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基于混频数据分析的经济政策不确定性影响中国金融股波动实证研究

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基于混频数据分析的经济政策不确定性影响中国金融股波动实证研究

作者：罗怡中国矿业大学

学位级别：硕士

一系列经济与政治事件（英国脱欧、中美贸易争端、新冠疫情）的发生使得各国乃至全球的经济政策不确定性增强。不同国家和全球的经济政策不确定性会通过预期效应、实物期权效应和金融摩擦效应影响中国金融股波动。分析不同国家和全球经... 详细信息

一系列经济与政治事件（英国脱欧、中美贸易争端、新冠疫情）的发生使得各国乃至全球的经济政策不确定性增强。不同国家和全球的经济政策不确定性会通过预期效应、实物期权效应和金融摩擦效应影响中国金融股波动。分析不同国家和全球经济政策不确定性对中国金融股波动的影响方向和程度大小,可以促进中国金融股票市场健康有序发展。本文运用混频数据模型分析了经济政策不确定性对中国金融股波动的影响。在混频数据模型选择上,由于中国金融股收益率的尖峰厚尾特征,本文构建了误差项为偏态T分布的GARCH-MIDAS偏态T模型,分析2000年至2020年期间11个国家和全球经济政策不确定性指数对中国金融股波动的影响。其中,中国金融股分为银行股和非银金融股,2000年1月至2019年6月的数据用作样本内模型的参数估计,2019年7月至2020年12月的数据用作样本外VaR的预测分析。本文主要研究内容和结论如下:（1）中国银行股波动受经济政策不确定性指数影响大于非银金融股,这可能是银行业对外直接投资流量高于非银金融业所导致的。全球、英国、中国、德国和日本的经济政策不确定性指数对中国银行股和非银金融股波动的影响均排名前五。这可能是由于欧盟在2020年前一直都是中国最大的贸易伙伴,而日本也是中国在亚洲的最大贸易伙伴。这些国家的经济政策不确定性会影响到投资者在国内外的投融资行为和经济贸易活动,此时投资者资产组合的再配置使得资金流向在全球范围内发生改变,进而影响中国金融股的波动。（2）美国、日本、德国、巴西、俄罗斯、英国、中国和全球的经济政策不确定性指数与中国金融股波动率的长期成分负相关。从长期来看,经济政策不确定性的升高会影响跨国资金的风险偏好及资金成本,资本出于规避风险和降低成本的需求流入或撤出。此时中国金融企业可能倾向于做出更多的风险规避选择,从而导致金融股波动减小,形成“安全资产转移”（flight to safety）特征。（3）德国、英国和全球经济政策不确定性指数的样本内参数估计结果不受2008年全球金融危机这一结构性断裂的影响,这表明GARCH-MIDAS偏态T模型在一定程度上能够免疫结构断裂所带来的影响。而美国、日本、韩国、澳大利亚、巴西、俄罗斯、印度、荷兰和中国的经济政策不确定性指数的子样本结果能更好地代表其对中国金融股波动的影响。（4）股权分置改革、“8.11汇改”、特朗普就职和中美贸易争端这四个重大经济或政治事件的发生都降低了中国金融股的波动。它们可能会通过影响投资者心理预期、货币供应量、利率波动,导致投资者们更倾向于将金融类股票市场的场内资产转移至黄金、货币等安全系数更高的市场中。此时经济政策不确定性升高,中国金融股波动减小。（5）样本内方差比、贝叶斯准则和似然函数值的结果表明GARCH-MIDAS偏态T模型相较于标准GARCH-MIDAS模型能够提高模型对数据的拟合效果。样本外击穿比说明GARCH-MIDAS偏态T模型能够提高VaR的预测效果,特别是在厚尾部分时。平均MVaR结果表明,GARCH-MIDAS偏态T模型拟合的VaR值更优,投资者们在进行风险规避时只需维持较低的资本水平,即可达到同样的风险防范效果。左尾和右尾三种不同分位点下的LR和DQ后验测试结果也表明GARCH-MIDAS偏态T模型在VaR拟合方面优于标准GARCH-MIDAS模型。（6）使用CHN＿D和CHN＿H两类中国经济政策不确定性指数对模型参数估计结果进行稳健性检验,发现使用十份报纸（《北京青年报》、《广州日报》等）词频衡量的CHN＿H对中国金融股波动影响程度最大,使用《人民日报》和《光明日报》词频衡量的CHN＿D对中国金融股波动影响程度最小。在更换中国经济政策不确定性指数后,样本内外参数估计结果与更换前基本一致,说明本文实证结果具备稳健。研究结论有助于中国政策制定者、投资者和监管机构正确认识经济政策不确定性对中国金融股票市场波动的定量和定性影响,从而减小经济政策不确定性对中国金融股波动带来的负面影响,达到促进中国金融股票市场健康有序发展的长期目标。该论文共有图15幅,表18个,参考文献129篇

