一、在协整分析中如何处理截距和趋势（论文文献综述）
黄然[1]（2021）在《基于协整理论的桥梁模态频率温度影响分析》文中研究说明桥梁结构健康监测在土木工程中一直是一个备受关注的热点问题。桥梁结构的健康监测通常是基于桥梁结构的动力特性,通过模态参数识别获取结构的模态参数,如固有频率、振型以及阻尼比,然后根据这些模态参数的变化进行损伤识别。然而基于振动的结构健康监测方法所测量的模态参数不仅对损伤敏感,同时也对环境因素敏感,包括温度条件、湿度条件、光照以及风速等环境因素,其中温度是影响结构损伤监测的最主要因素。环境温度影响可能大到足以掩盖由损坏引起的变化,特别是在总是暴露于环境因素的桥梁结构中,这就可能导致结构监测损伤误报和错报的可能性,使得这种方法在实际工程中的应用受到一定的限制,所以在桥梁结构健康监测中,将响应中的温度因素分离出来就变得尤为重要。本文旨在通过有限元模拟和环境模拟实验探究了温度对模态频率的影响,基于协整算法找到多个频率序列之间的协整向量,通过多个序列之间的线性组合过程去除序列之间的共同趋势,从而将温度因素成功的分离出来。本文主要的研究内容如下:1.首先阐述了结构健康监测在桥梁领域的重要地位以及国内外学者研究温度对实际工程中结构模态频率的影响的现状,最后分析分离温度因素在结构健康监测的研究进展。2.为了探究温度变化对桥梁结构模态频率变化的影响关系以及运用协整算法将温度因素分离出来,首先通过有限元模拟对一个钢筋混凝土固结梁在多种不同的温度工况下下进行模态分析,并提取其前四阶模态频率来分析温度对桥梁结构模态频率的影响规律,对这前四阶模态进行协整分析并建立协整方程。通过产生的残差成功的将温度因素对结构频率的改变这个因素剔除,进而可以大大的提高了桥梁结构的损伤识别的准确性,减少误报和错报的可能性。3.为了进一步验证协整理论考虑温度效应的有效性和正确性,通过环境箱实验来验证这一理论。实验以一个两端固结的钢梁为研究对象,在梁上布置多个加速度传感器和温度传感器,并将其置于环境模拟箱中以模拟自然条件下温度的变化,通过对梁在不同温度下的动态测试实验,由模态参数识别方法识别出结构的模态频率,得到频率和温度的变化规律,并验证协整理论的有效性和正确性。
钱名军[2]（2020）在《基于协整理论的铁路运输系统规模测算及协调性研究》文中研究说明铁路运输系统是一个典型的动态、开放、非线性的复杂巨系统。该系统以国民经济大系统运转所产生的客货运输需求量为驱动,通过运输组织管理部门科学调配机车车辆等移动设备资源,将客流、货流合理地组织形成列车流,再依托纵横交错、四通八达的铁路网络固定设施,由多部门彼此配合、协同联动共同完成旅客与货物的空间位移。由此可以看出,铁路运输系统的铁路网运营里程、机车车辆保有量只有与客货运输需求量保持规模适度匹配、能力均衡协调,才能充分发挥出铁路运输系统的整体运输服务效能,实现经济效益和社会效益的最大化。为了改善交通运输环境、提高铁路运输服务质量、优化资源配置效率,进一步推动我国铁路运输系统的发展规模和运营质量向更高层次、更高水平迈进,需要运用科学方法理清铁路客货运量规模、铁路网运营里程规模和机车车辆保有量规模三者之间的量化匹配关系,有效评价三者之间的协调匹配效果。从而确保铁路系统整体运输服务能力与国民经济发展需求基本适应,也为铁路交通部门编制铁路网中长期发展规划和年度建设计划、制定机车车辆购置计划和运用计划等提供决策参考。基于此,本文综合运用复杂系统理论、协整理论等对铁路运输系统的复杂结构与功能进行分析,将其划分为相互关联、彼此协同的运输组织管理子系统、物理网子系统和客货车流子系统三部分;运用协整理论及相关模型分别对反映这三个子系统规模的客货运量规模、铁路网运营里程规模和机车车辆保有量规模等三个表征指标进行建模测算,以期建立三个规模数值之间科学合理的量化计算关系;并基于铁路系统运输能力供需匹配协调性思想对三个子系统间的规模匹配效果和协调发展质量进行量化评价与分析。具体研究内容如下:（1）针对铁路运输系统存在多主体、多层级、彼此异构又相互嵌套的复杂结构与功能,将其划分为相互关联、彼此协同的运输组织管理子系统、铁路网子系统和客货车流子系统三部分,便于清晰准确地描述这三个子系统之间复杂的相互作用、协同匹配关系。在论述各子系统的复杂特性及其与国民经济大系统之间影响机理的基础上,对铁路运输系统的规模内涵、协调性内涵进行了界定,为后续的研究建模与评价分析做好铺垫。（2）鉴于铁路客货运量规模在铁路运输系统规模问题研究中的基础性地位,综合运用季节模型和波动模型分别对其进行建模预测。先运用季节分解算法或HP滤波对客货运量时间序列的特征分量进行分解、提取,并结合各分量序列所呈现出的趋势性、周期性和随机波动性特征,选用基于协整理论的SARIMA季节时间序列模型进行定阶建模;再对所建立的SARIMA基础模型残差进行ARCH效应检验,确定其存在异方差效应后运用GRACH或ARCH异方差波动模型对残差建模;最后通过算例对所构建的客货运量融合预测模型进行预测精度和测算效果实证检验与对比分析。（3）根据国民经济大系统与铁路运输系统的相互作用关系,综合运用Granger动态因果关系协整检验与NARX非线性自回归动态神经网络对铁路网运营里程的合理规模进行测算。通过Granger检验筛选出国民生产总值GDP、居民人均消费水平、全社会客货运输量、铁路运输业固定资产投资以及铁路运输系统内部的运营技术和组织效率等7项对铁路网运营里程规模起决定作用的关键影响变量,作为NARX神经网络模型的外部输入变量对铁路网运营里程规模进行测算。并将测算结果与铁路网里程规划值、BP神经网络测算值、NAR无外部输入神经网络测算值等进行综合对比、检验。（4）综合运用Pearson相关系数和逐步回归方法筛选,分别得到影响铁路客货车保有量的关键解释变量。并根据变量序列的单整性特征,分别选用基于Johansen协整检验的ARDL自回归分布滞后模型和VECM向量误差修正模型构建铁路客车保有量、铁路货车保有量测算模型,并采用最小二乘法对模型参数进行估计,得到准确可行的客货车保有量测算公式。并对相应模型的测算精度进行验证分析。（5）结合铁路运输系统三个子系统间宏观规模总量上的均衡匹配性以及内部微观分布结构上的彼此协调性,有针对性地将铁路网货车承载系数、铁路系统承认车比例、铁路网区段通过能力负荷系数这三项指标作为铁路系统运输能力的供需规模匹配协调性的量化评价指标。并通过设计相应算例,验证了这三个指标在计算方法上的可行性和评价分析上的有效性。总的来说,本论文将对铁路运输系统的发展建设规划和运营组织效果具有重要影响的客货运量规模、铁路网运营里程规模与机车车辆设备保有量这三方面问题置于统一的系统框架下,运用协整理论、NARX神经网络及其他技术方法,从系统规模匹配协调的角度研究彼此间的相互作用关系和影响机理,准确刻画出彼此间的规模匹配关系,并对其匹配协调效果进行科学评价。有助于铁路交通部门制定科学合理的客货运量计划、铁路网发展规划和机车车辆购置计划,使铁路系统的建设规模与发展质量更加适应当前及今后一段时期经济和社会发展的新形势、新要求,切实发挥铁路运输的骨干优势作用,支撑和引领我国经济社会发展、保障和改善民生。
程若南[3]（2020）在《广东省服务业FDI的就业效应研究》文中研究说明近年来,全球的外商直接投资（FDI）已经呈现出“服务化”趋势,劳动力也开始逐渐向服务业流动。各国的经验已经证明服务业在吸纳就业方面的优势明显,引入服务业FDI不仅可以利用其就业创造效应吸纳一部分就业,而且还可以促进就业质量的提高。中国人口众多,就业压力较大,为了解决就业问题,各级政府都十分重视引入服务业FDI。在市场需求和政府的引导下,服务业FDI的比重逐步提升,这也使得服务业越发成为促进经济增长的重要引擎。广东省服务业的发展一直处于全国领先地位,同时,广东省也是劳动力集聚的主要省份之一,因此研究广东省服务业FDI的就业效应对于缓解就业压力和促进FDI的高效利用具有一定的理论意义和现实意义。本研究首先将国内外的相关文献从就业数量和就业质量两个方面进行了梳理,并对相关概念进行界定,回顾了相关理论。在此基础上从就业数量和就业质量两个层面分析了服务业FDI对就业产生影响的作用机理,构建了本研究的理论基础。其次,本研究对广东省服务业FDI和就业的现状进行分析,其中服务业FDI的现状部分主要从FDI的投资规模、行业分布、地区分布、投资形式以及来源地五个层面展开,而服务业的就业现状部分则通过就业数量和就业质量两个方面进行衡量,就业数量方面的分析内容包括服务业总体就业情况以及内部具有代表性的细分行业的就业状况;就业质量方面主要包括职工工资水平以及劳动生产率两个部分的现状。之后选取广东省1998-2018年21年的数据进行实证分析,并得出结论:广东省服务业FDI既能够促进服务业就业人数的增加,又可以促进服务业的就业质量的提升。基于以上分析,本研究对广东省服务业在发挥就业效应方面如何更高效地利用FDI提出相关建议,第一,在吸收外资方面应注重FDI的行业及地区的引流工作,同时拓宽外资吸收渠道;第二,在政策法规方面应加快市场法规及制度建设,并加强知识产权保护;第三,在人才培养引进方面则需要推动教育基础设施的建立及各项福利政策的完善。
