一、非对称稳定幂GARCH的严平稳性与解的唯一性（论文文献综述）
王薇[1]（2021）在《我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究》文中进行了进一步梳理2008年全球性金融危机的爆发证明了居于主导地位的实际经济周期理论（RBC）存在显着缺陷。传统的货币经济理论和新凯恩斯主义均侧重于对利率和汇率等宏观经济变量的调控,往往忽视了银行信贷因素对实体经济发展及经济波动的影响。党的十九大要求我国金融体系建设应服务于实体经济,同时防范化解重大金融风险,推动我国经济转型和高质量增长。一方面尽力发挥金融市场的资源配置功能,另一方面最大程度地降低金融市场波动对宏观经济产生的负面影响。基于此背景,本文在推导信贷供给对宏观经济的微观影响机制的基础上,进一步从总量调控、结构优化、价格传导、风险累积四个维度展开实证分析,最后从宏观经济政策视角探究了信贷监管政策对货币政策调控“经济增长、物价稳定和金融稳定”三大目标有效性的异质性影响。本文的主要研究结论如下:首先,本文基于动态随机一般均衡模型从微观视角探究了信贷供给波动对宏观经济影响的传导机制,发现信贷供给增加能够短期内带动投资水平迅速上升并促进资本存量的长期积累,信贷供给对投资存在扩张性影响,但会对消费形成挤出效应,使得短期内经济增长主要依靠投资驱动,在长期主要依靠消费拉动。在理论分析的基础上,本文进一步应用基于GAS过程的时变转移概率马尔科夫区制转移回归（MS-GAS-TVTP）模型对我国信贷供给波动和产出波动进行阶段性变迁识别和时变转移分析发现,在经济衰退初期,信贷供给波动表现出强烈的“顺周期”特征,经济环境恶化会在短期内导致信贷紧缩,但随着信贷扩张政策的逐步实施,信贷供给对产出的引导效应逐渐显现。基于时变协整模型对信贷供给与产出的动态联动关系进行检验发现,我国信贷供给与产出之间同向动态联动,信贷扩张能够带动我国经济增长,信贷收缩会进一步加剧经济的衰退程度,信贷供给对产出的时变影响系数在长期基本趋于稳定,二者趋于长期均衡。其次,考虑到商业银行的信贷扩张和收缩对宏观经济可能存在非对称影响效应,本文进一步从产出增长和物价稳定的角度出发应用非线性自回归分布滞后（NARDL）模型展开探究。研究发现,在经济衰退期,可以通过扩张信贷的方式增强企业投资积极性、促进实体经济恢复平稳增长;在经济扩张期,信贷扩张对产出的带动效果会随着产出总量的不断积累而逐渐减弱,并加剧通货膨胀;信贷收缩虽然能够降低通货膨胀水平,但无法完全抵消信贷扩张带来的通胀风险,并且会对经济增速产生强烈的负面影响。在此基础上,本文进一步从期限结构视角应用SV-TVP-FAVAR模型探究了推动我国产出增长和通货膨胀水平上升的信贷供给根源。研究发现,我国中长期信贷供给增加虽然能够显着拉动我国经济增长,但同时对通货膨胀也具有强烈的促进作用,非金融企业中长期信贷供给在促进经济增长方面未能占据优势;相较于中长期信贷,我国短期信贷供给在促进经济增长方面不具优势,我国短期住户消费信贷供给增加对经济增长存在逐渐减弱的负向影响,并且不会引起强烈的通货膨胀效应,证实了扩大内需是推动我国经济增长、降低通货膨胀损失的可行路径之一。随后,本文进一步基于价格传导视角运用贝叶斯估计的平滑迁移向量自回归（ST-BVAR）模型分析了不同经济状态下信贷价格波动对宏观经济的影响效应,并探讨不同时期我国信贷价格政策的有效性。结果发现,在经济衰退期,信贷价格下调能够引导第二、三产业投资和消费增加,进而从需求侧驱动经济增长,信贷价格政策的传导渠道基本畅通,政策基本有效。在经济扩张期,我国利率市场化尚不完全且居民储蓄率水平相对较高,存在“金融抑制”和“消费抑制”双重抑制现象,因此我国信贷价格下调仅能通过促进第三产业投资的方式对经济增长产生正向影响,第二产业投资和消费的传导渠道均存在梗阻,极大地降低了信贷价格调控政策的有效性。接下来,本文进一步基于风险累积视角运用多元方向分位数向量自回归（MDQVAR）模型分析了信贷风险累积对我国宏观经济及信贷调控有效性的影响效应。研究发现,信贷风险累积在不同经济状态下对产出、通货膨胀和金融稳定均呈现出抑制效应,但影响强度随经济下行程度加深逐渐增强,并且信贷风险累积对金融稳定的负面影响最为强烈。信贷供给对产出、通货膨胀和金融稳定的影响效应在不同信贷风险累积程度下表现出显着的异质性。当以“经济增长”作为主要的经济目标时,信贷风险累积水平应当控制在一定范围内,既不能为了追求低不良水平过分惜贷,也不能为了投资扩张过度放贷。当以“稳定物价、促进货币流通”和“金融稳定”为主要目标时,应全力避免过度放贷和过度负债,同时加强贷款发放前后的审慎监管,尽量减少非理性的竞争行为和代际遗忘,尽可能降低银行资产中的不良资产规模,并加快不良资产的处置流程。最后,本文基于宏观经济政策视角运用多元方向分位数向量自回归（MDQVAR）模型探究了信贷监管政策对货币政策调控“经济增长、物价稳定和金融稳定”三大目标有效性的异质性影响,为更好地完善“双支柱”框架提供参考。研究发现,在经济下行期,流动性类的信贷监管政策能够显着增强数量型货币政策对经济增长的调控效果,但会形成通货膨胀问题,因此,需要在“促增长”和“稳通胀”目标中进行取舍。在经济平稳期,价值类的信贷监管政策虽然会在一定程度上削弱数量型货币政策对经济增长的促进效果,但信贷监管政策的动态调整不会对数量型货币政策有效性产生显着影响,二者可以各自调控,能够同时实现“稳增长、稳通胀、稳金融”三大目标。在经济过热期,价值类的信贷监管政策与价格型货币政策存在“政策冲突”,二者难以在动态调控中同时实现“金融稳定”与“价格稳定”。流动性类的信贷监管政策能够增强价格型货币政策对通货膨胀的抑制效果,两政策配合能够同时实现“稳金融、降通胀”的目标,并且在一定程度上“保增长”,是经济过热期最优的政策协调模式。除此之外,货币政策在金融稳定目标的调控上不具优势,维持金融市场稳定还是应以信贷监管政策为主。
薛健[2]（2021）在《上海原油期货跨市场非线性溢出效应研究》文中认为上海原油期货市场的设立是中国参与全球原油定价权争夺的重大战略举措,将对中国金融市场的多元化发展产生极为深远的影响。上海原油期货是中国推出的首个国际化期货品种,新生的上海原油期货对各相关市场产生了什么样的辐射影响作用,上海原油期货在各领域到底发挥着怎么样的影响力,其各项功能发挥状况如何,这是一个新生市场的生命力所在,由于上海原油期货上市后还不久,深度的量化研究还非常欠缺,因而及时进行上海原油期货跨市场溢出效应的相关研究极为必要,本文所做的相关研究工作将为上海原油期货市场的未来发展以及影响力的广泛提升提供强有力的支撑。本文注重从整个宏观研究理念与整体研究框架上进行创新;首先,本文创新性地提出“非线性溢出效应”概念,并厘清相应定义,即不同金融资产量价信息变化在跨市场交叉传导过程中呈现出复杂的非线性相互作用的现象。在此基础上,积极构建相适配的研究框架,在分析方法运用上根本性地区别于现有研究,彻底从线性分析框架中解脱出来,全部采用能够适应非线性分析的动态建模方法,从而保证始终能够有效发掘出跨市场溢出效应关系的动态变化特点。本文所进行的非线性溢出效应研究将与线性溢出研究存在本质上的差别,非线性溢出效应研究能够确保对呈现不规律曲线变化特点的溢出关系加以精确刻画,并且有效揭示其动态演变过程,这将显着优于常规线性溢出效应研究所进行的信息量损失过大的简单均值化线性描述。进一步的,本文在研究面上也积极寻求突破,创新性地从多维多向溢出视角出发针对上海原油期货分别与国际原油期货市场、国内外原油现货市场、原油能化衍生品期货市场以及相关金融市场之间的溢出效应关系进行进行更为全面、更为细致的研究与解析。在以上总体构思的引领下,全文主要研究内容分四个维度具体展开如下;首先,从原油期货市场之间的相互关系角度出发,针对上海原油期货市场与国际原油期货市场之间的非线性溢出效应进行分析,基于多元BEKK-MVGARCH模型的研究发现,新生的上海原油期货市场与全球主流原油期货市场之间的动态联动关系表现出多样性,上海原油期货与地处中东产油中心的阿曼原油期货两者之间的动态联动关系最为紧密,而同“欧美系”的BRENT原油期货以及WTI原油期货之间的动态联动关系水平其实并不高。其次,从原油期货与现货市场之间的相互关系角度出发,针对上海原油期货与国内外不同品种原油现货之间的非线性溢出效应进行分析,基于时变t-copula模型的研究发现,上海原油期货对胜利、大庆两个国内主要原油现货品种已经发挥了非常强的引导力,而对国外不同品种原油现货的影响力展现出较大差异,但总的来说其国际影响力正在逐步增强。再次,从产业链上下游市场之间的相互关系角度出发,针对上海原油期货与原油能化衍生品期货市场之间的非线性溢出效应进行分析,基于动态DCC-MSV-t模型的研究发现,上海原油期货对原油精炼衍生品方向的实物期货的溢出效应水平要明显高于化工制成品方向的实物期货,上海原油期货对精炼衍生品方向的燃料油期货以及石油沥青期货保持着非常高的溢出效应水平。最后,从金融市场之间的相互关系角度出发,针对上海原油期货与其它金融市场之间的非线性溢出效应进行分析,基于滚动视窗复杂网络模型的研究发现,上海原油期货同其它金融市场之间存在密切的连通关系,具备强金融市场属性,已经深度融入了中国资本市场体系。谋划未来发展,上海原油期货市场应积极吸引各类不同市场主体参与其市场交易,同时进一步便利化多元市场主体参与其交易的投资渠道,以切实提高自身的交易流量与交易活跃度,这是市场发展之基。在此基础上,应积极探索将上海原油期货市场打造成包纳原油期权以及原油ETF等由多个要素市场构成的多维立体市场体系,不断扩容壮大“上油期货”品牌。与此同时,还应积极借力人民币国际化进程,原油期货市场的建设与外汇市场的发展二者实质上相辅相成,人民币的深度国际化将能够极大地助推全球原油期货市场中“上海价格”的形成与影响力的不断提升。此外,应始终高度重视上海原油期货市场的风险防控体制机制的建设,努力构筑起高效完备的全方位风险防控体系,确保上海原油期货市场的长期平稳健康发展。最后,在积极借鉴全球成熟原油期货市场先进发展经验的同时,还应注重发挥自身比较优势,注重实现差异化发展,争取闯出一条具有鲜明“中国特色”的原油期货市场发展之路。
