金融计量学论文

基于GARCH模型的中国创业板市场股票价格波动研究

摘要：创业板市场，又称为二板市场，是专为暂时无法在主板上市的新兴公司提供融资途径的证券交易市场。在创业板上市的企业大多从事高新科技业务，成立时间较短，规模偏小，但具有高成长性。中国创业板市场是一个新兴的市场，不仅资本的存量比发达国家成熟的金融市场小得多，而且股票的波动性也大许多，市场波动方面具有很多独特的特征。研究我国创业板市场波动的特征，对于正确认识我国创业板市场价格行为，探讨股票市场波动理论，具有很重要的意义。本文首先基于GARCH模型，对我国创业板市场的股价波动行为进行研究和探讨，得到GARCH模型拟合后的残差序列不存在自回归条件异方差，其次进行实证分析，并对实证结果给出解释，最后根据分析得出相关的结论并提出相应的建议。

关键词：创业板股票价格 GARCH模型波动分析

一、引言

创业板创立以来，理论界对其进行了大量研究，但主要侧重于定性分析，集中在市场制度建设、IPO条件、信息披露、市场监督及股权分置改革等方面，较少涉及定量分析。作为中小企业的一种有效的融资渠道，创业板在创立之初就与主板市场之间有着明显的不同。而通过对我国的金融市场的运行模式及经济发展的地域性差异等多种因素综合分析，相对于美国的早已成熟的纳斯达克市场而言，我国的创业板更接近于韩国柯斯达克市场及香港的创业板市场，因而可以借鉴韩国柯斯达克市场的分析来分析研究我国的创业板市场。

二、文献综述

股票市场收益波动是近年来金融理论研究较为活跃的一个课题。波动性也称易变性，是对股票市场风险程度的估计。股票价格的波动是对股票价格走势不确定性的一种度量，股票收益波动性是表示股票价格变化在某一时期的变异程度。在股票市场波动性分析方面，目前最常用的模型是GARCH类模型。随着股票市场的发展，近年来对GARCH类模型的研究逐渐增多。例如刘国旗重点研究了两种非线性GARCH模型和标准GARCH模型对中国股市波动的预测能力以及它们与随机游动模型在预测波动之间的比较。吴长风和李花研究了用主成分分析方法来降低因子ARCH模型和因子维数，并利用上述方法进行了某些股票的经验检验。唐齐鸣和陈健讨论了ARCH模型的发展及各模型特点，针对中国股市现存问题，柯珂和张世英探讨了ARCH模型的诊断分析和变结构建模问题，提出了分整增广GARCH-M 模型。胡海鹏和方兆本用AR（m）—EGARCH-M模型对我国股市的波动性进行拟合分析，并对实证结果给出解释。我国学者在研究股票市场上，主要侧重于运用ARCH类模型来研究和分析，而通过EGARCH模型来研究创业板股票波动行为的较少。

三、数据与模型

（一）基本原理

1．ARCH 模型

ARCH模型（自回归条件异方差模型）最早由Engle于1982年提出，ARCH 模型的目的就是刻画预测误差的条件方差中可能存在的某种相关性。ARCH模型将方差和条件方差区分开来,并让条件方差作为过去误差的函数而变化,从而为解决异方差问题提供了新的途径。ARCH模型的主要思想是：随机扰动项u t的条件方差依赖于它的前期值的大小。在以前的信息集的条件下，某一时刻的残差服

从正态分布，而且该正态分布的均值为零。方差是一个随时间变化的量——条件异方差，并且这个随时间变化的方差是过去有限项残差项平方的线性组合——自回归形式。目前ARCH族模型已经被广泛地应用于股票市场、货币市场、外汇市场、期货市场的研究中，来描述股票价格、利率、汇率、期货价格等金融时间序列的波动性特征。

q 阶自回归条件异方差 ARCH (q)模型的结构为：

y t = β

1

+ β

2

x

2t

+ ... + β

k

x

kt

+ u

t

, u t~ N(0,δt)

= α0 + α1+α2+...+ αq

从ARCH模型可以看出，由于当期随机扰动项的方差是过去有限项随机扰动项值平方的回归，也就是说随机扰动项的波动具有一定的记忆性。因此，如果前期随机扰动项的方差较大，那么当期随机扰动项的方差往往也比较大，反之亦然。自回归阶数q决定了冲击的影响存留于后续随机扰动项方差中的时间长度，q值越大。波动持续的时间越长。因此，ARCH模型具有描述波动性的丛集性的能力。

2．GARCH 模型

ARCH模型很好地拟合了波动率丛集现象，当然也存在一些不足，比如参数的选择和估计会比较麻烦、决定模型中残差平方的滞后阶数没有明确的最佳方法，可能会违反非负数约束等。为此，Bollerslev(1986)在此基础上提出了广义自回归条件异方差(GARCH)模型。GARCH模型的有点在于：可以用较为简单的GARCH模型来代表一个高阶ARCH模型，从而使得模型的识别和估计都变得比较容易。与ARCH模型不同，GARCH模型在实际中被广泛应用。

GARCH（p，q）模型的结构为：

y t = β

1

+ β

2

x

2t

+ ... + β

k

x

kt

+ u

t

, u t~ N(0,δt)

σt2 = ∑∑

==-

-+

+

q

i

p

j

j

t

j

i t

i

u

112

2 0

σβ

α

α

（二）样本数据的获取

本文采用的样本数据来自锐思金融研究数据库。以创业板指数为例，选取了2012年01月04日至2012年08月31日交易日的日收盘价指数，共162个数据。

四、实证分析

首先对数据进行初步分析得到收益率数据，公式为=ln-ln

1.对收益率数据做时序图，见图1

从创业板市场的收益率折线图可以看出有波动的丛集性特点及波动大的区

间与波动小的区间之间存在着明显的区别。大的报酬紧连着大的报酬，小的报酬紧连着小的报酬，这就是显著的波动集群性。波动集群性表明股票报酬波动是时变的，表明是异方差。

图 1 创业板市场收益率折线图

2．观察收益率的描述性统计量，见图2

图2 创业板市场收益率基本统计信息

从图2的分析结果可以看出，其峰度kurtosis大于正态分布的峰部值3，说明收益率存在着明显的尖峰厚尾的特征，并且JB统计量为36.52，JB统计量的相伴概率小于0.05，因此，可以认为在5%的显著性水平上收益率序列分布不符合正态分布的特征。