光峰涛[4]（2020）在《中国电力消费的多维度特征研究与需求预测》文中研究表明在应对气候变化与大气污染治理背景下,加快构建以电力为中心的现代清洁低碳、安全高效的能源体系是深入推进能源生产和消费革命战略的关键所在,也是实现可持续发展的必由之路。作为社会经济发展的“风向标”,中国的电力消费随其不断深化发展的工业化和城镇化持续性地刚性增长。全社会用电规模和人均用电量屡上台阶,电能在终端能源消费结构中所占的比例也越来越高,全国的电气化水平得到显着提升。尽管如此,受经济发展的不平衡和资源禀赋的差异等因素的影响,中国能源的绿色低碳转型发展仍面临着不平衡、不充分的问题。为破解难题,党的十九大明确将发展清洁能源纳入到美丽中国建设中,十一届四中全会对能源治理体系和治理能力现代化的推进提出了要求,各地2020年政府工作报告也都部署了能源领域的相关工作,这些都有利于能源消费侧清洁主导、以电为中心的能源格局的形成。随着中国经济发展迈入新常态,经济增速的换挡、经济结构的优化、增长动力的转换等多方面的变化也带动电力消费进入新常态。电力供需形势整体上已由偏紧向趋于宽松的局面逐渐转变,但区域性的不平衡问题尤为突出。从趋势演变来看,电力消费增长与经济发展的趋势整体上较为吻合,但有阶段性的背离现象发生。从增长速度来看,电力增速放缓,与经济增速出现了比例失调,两者有脱钩倾向。从能源效率来看,区域异质性下单要素或全要素电力消费效率的时空差异都凸显严重。此外,中国电力消费未来发展趋势的不确定性也在增大。鉴于此,本文在电力经济的视角下对中国电力消费的特征进行多维度研究,并对未来中国电力需求开展预测,主要研究内容和结论如下:（1）研究电力消费和经济增长的动态关联关系,包含重心的耦合分析、周期的协同分析以及动态交互性分析。以电力消费量和GDP为权重,以各省地理重心为中心坐标,通过构建重心模型测度电力消费和经济增长的重心,并分析两者的耦合性,发现电力消费重心和经济重心并不重叠,其均向低纬度地区移动,但经度偏移方向相反。应用滤波法测算电力消费和经济增长的周期,并通过一致性指数分析两者的协同性,发现电力消费和经济增长的周期长度相近,但在新常态阶段发生背离。从线性和非线性角度分别检验电力消费和经济增长的Granger因果关系,并基于状态空间模型分析两者的动态交互性,发现只存在从电力消费到经济增长的单向因果关系,且在新常态下经济增长对电力消费的弹性数值趋于稳定。（2）研究电力消费增速减档的原因,包含脱钩关系的分析、结构突变点的检验以及结构分解分析。结合OECD脱钩因子和Tapio脱钩弹性指数联合检验电力消费和经济增长的脱钩关系,发现两者在新常态阶段趋于弱脱钩。应用累积和检验分析电力消费年增速是否发生结构突变,发现其约在2014年出现了结构突变点。在电力能源投入产出分析的基础上构建结构分解模型研究了电力消费增长模式的转变及其影响因素拉动率的变动,发现电力消费增长动力由净出口驱动、投资驱动转为消费驱动,不同因素对电力消费增长的拉动率随时间发生变动。（3）研究电力强度的省际差异化特征,包含差异化的测度、影响因素分析以及差异来源分析。应用泰尔指数量化电力强度省际差异化程度,发现新常态下电力强度的非均衡性有所减弱。构建面板惩罚分位数回归模型考察经济发展、人口规模、能源结构、产业结构、对外开放程度以及技术进步对电力强度的影响,发现各因素在不同分位点上对电力强度的影响存在异质性。构建基于回归的Shapley分解模型辨析电力强度差异的来源,发现经济发展、人口规模、能源结构、对外开放程度加剧了电力强度的差异化,而产业结构和技术进步缩小了电力强度的差异化。（4）研究全要素电力消费效率的时空分异特征,包含全要素电力消费效率的测度、静态和动态评价、空间集聚分析以及收敛分析。在构建全要素电力消费效率测度指标体系的基础上,采用EBM（Epsilon Based Measure）测度全要素电力消费效率,并应用GML（Global Malmquist-Luenberger）指数对其进行分解,发现新常态下全要素电力消费效率趋于稳定,全要素电力生产率的改进源于技术进步效应。应用探索性空间数据分析探究全要素电力消费效率的空间集聚特征,发现全要素电力消费效率存在空间相关性,且在样本期内空间集聚程度趋于稳定。通过收敛分析模型考察全要素电力消费效率的收敛性,发现新常态下全要素电力消费效率不存在α收敛,但存在β绝对收敛。（5）构建适用于预测中国电力需求的LEAP（Long-range Energy Alternatives Planning Model）模型,并进行情景预测。从中国社会经济数据的统计特点和电力消费的实际情况出发,构建包含关键假设模块、需求模块和转换模块三模块的LEAP模型以预测中国未来的电力需求,并设置了三种发展情景,即基准情景、政策规划情景及强化节能情景,其中强化节能情景考虑了前面所研究的电力消费特征。通过比较分析各情景下的预测结果,发现基准情景下的电力消费增长最快,政策规划情景次之,最小的为强化节能情景,电力消费在2030年的预测区间为98,341～120,641亿kWh。本文应用多学科理论从电力消费与经济增长的关系、电力消费增速、电力强度以及全要素电力消费效率等四个维度深入研究了中国电力消费的特征,这对于把握中国电力消费的变化,解决电力消费区域不平衡问题,改善电力消费效率,指导科学用电和节约用电,制定电力产业发展政策具有重要的理论价值和实践意义。其中,从对电力消费和经济增长动态关系的系统探究能够增进对电力经济关系的认识和理解。对电力增速放缓原因的分析能够明晰电力消费的增长模式,也可将其分析思路及方法拓展应用到其他资源消费增长模式的分析中。基于面板惩罚分位数回归的Shapely分解模型可以应用到其他不平等指标差异影响因素及其差异来源的分析中。此外,构建的适用于中国电力需求预测的LEAP模型可以进行滚动预测,其预测结果能够指导电力规划的制定。在未来研究中,还需研究电能替代战略的实施、泛在电力物联网的建设以及售电侧的放开等对电力消费的影响。
刘凌云[5]（2020）在《燃煤发电项目双因素风险分析及期货对冲模型研究》文中指出燃煤发电项目是指以煤炭为燃料,正在规划、建设或已经投产运营的火力发电单元。由于煤炭燃料约占到火力发电生产运营成本的70%,我国煤炭产量70%以上用于发电,燃煤火力发电量又占到我国各类发电总量的70%以上,这“三个70%”的根本问题是煤炭。所以,从宏观层面上讲,国家以什么方式有效配置煤炭资源,如何高效利用煤炭资源,怎样调整能源结构,是摆在政府决策者们面前的重要问题;从微观层面上讲,我国煤炭价格购销市场化所引起的价格波动频次增加和波动幅度不断加大,给我国燃煤火力发电厂的正常生产经营带来了一定的影响,构成不容忽视的经营风险。认真研究煤炭市场供求关系变化规律及如何规避煤炭价格波动带来的经营风险是燃煤火力发电项目的规划、建设与运营必须考虑的重大问题。在国家供给侧结构性改革的政策纲领指导下,火电项目建设面临着硬约束。相反,新能源发电装机呈高速发展态势,水力发电对火力发电影响显着。但水力发电出功不稳定性,给燃煤火力发电项目功率稳定输出产生不可忽视的风险。本论文将煤炭价格波动、新能源发电替代及不稳定性对燃煤火力发电造成的冲击定义为双因素风险。本研究主要从如何利用动力煤期货工具视角深入研究化解双因素风险的对策与方法,从理论和实证两方面,深度探究煤炭价格波动、新能源发电变化与燃煤火力发电出功之间的经济理论关系和数量关系。在理论方面,采用价格波动理论较先进的状态空间模型理论,分析煤炭价格与燃煤火力发电之间、新能源发电与燃煤火力发电、煤炭价格与煤炭社会库存之间的关系特征,选择合适的状态空间模型类型,构建了完善分析模型:实证方面,通过收集了十年以上的煤炭价格指数、煤炭社会库存、新能源发电及燃煤火力发电量的历史数据基础上,经过严谨的经济计量分析,构建了四大计量经济理论模型,检验了双因素风险分析及期货对冲策略诸经济模型的正确性。本论文根据状态空间模型理论和金融期货理论,构建了燃煤火力发电项目煤炭现货和期货库存最优比例模型、双因素风险期货对冲模型。这些模型,为燃煤发电项目运营有效利用煤炭期货对冲策略提供了理论基础。根据状态空间模型理论,量化分析我国煤炭价格、新能源发电与煤炭社会库存及火力发电量之间的数量关系,以此研判煤炭价格走势、煤炭社会库存变化、煤炭火力发电变化情况,合理安排煤炭库存,以及煤炭实际库存与虚拟库存比例关系,并在煤炭期货市场上开展套期保值交易,达到规避煤炭价格波动风险和降低生产经营成本的目的。基于上述思想及思路,研究内容具体包括以下五个主要部分:（1）燃煤发电项目双因素风险的成因。本研究查阅了大量的文献资料并结合生产实际,深入分析了燃煤发电项目建设与运营中面临的经营管理问题,认为我国煤炭购销市场化而加剧了煤炭价格的波动,给煤炭消费和生产者带来了很大的经营风险,随后分析了引起煤炭价格波动的诸多因素及深层次的原因;同时研究了新能源发电替代及出功不稳定性对燃煤火力发电产生的冲击及原因分析,准确定义为“双因素”及“双因素风险”,为论文展开研究奠定了逻辑基础。（2）对本研究起到支撑作用的相关基础理论综述。把经济波动理论及价格波动理论引入到煤炭现货市场、期货市场价格波动分析中;根据经济滤波理论,对经济变量进行滤波整理,为得到构建模型所需要的数据提供了处理分析方法;运用协整理论实证分析了模型的正确性;期货套期保值理论,为本论文研究的核心问题——期货对冲策略模型提供理论支持;状态空间模型理论是本论文主要模型构建的理论依据和技术手段。（3）双因素风险识别及影响要素研究。应对风险必须准确分析风险源问题,本论文从供给和需求两个方面进行风险分析,在供给方面,煤炭价格波动是主要因素,影响很大;在需求方面,对煤炭火力发电量影响较大的因素中,就波动性而言,新能源发电的不稳定性,是主要因素。本论文将煤炭价格波动和新能源发电不稳定性这两个变量风险定义为煤炭火力发电项目运营中的“双因素风险”。（4）构建燃煤发电项目双因素风险期货对冲模型。依据模型构建的总体思路,运用状况空间模型理论,针对煤炭价格与燃煤火力发电之间的关系特征、新能源发电与燃煤火力发电之间关系特征,构建了煤炭价格对火力发电量影响的理论模型及煤炭价格对库存影响模型,新能源发电量变化对燃煤发电量影响的理论模型,建立了煤炭现货实际库存与虚拟库存理论模型,得到了双因素风险期货对冲模策略模型。（5）模型实证研究和燃煤火力发电项目案例应用分析。建立“煤炭价格波动与火力发电量变动”、“新能源发电不稳定与火力发电量变动”、“煤炭价格波动和新能源发电不稳定与火力发电量”、“煤炭价格波动与煤炭社会库存量”的实证模型。最后选取了江苏某火电项目案例,验证了本论文分析方法及模型应用的合理性及有效性。为我国燃煤火力发电项目运营中开展类似业务提供了理论依据和实操指导。
