场波动 1 居民消费 1 对角vech-garch模型 1 宏观经济稳定性 1 大豆价格 1 外汇干预 1 外汇市场 1 外汇储备 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
【国家自然科学基金】_通胀预期_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140729
科研热词 通货膨胀 货币供应量 风险溢价 预期通货膨胀 预期偏差 通胀预期 通胀幻觉 通胀保护 资产市场价格 货币量 货币政策 脉冲响应函数 股市估值 未预期通货膨胀 房地产市场 差分回归分析 商品期货 利率 价格总水平 价格传导机制 var模型 gm(1 1)模型
推荐指数 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
科研热词 利率期限结构 通货膨胀预期 通胀预期 货币政策 预测 预期通胀 非线性关系 随机波动模型 金融条件指数 金融市场 通货膨胀目标 通货膨胀水平 通货膨胀 通胀率 适应性预期 转移函数 资产价格 货币冲击 贝叶斯方法 股权溢价 联立方程模型 管理 理性预期 状态空间模型 物价水平 泰勒规则 新凯恩斯菲利普斯曲线 异质性 平滑迁移模型 居民消费价格 宏观调控 区制转移 前瞻性 农产品价格 公众 仿射模型 不确定性 vec模型 term structure of interest rates, equity mcmc模拟
53 inflation 54 globalization 55 endogeneity
1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60
2013年 科研热词 推荐指数 通胀预期 6 通货膨胀 5 预期通货膨胀 3 货币政策 3 汇率 3 通胀惯性 2 输入通胀 2 货币超发 2 股市 2 实际货币需求 2 内生性 2 鲜活农产品 1 食品价格 1 风险补偿 1 风险溢酬 1 面板数据模型 1 通货膨胀动态机制 1 通货膨胀保护 1 通胀 1 适应性学习 1 资产膨胀通胀预期 1 资产价格 1 费雪效应 1 调整机制 1 行业分类指数 1 蒙特·卡洛malliavin导数方法 1 股票市场 1 粘性预期 1 竞争分析 1 空间动态面板模型 1 石油价格波动 1 混合菲利普斯曲线 1 汇率波动 1 机制转换 1 期限结构 1 最优通胀率 1 无套利仿射模型 1 新凯恩斯菲利普斯曲线 1 政策建议 1 排序probit模型 1 投资组合选择 1 投资组合 1 成本推动 1 市场利率 1 实际利率 1 宏观政策 1 奈特不确定 1 在线租赁问题 1 商品期货 1 半参估计 1 利率期限结构 1 分位数回归 1
【国家社会科学基金】_信号理论_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140805
2011年 科研热词 预披露变更 非对称信息 降维 道德危机 过度自信 虚拟资本 股票市场 股利分配决策 职业获得 职业因素 缺失表现 神经网络 社会资本 社会分层 监督动机 监事会 独立监事 激励 溢出效应 正义性 文本 文凭信号 教育结果 教育现代化 教育收益 教育影响 年报预披露 小波分析 家庭背景 存在危机 多分辨分析 国际金融危机 受教育者 利益相关者 公司治理 债券市场 信用经济 信号功能 信号传递模型 信号传递 信任 不完全契约 上市公司高管人员 《资本论》 granger因果关系 "委托-代理"模型 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43
科研热词 绩效评估主体 反应偏向β 信号理论 信号检测理论 高等教育投资 非传统货币政策 银企合作 逆向供应链 违约责任保证金 进入壁垒 辨别力d’ 辨别力d' 资产组合平衡渠道 财务效应 股票送转 职业资格认证 精炼贝叶斯均衡 筛选理论 社会资本 政府引导 政府主导 收益分配比例系数 技术许可 房价泡沫 大学生就业 垄断陛土地市场 地方政府 协调 劳动者收入 劳动力市场分割 信贷风险 信贷抵押配给 信号渠道 信号显示 信号博弈 信号传递假说 保障标记 人力资本理论 人力资本 产学研合作 产出 中小企业的异质性 不完全信息
金融脱媒对我国货币政策调控的影响分析
