导读:本文包含了流动性测度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:长记忆性,状态转移,流动性,市场超额收益
流动性测度论文文献综述
谢军,胡楠[1]（2019）在《长记忆性数据特征视角下流动性测度对超额收益预测研究综述》一文中研究指出流动性是评价股票市场运行状况的关键因子之一,常用于对股票市场超额收益的预测研究中,但其长记忆性的数据特征可能会对预测精度造成影响,因此有必要对该影响所造成斜率偏差进行评估及调整。本文从流动性的内涵出发,梳理了长记忆性对流动性指标预测能力的影响,介绍评估以及缓解该误差的方法。此外,鉴于市场流动性水平在不同状态之间迁移,有必要在超额收益预测模型中应用马尔可夫状态转移矩阵,以改善预测精度。(本文来源于《商讯》期刊2019年34期）
张杰,张远圣[2]（2019）在《基于Logistic的P2P网贷平台流动性风险测度研究——以向上金服为例》一文中研究指出我国的P2P网贷行业从无到有、从无序生长到有序发展,从鱼龙混杂到监管趋严,渐渐步入了合规健康的发展道路。2018年是强监管年与合规备案年,但平台的流动性风险仍然较大,跑路诈骗问题频出,让不少投资者望而却步。其平台的流动性风险已经受到社会各界的广泛关注,且网贷平台的风险测度与评价成为投资者筛选平台的重要因素。文章基于Logistic模型,以向上金服平台为例,定量研究其流动性风险,有助于规范P2P进一步发展,提升居民投资理财的热情。(本文来源于《会计之友》期刊2019年21期）
张志英[3]（2019）在《黄土丘陵区乡村居民流动性的综合测度与空间分异特征——以榆中县为例》一文中研究指出居民城乡流动是影响新型城乡关系构建与发展的重要动力,其流动性的测度与分析对解释城乡关系现状特征、促进城乡空间优化与可持续发展具有重要意义。论文以位于黄土丘陵区的榆中县为例,利用2018年榆中县乡村居民流动现状调查数据,构建了包括网络流动性、人本流动性、智能流动性和绿色流动性4个维度共27个指标的乡村居民流动性综合测度指标体系,并对不同类型乡村居民流动性水平及其空间分异进行了分析。结果表明:(1)榆中县乡村居民综合流动性总体处于较低水平,呈现自中部分别向南部和北部递减的特征;(2)就流动性的不同维度而言,榆中县人本流动性最高,网络流动性和智能流动性次之,绿色流动性最低;(3)不同类型乡村居民流动性水平与就业特征基本一致;(4)从整个县域空间来看,网络流动性"四周高,中间低"、人本流动性"高流动区贯穿南北"、智能流动性"中南高、北部低"、绿色流动性"南高北低、高值点缀"。(本文来源于《2019年中国地理学会经济地理专业委员会学术年会摘要集》期刊2019-06-29）
陈华彪[4]（2019）在《基于A股市场流动性测度的投资组合研究》一文中研究指出股票流动性是股票价格形成的一个重要影响因素,流动性度量问题在股票市场的实践工作中具有重要的指导作用。传统的资本资产定价理论并未将流动性纳入研究中,其假设为市场是处于无摩擦的状态并且不存在交易成本,那么股票流动性就是无限的,而在实际的市场运行中并非如此。本研究的目的在于揭示流动性的本质,分析流动性与股票、投资组合之间的关系,进一步充实流动性测度、资产定价相关研究理论,为股市监管者、投资者提供一定的借鉴。本文在梳理以往股票流动性测度研究的基础上,通过对已有流动性定义的了解,构建一个新的股票流动性测度方法,即选取基于股票流动性弹性、宽度、深度、即时性四个维度的代理指标,构建一个综合评价序列,运用因子分析方法消除主观性因素,对序列值的解释贡献度进行综合提取形成股票流动性因子L,通过计算L得分以其得分高低来测度该股票流动性好坏。