秦松昆[6]（2019）在《多元框架下国际原油价格与中国股票市场联动性研究》文中研究指明原油对世界各经济体而言都是不可或缺的重要战略资源。随着第一张石油期货合约的发出,国际原油市场与金融市场迅速紧密结合,国际原油的定价规则更加复杂,价格波动也愈发频繁,股票市场对于国际油价的波动的敏感性逐年攀升。我国作为原油需求大国,国际油价的波动不仅仅在微观层面直接对我国股市造成冲击,而且往往通过宏观经济间接影响股票市场走势。目前我国股市仍属于新兴市场,相对于发达国家成熟股票市场对外来冲击和风险的抵抗能力较差。因此,深入考察国际原油价格与我国股市的联动性,一方面能够加深对于国际原油价格对股市冲击的传导机制的认识,另一方面对于证券市场监管部门防范金融风险和投资者规避投资风险也至关重要。本文首先对国内外相关研究进行了回顾和整理,对国际原油市场形成和发展、国际原油定价体系以及油价波动的冲击效应的相关理论进行了阐述。以此为理论基础,展开本文关于多元框架下国际原油价格与我国股市联动性的研究。本文采用2005年1月至2017年12月的月度数据,在布伦特原油现货价格与上证综合指数的基础上,引入人民币对美元汇率、工业增加值以及进出口贸易总额三个宏观经济指标建立多元分析框架,对多元框架下国际原油价格与我国股市的联动性进行实证研究。在实证分析方面,首先采用线性协整检测模型与非线性阈值协整检测模型分别研究了多元框架下国际原油价格与中国股票市场的长期均衡关系,为了保证协整关系的准确识别,对结果进行了稳健性检验。结果发现:第一,时间跨度内,国际原油价格与中国股票市场之间存在联动性,即存在长期均衡关系。第二,国际原油价格与中国股市的协整关系是非线性的,在2008年3月以及2012年12月发生了两次内生性结构突变,前者接近2008年9月以雷曼兄弟控股公司倒闭为标志的美国次贷危机爆发,而后者则与2012年11月召开的中国共产党第十八次全国代表大会有关。值得关注的是,由金融危机之前到危机后,国际原油价格与我国股市的相关性大幅增加。第三,多元框架下变量间协整关系的存在也表明,本文引入的人民币对美元汇率、工业增加值与进出口贸易总额在解释国际原油价格波动对我国股票市场冲击效应上发挥了重要的作用。在此基础上,本文采用Toda-Yamamoto因果检测考察多元框架下变量间的长期因果关系,结果发现:第一,国际油价对于我国股票市场的直接冲击是持续存在的。第二,国际油价对我国对外贸易规模的冲击是持续存在的。第三,国际油价本质上是一个外生变量,不受本文所选取任何变量的影响。第四,宏观经济因素是传递国际原油价格对我国股市影响的重要渠道,我国股票市场不仅直接受到国际原油价格波动的影响,还通过相关宏观经济因素间接受国际原油价格的冲击。基于以上研究结论对政府部门以及金融市场投资者提出针对性的政策建议和投资指导。以期减少原油价格波动对我国宏观经济以及包含股市在内的资本市场的冲击,维护金融市场稳定。
涂雄苓[7]（2017）在《时间序列经济计量分析中的小波技术及其应用》文中提出时间序列计量分析源于人们认识到人类的经济活动均是在一定的时空条件下进行的,并受社会、经济、文化等因素的共同影响,从而使外在的经济现象在时间维度上通常会呈现出前后相关的特征。如何科学地刻画或逼近经济现象在时间维度上的这类动态关系或规律,并建立模型以满足经济预测与决策等其他管理实践的需要,构成时间序列经济计量的核心目标。自1970年《Time series analysis: Forecasting and control》出版以来,时间序列经济计量分析的理论与应用研究都有长足的发展。特别值得关注的是,诸如非平稳的单位根过程、协整过程、异质性及随机异方差模型等的一些理论自20世纪80年代初不断兴起,在很大程度上改变了传统时间序列经济计量学的理论与方法。平稳时间序列不再是经济计量学研究的唯一对象,非平稳时间序列也不再是不可涉足的领域,特别是其中的I（1）和I（2）过程与协整过程已成为研究的主要对象,它们已经在经济和金融领域得到广泛的应用。然而,目前绝大多数时间序列经济计量分析都是在时域内展开的,其中包括计量模型的构建、估计、检验。此外,时域分析与频域分析似乎被割离开来,分别在两条轨道上独立发展,通常两域内分析所获得的阶段性结果并未有机结合起来,从而大大削减了结果的完整性。实际上现已证明,在频域内也能构造出许多有价值的统计量,用于经济计量模型的估计或检验,并且有时具备较时域分析更好的统计性质。小波分析作为一门新兴的数学理论和方法,它在时域和频域上均具有良好的分辨。它的应用能使时间序列分析在时域和频域都达到了良好的局部化效果,为洞察时间序列的动态提供了一个全新的视角与工具。本论文在深度把握小波分析、时间序列分析理论和总结前人研究经验的基础上,综合运用统计学、概率论与数理统计、和金融计量学等学科的相关知识,将小波分析在时域两域的分析优势嵌入现有的时间序列分析理论中,拓展和丰富非平稳时间序列分析方法的理论研究和应用研究。具体来说,本文的贡献主要包括以下三个大的方面:（1）单位根检验的方法论方面。首先,在敏锐察觉原序列的样本方差与其小波系数系列、尺度系数系列的样本方差之间耦合机制在原假设（存在单位根）与备择假设（不存在单位根）下存在差异的基础上,在小波域内构造了一个新的检验统计量TXL1,用于检验带漂移项的单位根过程,在检验统计量的构造策略与检验对象范围拓展了 Fan和Gencay（2010）的检验方法。其次,对检验统计量TXL1在原假设和备择假设下的大样本性质进行了完全的证明,结果表明检验统计量TXL1在原假设下,其极限分布收敛到两个独立标准维纳过程的随机泛函,而在在备择假设下检验统计量TXL1依概率收敛到质点O,这一优良的性质对保障检验统计量TXL1具有高检验势非常有益。另外,考虑到应用实践中仅能掌握有限样本的数据资料的现实情况,通过Monte Carlo实验研究了检验统计量TXL1在有限样本条件下的检验势与检验水平。Monte Carlo实验结果显示检验统计量TXL1在有限样本条件下虽出现一定的检验水平扭曲,但具有极高的检验势。最后,在构造检验统计量和证明其大样本性质的过程中,以2个新的引理的形式拓展了随机游走的其它收敛性质,并给予详细的证明,这些性质对非平稳时间序列的其它研究具有潜在的价值。（2）协整检验的方法论方面。首先,充分论证了若要在EG两步法的框架下进行小波域协整检验,那么潜在协整模型的初始估计时应考虑含截距项的回归模型,而对残差平稳性检验时应考虑不带漂移项的随机游走的自回归模型。然后,为了实现小波域协整检验,开发了一个用于检验不带漂移项的单位根检验的统计量TXL1;,同时推导了其大样本性质。其次,借鉴Dickey and Fuller （1979）和Phillips和Perron （1988）的直接模拟法策略,通过大量的随机模拟给出了检验统计量TXL1应用于伪协整回归时检验时的临界值。另外,设计了 6个随机试验,研究检验统计量TXL1在协整检验时的具体表现,结果显示检验统计量TXL1的检验水平扭曲度低,以及样本容量超过500时其检验势较高的特点。最后,通过实际案例的研究,验证了检验统计量TXL1在协整检验的有效性,并为我国黄金市场与国际黄金市场存在长期均衡关系提供经验证据。（3）小波域隐马可夫模型及其应用方面。出于对以下事实的认识:股票市场中广泛具有短线投资者根据长线投资者的交易行为而执行相应交易的跟庄现象,长线和短线交易分别与不同的时间尺度相关联;经典的时间序列分析方法往往在单一时间尺度条件下展开,无法有效地探索不同时间尺度的股票交易行为间的内存关联。由此,本论文引入小波域隐马尔可夫树模型,以我国股市5分钟的高频交易数据为素材,研究了股市波动信息沿时间尺度流动的统计性质。结果表明波动信息在传导过程中表现出如下显着的非对称性:大尺度的低波动状态以大概率引发小尺度上的低波动状态,但大尺度的高波动状态只以相对小的概率诱发小尺度的高波动状态,并对这一结果的政策意义进行了的解释。