关键词：混频数据经济政策不确定性中国金融股波动安全资产转移

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基于混频数据的我国季度GDP实时预测研究

基于混频数据的我国季度GDP实时预测研究

作者：许飞安徽大学

学位级别：硕士

宏观经济时间序列能够反映当前经济状况和未来经济发展走势,长期以来,时间序列的预测成为众多学者探讨的对象。GDP指标反映一个国家或地区经济在某个时期运行状况,其体现的是宏观经济未来发展变化趋势,也是国家和区域经济发展经济政策... 详细信息

宏观经济时间序列能够反映当前经济状况和未来经济发展走势,长期以来,时间序列的预测成为众多学者探讨的对象。GDP指标反映一个国家或地区经济在某个时期运行状况,其体现的是宏观经济未来发展变化趋势,也是国家和区域经济发展经济政策调控的主要目标。为此,关于GDP指标的预测研究一直成为计量经济学领域的热点课题。科学地预测GDP增长率,有助于相关部门对当前经济形式做出判断,及时采取应对措施。研究人员根据不同的数据处理方法构建不同的数据模型,从数据中攫取信息用于经济预测。随着科技的发展,数据存储技术的完善,时间序列数据得以更加完整、精准的保存下来,当然也衍生出一系列复杂问题:数据来源、数据长度、抽样频率等不尽相同,对数据的处理方式亦各不相同;并且传统数据处理方式往往只能对样本外进行预测,缺乏预测的及时性。因此,传统的同频数据计量模型已不能满足对未来预测的精度要求,越来越多的研究者对混频数据展开探讨。近年来围绕探讨混频数据模型的构建和改进受到广泛关注,比如构建混频数据模型来提高模型的预测精度,并结合其他高级计量模型,分析比较相对于传统计量模型的优势以及如何进一步提高模型估计的精度。本文围绕不同混频数据处理模型,利用月度指标对我国季度GDP预测展开研究,并将桥梁方程作为基准模型,用以比较不同模型的预测能力。一方面检验混频数据模型在我国宏观经济变量预测的有效性,另一方面,通过对模型的改进和应用,分析各种模型的预测效果。结果表明,混频数据模型利用月度指标对季度GDP展开预测,相对于基准模型预测更为有效;进一步从众多指标中提取出的因子变量携带原始变量更多信息,对模型的预测精度和拟合效果有促进作用;未受参数限制的MIDAS模型在拟合优度上以及短期预测方面,都有更优的效果;另外,加入自回归项后,模型拟合效果有显著提高;MIDAS模型对于MF-VAR模型,更适合做短期预测,而MF-VAR模型则通过迭代适用于步长更高的预测。

关键词： GDP 实时预测混频数据 MIDAS模型 MF-VAR模型

基于AIC准则的混频数据季度GDP预测实证研究

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统计理论与实践 2021年第6期 26-33页

作者：刘涛杨炜明胡瑞婷重庆工商大学数学与统计学院重庆400067

在传统经济计量模型中,高频数据须经过加权平均或者插值拟合等方法才能整理为与低频数据同一频率的数据,再进行数据建模及分析。这种传统的计量模型不仅会造成高频数据信息的丢失,更会影响模型预测精度。混频数据模型则是利用不同频率... 详细信息

