Abstract ：

基于新三板2012～2016年5年间2363家科技企业的面板数据,利用Heckman两步法从区域差异和行业差异视角实证比较了国家科技园内外科技企业研发效率的差异。实证结果表明:(1)从整体来看,科技园园内企业的研发效率远远大于园外企业的研发效率,这说明国家科技园能够显著提升科技企业研发效率;(2)科技园对科技企业研发效率的提升作用具有明显的区域差异和边际效用递减规律,欠发达地区科技园对科技企业研发效率的促进作用远远大于发达地区科技园对科技企业研发效率的促进作用;(3)国家科技园对科技企业研发效率的促进作用具有明显的行业差异性,科技园不能提升科技含量较低的社会服务业企业的研发效率,但能显著提升科...

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Heckman两步法 科技园 新三板 研发效率

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准确测度通胀波动规律是研究通货膨胀及货币政策的重要基础。为克服现有随机波动(SV)模型隐含假设中存在的天然缺陷,平衡模型估计的准确性与操作的简便性,通过对比SV、UC-SV、AR-SV、TVP-AR-SV四种主要模型,认为其中时变系数自回归随机波动(TVP-AR-SV)模型最适用于中国通胀波动的测度。对中国的季度通胀数据建立该模型,利用马尔科夫链蒙特卡洛模拟(MCMC)方法对模型参数进行贝叶斯估计,得到通胀的波动序列,同时对通货膨胀进行预测,并与其他形式的SV模型的估计结果进行对比。结果表明,TVP-AR-SV模型估计的随机波动能够全面地解释中国通胀率的整体波动规律,参数估计精度及模型对未来通胀的预测能力均优于其他备选模型。

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TVP-AR-SV模型 马尔科夫链蒙特卡洛方法 通货膨胀波动

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基于新三板2012~2016年5年间2363家科技企业的面板数据,利用Heckman两步法从区域差异和行业差异视角实证比较了国家科技园内外科技企业研发效率的差异。实证结果表明:(1)从整体来看,科技园园内企业的研发效率远远大于园外企业的研发效率,这说明国家科技园能够显著提升科技企业研发效率;(2)科技园对科技企业研发效率的提升作用具有明显的区域差异和边际效用递减规律,欠发达地区科技园对科技企业研发效率的促进作用远远大于发达地区科技园对科技企业研发效率的促进作用;(3)国家科技园对科技企业研发效率的促进作用具有明显的行业差异性,科技园不能提升科技含量较低的社会服务业企业的研发效率,但能显著提升科技含量较高的制造业和信息技术业企业的研发效率。国家科技园不仅可以促进科技企业提升研发效率,而且政府通过对其合理布局,还有助于缩小地区间经济发展差距。

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Heckman两步法 科技园 新三板 研发效率

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准确的金融周期测算能够为金融风险的监测预警及宏观政策的制定提供基础。选取6个具有代表性的金融变量,利用动态因子模型构建我国的金融周期指数,测算我国的金融周期;并运用马尔科夫机制转换模型计算经济周期与金融周期的周期相关系数和一致性指数,对二者的协同性进行度量和分析。计算与分析结果显示:测算出的金融周期与各个金融变量的相关性显著,且具有较强的预测能力;金融周期的波长和振幅与经济环境及金融调控政策密切相关;金融周期与经济周期的同期协同性较低,但金融周期的滞后7期与经济周期的协同性程度较高,可见金融周期领先于经济周期半年至一年。

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动态因子模型 金融周期 经济周期 周期协同性

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时间序列计量经济学的发展是一个不断放宽模型假设以适应日益复杂的经济数据特征的过程。文章在回顾时间序列计量经济学从线性到非线性发展历程的基础上,将现有的非线性时间序列模型归纳为"突变型"与"时变型",就两类模型中具有代表性的几种模型理论与方法进行重点介绍,并结合重要文献和最新研究成果,对模型的应用、拓展以及相互交叉问题进行阐述。最后,延续时间序列计量经济学的发展脉络,对其未来发展方向进行了展望。