宋伟[8]（2016）在《我国区域经济增长收敛性和知识溢出效应检验》文中提出随着我国改革开放程度的不断加深和社会主义市场经济体制的逐步确立,我国当前的经济运行正向着与国际接轨的方向发展,可以说我国的经济体制改革取得了举世瞩目的巨大成功,但在成功的背后,却隐藏着诸多亟需解决的问题。其中一个最为严重的问题就是在改革开放过程中为加速改革开放的步伐、尽快建立起市场经济体制,党中央采取的各种阶段性的区域经济发展政策进而导致的区域经济发展不平衡。这种区域经济发展的不平衡已经严重阻碍了我国经济的高速发展和综合国力的提升。运用西方经济学中有关“经济收敛”的理论去衡量我国当前区域经济发展的不平衡状况、从“经济收敛”的角度去分析影响我国各区域间经济均衡发展的各种因素,以及如何通过调整这些因素来达到促进区域经济协调发展的目的已成为我国当前宏观经济研究的热点。本文以对区域经济收敛的研究为基础,首先运用传统的经济收敛测度方法（?-收敛检验、绝对?-收敛检验、条件?-收敛检验）对在不考虑到知识溢出影响情况下我国各区域间经济增长的收敛情况进行了检验,检验结果发现我国在1978-2012年这段时期各区域（省）间的经济增长存在弱收敛态势。随后对当前西方经济理论中有关知识溢出的理论进行了系统、详细的阐述并将其应用到我国,对我国各区域间的知识溢出现状进行了分析。接着以总产出增长率的变化为起点,经区域间知识溢出的变化过程过渡到考虑到知识溢出的总产出增长率变化,根据不同前提假设构建了三类考虑到知识溢出的总产出增长率模型,并应用实际数据对我国各区域间知识溢出对总产出增长率的影响情况进行了实证检验。最后利用“方差分解技术”将知识溢出与经济收敛有机地联系在一起,分别从“因素分解分析”和“时间序列分析”两个角度应用1978—2012年的实际经济数据对我国各区域间知识溢出对经济收敛的影响效应进行了实证检验。检验结果发现与影响经济收敛的其它因素相比区域间的知识溢出在决定我国各区域间经济增长情况呈现收敛抑或发散态势的过程中仅起次要的辅助作用,即:我国各区域间存在着明显的知识溢出障碍。实证过程所用分析方法主要包括:?-收敛检验、?-收敛检验、空间计量分析、面板数据模型计量分析、时间序列分析以及因素分解分析。本文各章主要内容如下:第一章是绪论部分。首先介绍了本文的选题背景、选题意义、研究方法以及国内外关于这一领域的研究现状,其次是本文研究的独特之处和可能的创新,最后给出论文的结构安排和研究框架。第二章是对我国区域经济发展现状的分析。主要分析了我国在建国以后实施的各项区域经济发展政策以及当前重点实施的各项区域经济发展政策。第三章是对我国各区域（省）间经济增长收敛情况的测度,并以此作为后续分析的基础。后续对我国各区域间知识溢出情况的分析以及知识溢出对经济收敛影响的分析都是以对我国各区域间经济收敛情况的分析为基础而展开的。在这一部分中本文分别采用?-收敛检验、绝对?-收敛检验、条件?-收敛检验以及考虑到空间影响下的?-收敛检验对我国各区域（省）间经济增长的收敛情况进行了测度,所得结论不尽相同。第四章是对知识溢出理论全面、系统的阐述,并以此作为后续研究的基础。与知识溢出相关的基础理论主要包括单边知识溢出和双边知识溢出两个方向。但无论是单边知识溢出还是双边知识溢出都认为:影响区域知识溢出的全部因素可归结为三个方面:一是知识流入方,二是知识流出方,三是知识流入方与知识流出方的交流。第五章是对我国各区域（省）间知识溢出现状的分析,并以此作为对前一章“知识溢出的理论基础”的实证研究和对后续“我国各区域间知识溢出对经济收敛影响”研究的基础。在这一章中首先是对我国各区域间是否存在知识溢出情况的存在性检验。具体的检验方法包括图检验和莫兰指数（Moran’s I）检验,检验结果一致认为:我国各区域间存在知识溢出。在经过检验确定存在知识溢出的情况下,本章的第二部分是对我国各区域（省）间知识溢出数据的计算,具体计算过程包括应用Verspagen（1991）与Canel（2001）给出的知识溢出模型进行指标构建以及应用SAS 9.0软件编写计算程序并对计算所得知识溢出数据的有效性进行了检验。随后的“描述性统计分析”、“面板数据分析”都是针对这一数据的分析。在本章中还应用面板数据模型计量分析方法分析了我国各区域间知识溢出对知识生产的影响并以此作为对我国各区域间知识溢出现状分析的深入。第六章是对我国各区域间知识溢出对总产出增长率影响的分析,并以此作为本文核心内容“我国各区域间知识溢出对经济收敛影响”分析的过渡。在本章中首先在理论上从单纯的总产出增长率变化过程经区域间知识溢出的变化过程过渡到考虑到知识溢出的总产出增长率变化过程上。随后通过构建三类考虑到知识溢出的总产出增长率模型、应用面板数据模型计量分析方法对我国各区域（省）间知识溢出对经济总产出增长率的影响进行了实证检验。检验结果显示,区域知识溢出在提高我国各区域总产出增长率上所起到的作用很小,这也正揭示了我国各区域（省）间在知识溢出的流动上存在障碍。也是导致我国区域经济发展不平衡、落后地区与发达地区经济水平差距大、落后地区经济增长缓慢的一个主要原因。第七章是本文的最后部分——对我国各区域间知识溢出对经济收敛影响的分析。本章以第六章的分析为基础,可以说是在第六章基础上继续进行的分析,利用第六章所构建的三类考虑到知识溢出的总产出增长率变化模型通过方差分解技术将其过渡到“经济收敛”问题上,同时解决了以区域个体为研究对象的知识溢出与以区域整体为研究对象的经济收敛之间的融合问题。随后从“因素分解分析”和“时间序列分析”两个角度考察了我国各区域间知识溢出对经济收敛的影响效应。分析结果显示,与其它影响因素相比吸收外来知识溢出对我国在1978—2012年期间各区域（省）经济增长敛散情况的影响作用是较小的,它不足以成为决定我国各区域（间）经济增长呈现出收敛抑或发散态势的主要原因,仅起次要的辅助作用。决定我国各区域（省）的经济增长情况在1978—2012年期间呈现出收敛或是发散态势的主要影响因素为:1、区域自主知识研发,2、区域劳动力投入增长率,3、区域资本投入增长率。
孙德华[9]（2016）在《多重协整在经济应用中的若干问题研究》文中进行了进一步梳理协整理论,特别是多重协整理论,目前已经得到了广泛的应用,从微观经济到宏观经济,从农业到金融业,多重协整理论已经成为了一种有力的工具,但是由于对多重协整理论的认识不深,了解不够深刻,导致在应用的过程中会出现很多问题。本文回顾有关协整理论以及应用的文献,然后对协整的相关理论进行了介绍,包括时间序列的平稳性质,单位根检验,多重协整与误差修正模型,VAR模型等,奠定了全文的理论基础。首先,我们对DGP即数据生成过程识别进行了探讨。DGP误设,后果可能是获得错误的协整系数估计值、过度拒绝原假设、过度接受原假设。文章分别介绍了 5种情况的DGP以及如何确定正确的DGP。其次,我们介绍了在应用多重协整时应该注意的事项。包括对数据的选取不要轻易的使用对数;协整只是针对非平稳序列而言,如果序列是平稳的,那么就不存在协整;滞后阶数的选择很重要,本文分别从经验以及数理基础角度介绍了应该如何选择滞后阶数。然后,介绍了协整向量的选择。在多重协整模型中,很容易出现的一个现象是变量间出现多个协整关系,在出现多个协整关系时,如何确定最优关系就是一个非常重要的问题。在实证研究中,如果不追求确定的协整关系,只要知道变量间存在协整关系即可,那么可以不选取协整向量,或者随便选取一个协整向量,或者选择包含变量最多的协整向量;如果变量无约束,那么可以选取最大的特征值所对应的协整向量;而在大部分的实证研究中,经济变量都会有相关的经济理论作为支撑,所以可以通过添加约束条件的办法获得最符合实际的协整向量。最后,探讨了结构向量自回归模型的识别。结构向量自回归模型包含了当期的影响,因此比VAR模型更具有经济上的意义。本文介绍了结构向量自回归的识别,以及如何应用Choleski分解,然后介绍了在平稳序列和非平稳序列两种情况下说明应该如何确定分解文章的最后对全文进行了总结,并且指出了以后的研究方向。
胡伟[10]（2015）在《基于蒙特卡罗模拟实验的协整模型应用若干问题研究》文中进行了进一步梳理自Engle和Granger发现协整现象以来,协整理论发展至今已经被广泛的应用于从金融行业到农业、从宏观经济到微观经济,从资本市场到货币市场的各个领域。然而,由于对相关理论基础和数学模型的认识不到位,在应用中主观性过强,导致在应用理论时出现了不少问题。本文回顾了协整理论以及应用理论的文献。对协整的相关理论进行了介绍,包括时间序列的平稳性与单位根检验、向量自回归（VAR）模型,协整与误差修正模型以及蒙特卡罗模拟实验,为全文做了理论铺垫。首先分析了VAR模型中遗漏协整项的问题。在VAR系统中,尽管对不平稳变量进行差分可以达到整个系统的平稳,但如果变量间存在协整关系,差分平稳后的VAR系统是有问题的。通过蒙特卡罗模拟实验的方法对比了存在协整关系时,一阶差分形式的VAR和正确设定误差修正模型时,参数估计的偏误情况。研究发现,遗漏协整项的一阶差分VAR模型是不恰当的,这将导致格兰杰因果关系检验、方差分解等统计推断失效。说明了对于非平稳时间序列的建模而言,检验变量间平稳性与协整关系的必要性。然后,探讨了DGP的正确识别对Johansen和Juselius协整检验重要性。基于蒙特卡罗模拟实验的方法,对DGP误设时,Johansen和Juselius协整检验中协整向量的个数,协整向量系数的估计进行了分析。通过与正确识别DGP时的检验结果相比,误设DGP的协整检验,不管是在协整关系的个数还是在协整向量系数的估计值方面都是存在偏误的。进而说明了正确设别DGP对协整检验结果有着重大的影响。最后,对Engle-Granger两步法、Johansen和Juselius协整检验和ADL协整检验三种协整检验方法进行了比较。从理论角度阐述了Johansen和Juselius协整检验相对于Engle-Granger两步法所具备的优势。重点对弱外生性变量间协整关系的检验进行了探讨。利用蒙特卡罗模拟实验的方法,对数据进行仿真。研究发现,在对存在弱外生性变量的协整系统进行检验时,ADL检验比Engle-Granger两步法和Johansen和Juselius协整检验有着更高的检验功效。尤其是在小样本的情况下,ADL检验的优势更加明显。对于非弱外生性的变量系统,ADL方法的检验功效要比Engle-Granger两步法和Johansen和Juselius协整检验低。尤其在小样本情况下,这种趋势更加明显。文章最后对全文进行了总结,并指明了未来可能的研究方向。