3．平稳性检验

对该序列进行ADF单位根检验，检验使用的回归方程包括4阶滞后项及常数

项，但不包含趋势向。结果如图3所示。

在1%的显著性水平下，创业板的收益率拒绝非平稳的假设，说明创业板收

益率序列是平稳的时间序列数据。这个结果与国外学者对发达成熟市场波动性的研究一致:Pagan(1996)和Bullerslev(1994)指出：金融资产的价格一般是非平稳的，经常有一个单位根（随机游走），而收益率序列通常是平稳的。

4．创业板市场收益率序列的相关分析

对该序列做相关分析，得到该序列的相关分析图。结果如图4所示。

图4 创业板市场收益率序列的相关分析图

板市场收益率序列的相关分析图第四和第五栏分别给出了1阶到15阶的自相关系数和偏自相关系数的值，具体滞后阶数看第三栏。第六、第七栏分别是Ljung-BoxQ检验统计量的值及其概率值，用于进一步检验判断自相关系数的显著性。由图4可知，创业板指数收益率序列不存在明显的自相关。于是，建立模型：，对其进行OLS估计。结果如图5所示。

图5 OLS估计

从回归估计的结果看，拟合优度达到了0.9617，模型很好的拟合了样本观测值。常数项没有通过显著性检验，因此从方程中剔除。

我们再来看看残差图。见下图6。

图6 OLS估计的残差图

从图6我们可以看出，残差的波动呈现出一定的集群特征，存在异方差现象，即创业板市场收益率序列存在ARCH效应。

5．建立GARCH（1,1）模型

由于模型的残差项具有ARCH效应，可考虑建立GARCH（1,1）模型并对其进行估计。结果如图6所示。

图6 GARCH（1,1）模型输出结果

输出结果上部为均值方程的系数估计结果，中间为条件方差方程的系数估计结果，下部为各种指标的报告。由GARCH模型输出结果可知，常数项没有通过显著性检验，去掉常数项。GARCH（1,1）模型与OLS估计结果相比较，虽然拟合优度并没有改善，但是AIC和SC有一定程度的变小，说明GARCH（1,1）模型对OLS 估计有所改善。

6．ARCH效应检验

为了检验GARCH（1,1）模型是否已经消除ARCH效应，我们对残差序列做ARCH—LM检验。结果如图7所示。

图7 ARCH—LM 检验

可以看到ARCH—LM统计量的相伴概率为0.67，大于0.05，接受没有ARCH效应的原假设，说明残差序列不存在ARCH效应，即 GARCH（1,1）模型拟合后的残差序列不存在自回归条件异方差。

五、结论与建议

基于GARCH模型对2012年01月04日至2012年08月31日中国创业板指数数据的实证研究发现：

1.通过对中国创业板市场收益率的分析，可知并不存在明显的自回归现象，即在检验期间内，以前各期的收益率对现期的影响程度逐渐减小。

2.收益率的波动存在较为明显的条件异方差性，GARCH(1,1)模型结果明显地好于OLS 拟合结果，因此获得更好的参数估计。

虽然中国创业板价格的波动出现了异方差性，但GARCH(1,1)模型模拟估计的有显著的

效果，从而可以指导投资者的行为更加趋于理性，不能盲目投资。这一结果，一方面印证了“股市有风险，入市须谨慎”的事实，另一方面也说明了我国创业板市场在不断地走向成熟。

在长期内，随着进入中国创业板的企业数量增加，国家对中国创业板的政策制度的改变和人民的关注，股价波动问题有待我们进行进一步深入的研究。

参考文献：

[1]刘国旗.非线性GARCH模型在中国股市波动预测中的应用研究.统计研究,2000(01)

[2]唐齐鸣、陈健.中国股市的ARCH效应分析.世界经济,2001(03)

[3]柯珂、张世英.分整增广GARCH_M模型.系统工程学报,2003(02)

[4]胡海鹏、方兆本.用AR-EGARCH-M模型对中国股市波动性的拟合分析.系统工程,2002(07)

[5]谢家泉、杨招军.基于GARCH模型的股票市场有效性的实证研究.统计与信息论坛,2005(05)

[6]杨柳.沪市股票价格指数的GARCH型模型.数学理论与应用,2009(07)

[7]赵娴、戴磊.基于GARCH模型的上证综指波动性分析.内蒙古财经学院学报,2009(02)

[8]谷岭.基于GARCH模型族的上海股市波动性分析.经济研究导刊,2007(03)

[9]薛襄稷.基于GARCH(11)模型的股票价格指数波动性分析—以沪市为例.市场论坛,2009(07)

[10]朱和平、王韬.创业板上市公司成长性的实证分析.华中科技大学学报(自然科学版),2004(10)

[11]孙琪琦.创业板的推出对中国证券市场的影响研究.财政金融,2009(08)

[12]曲春青.金融计量学实验.东北财经大学出版社,2008(08)

[13]皱宏元.金融计量经济学导论.西南财经大学出版社,2005(06)

【采用1】金融计量学 课程教学大纲

金融计量学 教学大纲 基本信息 1.课程类型：专业必修课 2.学时：48 3.学分：3 4.授课对象：金融学本科生 课程简介 本课程是金融学和金融工程专业本科生的学科基础课，是建立在经济、统计学和数理统计的基础上的一门重要的独立学科，主要为后续的专业课和专业选修课奠定金融学定量分析和实证研究的方法论基础。金融计量学结合数量方法来对金融问题进行认识分析，并辅助于计算机专门软件，具有较强的应用性和可操作性。本课程主要介绍了金融计量学的一般概念及工作步骤、模型估计的基本方法、模型检验与修正方法，典型计量经济模型专题讨论、联立方程组模型的基本知识（包括模型的识别、估计、检验及应用）、计量经济模型的应用案例。 课程目标 金融计量学是在对社会经济现象作定性分析的基础上，探讨如何运用数学模型方法定量分析和描述具有随机性特征的经济变量关系的经济学分支，是金融学本科专业的学科基础课程。教学的主要目的在于向学生介绍现代金融计量学的基础理论、模型和方法，培养学生在经济金融理论的基础上，借助计量分析软件建立金融计量学模型的能力，拓宽学生分析、研究现实经济金融问题的思路，增强学生的数量分析和实际动手能力，从而为对我国金融学理论研究与实证研究打下坚实的基础。 课程内容大纲 其主要内容可以分为：第一部分是金融计量学基础，主要包括一元线性回归模型、多元线性回归模型、放宽基本假定后的回归模型、虚拟变量模型、非线性