金融脱媒对我国货币政策调控的影响分析雷锐（华南理工大学经济与贸易学院，广东广州510006）摘要：金融脱媒现象伴随着金融市场的发展而出现，会对货币政策的调控效果产生影响。
文章构建了金融脱媒指标，对我国的金融脱媒程度进行测度，并运用结构向量自回归SVAR模型分析了金融脱媒对货币政策调控的影响。
结果显示，在数量型货币调控下，金融脱媒会弱化基础货币对M2的调控，提高基准利率对M2的调控；在价格型货币调控下，金融脱媒会弱化行政调控效果，但会增强市场化调控效率。
基于研究结论，文章提出了相关政策建议。
关键词：金融脱媒；SVAR模型；数量型货币调控；价格型货币调控近年来，我国金融体制的改革不断推进，多层次资本市场发展迅速，各种形式的金融创新层出不穷。
金融体系的变革促进了社会融资结构的改变，加速了金融脱媒的发展，使得实体经济开始绕开传统银行类金融中介，直接通过非银类中介或资本市场进行融资。
金融脱媒对我国以间接融资为主导的融资结构产生冲击，同时也影响着货币传导机制和货币调控模式。
基于此，本文将首先介绍现有文献对于金融脱媒的测度及其与货币政策关系的主要研究结论，随后利用社会融资规模指标构建金融脱媒指数，测度我国金融脱媒的程度，在此基础上使用结构向量自回归（SVAR）模型分析金融脱媒对我国货币政策数量型调控和价格型调控两种调控模式的影响并形成基本结论，最后提出相关政策建议。
一、相关研究文献评述Hester（1969）最早将资金不通过传统银行类中介机构而直接通过其他类金融机构以及金融市场进行配置的现象称之为金融脱媒，Harmes（2001）及Tan和Goh（2009）等也做了类似的描述。
国内学者李杨（2007）对于金融脱媒的定义被使用的较为广泛，他认为金融脱媒就是资金的供给者和需求者直接进行资金交易而不再需要通过银行等金融中介进行供需配置的现象。
从文献中对于金融脱媒的定义描述可以看出，要研究该现象则需要对其进行测度，这一类的研究重点是构建金融脱媒的衡量指数；另一方面金融脱媒现象必定会对金融市场造成影响，而金融市场是处于中央银行与实体经济之间的中间环节，因此研究金融脱媒与货币政策之间关系则成了另一个重要的研究方向。
马尔科夫区制转移向量自回归模型
马尔科夫区制转移向量自回归模型（Markov Regime-Switching Vector Autoregressive Model，简称MS-VAR）是一种经济时间序列分析模型，用于描述具有多个状态的变量之间的动态关系。
在MS-VAR模型中，时间序列被假设为处于不同状态或区域的马尔科夫过程。
每个状态对应着一组特定的方程参数和误差项，用于描述该状态下的变量之间的关系。
当状态发生变化时，模型会自适应地调整参数。
MS-VAR模型的核心是向量自回归（VAR）模型，它建立了变量之间的线性关系。
VAR模型是基于当前时刻的变量值和过去若干个时刻的变量值来预测未来时刻的变量值。
通过引入马尔科夫过程，MS-VAR模型可以根据当前状态选择适当的VAR模型，并进行状态转移。
通常，MS-VAR模型的参数估计和推断是基于最大似然估计等统计方法进行的。
这些方法可以通过观察已有的时间序列数据来确定模型的参数，并使用这些参数进行预测和分析。
MS-VAR模型在经济学、金融学等领域广泛应用，特别是在研究经济周期、金融市场波动和政策效果等方面具有重要意义。
它可以捕捉到时间序列数据中的非线性关系和变化模式，提供更准确的预测和解释。
需要指出的是，MS-VAR模型是一种复杂的统计模型，对于参数估计和解释需要一定的专业知识和技术。
在应用中，合理选择模型的状态数和期望的状态转移动态，以及进行模型诊断和验证等步骤也是重要的。
因此，在具体应用中，建议寻求专业人士的指导和支持。
试析税收对经济增长的非线性效应
试析税收对经济增长的非线性效应随着经济全球化趋势的出现，国际经济形势十分多变，这对我国的经济造成了很大的影响。
为了保证我国经济的稳定运行，政府必须及时采取相关措施，对我国的宏观调控进行相应的处理，从而保证我国经济的稳定运行。
税收政策是我国政府宏观调整的主要手段。
目前对于税收政策的研究很少涉及非线性的研究。
税收与经济增长存在着密切的联系，只有经济增长了，税收的规模才能增长，并且税收通过税率及税种等要素来调节市场主体的各种利益，从而影响经济的发展。
一、非线性效应理论凯恩斯主义认为，在经济萧条的环境之下，政府利用扩张性财政政策刺激投资与消费，增加生产，但是若是在经济繁荣时期，便会使用经济紧缩的政策来控制物价的上涨。