吴筱菲[3]（2021）在《基于结构突变的人民币汇率与股票市场间动态溢出效应研究》文中研究表明随着人民币汇率频繁波动,中国股票市场宽度和厚度的增加,两者关联性愈益趋强,其动态溢出效应已经影响到中国金融市场的稳定发展。在资本流动、信息高频传导下,一个市场价格变动及其幅度迅速扩散到另一市场,两者间溢出效应呈异质性、阶段性、联动性、滞后性等复杂性特征。与2008年次贷危机不同,2018年中美贸易战等政治经济关系变化,不仅对人民币汇率产生巨大冲击,而且也会影响中国金融市场的资产价值和股票市场的走势。因此,在我国金融市场之间的动态溢出效应趋强的态势下,需要具体研究溢出效应的特征和结构突变位置,分析哪些国内外影响因素会导致结构突变和特征变化,从而进一步警惕和规避金融市场的系统性风险,有助于中国经济稳定发展。结构突变是指在未知时间点的突然的、重大的变化,其在各种学科中具有普遍性,虽然发生的概率不高,但造成的一系列后续影响辐射面广而深。金融危机、贸易战、英国脱欧、疫情爆发等都是此类事件的典型代表,金融领域中的“黑天鹅”、“灰犀牛”等不容忽视的大事件往往造成时间序列数据内部的结构突变,而不仅仅是断层和跳跃极值。本文基于结构突变,从三方面研究人民币汇率与股票市场的动态溢出效应。首先,分析均值溢出和波动溢出的时变走势中是否含有结构突变,通过搜寻条件相关系数得到结构突变位置,分析由哪些重大经济事件造成影响。由数据本身内生性进行结构突变分段,避免人为分段的主观性和金融时间序列的“伪回归”。通过分析突变前、突变中、突变后的一系列动态溢出过程,可以更加有效地得知宏观或者微观因素会影响汇率市场和股票市场的结构突变。其次,分析信息溢出效应即均值溢出效应和波动溢出两个层面结合,综合反映金融市场收益和风险的不同含义。基于方差分解的信息溢出指数,系统性度量收益率和波动率两种不同的溢出的方向、强度以及记忆性等特征。最后,本文以问题为导向,研究人民币汇率与股票市场间的溢出效应传导路径及主要影响因素,深化认知负面溢出效应蕴含交叉叠加感染的风险,提出相关政策建议。特别地,结构突变有可能使得市场之间溢出效应的溢出方和接收方角色发生转变。在我国面临突发性危机和金融尾部风险时,期望有益于监管部门能够应对市场结构变化的突发事件,避免诱发系统性风险。文章的主要内容和结论如下:一、分析人民币汇率与股票市场的溢出效应传导路径及结构突变因素。从金融时间序列数据的规律归纳动态溢出效应的特征,进一步揭示人民币汇率与股票市场的形成机理。人民币与股市两者关系的经济学理论包括流量导向模型、存量导向模型和戈登模型等,在此基础上得到四条主要传导渠道,具体为:国际贸易进出口企业（中美贸易战）、国际资本流动（境外资金净流入）、心理预期（资本市场的开放程度加深）和货币供应量（外汇占款减少）。括号内为中国新常态下会对两者之间溢出效应造成结构突变因素,通过分析得出,在当前错综复杂国内外背景下两者间溢出效应可能造成的不同影响。其中,股票市场跨境资金的流入流出与外汇市场呈现具有前后不同时滞效应的互相引导关系。另外,人民币汇率对于投资者心理预期的正面积极效应大于负面消极情绪和心态,主要是通过渗入宏观经济层面改善整体景气程度预判。第三章从四条传导路径对人民币汇率与股票市场进行现状分析,为构建人民币汇率和股票市场实证模型提供理论和现实的准备。二、构建时变t-Copula与Bai-Perron结构突变检验法研究均值溢出效应。选取GJR（1,1）的偏t分布对人民币汇率与股市的对数收益率进行拟合得到边缘参数估计,拟合的残差通过KS检验后,构造时变t-Copula模型得到两者之间的条件相关系数,其动态参数α和β均在5%的置信水平下显着。Copula模型能够将金融时间序列不同形态分布的尾部联合在一起,突破了传统聚集性、非对称性造成的限制等。设定最大个数m=5,ε=0.05的步长进行均值结构突变点搜索,在1%的显着性水平下得到两个结构突变点,突变点的位置均发生在2018年6月20日,净均值变化大于0.2;在10%的显着性水平下新增一个点,位置在2018年5月15日。分析三个结构突变点的位置得出,中美贸易战是人民币汇率与股票市场的收益率结构突变主要影响因素,且其对人民币汇率与股票市场双方面均较大影响,产生双重叠加溢出效应。三、构建DCC-GARCH与修正的ICSS结构突变检验法研究波动溢出效应。选取DCC-GARCH（1,1）的t分布对人民币汇率与股市的波动率进行拟合得到两者之间的动态条件相关系数,满足α+β小于1的假设条件,且在1%的置信水平下显着。其中沪深300股指与恒生指数的DCCα+β最接近1,易受到历史波动和市场变动情况的影响,且具有持续性。将四个指数两两一组形成六组数据进行方差结构突变检验,通过修正的ICSS算法克服了方差是稳定的假设条件,并且避免了金融时间序列的“尖峰厚尾”和波动的聚集性导致的样本扭曲。实证结果表明离岸人民币与沪深300指数的动态相关系数存在2个结构突变点,将样本时间段分为三个子区间;分别是2014.05.05-2015.03.25、2015.03.26-2015.09.11、2015.9.14-2019.12.31。2015年3月到9月,标准差从0.2712上升到0.3851,变化幅度为0.1139。汇改机制为人民币汇率与股票市场的波动率结构突变的主要影响因素,市场化的改革机制有助于进一步缩小在岸与离岸人民币汇率之间的数值差额。四、构建基于方差分解的静动态溢出指数模型研究信息溢出效应。构建VAR（4）阶方差分解的溢出指数,设定200个滚动窗口度量动态收益率和波动率的信息溢出值,从总体信息溢出值、单一市场净溢出、成对净溢出等方面完善溢出效应的动态方向性及持续性,通过溢出方（TO）和接受方（FROM）的差值计算得到动态净溢出的特征。为进一步检验模型的稳定性和结论的可靠性将设置VAR为2-6阶,预测期设定在5-10天的范围内。实证结果表明,在大小强度上,细分各个市场的收益率溢出效应与波动率溢出存在相反走势的情况,即两者之间收益率相关性不高,不代表两者之间的风险交织感染传递的概率低。在方向持续性上,波动率的溢出效应均为双向交替,即风险的传染者和承受方。需要系统地从收益率和波动率两个层面探求人民币汇率与股票市场间的动态信息溢出。本文的主要创新点:一、运用均值与方差两种内生结构检验与动态模型相结合来捕捉结构异动。鉴于现有的动态模型思路为得到条件相关系数进行动态溢出效应分析,并未深究条件相关系数的结构性问题。在结构突变点的判别及样本分段上,大多数文章采用主观进行子样本或者区间分段构建模型,避免平稳性问题。收益率层面选择均值结构突变检验,波动率层面选择方差结构突变检验,使得结构突变检验对应的研究对象符合经济学含义。本文根据收益率与波动率的序列特征构建动态实证模型和两种结构突变检验相结合的方法,对数据内部产生的过程进行结构突变点的搜寻。此外,Bai-Perron突变检验将默认的ε=0.15调整为0.05,提高结构突变点寻找过程的精度,将修正的ICSS算法进行调整,提高运算速度。二、运用时变参数及滚动窗口两种方法来刻画非线性动态关系,提高研究度量的精准度。由于非线性模型的假设条件等限制较多,较少涉及到动态方程和滚动窗口两种方式。在实证模型的选择上,选取时变t-Copula和DCC-GARCH来研究收益率与波动率。Engle提出的条件相关系数可以研究多维变量模型,将常相关系数的假设条件用动态方程替换,可以用来估计大规模的相关系数矩阵,研究不同市场的市场信息时具有良好的计算优势。滚动窗口的含义可以理解为指定一个单位长度的窗口,通过不断滚动测量时间序列的统计量达到时变动态。类似于,在量尺上固定窗口大小的滑块,不断滚动得到每个单位的数据和观测值。两种方法均为目前金融领域主流的时变性研究方法,使得本文的动态溢出效应更为全面。三、构建基于方差分解的溢出指数,对比分析四个指数在两个不同经济含义层面。目前大部分文章研究两者之间的动态关系未考虑收益率与波动率两个层面,并且仅能够两两一组进行研究,研究仅仅停留在相关系数层面,未能体现出溢出的方向性等特征。采用静态和动态的方法同时研究四个指数作为一个整体,其中不但包含了总体的溢出程度,还能针对一个指数,分析其他三个指数对其的信息溢入和溢出效应,比较研究分析收益率和波动率。信息溢出指数模型增加了动态方向性转变,反映溢出方和接受方的方向性主导关系,体现出其方向结构性交替转换与重大事件金融事件之间的联系。