模型等内容；第二部分是金融时间序列模型，主要包括单位根检验、自回归移动平均（ARMA）模型、协整检验、修正误差模型（ECM）、广义自回归条件异方差（GARCH）模型等内容；以及金融计量学的应用实例，主要向学生介绍国内外学者相关的金融计量实证研究。 第一单元：绪论（建议学时数：3学时） 【学习目的和要求】 1.知识掌握：本单元是课程的纲。通过教学，要求学生达到：了解金融计量经济学的基本概念；了解金融计量经济学的内容体系，以及本课程涉及的内容；理解计量经济学的是一门经济学科，以及它在经济学科中的地位；掌握金融计量经济学的主要应用；重点掌握建立与应用经典计量经济学模型的工作步骤，以及在每一步骤中应注意的关键。 2.能力培养：帮助学生理解金融计量经济学的基本概念、金融计量经济学的内容体系、金融计量经济学的主要应用及本课程涉及的内容；通过本单元的学习，使学生掌握建立金融计量经济模型的步骤和要点、培养学习金融计量经济学的兴趣。 3.教学方法：讲授法，练习法 【重点】本单元概括介绍计量经济学这一学科，重点使学生了解金融计量经济学的有关基本概念、研究对象、在整个经济学科中的地位、应用领域和建模步骤，对本课程的全貌有一个基本的认识，是本课程的总纲。 【难点】经济变量、模型、计量经济模型、样本、散点图、数据的类型等几个基本概念。 第二单元：简单线性回归模型（建议学时数：10学时） 【学习目的和要求】 1.知识掌握：要求学生了解回归分析与回归函数，掌握OLS法的基本原理以及基本假定，熟练掌握一元线性回归模型的参数估计、理解拟合优度的度量，掌握回归系数的区间估计和假设检验，理解回归模型的预测。 2.能力培养：通过本章的学习，要求掌握简单线性回归模型的理论与方法；会运用上述理论与方法对具有一个变量的简单实际经济问题进行实证研究，使学生掌握一元线性回归模型参数估计和统计检验的Eviews软件实现。 3.教学方法：讲授法，案例分析法，理论联系实际 【重点】回归分析与回归函数、简单线性回归模型的参数估计 【难点】OLS法的基本原理及其假定 第三单元：多元线性回归模型（建议学时数：8学时） 【学习目的和要求】 1.知识掌握：了解多元线性回归模型及其古典假定，理解系数的估计误差与

计量经济学期末课程论文范文

中国经济增长影响因素实证分析 摘要：改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1980～2010年中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。 关键词：消费、投资、经济增长、劳动力，实证分析

一、文献综述 （一）经济增长理论 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值和国内生产总值的（GDP）的增长来计算。经济增长是经济学研究的永恒主题。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 （二）影响因素的分析 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有全世界近1/4 的人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主导因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析，可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。

计量经济学论文12篇

计量经济学论文 中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析，得到关于中国商品进口额的函数，并用计量经济学的方法，对模型进行检验，探究其增长的规律性，从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来，随着经济的发展，人们生活水平的不断提高，人民日益增长的物质文化需要不断提高，中国的商品进口额发生了很大的变化，进口数额不断上升，从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多，这里选取教材课后练习中的数据，研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系，商品进口额与居民消费价格指数的数量关系，对于探究中国商品进口额增长的规律性，预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容，一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响，影响对外贸易发展的因素有很多，从大的方面来说，主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况，还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示，对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里，对中国商品进口额的研究，主要选取国内生产总值和居民消费价格指数，国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展，居民的生活水平得到了提高，居民对国外商品的需求也增大，所以，对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示，选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。所以，模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格

如何用EViews计量软件帮金融类论文建模分析

Eviews7.2 金融论文计量教学 根据我以往写论文所用到的检验方法，特别总结出这篇《如何用EViews计量软件帮金融类论文建模分析》，其中有基本操作、单位根检验、VAR模型估计、格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析以及方差分解。希望能够帮助有这方面需求的同学们排难解疑。 关键词：单位根 VAR Granger 脉冲响应方差分解 目录 一、录入数据 (2) 二、取对数 (7) 三、单位根检验 (8) 四、VAR模型 (13) 五、格兰杰因果关系检验 (18) 六、脉冲响应 (20) 七、方差分解 (22)

一、录入数据 写金融类论文，常常会用到股市的日数据，而股市是一周5天制的时间序列数据，因此，一般按照（很多事实证明一般都是错的）下面这样创建文件，File—New--Workfile如图1-1 图1-1 然后录入数据：打开Quick—Empty Group,从Excel文档直接复制粘贴到下面数据录入窗口，如图1-2

图1-2 再然后，我们会发现，数据和样本区间不一致，如下图1-3： 图1-3 相信不少同学在这里就抓狂了，尼玛这EViews咋这么难啊！！！

这是因为股市日数据属于不规则类型的时间序列数据即非规范日期数据，关于这类数据如何导入到EViews软件中的问题，相信很多写论文的同学们遇到过，下面将为同学们介绍正确的导入不规则时间序列数据的方法。 首先，创建一个新的Excel文档，把想录入的数据依列排好，注意A列就是数据的日期，后面才是选用的样本数据，而第一行是各数据的英文缩写。如下图1-4所示： 图1-4 然后保存文档，例如：另存为：桌面/Book1.xlsx（注意关闭该Excel 文档，文档处于打开状态将影响下面的导入数据步骤） 其次，打开EViews点击左上角的File—Open—Foreign Data as