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非线性时间序列模型 时变型 突变型

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准确测度通胀波动规律是研究通货膨胀及货币政策的重要基础。为克服现有随机波动(SV)模型隐含假设中存在的天然缺陷,平衡模型估计的准确性与操作的简便性,通过对比SV、UC-SV、AR-SV、TVP-AR-SV四种主要模型,认为其中时变系数自回归随机波动(TVP-AR-SV)模型最适用于中国通胀波动的测度。对中国的季度通胀数据建立该模型,利用马尔科夫链蒙特卡洛模拟(MCMC)方法对模型参数进行贝叶斯估计,得到通胀的波动序列,同时对通货膨胀进行预测,并与其他形式的SV模型的估计结果进行对比。结果表明,TVP-AR-SV模型估计的随机波动能够全面地解释中国通胀率的整体波动规律,参数估计精度及模型对未来通...

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TVP-AR-SV模型 马尔科夫链蒙特卡洛方法 通货膨胀波动

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时间序列计量经济学的发展是一个不断放宽模型假设以适应日益复杂的经济数据特征的过程。文章在回顾时间序列计量经济学从线性到非线性发展历程的基础上,将现有的非线性时间序列模型归纳为"突变型"与"时变型",就两类模型中具有代表性的几种模型理论与方法进行重点介绍,并结合重要文献和最新研究成果,对模型的应用、拓展以及相互交叉问题进行阐述。最后,延续时间序列计量经济学的发展脉络,对其未来发展方向进行了展望。

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非线性时间序列模型 时变型 突变型

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准确的金融周期测算能够为金融风险的监测预警及宏观政策的制定提供基础。选取6个具有代表性的金融变量,利用动态因子模型构建我国的金融周期指数,测算我国的金融周期;并运用马尔科夫机制转换模型计算经济周期与金融周期的周期相关系数和一致性指数,对二者的协同性进行度量和分析。计算与分析结果显示:测算出的金融周期与各个金融变量的相关性显著,且具有较强的预测能力;金融周期的波长和振幅与经济环境及金融调控政策密切相关;金融周期与经济周期的同期协同性较低,但金融周期的滞后7期与经济周期的协同性程度较高,可见金融周期领先于经济周期半年至一年。

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动态因子模型 金融周期 经济周期 周期协同性

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传统的参数类检验方法存在参数极限分布非标准、参数解析式推导烦琐、差分平稳后序列均值难估计等问题。为了避免上述问题,文章改进季节时间序列单位根检验方法,首先基于非参数Block Bootstrap方法提出BB-HEGY检验统计量,并给出临界值;其次,通过比较BB-HEGY统计量和传统的HEGY统计量的有限样本性质,发现BB-HEGY统计量具有更好功效和检验水平,尤其在季节频率上有更明显的优势;最后,通过对中国宏观经济指标的实证检验,进一步证明BB-HEGY检验统计量的优越性。

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Block Bootstrap 功效 季节性单位根 检验水平

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本文通过在一个包含企业、 银行和家庭的DSGE模型中引入家庭部门和企业部门的信贷约束,考察不同部门的贷款抵押率冲击对中国经济波动的影响,以及不同程度的贷款抵押率下技术冲击对经济波动的影响程度.研究结果表明:正向的家庭房贷抵押率冲击对借贷型家庭的贷款、 消费和房屋需求以及房价均产生正面影响;对投资、 产出和储蓄型家庭的房屋需求均产生负面影响.正向的企业贷款抵押率冲击对企业贷款、 投资、 产出、 工资、 两类家庭的劳动供给及其消费均产生正面影响.在面对同样的技术冲击时,较高的家庭房贷抵押率下,消费提升的幅度较大,而产出、 投资以及房价提升的幅度却较小.在面对同样的技术冲击时,较高的企业贷款抵押率下,产出、 投资和消费提升的幅度都较大,而房价提升的幅度却较小.基于以上结论,须高度关注家庭贷款的不正常增长,警惕家庭房贷杠杆率变动对经济波动的影响;差别化信贷抵押率政策,引导更多资金流向民生,促进资源优化配置.

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DSGE模型 家庭房贷抵押率 经济波动 企业贷款抵押率

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