王晓丹[4]（2020）在《中国政府股票市场救助行为研究 ——基于2015年救市行为的分析》文中研究表明2015年中国股市经历了一次巨震,为了维护股票市场稳定,中国政府以“国家队”身份、以超过一万亿的资金规模直接入市救助股市。后期又面临大量资金是否和如何退市问题。此次中国“国家队”资金救助股市为世界各国（地区）所关注,也为政治经济学和金融监管领域的研究提供了重要的田野实验,本文重点考察和研究这一重大的经验事实。论文分为八章。第一章阐释了政府干预股票市场的国内外现实背景和研究现状,突出了研究意义,介绍了论文的内容结构。第二章对现有关于政府对股票市场干预的相关文献做梳理。从股市危机的特征和政府职能两个方面阐述了政府救助股市的必要性;从文献中总结政府救市策略的目标、具体方式和政策效果,并重点突出股市干预基金的设立及运行效果;进而立足于中国政府股市干预策略,以及中国2015年股市危机的研究进展并指出研究缺陷;最后指出政府股市干预策略的退出机制的研究不足。第三章从金融史的角度,以政府救助方式为划分,并遵循重大股市危机发生的时间轴,对20世纪以来历次典型性金融危机中各国（地区）政府救市的经验做比较,尤其集中于政府直接注资股市的策略比较,对比较成功的股市平准基金的运作详细展开,并总结处于不同发展阶段股市的政府干预策略差异。着眼于中国股市,对中国股市自建立以来的政府干预策略进行梳理,并详细剖析2015年股市危机的救市计划,为中国股市危机的应对措施提供历史经验。第四章对政府入市策略做理论分析,结合中国股市的典型性特征,基于噪声交易模型,分别从股市危机的形成、中国政府救市的目标与策略、入市干预的预期效果等方面,对政府救市资金入市进行理论分析;在理论模型的基础上,提出政府入市效应的三个理论假说。第五章和第六章是对中国政府救市资金的运行情况和策略效果的实证分析。对救市资金及其后续调整的详细统计是救助策略研究的重要现实依据。第五章首先集中关注2015年中国股市大波动期间,以中央汇金投资有限公司和中国证券金融股份有限公司为主力的“国家队”救市资金的统计,分别从资金入市的市场背景、资金的筹集规模、入市结构安排、选股原则、后期资金动态调整、等各方面剖析政府此番的注资行动;并对“国家队”各持股成员拆分比较,以完整展示救市资金运行全貌。第六章基于第四章提出的三个理论假说,实证检验中国政府股市救助计划的政策效果,分别从救市资金对市场流动性的改善、对市场整体层面和被救助对象个体层面的波动性影响、救市资金的影响机制检验等三个方面,对政府此番股市救助策略的实施效果作评价。第七章是政府救助策略的处置问题研究。在政府入市模型的框架之上,退市理论研究探讨了政府退市的目标设定、交易策略、预期效果等,并在两期模型中给出了政府退市的必要条件和持仓调整的操作策略,对中国政府退市策略的实施提供了初步的机制设计。本章第二部分基于退市模型的结论,通过对救市资金的投资成本和各期收益水平的核算,指出“国家队”救市资金的退出时机,为退市策略建议提供现实依据。第八章对研究成果做总结,指出本文未来的研究展望;在各国（地区）股市危机救助历史的梳理与本文研究结论的基础上,为中国政府救市的策略选择及救市资金的后期运行提出政策建议。论文的主要结论:入市方面:政府入市救助的目标是稳定市场,是必要的和有效的,具体体现在以下各方面:政府通过增持股票为市场提供额外的流动性,降低了市场的流动性风险;政府的股市干预有利于降低市场波动性,并且干预力度越大,个股的收益率波动性越低;降低股票的噪声交易程度是救市资金降低股市波动性风险的主要作用机制。退市方面:国有资金大量滞留股市是有负面作用的,退市是必要的,但是,由于退市的目标比入市实际上更多元,所以退市行为更应该谨慎和有策略。考虑到政府对不同目标的偏好或权衡,其实后危机时期政府救助资金退出可以有不同的策略和时机。假定政府的目标只是入市资金的损益平衡,其实2017年底已经出现过全部退出的时机。但是,实际上政府至今还活跃在股市中,说明政府在某些信息优势的情况下,其救助资金的目标函数中可能包含了“投资收益”最大化。如果如此,政府救市资金理论上没有确定的最优退出时间或时机,相机抉择是最优策略。本文的创新或贡献主要体现在三方面:第一,把政府干预股市的行为分为入市和退市,分别分析,尤其是退市策略分析。因为现实中往往是入市很果断,退市很麻烦,需要特别慎重。政府入市的后处置直接决定了干预政策的有效性,却往往在策略制定和政策效果评价体系中被忽视。将政府救市资金退出问题纳入政府对股票市场的干预政策研究中,为救助资金的后续处置机制作出理论设计,这在一定程度上弥补了政府“看得见的手”择机撤出救助领域的研究空缺,为全球各市场类型国家提供了可供借鉴的退市制度设计。探讨救市资金的处置问题的前提是掌握现有资金在市场中的实际运行效果,通过较为细致的核算救市资金自入市以来的成本和各期收益情况,为救市资金的后续处置策略提供现实依据,并为退市策略的机制设计提供政策建议。第二,对政府干预股市行为的理论模型进行了内生化处理,并设定政府入市的目标函数与退市的目标函数不同:前者是稳定市场,后者的目标函数中是包含投资收益的。鉴于政府以维护公共利益为主要服务目标的基本属性,结合政府在金融市场中监督和管理的职责,对政府入市的理论研究以稳定股票价格波动为主要的干预目标具有合理性,已有文献也提供了较强的理论支持。以本文对2015年政府救市资金的统计研究和实证分析为基础,结合救市资金的筹集渠道、干预效果和资金变动等现实情况,本文对救市资金在后危机时期的处置研究以投资收益最大化为政府退市的目标函数,符合政府干预政策的市场逻辑并且具有一定的现实基础。把投资收益作为政府重要的干预目标在现有文献中是鲜有的,本文对政府救市资金退市的理论研究可以进一步推广到政府对各市场领域的干预行为评估。第三,在经典的噪声交易模型中引入政府行为,在逻辑推演的基础上,总结出三个理论判断,并在实证分析中加以验证。理论上在有政府参与的市场中,政府干预行为对市场的影响可能通过改变交易噪声实现,这为政府干预的影响机制研究拓展了理论依据。本文主要不足也是三点:第一,在理论分析中,把退市目标简单化处理为“获得投资收益”,确实过于简单和抽象,不符合实际。实际上政府与双重目标即投资收益和稳定市场,甚至有更多的目标,但是,由于确定不同目标之间的权重和构建相应模型太复杂,模型构建超出了我现在的能力,所以,只能以后再深入研究。第二,受数据可得性的局限,在统计分析中,本文采用季度性数据追踪救市资金的持股情况,但是季度性数据难以捕捉政府救市资金的具体交易时点及价格,导致救市资金的成本收益核算可能与实际情况差别较大。除以出资方证券公司的资产账户收益情况为补充外,要反映救市资金的真实收益需要更多的数据支撑。第三,在实证分析时,本文仅对政府救市资金的干预效果以流动性和波动性两个标准衡量,并未考虑对市场有效性的影响;对救市资金的作用机制也仅以降低噪声交易渠道解释,指标选择比较简单。
吴从新[5]（2019）在《国际原油期货价格波动的混频数据模型与实证研究》文中提出
张浩[6]（2019）在《人民币对三种主要货币汇率相依关系研究》文中提出2005年7月人民银行宣布将进行人民币汇率机制改革,2010年6月第二次汇率改革启动,随着人民币汇率改革的不断推进,人民币汇率的市场性及弹性逐步提高,与他国货币的关系也愈加紧密。2016年人民币加入特别提款权货币篮子,中国外汇市场人民币国际化又向前迈出了坚实的一步。各国间日益紧密的贸易关系和经济往来使得外汇市场及外汇资产之间的关系愈加复杂。对货币间相依关系的研究有助于国家、企业及个体投资者更好的了解本国货币与他国货币之间的联系,从而能够针对汇率市场的变化做出合理的应对策略,实现对外汇市场的政策调整或是风险规避。货币间的相依关呈现出一种非线性、非对称的相依模式,传统的线性分析法已然无法满足对日益复杂的货币间关系的研究需求,而Copula函数对研究金融市场及金融资产间的相依关系有极大的助益,所以本文基于Copula函数视角,对人民币对3种主要货币汇率间的相依关系进行研究,基于AR（1）GJR的边缘分布,构建了 Gaussian Copula、t Copula、DCC-Gaussian及DCC-t Copula模型进行分析。考虑到我国汇率市场的发展史,2005年以前,施行的是人民币单一盯住美元的汇率制度,就本文而言研究的意义不大,所以本文选取了一次汇改至2018年末的相关数据,通过对Copula基本理论及模型构建方法介绍,阐述汇率间相依性变化机理,构建静态及动态Copula模型来刻画人民币对美元、欧元及日元的相依关系。最后文章对全文研究进行总结,并提出相关研究问题的展望。
施小文[7]（2019）在《联合估计函数方法及其在ACD模型上的应用》文中研究指明有效性是参数估计的重要课题,基于Fisher信息量最大的联合估计函数方法是一类新颖的估计方法,不仅能提供有效估计,还能结合各种准则的估计方法而减少方差.自回归条件持续期（Autoregressive Conditional Duration,简称ACD）模型作为研究金融市场下高频数据的非线性时间序列模型,在刻画市场微观结构中起着重要作用,并由此衍生出很多变种模型,近年来关于该类模型的参数估计受到了很多关注.本文主要利用估计函数方法,通过联合两相互正交的最优估计函数构造联合估计函数,对ACD及其衍生模型进行参数估计.首先,研究ACD模型的概率结构,给出其平稳解和遍历解的存在条件,证明其条件期望可以表示成过去观测值的线性函数且这种表示唯一.在此基础上通过过去观测值的无穷线性表达,给出ACD模型及其衍生模型的联合估计函数.最后,通过数值仿真比较ACD有限线性形式与原ACD模型差别,突出解析概率结构对求解联合估计函数的重要意义.