基于新的股票流动性测度方法,可得到沪深300中15个A股样本的流动性因子L,将A股样本以流动性因子L得分高低分为高流动性组(7个股票样本)、中位数组(1个股票样本)、低流动性组(7个股票样本),然后再将各组样本股票的流动性因子L分别纳入到经典的投资组合收益分析模型中进行对比回归分析,以对比分析股票流动性对投资组合的影响。实证结果显示基于流动性综合因子修正的资本资产定价模型是有效的,基于流动性调整的F-F模型能够解释股票的超额收益率,流动性因子L对股票预期收益率具有正向影响,但是作用系数大小与流动性因子得分大小没有明显的相关性。最后,本文在理论分析和实证分析的基础上,提出投资组合的建议及相应的改善对策,并对本文的研究进行了总结,从指标选取、模型构建、分析结果应用等方面对下一步的研究进行了展望。(本文来源于《吉首大学》期刊2019-05-31）
尹慧娟[5]（2019）在《我国居民代际收入流动性的测度及机制分解》一文中研究指出改革开放以来,我国经济总量日益增加和代际收入流动性不足并存,由代际收入流动性不足造成的阶层固化和“二代”现象已引发广泛关注。代际收入流动性衡量的是子女收入水平由父母收入水平决定的程度,多数学者使用代际收入弹性衡量。本文通过分析总结国内外相关文献的研究方法及结果,发现以往研究存在着估计偏误,代际收入传递机制的“黑匣子”尚未完全打开等不足。因此,对我国代际收入流动性的大小和特征进行研究,并揭示父辈收入向子女传递的作用机制具有一定的社会意义和学术价值。基于此,本文进行以下研究:首先,本文对我国的代际收入流动性的大小进行测度。在梳理计量偏误的基础上,本文采用CHNS数据库1989-2015年的十次调查数据,通过对父子配对分离出父辈和子辈的收入数据,并使用十年收入均值测度出我国的代际收入弹性(IGE)为0.505，表明收入在代际间传递现象较为明显,流动性较小。进一步地,通过使用单年和均值数据分析代际收入弹性的变化趋势和群体之间的差异。结果表明,我国代际收入弹性在1989-2015年呈先增后减趋势,2004年为转折点;调查点为城镇地区的代际收入弹性大于农村地区,东部地区的代际收入弹性最高,中部地区次之,西部地区最低。其次,本文对我国代际收入流动性的特征进行研究。通过对父子收入五等分构建代际收入转换矩阵,分析了我国代际收入流动阶层间的特征。结果表明,最高层和最底层不流动现象较为明显,我国容易出现贫困代际传递和精英代际传递现象。再次,本文研究了我国代际收入传递的机制。通过对前人提出的机制分解方法进行改进,并使用改进后的方法分解我国收入代际传递的机制。结果表明,职业和教育是代际收入传递的重要路径,并且职业在代际收入传递中的作用明显大于教育。职业在代际收入传递的所有因素中占比为15.02%，教育在代际收入传递的所有因素中占比为5.84%，父辈通过教育和职业可以解释20.86%的代际收入弹性。最后,为提高我国代际收入流动性,基于本文研究成果提出了四条对策建议。为减少高收入阶层的收入代际传递,政府应调节过高收入,降低高收入对机会不平等的影响程度;为减少低收入阶层的收入代际传递,政府应加强对低收入人群培训,提高低收入人群就业竞争力。此外,为弱化父辈职业对机会不平等的影响,政府应完善就业市场机制,疏通弱势群体职业向上流动渠道。为弱化父辈职业对机会不平等的影响,政府应注重教育资源的差别分配,保障落后地区受教育水平。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-30）
冉瑞沛[6]（2019）在《商业银行期限错配下流动性风险测度及影响因素分析》一文中研究指出本文立足于我国新的宏观经济金融形势,梳理分析商业银行期限错配与流动性风险的相互关系。在此基础上,以某城市商业银行为例,通过H-P滤波流动性缺口分析方法对其期限错配下的流动性风险进行了测度,通过测量发现该商业银行在近几年存在一定的流动性风险。随后通过建立面板数据模型进一步分析了外部相关因素对商业银行期限错配下流动性风险的影响关系和程度。研究表明,宏观经济增长、同业拆借利率、不良贷款以及存款准备金率等因素都会对流动性产生不同程度的影响。据此提出相应的对策建议。(本文来源于《当代金融研究》期刊2019年01期）