二、在协整分析中如何处理截距和趋势（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、在协整分析中如何处理截距和趋势（论文提纲范文）
（1）基于协整理论的桥梁模态频率温度影响分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 温度对模态频率影响的研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 分离温度因素对结构健康监测影响的方法综述 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第二章 单位根检验与协整理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 几种典型的平稳和非平稳过程 |
| 2.1.2 趋势平稳过程和趋势非平稳过程 |
| 2.1.3 单位根检验 |
| 2.1.4 DF检验 |
| 2.1.5 ADF检验 |
| 2.2 协整 |
| 2.2.1 EG协整检验 |
| 2.2.2 Johansen协整检验 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于协整理论温度效应下梁频率修正的数值算例 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型介绍和数值模拟结果 |
| 3.3 协整分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于协整理论温度效应下梁频率修正的试验研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验简介 |
| 4.2.1 实验模型 |
| 4.2.2 试验主要设备 |
| 4.2.3 试验数据采集和处理 |
| 4.2.4 协整分析 |
| 4.2.5 两种方法比较 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 |
（2）基于协整理论的铁路运输系统规模测算及协调性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 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 国内外研究综述 |
| 1.2.1 铁路系统发展规模问题研究现状 |
| 1.2.2 铁路系统协调发展问题研究现状 |
| 1.2.3 协整理论的研究及应用现状 |
| 1.3 论文研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究思路及主要内容 |
| 1.3.2 论文章节及技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 铁路运输系统的复杂特性分析 |
| 2.1 铁路运输系统的结构与功能复杂性分析 |
| 2.1.1 铁路运输组织管理子系统的复杂性 |
| 2.1.2 铁路网子系统的复杂性 |
| 2.1.3 铁路客货车流子系统的复杂性 |
| 2.2 铁路运输系统的规模及协调性内涵分析 |
| 2.2.1 铁路运输系统的规模内涵 |
| 2.2.2 铁路运输系统协调性内涵 |
| 2.2.3 铁路运输系统规模及协调性的影响因素分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于季节模型与波动模型的铁路客货运量预测研究 |
| 3.1 预测模型与方法 |
| 3.1.1 SARIMA季节时间序列模型 |
| 3.1.2 ARCH(q)波动模型 |
| 3.1.3 GARCH(1,1)波动模型 |
| 3.1.4 季节分解算法 |
| 3.1.5 HP滤波方法 |
| 3.2 基于季节分解和SARIMA-GARCH融合模型的铁路客运量预测 |
| 3.2.1 铁路客运量序列季节分解及特征分析 |
| 3.2.2 SARIMA-GARCH预测模型构建 |
| 3.2.3 SARIMA-GARCH模型稳定性检验 |
| 3.2.4 预测精度对比及性能评价 |
| 3.3 基于HP滤波和AR-SARIMA-ARCH融合模型的铁路货运量预测 |
| 3.3.1 铁路货运量序列HP滤波及特征分析 |
| 3.3.2 波动分量SARIMA-ARCH预测模型构建 |
| 3.3.3 SARIMA-ARCH模型稳定性检验 |
| 3.3.4 趋势分量AR预测模型构建 |
| 3.3.5 预测精度对比及性能评价 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于Granger协整检验和NARX动态神经网络的铁路网规模测算研究 |
| 4.1 影响铁路网规模的特征变量筛选 |
| 4.1.1 铁路网规模影响因素的定性分析 |
| 4.1.2 影响因素的互信息值筛选 |
| 4.1.3 影响因素的Granger动态相关性检验 |
| 4.2 基于NARX动态神经网络的铁路网规模测算模型构建 |
| 4.2.1 NARX动态神经网络原理 |
| 4.2.2 NARX神经网络结构参数确定 |
| 4.3 铁路网规模测算实例 |
| 4.3.1 数据来源及预处理 |
| 4.3.2 NARX网络训练与效果分析 |
| 4.3.3 模型测算性能检验与评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于多变量协整关系模型的铁路客货车保有量测算研究 |
| 5.1 基于多变量协整和ARDL模型的铁路客车保有量测算 |
| 5.1.1 客车保有量测算模型自变量筛选 |
| 5.1.2 基于多变量协整的ARDL预测模型 |
| 5.1.3 铁路客车保有量测算模型构建 |
| 5.1.4 模型测算性能评价及结果验证 |
| 5.2 基于多变量协整和ECM模型的铁路货车保有量测算 |
| 5.2.1 货车保有量测算模型自变量筛选 |
| 5.2.2 基于多变量协整的ECM预测模型 |
| 5.2.3 铁路货车保有量测算模型构建 |
| 5.2.4 模型测算性能评价及结果验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 铁路运输系统规模匹配协调性研究 |
| 6.1 铁路系统规模匹配协调关系分析 |
| 6.2 铁路系统规模匹配协调性评价指标 |
| 6.2.1 铁路网货车承载系数 |
| 6.2.2 承认车比例 |
| 6.2.3 铁路网区段通过能力负荷系数 |
| 6.3 算例 |
| 6.3.1 铁路网结构及相关数据说明 |
| 6.3.2 规模匹配协调性指标计算与结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究内容总结 |
| 7.2 研究特色与创新 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）广东省服务业FDI的就业效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导言 |
| 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 研究内容与论文框架 |
| 1.2.1 本研究研究内容 |
| 1.2.2 本研究框架结构 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 国内外文献综述 |
| 1.4.1 FDI与经济增长的关系 |
| 1.4.2 FDI与就业之间的关系 |
| 1.4.3 服务业与就业之间的关系 |
| 1.4.4 已有文献的不足 |
| 1.5 本研究的创新与不足 |
| 第2章 相关概念界定与相关理论 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 第三产业与服务业 |
| 2.1.2 传统服务业与现代服务业 |
| 2.1.3 FDI |