在传统经济计量模型中,高频数据须经过加权平均或者插值拟合等方法才能整理为与低频数据同一频率的数据,再进行数据建模及分析。这种传统的计量模型不仅会造成高频数据信息的丢失,更会影响模型预测精度。混频数据模型则是利用不同频率数据来构建模型,可以避免数据因拟合或加权平均而造成信息损失,合理应用高频数据所蕴含的信息,从而提升模型的预测精度和时效性。本文应用混频数据抽样模型(MIDAS)对中国季度GDP进行预测,选取2000年第一季度至2017年第四季度GDP,在给定滞后阶数范围和赋予高频解释变量不同多项式权重函数的情况下,基于AIC信息准则选取最优的MIDAS预测模型预测时发现:滞后阶数最优的情况下,选取不同的多项式权重函数预测精度各有差异,AIC最小的模型预测精度并不是最优,故给出最优滞后阶数下不同权重函数的模型并对比其模型的预测精度,筛选出预测精度最好的模型并进行短期预测。

关键词：混频数据 AIC准则 MIDAS模型短期预测预测精度对比

基于混频数据模型的税收收入预测研究——以河南省为例

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数学的实践与认识 2023年第7期53卷 102-109页

作者：邵明振赵蕊谷艳艳屈小芳河南大学经济学院河南开封475004

税收收入在税收工作中具有重要意义.利用河南省税收收入数据,首先将采购经理人指数(PMI)等反映经济景气度和经济活动的经济指标引入到河南省税收收入的混频数据预测模型中.然后选择预测效果最好的PMI指数作为高频解释变量,构造指数Almo... 详细信息

税收收入在税收工作中具有重要意义.利用河南省税收收入数据,首先将采购经理人指数(PMI)等反映经济景气度和经济活动的经济指标引入到河南省税收收入的混频数据预测模型中.然后选择预测效果最好的PMI指数作为高频解释变量,构造指数Almon多项式权重的MIDAS(3,3,2)-AR(4)混频数据模型对河南省税收收入进行预测.最后与经典的时间序列预测方法对比,构造的税收收入混频数据模型具有明显的预测优势.

关键词：税收收入预测混频数据采购经理人指数多项式权重

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基于混频数据的中国进口日度景气测度研究

调研世界 2024年第10期 25-36页

作者：徐聿枫陈磊朱文洁东北财经大学经济学院东北财经大学经济计量分析与预测研究中心

进口对经济增长存在显著的促进作用,如何及时准确地把握进口形势、提升稳外贸优结构调控的科学化水平是亟待解决的重要问题。本文利用AIS海运大数据指标,结合其他日度指标和月度进口增速,通过日度混频动态因子模型构建进口日度景气指数... 详细信息

进口对经济增长存在显著的促进作用,如何及时准确地把握进口形势、提升稳外贸优结构调控的科学化水平是亟待解决的重要问题。本文利用AIS海运大数据指标,结合其他日度指标和月度进口增速,通过日度混频动态因子模型构建进口日度景气指数以实时监测中国进口运行走势。研究分析发现,该指数具有良好的有效性和实时性。研究表明,在2009—2010年、2016—2018年和2020—2021年,中国进口呈现出三种不同的复苏路径。自2001年以来进口景气共经历五轮周期,总体表现出“速升缓降”的非对称特征。通过比较进口日度景气指数和BDI的基本走势发现,二者存在一定的相似性。

关键词：混频数据高频测度进口周期波动景气分析

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价格贸易条件对经济增长影响的实证研究——基于混频数据马尔科夫区制转移模型

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数学的实践与认识 2022年第1期52卷 140-147页

作者：王文胜常晓颖杭州电子科技大学经济学院浙江杭州310018

为研究不同经济增速状态下价格贸易条件对经济增速的影响,基于1994年1月至2018年12月的月度价格贸易条件及1994年1季度至2018年4季度的季度实际GDP增长率的混频数据,建立马尔科夫区制转移模型并进行实证分析.研究结果表明:在经济平稳增... 详细信息

为研究不同经济增速状态下价格贸易条件对经济增速的影响,基于1994年1月至2018年12月的月度价格贸易条件及1994年1季度至2018年4季度的季度实际GDP增长率的混频数据,建立马尔科夫区制转移模型并进行实证分析.研究结果表明:在经济平稳增长状态,价格贸易条件情况改善对我国经济增速有正向影响.在经济快速增长状态,伴随着价格贸易条件情况恶化,经济增速有所提升,但作用不明显.采用马尔科夫区制转移模型研究我国GDP增长率序列更具合理性.