马巧丽[7]（2018）在《中国家庭收入流动性测度方法与实证研究》一文中研究指出收入流动性是指经过一段时间以后特定群体内个体收入所发生的变动情况,它从动态角度拓展了收入不平等的衡量方式,跨期研究是其主要特点。在收入流动性的理论框架内,即使同一群体两个不同年份的收入分布形态完全一致,但只要收入分布中相同位置上的个体不完全一致,就意味着收入分配格局发生了变化。如果各阶层之间收入流动性较大,就可以在时间和空间上不断改变收入分配的内在结构,从而人们可以通过自身努力来获得高收入的机会,低收入群体较容易转变为较高收入群体,因此较大的收入流动性特别是低收入群体向上流动可以有效缓解收入分配失衡并增进社会福利。本文以家庭为单位,以相对收入流动性、绝对收入流动性、基于收入分配失衡及社会福利水平变化视角的收入流动性、收入流动性的影响因素为研究脉络,深入刻画中国家庭从1989年至2016年不同维度的收入流动性演变规律,并运用多层模型探讨具体影响收入流动性的因素。具体章节安排如下:第一章是导论,分析我国家庭收入流动性的现实背景与研究意义,确定了本文的研究目的、研究内容及拟解决的关键问题,并阐述了本文的研究思路和技术路线,指出了本文的创新之处。第二章是文献综述。本章对不同视角的收入流动性内涵进行了述评和归纳,将文献中涉及到的收入流动性进行了分类,明确了相对收入流动性、绝对收入流动性、长期收入分配失衡及福利变动视角流动性的内涵,从而为后面第四、五、六章收入流动性测度方法的研究奠定了理论基础。然后对国内外经验研究文献进行了梳理总结,指出目前我国收入流动性研究中的不足和存在的问题,进而提出本文的切入点。第叁章为中国居民收入的微观数据来源及描述性分析。首先介绍了目前我国主要的微观收入数据库,然后重点对本文所用的中国营养与健康调查(CHNS)、中国家庭追踪调查(CFPS)、中国住户收入调查(CHIPS)叁个数据库进行说明,比较了样本的主要指标,并分析了对收入流动性进行测度的必要性与重要性。第四章是中国家庭的相对收入流动性研究。本章在对已有的相对收入流动性测度方法进行介绍与评析的基础上,分别从收入位次变动的视角及收入份额变动的视角提出了两种新的相对收入流动性测度方法,拟对已有的测度方法进行拓展与补充。在此基础上,构建了相对收入流动性的测度指标体系,对中国家庭相对收入流动性进行了测度,并对比分析了城乡、不同区域的相对收入流动性的异同,探寻家庭相对收入流动性的演变特征。第五章是中国家庭的绝对收入流动性研究。本章首先评析了已有的绝对收入流动性测度方法,并基于偏向低收入群体的视角,提出了一种新的绝对收入流动性测度方法,对已有的绝对收入流动性测度方法进行了拓展。在此基础上,采用对数绝对距离指数、对数欧氏距离指数及偏向低收入家庭的对数绝对距离指数测算了无方向的收入流动性,根据对数变动距离指数和偏向低收入家庭的对数距离指数对有方向的收入流动性进行了测算,并对比分析了城乡及不同区域的绝对收入流动性特征。第六章是基于长期收入分配失衡及福利水平变动的收入流动性研究。本章构建了一个基于长期收入分配失衡变动的流动性测度框架,分别从长期不平等的变动、长期贫困的变动及长期收入分化的变动视角对收入流动性进行测度。在已有的长期不平等变化视角的收入流动性测度方法基础上,创新性地提出了基于长期贫困变动的收入流动性测度方法和基于长期收入极化变动的收入流动性测度方法,并提出了一种考虑不同时期收入的时间价值的长期收入计算方法。在此基础上,对长期收入分配失衡及社会福利变动的收入流动性从全国层面、分城乡、分区域进行了实证研究。此外,还对收入固化指数的分解方法进行了探讨,并按城乡、地区进行了分解分析。第七章是收入流动性的影响因素分析。