然而税收的非线性效应则不同，主要是指在争锋的税收政策中，不仅仅存在凯恩斯主义，同时也存在相应的非凯恩效应。
也就是说，在特殊的条件下，政府的减税措施将会对经济变量产生紧缩效果与影响，同时一些增税的措施将会给经济变量带来扩张或者是发生效应。
在一定的时期内，税收政策存在非线性效应，在此阶段，政府必须实行顺应周期的税收政策。
二、税收对经济增长非线性效应的模型设定在经济增长的研究活动中，主要是利用区域转移模型及马尔科夫模型进行经济行为的分析，这种模型能够在不同的区域内选取不同的参数值，并且能够在信息给定的前提下有效确定一个区域之中的概率，从而有效转移模型来适当描述持续性的变量动态变化过程。
相关的研究学者在区域转移模型的基础上进行研究，提出了区域转移向量自回归模型。
这是一种典型的非线性模型，并且能够与传统的模型相互结合，之所以能够构建模型，主要是因为能够根据变量的改变，并且能够在不同的阶段进行转移。
利用相应的矩阵来描述区域转移向量自回归模型为Y=v（S）+A（S）yt-1+……+Aq（S）yt-n+ut式中，y为观测的时间顺序，v（S）为相关的常数，q为滞后的阶数，并且其中的数值主要根据信息的准则来确定，A（S）及Aq（S）为变量的系数矩阵。
【国家社会科学基金】_马尔科夫模型_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140806
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
2008年 序号 1 2 3 4
科研热词 马尔科夫模型预测 非线性回归预测 神经网络预测 灰色系统预测
推荐指数 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
科研热词 马氏链蒙特卡罗方法 马尔科夫模型 马尔可夫转换 马尔可夫标注模型 非线性效应 非凯恩斯效应 随机波动模型 财政政策 评价与预测 股票期权定价 粗分模型 私人消费 生态环境质量 波动率 江西省 广义误差分布 多维分形 可拓物元模型 双数组trie树索引 分词标注 全切分 gmm估计
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
2014年 科研热词 推荐指数 马尔科夫区制转换向量自回归模型1 非对称性 1 金融状况指数 1 货币政策传导 1 货币政策 1 财富效应 1 股票市场不稳定性 1 股市 1 经济增长 1 粘性信息理论通胀预期 1 markov-tvp 1
科研热词 推荐指数 马尔科夫区制转换 2 非对称性 2 非对称 2 持续期依赖 2 马尔科夫链遍历性 1 马尔科夫链蒙特卡洛 1 马尔科夫链 1 马尔科夫状态转移模型 1 马尔科夫机制转换 1 马尔科夫区制转移向量误差修正模型 1 马尔科夫 1 马尔可夫链 1 马尔可夫区制转移 1 预测 1 预期理论 1 非线性 1 链长 1 金融状况指数 1 金融压力指数 1 金融压力 1 通货膨胀 1 运行态势 1 趋势分析 1 货币财政政策 1 财富效应 1 蒙特卡罗模拟 1 股指收益率 1 股市 1 经济增长 1 组合预测 1 知情交易概率 1 灰色马尔科夫链模型 1 波罗的海原油运价指数 1 波动率 1 杠杆效应 1 时变关系 1 拓扑结构 1 房地产市场 1 房地产价格 1 开放经济 1 平滑概率 1 平均场理论 1 工业增加值 1 展望 1 宽平稳序列 1 天然气消费量 1 增长曲线 1 参数估计 1 医疗保健行业 1 动态关联 1 利率期限结构 1 初值 1
马尔可夫区制转换向量自回归模型
马尔可夫区制转换向量自回归模型马尔可夫区制转换向量自回归模型（Vector Autoregression Model with Markov Regime Switching, VAR-MS），结合了马尔可夫区制转换模型和向量自回归模型的特点，可用于对多变量时间序列数据进行建模和预测。
传统的向量自回归模型（Vector Autoregression Model, VAR）假设观测数据具有平稳性，且变量之间的关系是线性的。
然而，在实际的金融、经济和社会领域中，经常会出现时间序列数据在不同时间段呈现不同的模式或状态，如金融市场的牛熊转换、经济周期的波动等。
为了更准确地捕捉这种转变过程，VAR-MS模型引入了马尔可夫区制转换的思想。