张淑娟[8]（2018）在《非参数与半参数条件协方差模型的降维研究》文中进行了进一步梳理在当今科学技术高速发展的背景下,大数据技术的崛起使人们的生活更加科学合理化。但是大数据的处理需要面对庞大的信息量,将信息抽象为变量会使得变量的维数增高,这使得问题变得复杂。降维是一种有效的优化信息的手段,降维理论的研究将促进大数据的发展。多元条件协方差矩阵的估计在投资组合、金融风险管理等方面具有重要的作用。因此,在大数据时代,对高维条件协方差模型的降维研究是一项重要的工作,这将拓展协方差模型的应用空间。关于条件协方差矩阵模型主要有参数、非参数、半参数三种类型。参数模型通常需要设定变量间具体的函数关系、变量服从的密度函数,但是在实际中有时很难知道准确的密度函数与模型服从的函数形式。非参数模型不受变量的分布函数与模型设定形式的约束,是一种用完全由数据拟合变量间关系的方法,某种程度上非参数模型具有更大的灵活性。半参数模型由于同时含有参数与非参数部分,因此,选择适当的半参数模型可以同时具备二者的优势。但是,非参数与半参数模型通常存在高维变量估计困难的问题。为此,论文对已有的非参数与半参数条件协方差模型使用主成分分析方法对其进行降维研究,使其可以在高维变量中得以应用。论文首先对一元及多元条件方差、协方差模型的发展现状进行了梳理,确定了所要研究的内容。其次介绍了主成分分析、多元非参数回归估计等方面的理论,为论文提出的新模型做理论准备。然后在前面研究的基础上,论文提出了降维条件下的非参数与半参数多元条件协方差模型。最后论文针对提出的新模型,使用香港股市60种股票的数据对风险价值进行估计,并与几种已有的多元协方差模型估计结果进行了比较,发现论文提出的方法在某种程度上具有一定的优势。论文的创新点主要体现在以下三个方面:（1）对已有的一种非参数、两种的半参数条件协方差模型,使用主成分分析方法进行了降维估计,拓展了三种协方差模型的应用范围。（2）在高维数据条件下,论文对已有的多元条件正交模型进行了改进,将非参数与半参数方法融入其中,此项研究降低了多元正交协方差模型的使用条件,在一定程度上完善了高维条件协方差模型估计理论。（3）对于论文提出的新模型,用其对香港股市的60种股票投资组合的风险价值进行了估计,并同已有的几种高维协方差模型的估计结果相比较,发现论文提出的模型在高维变量的协方差矩阵估计中具有一定优势。这项研究成果也为投资组合的风险价值估计提供了一种新的方法。
蔡悦[9]（2018）在《Shibor利率跳跃—扩散模型误差修正门限估计》文中认为利率期限结构是现代金融研究的一大热点,其中跳跃-扩散模型是刻画短期利率有效的模型之一。本文运用误差修正门限估计方法估计模型的波动率系数:非对称核估计减小估计量渐近方差从而减小相合误差。仿真实验中,可以发现误差修正门限估计较传统估计方法能够更加有效的缩小估计误差,从而为精准化度量利率的扩散系数供理论基础。实证分析中,本文主要以2007-2017年Shibor利率作为研究对象,可以发现误差修正门限估计可有效的探测Shibor利率的跳跃行为,另采用仿真实验中估计量对Shibor利率的波动率进行非参误差修正门限估计,进而可有效识别、测度利率市场风险,为更好的了解中国利率市场的特点供思路和方法。通过比较国内外的研究现状,本文的贡献主要在于以下三个方面:第一,使用了非对称估计误差修正门限估计方法,并最终进行了对称核估计方法与非对称核估计方法的比较。非对称核估计减小估计量渐近方差从而减小相合误差。第二,门限系数的选择和窗宽的选择。构建GARCH（1,1）时变门限函数,避免了对具有持续性的不同时期金融数据（段时间表现为高波动率而段时间表现为低波动率）使用相同的门限值而高估或低估跳跃行为。运用理论值法和CV（交叉验证）法选择非参数估计中的最优窗宽值hopt。第三,之前的学者主要研究的都是国外的金融市场,我们这里着重考虑的是中国的金融市场。利用模拟数据和实证数据对波动方法的效果进行了探究和比较,估计方法具有普适性,既可以用于平稳时间序列,也可以用于非平稳时间序列。
刘融[10]（2017）在《我国影子银行中小企业融资效应及风险溢出研究》文中研究说明“影子银行”这一概念在2007年美国次贷危机爆发后迅速引发全球关注,在我国同样如此,尤其是近年来,我国影子银行的规模急速膨胀,它在填补传统银行业务缺位、丰富企业和居民投融资渠道的同时,因其高杠杆、少受甚至不受监管的属性埋下的安全隐患也引发公众忧虑。但事实上,影子银行作为一个中性概念,是金融创新的必然结果,因此不应片面夸大其风险性而忽略其存在的合理性,是以秉持客观公允的态度增进对我国影子银行的认知,尤其是探明现阶段对我国市场经济主体中占据数量最多、最具活力的企业群体即中小企业发挥的融资效应,以及合理测度自身的风险溢出效应,对于我国影子银行兴利抑弊、维系金融体系安全和助力实体经济发展极有裨益。为此,本文首先梳理国内外影子银行的相关理论,并尝试从纷繁芜杂的概念中厘清“中国式影子银行”的概念与特征,并从金融脱媒趋势与投资方、投融资中介及融资方等三方主体的共同作用探索我国影子银行的成因;其后就我国影子银行的发展历程、现状与趋势做详尽阐述,在此基础上,重点分析我国影子银行现阶段发挥的中小企业融资效应与风险溢出效应,具体过程和结论如下:首先,对中小企业融资约束的缓解效应。本文先分别从闲置资金聚集效应、流动性增强效应、投资效率提升效应以及成本降低效应等方面系统分析影子银行对中小企业融资影响的内在机理,而后运用2010年末至2016年上半年间我国影子银行和深交所中小企业板上市企业的数据,通过构建现金——现金流敏感性模型,证实影子银行确实能在一定程度上缓解中小企业的融资约束程度。其次,对中小企业银行信贷的补充与替代效应。在以中小企业为对象的融资业务中,影子银行对传统银行信贷业务究竟发挥“补充”抑或“替代”效应,本文通过构建SVAR模型所做的实证研究作出回应:一方面我国影子银行的发展有助于缓解中小企业的融资约束,在传统商业银行信贷无法满足中型企业融资缺口时发挥“补充”效应,因此我们认为不宜片面夸大影子银行的负面影响,采用过分严厉的监管措施来取缔或“消灭”影子银行;另一方面,我们也应正视影子银行在对小微企业提供融资服务时,对传统银行信贷表现出“替代”和“挤出”效应,这在影子银行由于自身局限尚未成为小微企业融资主力的同时会削弱小微企业从正规金融融资的能力。这种“替代”与“挤出”源自影子银行更为契合小微企业“短、小、急、频”的融资需求以及影子银行业务融资业务与银行传统信贷业务的“同质化”,因此通过影子银行的业务升级改变“同质化”,有助于加强影子银行对商业银行信贷的“补充”效应,削弱“替代”效应,使两者携手多渠道服务于中小企业融资。最后,测度影子银行自身的系统性风险溢出效应。虽然上述实证结果表明,影子银行确实能在某种程度上缓解中小企业的融资约束、填补实体经济的融资缺口、弥补市场失灵,有其存在发展的必要性,但与此同时,在监管尚未及时调整跟进的情形下,影子银行由于期限错配、高杠杆等问题,自身存在的风险会通过融资路径、资产负债路径、支付体系、业务同质化及公众信心等直接或间接路径溢出至金融体系,而经济周期波动、金融机构关联性、融资对象高风险性、利率市场化及互联网金融的发展等在内的诸多因素会强化和放大该风险溢出效应,危及金融体系的稳健运行。本文通过构建GARCH-Copula-CoVaR模型研究发现:从整体来看,影子银行体系的自身风险均显着高于传统商业银行,且高于金融系统整体风险;就影子银行体系内各子类别的的风险程度而言,从高至低依次为:信托公司类影子银行、券商类影子银行、投资公司类影子银行及民间借贷类影子银行;从影子银行对金融系统的风险溢出程度由高至低进行排序,则依次为:信托类影子银行、券商类影子银行、民间借贷类影子银行及投资公司类影子银行,尤其是信托类和券商类影子银行,无论从自身风险还是对金融系统的风险溢出而言,均居影子银行类金融机构前列,因此即便影子银行整体杠杆水平一般,风险可控,引发全面系统性风险的可能性较低,但局部（以信托、券商类影子银行为例）因扩表提速、通道增加、资金链条拉长触发的杠杆水平推升、期限错配压力增大及风险溢出效应凸显,须引起重视,应侧重针对该部分金融机构进行杠杆调控,有效降低该类金融机构的自身风险,并且隔离其与传统银行体系及其他金融机构的风险传递,维系金融体系安全。鉴于我国影子银行的现状、现阶段对中小企业融资发挥的实际效应及自身的风险溢出效应,建议依循“包容性、创新性、合法性和针对性”的指导路线通过影子银行的兼容并包、业务升级与结构优化,实现我国影子银行体系的兴利除弊,具体建议包括:包容性,即借鉴英国的“监管沙盒”理念,摒弃“大而全”的金融监管模式,并通过立法使原先处于“灰色地带”的影子银行业务合法化,同时为避免过度监管导致的市场融资成本高企,采取“温和式”去杠杆甚至是稳杠杆;创新性,主要体现为推进影子银行业务和模式的创新,以及监管思路的转换与创新;合法性,即完善监管立法及依法构建完善征信体系,推进信息披露;针对性,则表现为对影子银行的差别化、关联式及动态性监管,其中差别化即依据影子银行体系内各类别金融机构自身风险与风险溢出的差别,分别采用直接监管、间接监管及辅助监管等在内的多元化监管模式。