金融统计学练习题

第一章金融统计学概述 一、名词解释 1、金融：指货币的发行、流通和回笼,贷款的发放和收回,存款的存入和提取,汇兑的往来、有价证券的发行与转让等经济活动。简言之，是指货币流通和信用活动以及与之相联系的经济活动的总称。 2、狭义的金融：是指现金或资金的融通即信用货币的融通。 3、广义的金融：是由融资的工具、融资的形式、融资的主体、融资的中介机构和融资 的网络场所等要素构成。 4、金融统计：是对金融活动及其规律性进行研究的一种方法，是金融统计工作、金融统计资料、金融统计学的总称。 5、商业信用：企业在正常的经营活动和商品交易中由于延期付款或预收帐款所形成的企业常见的信贷关系。 6、银行信用：是指以银行为中介，以存款等方式筹集货币资金，以贷款方式对国民经济各部门、各企业提供资金的一种信用形式。 二、填空题 1.金融统计以金融现象的数量方面为其研究对象，以金融现象为其研究范围。而金融现象是指货币资金的融通现象，主要包括货币流通现象和以银行信用为主的各种信用现象。 2．金融统计分析方法主要有金融统计指标法、金融统计综合分析法、金融统计预测分析法。 3．选择金融统计分组标志时应遵循两个原则：第一，根据统计研究的目的来选择。第二，必须根据研究对象的特点，选择最本质的标志。 三、简答题 1. 什么是金融统计学？它与社会经济统计学原理、经济统计学及其他部门统计学有何区别? 答：金融统计学是研究金融统计资料搜集、整理、分析的原理的方法与科学。它以特定的金融现象的数量为研究对象，研究金融统计工作中的基本规律，阐述金融统计的性质，明确金融统计工作的基本方针，确定金融统计的范围。 金融统计学作为一门专业统计学，不同于社会经济统计学原理，也不同于经济统计学和其他部门统计学。首先，金融统计学与社会统计学原理之间是一般统计原理与具体统计方法论的关系。其次，金融统计学与经济统计学是个别与一般、个性与共性的关系。再次，金融统计学与一般的部门统计学既有区别又有联系。 2．金融统计的性质有哪些? 答：金融统计学作为一门以金融计量为特殊研究对象的专业统计，有以下几个基本性质：第一，金融统计是从总体上对客观金融现象进行研究的。第二，金融统计研究金融领域内客观现象的现状及发展过程。第三，金融统计必须定性分析和定量分析相结合，才能有效地揭示金融活动的规律。第四，金融统计研究的目的在于探寻金融活动的规律，应用这种规律性的认识进行科学预测，为有关决策部门提供依据，从而促进金融更好地发展。 3．金融统计汇总有哪几种组织形式？

金融计量学习题及习题答案-上海财经大学

诚实考试吾心不虚 ，公平竞争方显实力， 考试失败尚有机会 ，考试舞弊前功尽弃。 上海财经大学《 Financial Econometrics 》课程考试卷一 课程代码 课程序号 姓名 学号 班级 Part 1 Term Explanation （20 marks ） 1．White Noise 2．RandomWalk 3．Akaike Information Criterion 4．Jarque-Bera Statistic 5．Chow Test Important Point ： 1．White Noise ：White Noise is the special case of stationary stochastic process. We call a stochastic process purely random or white noise if it has zero mean, constant variance and is serially uncorrelated. 2．RandomWalk: Random walk means that the stochastic process is nonstationary and value of this period is highly related to the past values. For example, the stock price today may equal the yesterday ’s price plus a random shock. Random walk without drift can be expressed as t t t u y y +=-1 3．Akaike Information Criterion: AIC provide a way to select the better regression model among several models by comparing their forecast performance. The lower the AIC, the better the forecast performance will be. AIC will also be used to determine the lag length in ARDL approach. 4．Jarque-Bera Statistic: The Jarque-Bera test is the test of normality. We first calculate the skewness and the kurtosis, and it is also based on the residual of the regression. The Jarque-Bera Statistic=)24 )3(6(2 2-+K S n , where S is the skewness and K is the kurtosis,

计量经济学课程论文(1)

计量经济学课程论文： 奥肯定律在中国的验证；城乡收入差距的因素分析；大学生手机预期消费的计量经济模型；第二产业国内生产总值对固定资产投资的影响分析；第二产业GDP形成的因素分析； 各因素对高新技术区发展的影响；关于中国旅游发展的分析； 关于GDP与固定资产投资的计量经济模型分析；国内工业固定资产和劳动就业人数对工业产值的影响；金融发展与经济增长的关系；失业率对中国国内生产总值的影响； 人力资本和实物资本对企业利润的影响分析；人力资本投入与GDP；实证库兹涅茨倒U曲线中国实现；农村剩余劳动力转化途径与农民收入增加的关系分析；农村居民收入影响因素分析； 利率及收入对货币供应量的影响；我国房地产行业的生产函数模型； 我国改革开放后通货膨胀的因素分析；我国房地产市场影响因素分析； 我国居民储蓄影响因素的实证分析；我国居民收入对储蓄存款的影响；适度扩大M2能提高我国GDP；湖北省（或其它省区）农民收入结构分析；湖北省（或其它省区）居民消费水平影响因素的分析； 影响国内私人汽车拥有量的几个重要因素分析；影响武汉市机动车总数因素的定量分析； 影响电信业务收入的主要因素的分析；影响货币需求的因素分析； 用误差校正模型研究季度M1需求；政府对公共卫生事业的投资与国民经济增长关系的计量分析； 由弹性价格货币模型论中国汇率和利率的联动性；中国资本外逃的成因解释与计量分析； 中国的菲利普斯曲线；中国城乡人口流动趋势分析；中国外汇储备的影响因素分析； 中国校正失业变化率条件下的奥肯定律检验；菲利普斯曲线的验证； 对我国经济增长的因素分析；恩格尔系数模型检验；地区人均收入影响因素的计量分析； 武汉市投资额影响因素的实证分析；关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析； 固定资产投资对GDP的影响；改革开放以来商品零售价格指数（RPI）变化因素分析； 关于GDP与其他经济因素关系的计量分析；关于教育对中国经济增长作用的计量分析； 吉尼系数影响因素的计量分析；我国经济增长对能源消耗的依赖； 我国旅游经济的因素分析；外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析； 试探交通运输发展与国民经济的关系；我国1978-2011年的财政收入和国民生产总值的计量分析； 影响居民消费水平的因素分析；影响居民消费水平的主要因素分析； 新中国出口的影响因素分析；有关我国居民储蓄影响因素的计量分析； 我国人均GDP与消费的计量分析；影响股价指数的因素分析；中国经济增长与周期波动； 中国能源需求影响因素实证分析；中国旅游业发展状况分析；中国城市居民消费计量分析；