| 2.2 FDI影响就业的理论及研究 |
| 2.2.1 凯恩斯的就业乘数理论 |
| 2.2.2 库兹涅兹的产业结构论 |
| 2.2.3 坎普贝尔的研究 |
| 2.3 第2章小结 |
| 第3章 服务业FDI对就业产生影响的作用机理 |
| 3.1 服务业FDI就业数量效应的作用机理 |
| 3.1.1 直接影响就业数量 |
| 3.1.2 间接影响就业数量 |
| 3.2 服务业FDI就业质量效应的作用机理 |
| 3.2.1 关联效应影响就业质量 |
| 3.2.2 劳动力流动效应影响就业质量 |
| 3.2.3 技术溢出效应影响就业质量 |
| 3.2.4 产业结构调整影响就业质量 |
| 3.2.5 预期效应影响就业质量 |
| 3.3 第3章小结 |
| 第4章 广东省服务业FDI及就业状况分析 |
| 4.1 广东省服务业实际利用FDI概况 |
| 4.1.1 投资规模 |
| 4.1.2 行业分布 |
| 4.1.3 地区分布 |
| 4.1.4 投资形式 |
| 4.1.5 投资来源 |
| 4.2 广东省服务业就业特征分析 |
| 4.2.1 广东省服务业就业数量方面 |
| 4.2.2 广东省服务业就业质量方面 |
| 4.3 第4章小结 |
| 第5章 广东省服务业FDI就业数量效应的实证分析 |
| 5.1 实证方法 |
| 5.2 变量选取与数据说明 |
| 5.3 实证过程及结果 |
| 5.3.1 单位根检验 |
| 5.3.2 协整分析与误差修正模型 |
| 5.3.3 Granger非因果关系检验 |
| 5.4 第5章小结 |
| 第6章 广东省服务业FDI就业质量效应的实证分析 |
| 6.1 广东服务业FDI对服务业职工工资水平的影响 |
| 6.1.1 实证方法 |
| 6.1.2 变量选取与数据说明 |
| 6.1.3 实证过程及结果 |
| 6.2 广东服务业FDI对服务业劳动生产率的影响 |
| 6.2.1 实证方法 |
| 6.2.2 变量选取与数据说明 |
| 6.2.3 实证过程及结果 |
| 6.3 第6章小结 |
| 第7章 结论与建议 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 建议 |
| 7.2.1 吸引外资方面 |
| 7.2.2 政策法规方面 |
| 7.2.3 人才培养与引进方面 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 后记 |
（4）中国电力消费的多维度特征研究与需求预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力消费与经济发展关联关系的研究综述 |
| 1.2.2 电力消费影响因素的研究综述 |
| 1.2.3 电力消费效率的研究综述 |
| 1.2.4 电力消费趋势预测的研究综述 |
| 1.3 本文研究思路及框架 |
| 1.4 本文研究方法及创新点 |
| 1.4.1 本文研究方法 |
| 1.4.2 本文主要创新点 |
| 第2章 中国电力消费和经济增长的动态关联特征分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电力消费与经济增长动态关联特征的分析模型 |
| 2.2.1 重心模型 |
| 2.2.2 CF(Christiano-Fitzgerald)滤波分解技术 |
| 2.2.3 Granger因果检验 |
| 2.2.4 状态空间模型 |
| 2.3 变量选取及特征描述 |
| 2.4 中国电力消费与经济增长的动态关联特征分析 |
| 2.4.1 电力消费与经济增长的重心耦合性分析 |
| 2.4.2 电力消费与经济增长的周期协同性分析 |
| 2.4.3 电力消费与经济增长的动态交互性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 中国电力消费的年均增速放缓特征分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 电力消费年均增速放缓原因分析的模型 |
| 3.2.1 脱钩模型 |
| 3.2.2 累积和CUSUM(Cumulative Sum Test)检验 |
| 3.2.3 电力消费的多因素结构分解模型 |
| 3.3 中国电力能源投入产出表的编制 |
| 3.4 中国电力消费年均增速放缓的原因分析 |
| 3.4.1 中国电力消费和经济增长间的脱钩关系分析 |
| 3.4.2 中国电力消费年均增速的累积和检验分析 |
| 3.4.3 不同经济阶段中国电力消费的结构分解结果比较分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 中国电力消费强度的省际差异化特征分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电力强度省际差异化的度量与分析模型 |
| 4.2.1 泰尔指数 |
| 4.2.2 面板惩罚分位数回归模型 |
| 4.2.3 基于回归的Shapley分解 |
| 4.3 变量选取及特征描述 |
| 4.4 中国电力强度省际差异化特征分析 |
| 4.4.1 电力强度差异化测度结果分析 |
| 4.4.2 电力强度差异化影响因素分析 |
| 4.4.3 影响因素的差异化贡献度分析 |
| 4.4.4 稳健性检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 中国全要素电力消费效率的时空分异特征分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 全要素电力消费效率的测度与分析模型 |
| 5.2.1 EBM (Epsilon Based Measure)模型 |
| 5.2.2 GML(Global Malmquist-Luenberger)指数 |
| 5.2.3 探索性空间数据分析 |
| 5.2.4 收敛分析模型 |
| 5.3 全要素电力消费效率测度指标体系的构建 |
| 5.3.1 研究范围及数据来源说明 |
| 5.3.2 全要素电力消费效率测度指标体系 |
| 5.4 中国全要素电力消费效率的测度与分析结果 |
| 5.4.1 中国全要素电力消费效率的时序演变特征分析 |
| 5.4.2 中国全要素电力消费效率的GML指数分解分析 |
| 5.4.3 中国全要素电力消费效率的空间地理分布及集聚特征分析 |
| 5.4.4 中国全要素电力消费效率的收敛性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 中国电力能源未来消费趋势的情景预测 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 电力消费预测的模型构建 |
| 6.2.1 情景模拟分析法 |
| 6.2.2 LEAP(Long-range Energy Alternatives Planning Model)模型 |
| 6.2.3 电力消费预测的模型构建 |
| 6.3 中国电力消费预测的情景设置 |
| 6.3.1 考虑电力消费特征的情景设计 |
| 6.3.2 情景参数设定 |
| 6.4 中国电力消费的预测结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究结论与展望 |
| 7.1 基本结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）燃煤发电项目双因素风险分析及期货对冲模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及技术路径 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路径 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 波动理论 |
| 2.1.1 经济波动理论 |
| 2.1.2 价格波动理论 |
| 2.1.3 宏观经济变量波动周期基本分析法 |
| 2.1.4 经济变量波动周期分析的滤波法 |
| 2.2 期货市场相关理论 |
| 2.2.1 动力煤价格指数 |
| 2.2.2 期货价格理论 |
| 2.2.3 期货价格和现货价格关系 |
| 2.2.4 煤炭期货套期保值理论 |
| 2.3 协整理论 |
| 2.4 状态空间模型基本理论 |
| 2.4.1 状态空间模型概念及构成 |
| 2.4.2 状态空间模型的类型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 燃煤发电项目双因素风险分析 |
| 3.1 我国煤炭及燃煤发电现状分析 |
| 3.1.1 煤炭供给状况分析 |
| 3.1.2 燃煤发电行业现状分析 |
| 3.2 影响燃煤火力发电量因素分析 |
| 3.2.1 影响火力发电量的一般因素分析 |
| 3.2.2 火力发电量影响双因素分析 |