本文的创新之处表现为:首先,厘清我国影子银行的概念特征,在此基础上合理测度规模。在我国影子银行的研究中,就我国是否存在严格意义上的影子银行、如何界定更为合理,仍存有争议。本文尝试从纷繁芜杂的概念中厘清“中国式影子银行”的概念和特征,并依据影子银行主要类别对其规模进行测度,为正确认识和评估我国影子银行的经济效应奠定良好的理论基础;其次,研究影子银行对中小企业融资发挥的实际效应,解决相关研究中的焦点争议,通过业务升级实现影子银行“质”的提升。已有的研究较多立足于影子银行“量”的优化,本文则运用理论与实证相结合的方式解决“影子银行是否可切实缓解中小企业融资约束”、“影子银行对中小企业银行信贷究竟表现为替代抑或补充效应”等影子银行研究中尚存的争议,在此基础上提出建议即“业务升级”,以期推动我国影子银行实现“质”的提升,使其更好地服务于解决中小企业融资难题;最后,量化分析影子银行的风险溢出效应,明确影子银行在金融系统内风险溢出的主要承担者及风险溢出变化动向,为影子银行结构优化和风险管理提供参考。在研究影子银行的风险状况时,相关研究多聚焦于定性分析,本文将研究对象拓展至量化分析影子银行的风险溢出效应,并通过双重比较明确影子银行在金融系统内风险溢出的主要承担者以及风险溢出变化动向,基于我国影子银行体系内各子类别系统性风险溢出效应的差异化测度提出差别化监管措施,优化影子银行结构、管控影子银行风险以期带动影子银行“质”的改良,维系金融体系安全。本文研究中的不足体现在数据和信息的可得性不足,具体为影子银行部分数据较难获取、非上市中小企业样本数据不易搜集,以及无法精准从影子银行类金融机构剥离非影子银行业务等方面,这一点有望在日后随着影子银行调研的深入和数据披露日趋完善而得以改进。除数据样本的充实外,本文的研究展望还包括:影子银行研究内容由“质”拓展至“量”和“价”,即关注如何使影子银行整体及局部（以业务类别或地理区域划分）的规模和增速控制在合理的阈值范畴内,以及影子银行融资业务的合理利率如何厘定;更可追踪研究监管趋严背景下的影子银行又将如何作用于经济、金融等领域,发挥怎样的效应,持续完善我国影子银行体系研究。
二、非对称稳定幂GARCH的严平稳性与解的唯一性（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、非对称稳定幂GARCH的严平稳性与解的唯一性（论文提纲范文）
（1）我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 信贷供给总量的经济效应 |
| 1.2.2 信贷供给结构的经济效应 |
| 1.2.3 信贷供给价格的经济效应 |
| 1.2.4 信贷风险累积的经济效应 |
| 1.2.5 信贷供给监管对货币政策有效性的影响效应 |
| 1.3 主要研究目标、论文结构及主要内容 |
| 1.3.1 主要研究目标 |
| 1.3.2 论文结构及主要内容 |
| 1.4 研究方法与主要贡献 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 主要贡献 |
| 第2章 信贷供给宏观经济效应的理论基础 |
| 2.1 信贷供求理论 |
| 2.1.1 宏观信贷供求理论 |
| 2.1.2 微观信贷供求理论 |
| 2.2 信贷价格理论 |
| 2.2.1 可贷资金理论 |
| 2.2.2 金融抑制理论 |
| 2.3 信贷风险理论 |
| 2.3.1 Fisher的“债务-通货紧缩”理论 |
| 2.3.2 金融脆弱性理论 |
| 2.4 信贷配给与信贷传导理论 |
| 2.4.1 均衡配给理论 |
| 2.4.2 银行信贷渠道传导理论 |
| 2.4.3 资产负债表渠道传导理论 |
| 第3章 我国信贷供给传导机制及其与产出的动态关联分析 |
| 3.1 基于DSGE模型我国信贷供给的微观传导机制分析 |
| 3.1.1 模型设定 |
| 3.1.2 模型均衡 |
| 3.1.3 参数校准与模拟分析 |
| 3.2 我国信贷供给与产出的波动特征及动态关联性分析 |
| 3.2.1 MS-GAS-TVTP模型与TVP-VECM模型原理 |
| 3.2.2 我国产出与信贷波动的阶段性变迁识别及时变转移分析 |
| 3.2.3 动态关联性分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 我国信贷供给总量与期限结构的宏观经济效应分析 |
| 4.1 信贷供给总量对宏观经济影响的理论机制分析 |
| 4.2 我国信贷总量扩张与收缩对宏观经济的非对称影响效应分析 |
| 4.2.1 非线性自回归分布滞后(NARDL)模型原理 |
| 4.2.2 变量选取、数据处理及平稳性检验 |
| 4.2.3 我国信贷总量扩张与收缩对产出的非对称影响效应 |
| 4.2.4 我国信贷总量扩张与收缩对通货膨胀的非对称影响效应 |
| 4.3 我国信贷供给期限结构的宏观经济效应分析 |
| 4.3.1 SV-TVP-FAVAR模型原理 |
| 4.3.2 我国信贷供给期限结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.3.3 我国信贷供给短期结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.3.4 我国信贷供给中长期结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 我国信贷供给价格传导机制及其非线性效应分析 |
| 5.1 信贷供给对宏观经济增长的价格传导机制分析 |
| 5.1.1 投资渠道传导机制分析 |
| 5.1.2 消费渠道传导机制分析 |
| 5.2 ST-BVAR模型原理 |
| 5.2.1 ST-BVAR模型设定 |
| 5.2.2 ST-BVAR模型的非线性检验 |
| 5.3 不同经济周期下信贷价格对经济增长的两阶段传导效应分析 |
| 5.3.1 变量选取、数据处理与经济周期波动区制识别 |
| 5.3.2 第一阶段信贷价格对投资与消费的非线性影响效应 |
| 5.3.3 第二阶段投资与消费对产出的非线性影响效应 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 信贷风险对宏观经济及信贷调控有效性的异质性影响效应分析 |
| 6.1 多元方向分位数向量自回归(MDQVAR)模型 |
| 6.2 不同经济周期下信贷风险对宏观经济的异质性影响效应分析 |
| 6.2.1 理论机制分析 |
| 6.2.2 变量选取及数据处理 |
| 6.2.3 分位数脉冲响应分析 |
| 6.3 不同信贷风险水平下信贷调控宏观经济有效性分析 |
| 6.3.1 变量选取及数据处理 |
| 6.3.2 分位数脉冲响应分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 我国信贷监管对货币政策有效性的影响效应分析 |
| 7.1 理论背景与影响机制分析 |
| 7.2 信贷监管的不同强度对货币政策有效性的异质性影响分析 |
| 7.2.1 变量选取及数据说明 |
| 7.2.2 经济增长目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.2.3 物价稳定目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.2.4 金融稳定目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）上海原油期货跨市场非线性溢出效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究的主要内容及研究方法 |
| 1.3 全文结构安排与技术路线 |
| 1.3.1 结构安排 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 创新与不足 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足与展望 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 国外文献综述 |
| 2.1.1 原油期货市场之间相互关系 |
| 2.1.2 原油期现货市场间相互关系 |
| 2.1.3 原油期货与相关市场间关系 |
| 2.2 国内文献综述 |
| 2.2.1 原油期货市场之间相互关系 |
| 2.2.2 原油期现货市场间相互关系 |
| 2.2.3 原油期货与相关市场间关系 |
| 第3章 溢出效应相关理论 |
| 3.1 跨市场溢出相关理论 |
| 3.1.1 金融市场传染理论 |
| 3.1.2 资本跨市场流动理论 |
| 3.1.3 行为金融学理论 |
| 3.2 非线性溢出效应研究框架 |
| 3.2.1 非线性溢出效应概念提出 |
| 3.2.2 非线性溢出效应分析框架 |
| 第4章 上海原油期货与国际市场间的非线性溢出效应分析 |
| 4.1 研究变量择选与数据说明 |