马尔可夫区制转换是指时间序列数据的状态在不同的时间段随机地发生转换。
这种转换可以用马尔可夫链来表示，其中每个时间段被定义为一个状态，而状态之间的转换概率由状态转移矩阵表示。
在VAR-MS模型中，时间序列数据被整体分为多个区域，并假设每个区域内的数据服从一个固定的向量自回归模型。
根据当前的状态，根据转移概率矩阵，模型会在不同的区域之间进行切换。
VAR-MS模型可以用以下的数学表达式表示：Y_t = μ_Z + A_ZY_{t-1} + ε_t其中，Y_t是一个n维向量，表示时间t时刻的观测数据；μ_Z是一个n维向量，表示在状态为Z时的截距项；A_Z是一个n×n的矩阵，表示在状态为Z时的系数矩阵；ε_t是一个n维向量，表示误差项，满足ε_t ∼ N(0, Σ_Z)，其中Σ_Z是在状态为Z时的协方差矩阵。
VAR-MS模型的参数估计通常采用最大似然估计或贝叶斯估计方法。
在实际应用中，首先需要通过一些判别方法（如似然比检验或信息准则）来确定马尔可夫区制转换的状态数。
然后，使用EM算法或Gibbs采样等方法来估计模型的参数和状态序列。
VAR-MS模型在金融和经济领域具有广泛的应用。
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马尔可夫区制转换向量自回归模型
随着大数据时代的到来，统计学和数据科学领域的研究和应用也取得了长足的发展。
马尔可夫区制转换向量自回归模型（Markov regime-switching vector autoregressive model）作为一种重要的时间序列模型，在金融市场预测、宏观经济分析等领域得到了广泛的应用。
本文将对马尔可夫区制转换向量自回归模型进行介绍和分析，包括其基本概念、模型假设、参数估计方法等内容。
一、马尔可夫区制转换向量自回归模型的基本概念
马尔可夫区制转换向量自回归模型是一种描述时间序列变量之间动态关系的模型，它考虑了不同时间段内数据的不同特征，并能够在不同状态下描述不同的关系。
具体来说，该模型假设时间序列在不同的时间段内处于不同的状态（或区域），而状态之间的转换满足马尔可夫链的性质，即未来状态的转换仅与当前状态有关，与过去状态无关。
二、马尔可夫区制转换向量自回归模型的模型假设
马尔可夫区制转换向量自回归模型的主要假设包括以下几点：
1. 状态转移性：时间序列的状态转移满足马尔可夫链的性质，未来状态的转移仅与当前状态相关。
2. 向量自回归性：时间序列变量之间的关系可以用向量自回归模型描述，即当前时间点的向量可以由过去时间点的向量线性组合而成。
3. 区制转换性：时间序列的状态在不同时期具有不同的动态特征，模型需要考虑不同状态下的向量自回归关系。
以上假设为马尔可夫区制转换向量自回归模型的基本假设，这些假设使得模型能够较好地描述时间序列数据的动态演化。
三、马尔可夫区制转换向量自回归模型的参数估计方法
马尔可夫区制转换向量自回归模型的参数估计是一个重要且复杂的问题，一般可以通过以下几种方法进行估计：
1. 极大似然估计：假设时间序列的概率分布形式，通过最大化似然函数来得到模型参数的估计值。
这种方法需要对概率分布进行合理的假设，并且通常需要通过迭代算法来求解。
2. 贝叶斯方法：利用贝叶斯统计理论，结合先验分布和似然函数，通过马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）等方法得到模型参数的后验分布，进而得到参数的估计值。
3. 矩估计：利用样本矩与理论矩的对应关系，通过最小化经验矩与理
论矩之间的差异来得到模型参数的估计值。
以上是马尔可夫区制转换向量自回归模型参数估计的主要方法，不同
的方法有各自的优缺点，需要根据具体情况进行选择。
四、马尔可夫区制转换向量自回归模型的应用
马尔可夫区制转换向量自回归模型由于其对时间序列动态特征的较好
描述能力，在金融市场预测、宏观经济分析等领域得到了广泛的应用。
可以利用该模型来对股市指数的波动进行建模和预测，从而为投资决
策提供参考依据；也可以利用该模型来对宏观经济变量之间的关系进
行分析，从而为政府决策提供决策支持。
马尔可夫区制转换向量自回归模型是一种重要的时间序列模型，其在
描述时间序列数据的动态特征和应用中具有重要的意义。
希望本文能
够对该模型的基本概念、模型假设、参数估计方法和应用进行了解和
分析，为相关领域的研究和应用提供参考。
以上就是关于马尔可夫区制转换向量自回归模型的介绍和分析，谢谢
阅读！。