| 3.2.3 煤炭价格、火力发电量、煤炭库存量之间的关系分析 |
| 3.3 燃煤发电项目双因素风险定义及风险因素分析 |
| 3.3.1 燃煤发电项目双因素风险定义 |
| 3.3.2 煤炭价格波动对火电项目经营风险因素分析 |
| 3.3.3 新能源替代波动因素及风险分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 煤炭期货套期保值策略研究 |
| 4.1 煤炭现货市场 |
| 4.1.1 煤炭国际现货市场 |
| 4.1.2 煤炭国内现货市场的特点 |
| 4.2 煤炭期货市场 |
| 4.2.1 国际煤炭期货市场 |
| 4.2.2 国内煤炭期货市场 |
| 4.3 煤炭期货套期保值利益分析及操作步骤 |
| 4.3.1 煤炭期货套期保值参与者利益分析 |
| 4.3.2 煤炭期货套期保值操作策略 |
| 4.4 基差及煤炭期货风险对冲 |
| 4.4.1 基差概念 |
| 4.4.2 期货风险对冲 |
| 4.5 煤炭期货套期保值风险管理 |
| 4.5.1 煤炭期货套期保值存在的风险因素分析 |
| 4.5.2 煤炭期货套保操作的风险管理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于双因素风险的期货对冲模型构建 |
| 5.1 模型构建总体设计 |
| 5.2 燃煤火电项目双因素关联性模型研究 |
| 5.2.1 煤炭价格对火力发电量影响的理论模型 |
| 5.2.2 煤炭价格对煤炭库存量影响的理论模型 |
| 5.2.3 价格波动、新能源发电量波动对火力发电量影响的理论模型 |
| 5.2.4 煤炭期货价格与现货价格联动关系理论模型 |
| 5.3 煤炭最优库存与期货套期保值对冲策略模型 |
| 5.3.1 煤炭实际库存与虚拟库存模型的思想基础 |
| 5.3.2 煤炭实际与虚拟库存模型的建立 |
| 5.3.3 煤炭实际库存与虚拟库存模型的应用 |
| 5.3.4 煤炭期货对冲模型 |
| 5.4 模型特点介绍 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 燃煤发电双因素风险及期货对冲模型实证与应用 |
| 6.1 燃煤发电项目双因素风险及期货对冲模型实证分析 |
| 6.1.1 数据收集与整理 |
| 6.1.2 煤炭价格对火力发电量影响模型的实证分析 |
| 6.1.3 煤炭价格对库存量影响的实证分析 |
| 6.1.4 价格波动、新能源发电不稳定对火力发电影响的实证分析 |
| 6.1.5 煤炭期货价格与现货价格联动关系的实证分析 |
| 6.2 煤炭期货套期保值对冲策略案例应用分析 |
| 6.2.1 燃煤火电项目案例简介 |
| 6.2.2 煤炭现货库存和与期货虚拟库存安排 |
| 6.2.3 煤炭现货期货对冲交易 |
| 6.2.4 煤炭现货期货对冲交易收益分析 |
| 6.2.5 煤炭期货等量对冲策略算例 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）多元框架下国际原油价格与中国股票市场联动性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路、内容和研究方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.2.3 研究方法 |
| 1.3 研究框架与技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 第2章 国内外文献回顾 |
| 2.1 国际原油价格与宏观经济的关联性 |
| 2.1.1 国外文献 |
| 2.1.2 国内文献 |
| 2.2 国际原油价格与股票市场的关联性 |
| 2.2.1 国外文献 |
| 2.2.2 国内文献 |
| 2.2.3 多元框架下国际原油价格与股市关联性研究 |
| 2.3 综述小结 |
| 第3章 国际原油价格的形成与其冲击效应的相关理论 |
| 3.1 国际原油价格形成 |
| 3.1.1 国际原油市场 |
| 3.1.2 国际原油价格及其定价体系 |
| 3.1.3 我国成品油定价体系 |
| 3.2 国际油价波动的冲击效应 |
| 3.2.1 国际原油价格波动对于实体经济的冲击 |
| 3.2.2 国际原油价格波动对于对外贸易规模的冲击 |
| 3.2.3 国际原油价格波动对于汇率水平的冲击 |
| 3.2.4 国际原油价格与我国股票市场的关系 |
| 第4章 模型介绍 |
| 4.1 向量自回归模型 |
| 4.2 协整理论 |
| 4.2.1 线性协整检测模型 |
| 4.2.2 基于结构突变的非线性阈值协整检测模型 |
| 4.3 Toda-Yamamoto因果检测 |
| 第5章 实证研究 |
| 5.1 数据选取及处理 |
| 5.1.1 数据选取 |
| 5.1.2 数据处理及来源 |
| 5.1.3 符号定义 |
| 5.2 实证分析 |
| 5.2.1 序列平稳性检测 |
| 5.2.2 线性协整检测 |
| 5.2.3 非线性阈值协整检测 |
| 5.2.4 稳健性检验 |
| 5.2.5 Toda-Yamamoto因果检测 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（7）时间序列经济计量分析中的小波技术及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| (1) 理论意义 |
| (2) 现实意义 |
| 1.2 经济计量分析中的小波分析研究综述 |
| 1.2.1 理论研究方面 |
| 1.2.2 实证研究方面 |
| 1.3 研究内容与研究目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.4 研究方法、组织结构和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 组织结构与技术路线 |
| 1.5 本文的创新点 |
| 第2章 小波与非平稳时间序列分析的理论预备 |
| 2.1 小波分析理论 |
| 2.1.1 小波函数 |
| 2.1.2 离散小波变换 |
| 2.1.3 极大重叠离散小波变换 |
| 2.1.4 小波方差 |
| 2.2 非平稳时间序列分析的基础理论 |
| 2.2.1 维纳过程 |
| 2.2.2 泛函中心极限定理 |
| 2.2.3 连续映射定理 |
| 第3章 小波域单位根检验 |
| 3.1 单位根过程概述 |
| 3.1.1 单位根过程的几种定义 |
| 3.1.2 区分单位根过程和(趋势)平稳过程的意义 |
| 3.2 单位根检验研究进展 |
| 3.3 小波域单位根过程的检验 |
| 3.3.1 Fan和Gencay (2010)方法 |
| (1) 检验策略的基本思想 |
| (2) 检验统计量的构造及其性质 |
| 3.3.2 Fan和Gencay (2010)方法的拓展 |
| (1) 检验对象与思想的延伸 |
| (2) 检验统计量的构造及大样本性质 |
| (3) 有限样本下检验表现的Monte Carlo仿真 |
| 3.4 本章引理、定理的证明 |
| 3.4.1 引理3.1的证明 |
| 3.4.2 引理3.2的证明 |
| 3.4.3 定理3.1的证明 |
| 3.5 本章小节 |
| 第4章 小波域协整检验 |
| 4.1 协整的思想与定义 |
| 4.2 线性协整的检验框架 |
| 4.3 协整检验的EG两步法与单位根检验的内在联系 |
| 4.4 小波域协整检验 |
| 4.4.1 检验模型设定与协整模型的初始估计 |
| 4.4.2 检验统计量的构建及其性质 |
| 4.4.3 协整检验功效与检验水平的Monte Carlo仿真 |
| 4.5 案例研究:我国黄金市场与国际市场的联动性 |
| 4.5.1 变量说明、数据来源与预处理 |
| 4.5.2 实证结果 |
| (1) 序列单整阶数的确定 |
| (2) 协整检验 |
| 4.5.3 实证结论与政策建议 |
| 4.6 本章小节 |
| 第5章 小波域马尔可夫模型及应用 |
| 5.1 背景与动机 |
| 5.2 马尔可夫链 |
| 5.2.1 定义与标记 |
| 5.2.2 平稳分布与可逆性 |
| 5.2.3 自相关函数 |
| 5.3 隐马尔可夫模型 |
| 5.3.1 定义与标记 |
| 5.3.2 边际分布 |
| (1) 单变量分布 |
| (2) 双变量分布 |
| 5.4 小波域隐马尔可夫模型 |
| 5.4.1 小波域模型的类型 |
| (1) 尺度内模型 |
| (2) 尺度间模型 |
| (3) 混合模型 |
| 5.4.2 小波域马尔可夫树模型 |
| (1) 参数估计 |
| (2) 训练算法 |
| 5.5 案例研究:我国股市波动跨时间尺度传导的非对称性 |
| 5.5.1 金融时间序列的小波系数统计特性 |
| 5.5.2 2-状态小波域隐马尔可夫模型的构建 |
| 5.5.3 参数估计 |
| 5.5.4 实证结果与分析 |
| (1) 数据来源与预处理 |