| 4.1.1 研究变量择选 |
| 4.1.2 数据处理 |
| 4.2 多元BEKK-MVGARCH分析模型建构与估计 |
| 4.2.1 多元BEKK-MVGARCH模型建构 |
| 4.2.2 多元BEKK-MVGARCH模型估计 |
| 4.3 同质市场间非线性溢出效应动态分析 |
| 4.4 同质市场间非线性溢出效应特征:联动与分异 |
| 4.5 跨市场溢出阻碍与提升路径 |
| 第5章 上海原油期货与现货市场间的非线性溢出效应分析 |
| 5.1 研究变量择选与数据说明 |
| 5.1.1 研究变量择选 |
| 5.1.2 数据处理 |
| 5.2 时变t-Copula函数分析模型建构与估计 |
| 5.2.1 时变t-Copula函数分析模型建构 |
| 5.2.2 时变t-Copula函数分析模型估计 |
| 5.3 高关联市场间非线性溢出效应动态分析 |
| 5.4 高关联市场间非线性溢出效应特征:趋拢与偏离 |
| 5.5 跨市场溢出阻碍与提升路径 |
| 第6章 上海原油期货与能化市场间的非线性溢出效应分析 |
| 6.1 研究变量择选与数据说明 |
| 6.1.1 研究变量择选 |
| 6.1.2 数据处理 |
| 6.2 动态t多元随机波动率分析模型建构与估计 |
| 6.2.1 DCC-MSV-t分析模型建构 |
| 6.2.2 动态DCC-MSV-t模型估计 |
| 6.3 相近市场间非线性溢出效应动态分析 |
| 6.4 相近市场间非线性溢出效应特征:紧密与松散 |
| 6.5 跨市场溢出阻碍与提升路径 |
| 第7章 上海原油期货与金融市场间的非线性溢出效应分析 |
| 7.1 研究变量择选与数据说明 |
| 7.1.1 研究变量择选 |
| 7.1.2 数据处理 |
| 7.2 复杂网络溢出效应模型建构与非线性近似逼近 |
| 7.2.1 复杂网络溢出效应模型建构 |
| 7.2.2 复杂网络模型非线性近似逼近 |
| 7.3 异质市场间非线性溢出效应动态分析 |
| 7.4 异质市场间非线性溢出效应特征:强势与弱势 |
| 7.5 跨市场溢出阻碍与提升路径 |
| 第8章 结论与建议 |
| 8.1 结论 |
| 8.1.1 上海原油期货同国际市场间的动态联动关系差别迥异 |
| 8.1.2 上海原油期货对现货市场保持了较高的动态溢出水平 |
| 8.1.3 上海原油期货对能化商品期货的影响作用呈现多样性 |
| 8.1.4 上海原油期货市场与相关金融市场存在密切的连通性 |
| 8.1.5 上海原油期货对相关市场的溢出效应非线性特征明显 |
| 8.2 建议 |
| 8.2.1 积极吸引各类市场主体参与交易切实增强市场活跃度 |
| 8.2.2 推动将“上海原油品牌”打造成为多维立体市场体系 |
| 8.2.3 注重原油市场建设与人民币国际化相互结合协同推进 |
| 8.2.4 深入完善风险防控体系建设确保市场长期平稳健康运行 |
| 8.2.5 发挥上海原油期货市场比较优势争取闯出“中国特色” |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表论文以及参加科研情况 |
（3）基于结构突变的人民币汇率与股票市场间动态溢出效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容及创新点 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 主要创新点 |
| 1.3 国内外文献综述 |
| 1.3.1 结构突变相关文献综述 |
| 1.3.2 溢出效应相关文献综述 |
| 1.3.3 文献评述 |
| 1.4 技术路线图 |
| 第2章 人民币汇率与股票市场的动态溢出效应理论研究 |
| 2.1 结构突变理论 |
| 2.1.1 结构突变的分类 |
| 2.1.2 结构突变参数估计方法 |
| 2.1.3 结构突变检测方法 |
| 2.2 人民币汇率与股票市场溢出效应的经典理论 |
| 2.2.1 流量导向模型 |
| 2.2.2 存量导向模型理论 |
| 2.2.3 戈登模型 |
| 2.3 溢出效应的特征及形成机理 |
| 2.3.1 溢出效应的含义 |
| 2.3.2 溢出效应的特征 |
| 2.3.3 溢出效应的形成机理 |
| 2.4 人民币汇率与股票市场溢出效应的传导机制 |
| 2.4.1 以国际贸易为渠道的传导机制 |
| 2.4.2 以国际资本流动为渠道的传导机制 |
| 2.4.3 以心理预期为渠道的传导机制 |
| 2.4.4 以货币供应量为渠道的传导机制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 人民币汇率与股票市场的动态溢出效应现状分析 |
| 3.1 人民币汇率的现状分析 |
| 3.1.1 人民币汇率国际化发展 |
| 3.1.2 人民币汇率监管政策 |
| 3.1.3 人民币汇率间的动态溢出效应分析 |
| 3.2 股票市场的现状分析 |
| 3.2.1 股票市场市场化发展 |
| 3.2.2 股票市场监管措施 |
| 3.2.3 股票市场间的动态溢出效应分析 |
| 3.3 人民币汇率与股票市场的动态溢出效应分析 |
| 3.3.1 国际贸易影响因素 |
| 3.3.2 国际资本流动影响因素 |
| 3.3.3 心理预期影响因素 |
| 3.3.4 货币供应量影响因素 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 均值结构突变下人民币汇率与股市的动态溢出效应 |
| 4.1 均值溢出模型与方法 |
| 4.1.1 时变t-Copula模型 |
| 4.1.2 Bai-Perron均值结构突变检验 |
| 4.2 样本选取及描述性统计 |
| 4.2.1 样本选取及数据处理 |
| 4.2.2 描述性统计 |
| 4.3 边缘参数估计 |
| 4.4 t-Copula动态均值溢出效应 |
| 4.5 Bai-Perron均值溢出结构突变 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 方差结构突变下人民币汇率与股市的动态溢出效应 |
| 5.1 波动溢出的模型与方法 |
| 5.1.1 DCC-GARCH模型 |
| 5.1.2 修正的ICSS算法 |
| 5.2 样本选取及描述性统计 |
| 5.2.1 样本选取及数据处理 |
| 5.2.2 描述性统计 |
| 5.3 DCC-GARCH动态波动溢出效应 |
| 5.4 修正ICSS算法波动溢出结构突变 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 信息溢出指数下人民币汇率与股市的动态溢出效应 |
| 6.1 信息溢出指数模型及样本选取 |
| 6.1.1 静态溢出指数表 |
| 6.1.2 动态溢出指数模型 |
| 6.1.3 样本选取与数据处理 |
| 6.2 静态信息溢出效应实证研究 |
| 6.2.1 静态收益率信息溢出效应 |
| 6.2.2 静态波动率信息溢出效应 |
| 6.3 动态信息溢出效应实证研究 |
| 6.3.1 总信息溢出效应 |
| 6.3.2 单个市场净信息溢出效应 |
| 6.3.3 成对净信息溢出效应 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间主持或参加的科研项目 |
（4）中国政府股票市场救助行为研究 ——基于2015年救市行为的分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究创新 |
| 1.3 论文的主要不足之处 |
| 1.4 研究结构 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 政府救助股市的必要性研究 |
| 2.1.1 股市危机的特征 |
| 2.1.2 政府干预股票市场的利弊之争 |
| 2.2 政府救市政策的方式及政策效应的评价 |
| 2.2.1 政府干预政策的目标及方式划分 |
| 2.2.2 股市平准基金的设立 |
| 2.2.3 政府干预股市的政策效应 |
| 2.3 中国政府干预股票市场行为研究总结 |
| 2.3.1 中国政府干预股市的必要性研究 |
| 2.3.2 中国政府历次干预股市的方式及影响分析 |
| 2.3.3 2015年中国股市崩盘的成因分析 |
| 2.3.4 中国政府救市行为的理论研究与不足 |
| 2.3.5 中国政府救市行为的实证研究与不足 |
| 2.4 政府股市干预策略的处置理论探究 |
| 2.4.1 政府干预措施退市的必要性 |
| 2.4.2 政府干预措施的退出困境 |
| 2.4.3 中国政府救市行动的后处置研究进展 |
| 2.5 文献评述 |
| 第三章 各国(地区)政府股市救助政策的比较 |
| 3.1 自由放任走向积极干预的美国股市 |
| 3.1.1 “黑色星期四”:自由放任主义 |
| 3.1.2 “黑色星期一”:建立熔断机制 |
| 3.1.3 2000年互联网泡沫:交易制度改革 |