@2017.3.16-统计学-计量资料的统计描述方法

计量资料的统计描述方法 怎样表达一组数据？ 描述计量资料的常用指标— A 、描述平均水平（中心位置）: 均数X 、中位数和百分位数、几何均数G 、众数（mode ） B 、描述数据的分散程度: 标准差、四分位数间距、 变异系数、方差、全距 (一)均数mean 和标准差standard deviation 1. (算术)均数X 均数是描述一组计量资料平均水平或集中趋势的指标。 *直接计算公式： 应用条件：适用于对称分布，特别是正态分布资料。 2. 中位数（median ）M 和百分位数（percentile ） A.中位数M 是将一组观察值从小到大排序后，居于中间位置的那个值或两个中间值的平均值。 应用条件： 12n X X X X X n n +++== ∑L

用于任何分布类型，包括偏态资料、两端数据无界限的资料。 计算： n 为奇数时-- n 为偶数时-- 9人数据：12，13，14， 14， 15， 15， 15， 17, 19天 B.百分位数 是将N 个观察值从小到大依次排列，再分成100等份，对应于X%位的数值即为第X 百分位数。中位数是第百分50位数。 四分位数间距（quartile range ） =第25百分位数(P25)～第75百分位数(P75)。 四分位数间距用于描述偏态资料的分散程度（代替标准差S ），包含了全部观察值的一半。 ) (天1552 19===+X X M 88451 22221415214.5() M X X X X ?? ==== ???＋如果只调查了前八位中学生，则： ＋（＋）（＋）天

百分位数计算(频数表法)： X L ：第X 百分位数所在组段下限 L Σf ：小于X L 各组段的累计频数 X i ：第X 百分位数所在组段组距 n ：总例数f x :所在组段频数 注：有的教材X= r ; L f ∑=C 例：求频数表的第25、第75百分位数(四分位数间距) 组段 频数f 累积频数∑f 56～ 2 2 59～ 5 7 62～ 12 19 ∑f 25 L 2565～ 15 34 P 25在此 68～ 25 59 71～ 26 85∑f 75 L 7574～ 19 104 P 75在此 77～ 15 119 80～ 10 129 83～85 1 130 合计 130 ① 确定Px 所在组段： P 25所在的组段：n X %=130×25%=32.5, 65～组最终的累积频数=34，32.5落在65～组段内；

招商银行A股的β系数估计---基于EVIEWS的金融计量学

题 目： 招商银行A 股的β系数估计 课程名称：《基于EVIEWS 的金融计量学》 学 院： 经济学院 专 业： 年 级： 学生姓名： 学 号： 指导教师： 2010 年 6 月 9 日 《基于EVIEWS 的金融计量学》课程论文

招商银行A股的β系数估计 摘要：本文章中，我利用我国上海证券交易所上证指数（代码：000001）和招商银行A 股（代码：600036）2002年4月到2012年5月的月收盘价数据，构建单指数模型对招商银行A股的β系数进行估计，运用eviews 软件建立、估计、检验线性回归模型。 关键词：Eviews软件β系数单指数模型t统计量DW统计量残差正态分布检验自相关的LM检验异方差的White检验 引言： 一、公司背景 招商银行是一家全国性商业银行，国内最大的零售银行。在境内30多个大中城市、香港设有分行，网点总数400多家，在美国设立了代表处，并与世界70多个国家和地区的900多家银行建立了代理行关系。公司在香港、上海两地上市，其发行的“一卡通”被誉为我国银行业在个人理财方面的一个创举，公司同时也是国内信用卡发卡最多的银行。公司正加快实现战略转型，加大收入结构和客户结构的调整力度，大力发展零售银行业务、中间业务、信用卡业务和中小企业业务，不断提高非利息收入的占比，经营转型取得了良好的效果。 自成立以来，招商银行先后进行了三次增资扩股，并于2002年3月成功地发行了15亿A股，4月9日在上交所挂牌（股票代码：600036），是国内第一家采用国际会计标准上市的公司。2006年9月又成功发行了22亿H股，9月22日在香港联交所挂牌交易（股票代码：3968），10月5日行使H股超额配售，共发行了24.2亿H股。目前，招商银行总资产逾8000亿元，在英国《银行家》杂志“世界1000家大银行”的最新排名中，资产总额位居114位。招商银行股份有限公司被巴菲特杂志、世界企业竞争力实验室、世界经济学人周刊联合评为2010年（第七届）中国上市公司100强，排名第40位。 二、研究目的 资本资产定价模型（CAPM）认为，总体风险等于系统风险加上非系统风险，而非系统风险可以通过一个充分分散化的投资组合消除，剩下的只有系统风险了，那么某个证券或者证券组合的预测收益就是由它所含有的系统性风险唯一确定，可表示为： E(r i)=r f+[E(r m)-r f]βi (1) 其中：E(r i)表示证券i期望收益率；r f表示无风险收益率；E(r m)表示市场组合的期望收益率。这里βi=cov(r i,r m)/var(r m)=σim/σ2m,称为β系数，表示证券i的风险相对于 市场的风险比率，反映证券i的收益率对市场收益率的敏感性，即该证券系统性风险的大小。 根据以上理论，本文就以该理论来对招商银行A股的β系数进行估计，看看招商银行A股和上证指数的收益是否具有相关性，检验招商银行A股的价格波动是否与市场一致。 三、初步分析 在大智慧上导出上证指数（代码：000001）和招商银行A股（代码：600036）2002年4月到2012年5月的月收盘价数据（总共122个月），创建eviews 工作文件夹，导入数据，对数据进行分析。 创建序列对象sh和zsyh，分别用来保存上证指数和招商银行A股的月收盘数据。得到上证指数折线图：

计量经济学课程论文模板

计量经济学课程设计的要求 统计年签网址：https://www.wendangku.net/doc/3a13188828.html,/tjsj/ndsj/2013/indexch.htm 1、需要的数据可以直接从统计年签获取，统计年签网址上面已给出。 2、这里附带的EXCEL文件中提供了十个表数据，如果实在不想找也可以用这些数据。 3、题目自拟。 4、若用一元回归模型做分析，则必须要附图象分析、相关性分析，得分不会太高。 6、若用多元回归模型做分析，则至少需要有多重共线性分析，建议最好也要加入图象分析。

安徽建筑大学 计量经济学课程论文题目：影响居民消费水平因素分析 院（系）：管理学院 专业班级： 12经济学 学号： 学生姓名： 指导教师：高先务 起止时间：

目录 第1章前言 (1) 第2章影响我国居民消费水平因素的建模分析 (2) 2.1数据采集 (2) 2.2数据分析 (3) 2.3结论 (7) 第3章对策建议 (8) 3.1根据模型结果分析 (8) 3.2政策建议 (8) 参考文献 (11)