关键词：价格贸易条件经济增长马尔科夫区制转移模型混频数据

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中国经济周期的混频数据测度及实时分析

基于混频数据模型实时预测效果分析--以中国GDP增速为例

国民经济管理 2013年第9期 58-70页

作者：郑挺国王霞

现代宏观经济研究表明，周期波动体现了月度、季度及年度等各种宏观经济指标的协同性变动。考虑到GDP等季度指标在宏观经济分析中的重要地位，本文构建了一种能够综合利用我国季度数据和月度数据的经济周期计量模型，即混频数据区制转... 详细信息

现代宏观经济研究表明，周期波动体现了月度、季度及年度等各种宏观经济指标的协同性变动。考虑到GDP等季度指标在宏观经济分析中的重要地位，本文构建了一种能够综合利用我国季度数据和月度数据的经济周期计量模型，即混频数据区制转移动态因子模型。通过对我国季度GDP同比增长率和五个月度一致指标进行实证建模和估计，本文不仅识别了我国1992年至2011年间的经济周期变化，而且获得了可以描述我国经济运行状况的一致指数。特别地，本文通过收集宏观经济实时数据，进一步从实时分析的角度考察了该模型在我国经济周期测度(经济转折点识别和测定)上的可靠性和时效性，从而验证了该模型在我国的适用性。

关键词：经济周期混频数据区制转移动态因子模型实时分析

来源：人大复印报刊资料评论

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人大复印报刊资料

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天津商务职业学院学报 2022年第2期10卷 10-18页

作者：许飞安徽大学安徽230031

传统的同频数据计量模型已不能满足对未来预测的精度要求,越来越多的研究者对混频数据展开探讨。本文以中国GDP增速为例,选取社会货运量、房地产开发投资等多个与宏观经济相关的月度指标,从中提取不可观测因子,并对不同类型混频数据模... 详细信息

传统的同频数据计量模型已不能满足对未来预测的精度要求,越来越多的研究者对混频数据展开探讨。本文以中国GDP增速为例,选取社会货运量、房地产开发投资等多个与宏观经济相关的月度指标,从中提取不可观测因子,并对不同类型混频数据模型的预测效果进行分析。结果发现:从众多指标中提取因子后,对模型的预测精度和拟合效果有促进作用,而且因为子变量携带了原变量的较多信息,因此其对模型的预测效果优于绝大多数单一变量;未受参数限制的MIDAS模型在拟合优度上以及在短期预测方面,都有更优的效果;另外,加入自回归项后,模型拟合效果有显著提高。

关键词： MIDAS模型混频数据因子模型均方根误差非限制MIDAS

基于混频数据及共享信息挖掘的深度学习模型在量化中的应用

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金融科技时代 2024年第8期32卷 58-66页

作者：汪腾王振州易超太平资产管理有限公司

文章通过高低频股票数据混频结构调和不同长度的信息,解决了传统模型在处理高低频数据时的困难,同时,采用注意力机制结构对股票时序信息进行有效提取,提高了模型对时序数据的处理能力。通过构建股票与概念关联获取股票概念信息交叉作用... 详细信息

文章通过高低频股票数据混频结构调和不同长度的信息,解决了传统模型在处理高低频数据时的困难,同时,采用注意力机制结构对股票时序信息进行有效提取,提高了模型对时序数据的处理能力。通过构建股票与概念关联获取股票概念信息交叉作用机制,文章深化了模型对股票市场共享信息的理解和把握,进一步地,还设计了一种混频Attention-RNN-HIST模型结构,为股票市场的价格预测提供了一个新的、更为有效的模型框架,并通过设计损失函数和调整学习速率保证了模型的拟合效果,为模型的实际应用提供了保障。

关键词：深度学习 HIST模型混频数据共享信息