| 3.1.4 2008年金融危机:不良资产救助计划 |
| 3.1.5 2020年股市崩盘:无限量量化宽松 |
| 3.2 股市平准基金盛行的亚洲市场 |
| 3.2.1 日本经济泡沫与非传统货币政策 |
| 3.2.2 1997年东南亚金融危机与政府注资 |
| 3.2.3 俄罗斯金融危机与政府借贷 |
| 3.2.4 1998年中国香港金融危机与盈富基金 |
| 3.2.5 中国台湾股市危机与股市平准基金 |
| 3.3 中国大陆的股市干预史 |
| 3.3.1 中国2015年以前的历次股市干预 |
| 3.3.2 2015年中国政府救市计划简介 |
| 3.3.3 中国政府的股市干预措施总结 |
| 3.4 各国(地区)政府救市政策对比 |
| 小结 |
| 第四章 中国政府入市的理论分析 |
| 4.1 噪声交易模型在中国股市的适用性 |
| 4.2 入市模型基本假设 |
| 4.3 无政府干预的市场均衡 |
| 4.4 政府股市干预的行为及其目标 |
| 4.5 政府干预下的市场均衡 |
| 4.6 政府入市效应的理论假说 |
| 小结 |
| 第五章 中国政府救市资金运行的统计分析 |
| 5.1 救市资金持股统计 |
| 5.1.1 持股规模 |
| 5.1.2 持股结构 |
| 5.2 救市资金动态追踪 |
| 5.2.1 持股规模变动 |
| 5.2.2 持股结构调整 |
| 5.3 救市资金持股指数编制 |
| 5.3.1 指数计算说明 |
| 5.3.2 救市资金整体持股指数 |
| 小结 |
| 第六章 中国政府救市效果的实证检验 |
| 6.1 救市资金对市场流动性的影响 |
| 6.1.1 流动性衡量及假设 |
| 6.1.2 模型设定与变量说明 |
| 6.1.3 变量说明及样本描述性统计 |
| 6.1.4 DID流动性实证结果 |
| 6.1.5 稳健性检验 |
| 6.2 救市资金对市场整体波动性的影响 |
| 6.2.1 模型设定及假设 |
| 6.2.2 样本描述性统计 |
| 6.2.3 序列平稳性检验 |
| 6.2.4 GARCH模型检验结果 |
| 6.3 救市资金对个股波动性的影响 |
| 6.3.1 模型设定及假设 |
| 6.3.2 样本描述性统计 |
| 6.3.3 固定效应面板回归检验结果 |
| 6.3.4 GMM稳健性检验 |
| 6.4 救市资金的影响机制分析 |
| 6.4.1 噪声交易的量化 |
| 6.4.2 噪声交易机制检验 |
| 小结 |
| 第七章 中国政府股市救助资金退出策略(后处置)研究 |
| 7.1 中国政府退市策略的理论研究 |
| 7.1.1 退市模型设定 |
| 7.1.2 定义均衡策略 |
| 7.1.3 退市均衡策略求解 |
| 7.1.4 两期模型下的政府退市策略设计 |
| 7.1.5 政府退市模型的政策含义 |
| 7.2 救市资金退市的现实依据 |
| 7.2.1 收益率估算方法 |
| 7.2.2 救市资金初始成本核算 |
| 7.2.3 救市资金累计收益率核算 |
| 7.2.4 救市资金与A股股指收益比较 |
| 7.2.5 救市资金收益横向比较 |
| 小结 |
| 第八章 研究总结与政策建议 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）人民币对三种主要货币汇率相依关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国内文献综述 |
| 1.2.2 国外文献综述 |
| 1.3 论文框架与结构 |
| 1.3.1 研究思路与内容 |
| 第2章 汇率间相依性的相关理论分析 |
| 2.1 汇率的波动及彼此间相依结构特征分析 |
| 2.1.1 汇率波动特征 |
| 2.1.2 汇率间相依性定义 |
| 2.1.3 汇率间相依性变化机理 |
| 2.2 Copula理论 |
| 2.2.1 copula函数的定义及性质 |
| 2.2.2 几种常见的Copula函数 |
| 2.2.3 Copula模型的估计方法及测度原理 |
| 2.3 AR模型与GJR模型 |
| 第3章 人民币对主要货币汇率波动的历史与现状 |
| 3.1 人民币汇率制度的演进 |
| 3.2 人民币对主要货币汇率波动的历史与现状 |
| 3.2.1 时期划分 |
| 3.2.2 2000年至汇改前期 |
| 3.2.3 2005年汇改到2018年12月 |
| 第4章 基于Copula模型的汇率间相依性实证分析 |
| 4.1 Copula模型构建与评价 |
| 4.1.1 汇率收益率边际分布模型设定 |
| 4.1.2 Copula模型拟合评价方法 |
| 4.2 样本选取及描述性分析 |
| 4.2.1 样本数据选取 |
| 4.2.2 数据描述性分析 |
| 4.2.3 相关性系数估计 |
| 4.3 人民币汇率间一般相依性分析 |
| 4.3.1 边缘分布设定 |
| 4.3.2 Copula函数的参数估计 |
| 4.3.3 人民币汇率间一般相依性分析 |
| 4.4 人民币汇率间极值相依性分析 |
| 4.4.1 基于动态SJC Copula模型上尾相依性分析 |
| 4.4.2 基于动态SJC Copula模型的下尾相依性分析 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 本文结论 |
| 5.2 本文展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 实证步骤 |
| 附录B 实证部分数据 |
| 致谢 |
（7）联合估计函数方法及其在ACD模型上的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 1 预备知识 |
| 1.1 数理统计基础 |
| 1.2 时间序列基础 |
| 1.3 Godambe定理 |
| 2 ACD模型的概率结构 |
| 2.1 一阶矩严平稳存在条件 |
| 2.2 遍历性存在条件 |
| 2.3 ACD过程的无穷表示 |
| 2.4 ACD过程无穷表示的递推式及其性质 |
| 3 ACD模型的广义联合最优估计函数方法 |
| 3.1 广义联合最优估计函数 |
| 3.2 ACD模型的联合最优估计函数方法 |
| 3.3 乘积随机系数ACD模型的联合最优估计函数方法 |
| 3.4 RCA带 ACD误差模型的联合最优估计函数方法 |
| 4 仿真模拟 |
| 4.1 一阶ACD模型 |
| 4.2 有限线性形式ACD模型与原ACD模型有效性分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）非参数与半参数条件协方差模型的降维研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 非参数与半参数波动模型降维研究的背景及意义 |
| 1.1.1 论文研究的背景 |
| 1.1.2 论文研究的意义 |
| 1.2 非参数与半参数波动模型降维研究的内容与方法 |
| 1.2.1 论文研究的内容 |
| 1.2.2 论文研究的方法 |
| 1.3 论文的创新点 |
| 1.4 论文的结构 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 参数波动模型 |
| 2.1.1 参数一元波动模型 |
| 2.1.2 参数多元波动模型 |
| 2.2 非参数与半参数波动模型 |
| 2.2.1 非参数与半参数一元波动模型 |
| 2.2.2 非参数和半参数多元波动模型 |
| 2.3 数据降维的方法 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 线性降维方法与非参数回归理论 |
| 3.1 主成分分析 |
| 3.1.1 主成分分析方法的思想及数学模型 |
| 3.1.2 主成分分析方法的具体计算过程 |
| 3.2 非参数回归理论 |
| 3.2.1 非参数多变量密度估计 |
| 3.2.2 几种常用的非参数回归方法 |
| 3.3 向量自回归模型 |
| 3.3.1 VAR模型的一般性概念 |
| 3.3.2 VAR模型的平稳性条件 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 非参数与半参数波动模型的降维研究 |
| 4.1 波动模型的条件异方差检验 |
| 4.2 对多元波动模型的探讨 |
| 4.3 非参数与半参数波动模型的降维设定与估计 |
| 4.3.1 高维波动模型的降维设定 |
| 4.3.2 降维条件下波动矩阵的非参数与半参数估计 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 基于降维模型的风险价值估计 |
| 5.1 风险价值(VaR)的应用背景 |
| 5.2 VaR的计算基本原理及检验方法 |
| 5.2.1 投资组合VaR的计算原理 |
| 5.2.2 VaR的检验 |
| 5.3 投资组合VaR的估计方法 |
| 5.3.1 对投资组合收益率分位数的估计 |