| (2) 沪市波动信息流动的非对称表现 |
| (3) 深市波动信息流动表现 |
| (4) 波动信息流动的非对称性的稳健性检验 |
| 5.5.5 实证结论与政策意义 |
| (1) 实证结论 |
| (2) 政策意义 |
| 5.6 本章小节 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读博士学位期间的科研活动与成果 |
| 致谢 |
（8）我国区域经济增长收敛性和知识溢出效应检验（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 选题意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.4 方法与创新 |
| 1.5 思路与框架 |
| 第2章 我国区域经济发展现状分析 |
| 2.1 建国以来我国实施的区域经济发展策略 |
| 2.1.1 1949-1978计划经济时期 |
| 2.1.2 1978-1991改革开放初期 |
| 2.1.3 1991-至今区域经济协调发展阶段 |
| 2.2 当前我国重点实施的区域经济发展策略 |
| 2.2.1 区域经济发展现状 |
| 2.2.2 区域经济发展中的问题 |
| 2.2.3 区域经济发展的任务及发展方向 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 我国区域经济增长收敛性的模型解释和实证检验 |
| 3.1 经济增长模型介绍 |
| 3.2 区域经济增长特征的统计描述 |
| 3.3 区域经济增长收敛性检验结果与评价 |
| 3.3.1 σ-收敛检验 |
| 3.3.2 β-收敛检验 |
| 3.3.3 考虑到空间影响的β-收敛检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 知识溢出的内涵、途径和度量 |
| 4.1 知识溢出的内涵与特征 |
| 4.2 知识溢出的途径和特征 |
| 4.3 知识溢出的相关理论 |
| 4.3.1 单边知识溢出的度量 |
| 4.3.2 双边知识溢出的度量 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 我国区域知识溢出的存在性、空间自相关性及其特征分析 |
| 5.1 我国各区域间知识溢出的存在性检验 |
| 5.2 知识溢出数据的分析 |
| 5.2.1 描述性统计分析 |
| 5.2.2 面板数据分析 |
| 5.3 对知识生产的影响 |
| 5.3.1 格兰杰因果检验 |
| 5.3.2 面板数据模型分析 |
| 5.4 知识溢出的收敛性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 知识溢出与经济增长的关联效应检验 |
| 6.1 经济增长的收敛性检验 |
| 6.2 知识溢出的变化过程 |
| 6.3 知识溢出的经济增长效应 |
| 6.3.1 模型构建 |
| 6.3.2 实证分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 知识溢出与经济增长收敛性的作用关系检验 |
| 7.1 经济收敛的方差分解 |
| 7.2 因素分解分析 |
| 7.3 时间序列分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（9）多重协整在经济应用中的若干问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 多重协整应用相关文献 |
| 1.2.2 协整理论相关文献 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本文可能的创新点 |
| 第二章 协整相关理论 |
| 2.1 时间序列的平稳性及其单位根检验 |
| 2.1.1 时间序列的平稳性及其相关 |
| 2.1.2 单整时间序列 |
| 2.1.3 伪回归及其纠正方法 |
| 2.1.4 单位根检验及其相关 |
| 2.2 多重协整与误差修正模型 |
| 2.2.1 多重协整及其相关 |
| 2.2.2 误差修正模型 |
| 2.3 向量自回归(VAR)模型 |
| 2.4 多重协整的检验 |
| 第三章 多重协整检验前----DGP识别 |
| 3.1 DGP及其相关 |
| 3.2 关于5种情形如何选择 |
| 3.3 DGP误设对协整检验的影响 |
| 第四章 多重协整检验中----一些注意事项 |
| 4.0 数据的选取 |
| 4.1 区分协整与回归 |
| 4.2 滞后阶数的选择 |
| 4.2.1 基于经验的滞后阶数设定 |
| 4.2.2 滞后阶数设定检验 |
| 第五章 多重协整检验后----协整向量的选择 |
| 5.1 协整向量选取的一般情况 |
| 5.1.1 不选择协整向量 |
| 5.1.2 选择包含变量最多的向量 |
| 5.2 利用典型相关系数选择协整向量 |
| 5.2.1 典型相关系数 |
| 5.2.2 协整向量的估计 |
| 5.3 约束条件下求解协整向量 |
| 第六章 多重协整相关----结构向量自回归的识别 |
| 6.1 SVAR模型的识别 |
| 6.1.1 识别条件 |
| 6.1.2 Choleski分解 |
| 6.2 平稳序列的次序选择 |
| 6.2.1 交叉滞后相关系数 |
| 6.2.2 外生性检验 |
| 6.3 非平稳序列的次序选择 |
| 6.3.1 基于条件ECM的外生性检验 |
| 6.3.2 基于蒙特卡洛模拟实验的外生性检验 |
| 第七章 结论 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（10）基于蒙特卡罗模拟实验的协整模型应用若干问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 协整应用相关文献 |
| 1.2.2 协整理论相关文献 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本文可能的创新点 |
| 第二章 协整相关理论及蒙特卡罗模拟 |
| 2.1 时间序列的平稳性与单位根检验 |
| 2.1.1 时间序列的平稳性 |
| 2.1.2 伪回归及产生原因 |
| 2.1.3 单位根检验 |
| 2.2 向量自回归(VAR)模型 |
| 2.3 协整与误差修正模型 |
| 2.3.1 协整与长期均衡关系 |
| 2.3.2 误差修正模型 |
| 2.4 蒙特卡罗模拟 |
| 第三章 VAR模型中遗漏协整项的问题 |
| 3.1 VAR模型中的协整项 |
| 3.2 蒙特卡罗模拟试验 |
| 3.2.1 实验设计 |
| 3.2.2 实验结果 |
| 第四章 Johansen和Juselius协整检验DGP识别 |
| 4.1 Johansen和Juselius协整检验的原理 |
| 4.2 Johansen和Juselius协整检验的五种DGP设定 |
| 4.3 蒙特卡罗模拟实验 |
| 4.3.1 实验目的 |
| 4.3.2 实验设计 |
| 4.3.3 实验结果 |
| 第五章 三种协整检验的比较 |
| 5.1 E-G两步法和Johansen和Juselius协整检验 |
| 5.1.1 E-G两步法协整检验 |
| 5.1.2 E-G两步法和Johansen和Juselius协整检验的比较 |
| 5.2 弱外生性下的协整检验 |
| 5.2.1 弱外生性及ADL协整检验 |
| 5.2.2 蒙特卡罗模拟实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 |
四、在协整分析中如何处理截距和趋势（论文参考文献）
- [1]基于协整理论的桥梁模态频率温度影响分析[D]. 黄然. 合肥工业大学, 2021(02)
- [2]基于协整理论的铁路运输系统规模测算及协调性研究[D]. 钱名军. 兰州交通大学, 2020(01)
- [3]广东省服务业FDI的就业效应研究[D]. 程若南. 吉林财经大学, 2020(06)
- [4]中国电力消费的多维度特征研究与需求预测[D]. 光峰涛. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [5]燃煤发电项目双因素风险分析及期货对冲模型研究[D]. 刘凌云. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [6]多元框架下国际原油价格与中国股票市场联动性研究[D]. 秦松昆. 西南交通大学, 2019(04)
- [7]时间序列经济计量分析中的小波技术及其应用[D]. 涂雄苓. 江西财经大学, 2017(01)
- [8]我国区域经济增长收敛性和知识溢出效应检验[D]. 宋伟. 吉林大学, 2016(03)
- [9]多重协整在经济应用中的若干问题研究[D]. 孙德华. 北京邮电大学, 2016(04)
- [10]基于蒙特卡罗模拟实验的协整模型应用若干问题研究[D]. 胡伟. 北京邮电大学, 2015(08)