第1章前言 一、探究目的 近几年，随着我国经济的飞速发展，我国居民消费水平也有明显提高，同样，消费水平也左右着经济的发展。因此，扩大居民消费是“以人为本”的具体体现，对中国经济长期持续健康发展、对推进社会主义和谐社会建设，以及实现宏观调控目标等既具有长远的战略意义，又具有重要的现实意义。然而究竟有哪些因素制约着居民消费水平？凯恩斯认为，影响个人消费的主观因素比较稳定，消费者的消费主要取决于收入的多少。然而，大量的研究表明收入的变动并非影响消费的全部因素。还有许多其他因素或多或少地影响着消费水平。如国内生产总值、消费者物价指数、消费者家庭财产状况、年龄构成、宗教信仰等等。有些因素对于收入的影响是随机性的，如消费环境、消费者心情状况；有些因素是系统性的，如消费者个人偏好等等。因此，探究影响居民消费水平的客观因素十分重要。本文主要研究城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、国家税收收入对于我国居民消费水平的影响。 二、理论依据 （一）城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入 1.城镇居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。 可支配收入=家庭总收入- 交纳的所得税- 个人交纳的社会保障支出- 记帐补贴 2.农村居民人均纯收入，又称农民人均纯收入，是指农村居民家庭全年总收入中，扣除从事生产和非生产经营费用支出、缴纳税款和上交承包集体任务金额以后剩余的，可直接用于进行生产性、非生产性建设投资、生活消费和积蓄的那一部分收入。也包括工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入。 此两项收入被认为是影响一个国家消费水平的核心因素，因此对于消费水平模型的探究具有重要意义。 （二）国家税收收入 税收收入是指国家依据其政治权力向纳税人强制征收的收入，它是最古老、也是最主要的一种财政收入形式。除组织收入的职能外，税收对经济社会运行和资源配置都具有重要的调节作用。有学者认为收入分配失衡是导致我国居民消费收入不足的原因之一而税收收入可以调节收入分配的失衡，实行二次分配，因此对于居民消费水平的研究具有重要意义。

《计量经济学》期末论文

《计量经济学》期末论文 我国居民消费水平的影响因素分析 经济学院 09级国际经济与贸易2班 晋兆晖 290508210

我国居民消费水平的影响因素分析 内容摘要：改革开放以来，随着我国经济的飞速发展，人民生活水平不断提高，居民消费水平也不断增长。消费作为拉动经济发展的重要因素，具有较高的研究价值。本文通过建立计量模型,运用计量分析方法对影响城镇居民消费支出的各因素进行相关分析,找出其中关键影响因素,以为我国政策制定者提供一定参考。虽然各地区的经济消费结构会有所差异，但总体还是有绝大部分相似之处的。分析之后最终促使消费需求成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。 关键词：计量经济模型居民消费水平人均可支配收入居民储蓄 一、选题背景 消费是经济活动的终点，一切经济活动的目的就是为了满足人们不断增长的消费需求。但另一方面，消费又是经济活动的起点，是拉动经济增长的动力。一国或某一地区居民的收入水平与其消费需求之间存在着紧密的联系，这一点无论在西方经济学的经典理论中还是在国内外许多学者的实证研究中都得到证实。 随着改革开放以来中国经济高速增长，居民生活水平与消费水平也随之不断提升，我国作为一个巨大的消费市场正吸引着来自世界各地的目光。国家制定并实施了一系列相关财政及货币政策来刺激消费，但是居民存款额依然居高不下，居民消费虽有增长却不能支撑整个国民经济的发展。不管是从宏观还是微观来分析，居民的最终消费支出都直接影响到国民经济运行及整个经济的发展，所以对我国居民最终消费支出的问题进行研究是必不可少的，而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针，这有重大的现实意义。 二、变量的选择分析 根据传统的凯恩斯消费理论，消费需求是个人可支配收入的函数，收入水平的高低直接影响居民的消费水平，可支配收入增加的同时就是增加自己的银行储蓄为以后的购房、养老、医疗保健做准备，这对居民的消费支出有很大的影响。所以可支配收入这一因素必须选取为模型的解释变量。 居民储蓄是影响居民最终消费的直接因素，居民储蓄越多，最终消费就越少，储蓄越少，最终消费支出就越多。 物价水平对消费者的消费倾向会有影响，即影响到居民的消费支出，当居民的收入不变时，若物价上涨，则消费支出增加；反之，居民收入不变，若物价下跌，则消费支出减少。对于物价水平，选择通货膨胀率来反映。 恩格尔系数作为衡量一个国家和地区人民生活水平状况的指标，也是需要被列

金融计量学实验报告

实验报告 哈尔滨工程大学教务处制

目录 第1章股票估值 (3) 1.1实验目的 (3) 1.2实验方法和手段 (3) 1.3实验内容 (3) 1.4实验数据来源 (4) 1.5实验步骤及结果分析 (4) 1.6.实验结论 (5) 第2章资产流动性 (6) 2.1实验目的 (6) 2.2实验方法和手段 (6) 2.3实验内容 (6) 2.4实验数据来源 (6) 2.5实验步骤及结果分析 (6) 2.6实验结论 (8) 第3章投资组合分析 (8) 3.1实验目的 (8) 3.2实验方法和手段 (8) 3.3实验内容 (8) 3.4实验数据来源 (9) 3.5实验步骤及结果分析 (9) 3.6实验结论 (11)

第1章股票估值 1.1实验目的 学习股票估值原理，经典的金融理论认为，金融市场上的资产价格由其未来产生的现金流量所决定，这种由未来产生的现金流量所决定的资产价格被称为资产的内在价值。如果我们能够精确地预测股票的未来现金流，并且能够找到一个合适的市场贴现率，那么股票的内在价值就是股票的未来现金流在一定市场贴现率下的贴现值。通过对同仁堂股票的分析进行实践应用，分析其股票内在价值，学会如何进行股票估值。 1.2实验方法和手段 利用固定红利模型理论方法，通过Excel数据分析进行股票估值。 1.3实验内容 对上证股票中同仁堂（600085.SH）股利发放情况进行分析，通过固定红利增长模型，计算其股票内在价值。