| 5.3.2 投资组合收益率的条件协方差矩阵的估计 |
| 5.4 数据的选取处理与模型的估计检验 |
| 5.4.1 数据的选取处理 |
| 5.4.2 模型的估计检验 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文的研究工作总结 |
| 6.2 研究问题的展望 |
| 附录A |
| 附录B |
| 参考文献 |
| 后记 |
（9）Shibor利率跳跃—扩散模型误差修正门限估计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容和研究结构 |
| 1.4 本文的主要贡献 |
| 第2章 文献综述与相关理论 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.2 相关理论 |
| 第3章 模型构建和误差修正门限估计方法介绍 |
| 3.1 一般化跳跃—扩散模型及其门限估计方法 |
| 3.2 误差修正门限估计方法介绍 |
| 3.2.1 门限GARCH估计 |
| 3.2.2 非对称核非参数门限估计 |
| 3.3 非参数估计最优窗宽的选择 |
| 3.3.1 理论值法 |
| 3.3.2 数据驱动法——CV准则 |
| 3.4 理论证明 |
| 3.4.1 基本假设和主要结论 |
| 3.4.2 主要结论的具体证明 |
| 3.5 蒙特卡罗模拟研究 |
| 3.5.1 轨道模拟 |
| 3.5.2 门限选择 |
| 3.5.3 窗宽选择 |
| 3.5.4 对称核估计与非对称估计的比较 |
| 第4章 实证分析 |
| 4.1 实证数据述 |
| 4.1.1 数据的平稳性分析 |
| 4.1.2 数据的相关性分析 |
| 4.2 跳跃的价值 |
| 4.2.1 两周Shibor |
| 4.2.2 三月shibor |
| 4.2.3 跳跃对应宏观事件 |
| 4.3 2WShibor 和 3MShibor 数据驱动法下实证数据最优窗宽选择 |
| 4.4 漂移系数、扩散系数、置信区间长度图、跳跃强度 |
| 4.5 2周Shibor与3月Shibor对称核与非对称核置信区间 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文主要结论 |
| 5.2 本文存在的不足及下一步研究计划 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 短期利率轨道模拟代码 |
| 附录2 门限选择代码 |
| 附录3 窗宽选择的影响代码 |
| 附录4 对称核与非对称核窗宽选择理论值法代码 |
| 附录5 对称核与非对称核窗宽选择数据驱动法代码 |
（10）我国影子银行中小企业融资效应及风险溢出研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与框架 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究框架 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 可能的创新与不足 |
| 1.4.1 创新 |
| 1.4.2 论文不足 |
| 第二章 相关理论与文献综述 |
| 2.1 相关理论 |
| 2.1.1 金融创新理论 |
| 2.1.2 金融抑制论 |
| 2.1.3 长尾理论 |
| 2.1.4 金融脆弱化理论 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 有关影子银行的概念、类别、特征及成因研究 |
| 2.2.2 有关影子银行的中小企业融资效应研究 |
| 2.2.3 有关影子银行的风险溢出与监管研究 |
| 2.2.4 文献述评 |
| 第三章 我田影子银行概念、类别、成因及发展概况 |
| 3.1 我国影子银行的概念与类别 |
| 3.1.1 我国影子银行的概念界定 |
| 3.1.2 我国影子银行的类别 |
| 3.2 我国影子银行的成因 |
| 3.3 我国影子银行的发展概况 |
| 3.3.1 我国影子银行的发展历程 |
| 3.3.2 我国影子银行的发展现状 |
| 3.3.3 我国影子银行的发展趋势 |
| 第四章 我国影子银行的中小企业融资效应及风险溢出的机理分析 |
| 4.1 我国影子银行的运作机制 |
| 4.1.1 交易型影子银行 |
| 4.1.2 融资性影子银行 |
| 4.2 我国影子银行缓解中小企业融资约束的作用机理 |
| 4.2.1 闲置资金聚集效应 |
| 4.2.2 流动性增强效应 |
| 4.2.3 投资效率提升效应 |
| 4.2.4 成本降低效应 |
| 4.3 我国影子银行对中小企业银行信贷“补充”与“替代”的作用机理 |
| 4.3.1 信贷市场竞争度对中、小企业银行信贷可得性的差异化影响 |
| 4.3.2 我国影子银行对中型企业银行信贷的效应 |
| 4.3.3 我国影子银行对小微企业银行信贷的效应 |
| 4.4 我国影子银行风险溢出的作用机理 |
| 4.4.1 我国影子银行风险溢出效应的概念及特征 |
| 4.4.2 我国影子银行风险溢出效应的影响因素 |
| 4.4.3 我国影子银行风险溢出效应的传导路径 |
| 第五章 我国影子银行缓解中小企业融资约束的实证研究 |
| 5.1 样本选取与数据来源 |
| 5.2 模型设定与变量定义 |
| 5.3 实证检验结果与分析 |
| 5.3.1 描述性统计分析 |
| 5.3.2 回归结果分析 |
| 5.3.3 稳健型检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 我国影子银行对中小企业银行信贷“补充”与“替代”效应的实证研究 |
| 6.1 数据来源和变量选取 |
| 6.2 模型设定 |
| 6.3 实证检验结果及分析 |
| 6.3.1 单位根检验 |
| 6.3.2 确定初始模型的滞后阶数并检验模型稳定性 |
| 6.3.3 Granger因果关系检验 |
| 6.3.4 SVAR模型的识别条件 |
| 6.3.5 脉冲响应函数分析 |
| 6.3.6 稳健性检验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 我国影子银行风险溢出的实证分析 |
| 7.1 模型构建 |
| 7.1.1 风险溢出模型及其度量指标 |
| 7.1.2 GARCH模型的基本原理与计算方法 |
| 7.1.3 Copula模型的基本原理与计算方法 |
| 7.2 样本选取与数据说明 |
| 7.3 数据分析与检验 |
| 7.3.1 描述性统计分析 |
| 7.3.2 平稳性检验 |
| 7.3.3 自相关检验和ARCH效应检验 |
| 7.3.4 相关关系分析 |
| 7.4 风险溢出测度结果及分析 |
| 7.4.1 不同类别影子银行及商业银行自身风险及风险溢出测度结果 |
| 7.4.2 不同类别影子银行及商业银行自身风险及风险溢出(对金融系统)变化对比 |
| 7.4.3 部分类别影子银行及商业银行对银行系统的风险溢出测度及变化对比 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 研究结论与对策建议 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 对策建议 |
| 8.2.1 秉持相对包容的监管理念 |
| 8.2.2 推进务实创新的监管思路 |
| 8.2.3 构建与完善监管立法与征信体系 |
| 8.2.4 采用差别化、关联式与动态性的监管方式 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
四、非对称稳定幂GARCH的严平稳性与解的唯一性（论文参考文献）
- [1]我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究[D]. 王薇. 吉林大学, 2021(01)
- [2]上海原油期货跨市场非线性溢出效应研究[D]. 薛健. 辽宁大学, 2021(02)
- [3]基于结构突变的人民币汇率与股票市场间动态溢出效应研究[D]. 吴筱菲. 东华大学, 2021(01)
- [4]中国政府股票市场救助行为研究 ——基于2015年救市行为的分析[D]. 王晓丹. 山东大学, 2020(02)
- [5]国际原油期货价格波动的混频数据模型与实证研究[D]. 吴从新. 中国矿业大学, 2019
- [6]人民币对三种主要货币汇率相依关系研究[D]. 张浩. 首都经济贸易大学, 2019(07)
- [7]联合估计函数方法及其在ACD模型上的应用[D]. 施小文. 大连理工大学, 2019(03)
- [8]非参数与半参数条件协方差模型的降维研究[D]. 张淑娟. 天津财经大学, 2018(07)
- [9]Shibor利率跳跃—扩散模型误差修正门限估计[D]. 蔡悦. 上海师范大学, 2018(11)
- [10]我国影子银行中小企业融资效应及风险溢出研究[D]. 刘融. 南京农业大学, 2017(07)