1.4实验数据来源 实验数据：同仁堂（600085.SH ）从2016年4月29日到2017年4月28日日收盘价，及同期上证综合指数。及同仁堂从2005年到2016年每股税后盈余和每期股利。 来源：Wind 资讯 新浪财经 1.5实验步骤及结果分析 1.5.1利用CAPM 模型算出股票回报率k 将同仁堂（600085.SH ）从2016年4月29日到2017年4月28日日收盘价，及同期上证综指数据导入Excel ，算出相应日收益率，对两者收益率利用slope 函数，算出β=1.084200339。利用上证基期和当期数据，利用公式（LN （末期）-LN （基期））/365 求得Rm=0.129855308，然后利用CAPM 模型：E(R)=Rf+β[E(RM)－Rf]，，算出股票回报率k= 0.139105163 1.5.2利用0(1)t t D D g =+算出固定股利增长率g 导入同仁堂（600085.SH ）从2005年到2016年每股税后盈余和每期股利，算出股利发放率及每年股利增长率对每年的股利取对数，然后用slope 及exp 函数求出固定股利增长率g= 0.014383 1.5.3利用average 及geomean 函数算出算术平均增长率g 1=0.047345025和几何平均增长率g 2=-0.001797573。

计量经济学课程论文

我国旅游业收入影响因素研究 学院： 班级： 姓名： 学号：

摘要：近年来，中国旅游产业有了长足的进步，成为中国经济发展的支柱性产业之一，发展潜力巨大，通过建立合理的计量经济学模型，寻求我国旅游业收入和相关影响因素之间的函数关系，分析各因素对旅游业发展的贡献，揭示了我国旅游业收入呈现的特征，并针对我国旅游业的发展现状提出了一些对策建议。 关键词：旅游业；国内旅游收入；旅行社数量；旅游人数；人均花费； 改革开放以来，中国旅游业取得了飞速发展。从上世纪九十年代末国内接待旅游人数695百万人次到如今26.4亿人次；从旅游收入仅2391亿元到如今1.93万亿元；旅行社以年均21.24%的速度增长；旅游直接从业人员更是年均增长15%。留有基础设施、配套服务更加完善为我国旅游业带来了巨大的经济效益。然而展望我国旅游业的发展前景，为了旅游业收入的稳定增长，研究其影响因素的多样性与复杂性十分必要。 本文以计量经济学经典的模型为基础，分析影响中国旅游业收入的各个因素，对比不同因素的影响程度大小。文章首先进行研究变量的选择和模型的建立，然后进行回归分析，进而进行经济意义检验、统计检验、计量经济学检验，在此基础上，最后提出相应的建议。 1 模型变量与模型建立 1.1 模型解释变量的选择 旅游收入直接反映了某一旅游目的地国家或者地区旅游经济的

运行状况，是衡量当地旅游经济活动及其效果的一个不可或缺的综合性指标。 在现实生活中，影响中国旅游业收入的因素有很多，考虑到样本数据的可收集性和我国旅游业的实际情况，选择人均花费（1X ）、旅游人数(2X )、全国旅行社数量(3X )、铁路营业里程(4X )和公路里程(5X )作为影响的主要变量。 1.2 模型设定 设定线性模型：μββββββ++++++=55443322110X X X X X Y Y —国内旅游业收入（亿元）； 1X —人均旅游花费（元）； 2X —旅游人数（百万人次）； 3X —全国旅行社数量（个）； 4X —铁路营业里程（万公里）； 5X —公路里程（万公里）。 1.3 数据搜集（见表1） 表1 1995—2011中国国内旅游业收入及其相关影响因素统计表

金融工程期末论文

本科期末作业 （2011届） 题目：市场新信息对股价影响的实证 分院: 金融学 专业: 班级: 姓名: 学号: 任课老师: 2014年6月完成时间:

市场新信息对股价影响的实证（或案例） 金融工程这门课是这学期刚刚接触的一门课程，对于里面的内容作为一个金融方面的学生，有些并不是完全陌生的。虽然是作为一门专选课来进行学习，但是通过老师的认真尽职，风趣的讲课方式使我们对书面上各个方面的内容有了一个更加全面的理解。那通过一个学期对金融工程的学习和理解，我现在以市场新信息对股价的影响作为一个课题进行研究实证。 股票价格的变动及变动趋势一直是资本市场备受关注的问题，它影响着股票市场的稳定及投资者的策略。股价的变动主要受市场哪些信息的影响，会产生什么样的影响。这个问题的分析，有助于我们进一步了解股票市场的一般规律，为更好地完善资本市场提供参考意见。 影响股价的因素有多重多样的，如果市场发布的信息是以这些影响因素为基础的，那这些因素必然影响到股价的波动。那么，本文结合我国股市波动的实例，将这些因素大致的分为这三点：（1）股票的内在价值，比如增股，分股，重组股票以及配股等；（2）股价随投资者对各种因素的信息预期的变化而波动，比如一种新信息的出现，是利好消息会增加股民的信心；（3）股价波动是诸因素形成合力作用的结果。现在就这几个方面分析这些因素市场新信息的发布对股价有何影响。 首先，从大的方面分析，国家的宏观经济政策信息的发布将对股价产生什么影响？国家的重大经济政策，如产业政策、税收政策、货币政策。国家重点扶持、发展的产业，其股票价格会被推高，而国家限制的产业，股票价格会受到不利的影响，例如政治对深灰公用事业的产品和劳务进行限价，包括交通运输、煤气、水电等，这样就会直接影响公用事业的盈利水准，导致公用事业公司股价下跌；国家货币政策的改变，会引起市场利率发生变化，从而引起股价变化；税收政策方面，能够享受国家减税免税优惠的股份公司，其股票价格会出现上升趋势，从而调高个人所得税，由于影响社会消费水准下跌，引起商品的滞销，从而对公司生产规模造成影响，导致盈利下降，股价下跌。这些政治因素对股票市场本身产生的影响，即通过公司盈利和市场利率产生一定的影响，进而引起股票价格的变动。下面从利率调整和股指期货的推出对股价影响来进行具体分析。 为什么利率的升降与股价的变化呈反向运动的关系呢？这主要有3个原因：①利率的上升，不仅会增加公司的借款成本，而且还会使公司难以获得必需的资金，这样，公司就不得不消减生产规模，而生产规模的缩小又势必会减少公司的未来利润。因此，股票价格就会下跌。反之，股票价格就会上涨。②利率上升时，投资者评估股票价格所用的折现率也会上升，股票值因此会下降，从而，也会使股票价格相应下降；反之，利率下降股票价格则会上升。 ③利率上升时，一部分资金从投向股市转向银行储蓄和购买债券，从而会减少市场上的股票需求，使股票价格出现下跌。反这，利率下降时，储蓄的获利能力降低，一部分资金又可能从银行和债券市场流向股市，从而，增大了股票需求，使股票价格上升。既然利率与股价运动呈反方向变化是一种一般情形，那么投资者就应密切关注利率的升降，并对利率的走向进行必要的预测，以便在利率变动之前，抢先一步对股票买卖进行决策。对利率的升降走向进行预测，应侧重注意如下几个因素的变化情况：①贷款利率的变化情况。由于贷款的资金是由存款来供应的，因此，根据贷款利率的下调可以推测出存款利率必将出现下降。②市场的景气动向。如果市场兴旺，物价上涨，国家就有可能采取措施来提高利率水准，以吸引居民存款的方式来减轻市场压力。相反的，如果市场疲软，国家就有可能用降低利率水准的方法启动市场。③资金市场的松紧状况和国际金融市场的利率水准。国际金融市场的利率水准，往往也能影响国内利率水准的升降和股市行情的涨跌。在一个开放的市场体系中，金钱是没有国界的，如果海外利率水准低，一方面会对国内的利率水准产生影响，另一方面，也会吸引海外资金进人国内股市，拉升股票价格上扬。反之，如果海外水准上升，则会发生与上述相反的情形。

金融统计论文

学生姓名：何雨芹 学号：41108065 学校：西南财经大学 课程：金融统计分析

我国银行间同业拆借市场利率风险度量——基于VaR模型的实证研究 摘要 本文利用VaR模型通过2013年1月4日至2014年10月30日我国银行间 同业拆借市场每日加权平均利率进行实证研究，建立了基于GARCH模型的我国银行间同业拆借市场利率风险测度GARCH族模型（GARCH(1，1)/TARCH(1，1)/EGARCH(1，1)）,得出以下结论: t分布不适合描述我国银行间同业拆借利率 序列的分布状况,广义误差分布能较好刻画我国银行间同业拆借利率序列的分布；根据样本数据，现阶段我国银行间同业拆借利率风险也较低。 关键词：VaR模型同业市场拆借利率GARCH族模型

一、文献综述 同业拆借市场是金融机构之间进行短期、临时性头寸调剂的市场，是货币市场的重要组成部分。1996年以来, 我国银行同业拆借市场在中国人民银行的监督管理下稳步发展, 目前已形成全国统一的银行同业拆借市场格局，生成了全国统一的中国银行间同业拆借利率(China inter -bank offered rate,CHIBOR)，它是我国货币市场最早市场化的利率，也是目前唯一直接的市场利率，能够十分灵敏的反应市场上货币资金的供求状况，因此可视为我国货币市场上的基准利率。 随着利率市场化的深人，利率结构体系的完善和合理，我国金融市场的成熟，金融衍生工具的丰富，各商业银行在利率风险管理方面经验的逐渐成熟。商业银行可以逐步向先进的利率风险度量模型演进。从而跟国际先进风险管理水平接轨，增强自身的市场竞争力和抵御风险的能力。而银行间同业拆借是我国利率市场化改革的前沿阵地，银行间同业拆借市场利率市场化改革始于1996年，同业拆借利率市场化程度已经较高，具备了运用VaR模型的客观条件。再加上VaR模型已经是一个比较成熟的模型，用它来研究我国银行间同业拆借市场应当是有一定研究价值的。 VaR模型源自马科维兹于1952 年创立的基本均值—方差模型，蒂尔.古尔迪曼被视为“风险价值”这一术语的创立者，该理论一经提出就迅速得到学者的关注。国外已有很成熟的关于V aR的理论研究和实证研究，Jeremy Berkowitz（1999）提出了新的评价VaR的方法，Tean-Philippe Bouchaud和Marc Poters（1999）提出了如何利用金融资产波动的正态性去简化计算复杂的非线性组合VaR；大部分学者在计算风险价值VaR值时，都以金融时间序列数据服从正态分布和无条件方差为假设前提，但是大量的实证研究表明，金融时间序列数据并不严格符合这一假定，为了解决这一问题，随着研究的不断深入，又有学者提出了半参数模型和广义条件异方差模型（GARCH模型）等模型，大大丰富了VaR的计算方法。Kees Koedijk（2001）将V aR风险管理模型应用于资产组合选择和资本资产定价，并指出由于资产组合收益率呈现出尖峰肥尾的特征，这会导致传统的均值-方差模型存在低估风险资产组合所面临的风险，可能会导致投资风险。 在国内，近几年关于VaR的实证研究已经越来越丰富和深入，早在2000年初，国内就有学者王春峰、万海辉和李刚指出用蒙特卡洛模拟法计算VaR值所存在的缺陷，并提出基于马尔科夫链蒙特卡洛的计算方法。之后也有一批学者相继提出了对VaR计算方法的改进，同时，VaR方法的应用研究开始受到重视。杜海涛（2000）在《VaR方法在证券风险管理中的应用》一文中在市场指数风险度量、单个证券的风险度量、基金管理人员绩效评价及确定配股价格等方面运用了VaR方法。他认为沪深两市的指数。单个证券、投资基金的收益都服从正态分布，在这一前提下去计算资产的VaR值并进行模型检验，得出了较好的结果。以他的研究为代表，早期的关于VaR的实证研究多集中在证券市场。迄今为止，将VaR方法运用于银行间同业拆借市场的研究还不太丰富，但就我刚才所说，在我国面临重大金融市场改革的前提下，银行间的同业市场越来越重要，对它进行风险度量分析时非常必要的。 现有研究下，郑尧天和杜子平（2007）选择隔夜拆借利率为研究对象并分别用组合正态VaR方法和蒙特卡罗模拟法对其进行建模，经后验区间检验发现蒙特卡罗模拟法的估计结果更为理想；冯科和王德全（2009）以2002年6月4日至2009年3月31日期间我国银行同业拆借利率为研究对象分别建立了隔夜拆借和7天拆借品种的预测模型，并度量了其利率风险。得出通过选择适当滞后阶数的ARMA-GARCH类模型，可以有效地刻画同业拆借利率的动态特性：t-分布和g-分布下的模型能更好地捕捉同业拆借利率序列的尖峰厚尾性，同业拆借利率存在显著的自相关性、风险溢价效应和波动的反杠杆效应，即利率上升时的波动更