本章创新性地将多层多项Logit模型应用于收入流动性的影响因素研究,从社区和家庭两个层次上分析社区和家庭特征对家庭收入流动性的影响。在收入流动方向的界定上,综合反映了收入位次、收入份额及收入水平的变动方向,家庭层面上选择了反映家庭收入特征、家庭特征及户主特征的变量,社区层面上选择了反映社区城市化水平和城市化进程的变量。在实证分析部分,检验了建立多层模型的必要性,并对所使用模型的可靠性进行了稳健性检验。第八章是研究的结论、建议与展望。本章首先提炼了本文的研究结论,并根据实证研究的结果对增强收入流动性、提升收入流动的质量等问题提出了若干具体的政策建议,为出台相关的收入分配政策提供有益的参考,最后探讨了后续研究的主要方向。(本文来源于《浙江工商大学》期刊2018-12-01）
李延军,金相杉[8]（2018）在《中国股市流动性风险测度及风险溢价渠道》一文中研究指出对流动性风险来源及溢价渠道的研究,有助于投资者认识并管理流动性风险。运用流动性调整的资本资产定价模型(LCAPM),选取沪深股市2006年1月到2017年12月共计144个月300支股票的数据为样本,对我国股市流动性风险溢价效应与叁种溢价渠道进行计量分析。结果表明:相较于其他市场风险,流动性风险对我国股票期望收益率的影响更为显着;叁种流动性风险中个股流动性成本对市场收益率的敏感度最为重要,是流动性风险溢价的主要渠道,而另外两种风险渠道的影响相差不大。同时,中国股票市场也存在"flight to liquidity"现象,在市场整体流动性降低时,投资者会选择将投资资金从流动性低的股票转移到流动性高的股票中,使流动性较差股票的价格急剧下降。(本文来源于《河北大学学报(哲学社会科学版)》期刊2018年05期）
刘锥,刁节文[9]（2018）在《基于GARCH模型的新叁板市场流动性风险测度研究》一文中研究指出随着新叁板市场挂牌企业的增多,新叁板市场流动性问题得到越来越广泛的关注。文章在国内外学者对流动性风险测度相关研究的基础上,选取最具代表性的五家新叁板挂牌企业为样本,通过与主板市场、创业板市场和中小板市场的对比,选取其流动性相关指标,建立GARCH模型进行测度,拟合出五家挂牌企业的均值方程和方差方程,得出结论为新叁板挂牌企业股票的流动性明显不足,并给出相关建议。(本文来源于《中国物价》期刊2018年06期）
赵雪婷[10]（2018）在《中国上市商业银行系统流动性风险研究—测度与传导》一文中研究指出流动性是商业银行经营活动得以正常运转的基础保障。流动性风险也是商业银行经营过程中最复杂、最致命的风险,在银行破产、金融危机爆发中扮演重要的角色。因而,流动性风险管理也在银行史与银行监管史中一直占据重要的位置。现有的对商业银行流动性风险的研究,大都以代表性银行或者单个银行为研究对象,少有对银行系统流动性风险的研究。银行系统流动性风险是指多个银行同时面临无法从短期融资市场上拆借或获得新的短期资金的困难而发生的风险,影响范围远大于单个银行的流动性风险。因此对银行系统流动性风险的研究具有重要的理论意义与现实意义。本文将中国上市商业银行视为一个系统,在对单个银行流动性风险研究的基础之上,选择中国上市商业银行系统为研究对象,强调对银行系统的流动性风险研究。本文围绕主题开展以下工作:第一,对国内外现有相关文献进行梳理和评述;第二,在测算中国上市商业银行的净稳定融资比率的基础之上,建立模型测算中国上市商业银行系统流动性风险;第叁,利用网络模型实证研究中国银行系统流动性风险在银行系统内部的传导结构;第四,在探索银行系统流动性风险传导路径与梳理多次金融危机及中国2013年6月银行业阶段性流动性紧张事件的基础之上,实证研究中国上市商业银行系统流动性风险在银行系统外部的传导。主要结论包括:一、中国上市商业银行流动性一般性观察(一)中国上市商业银行流动性水平总体持续下降2011年,中国上市商业银行总体流动性水平较高,除宁波银行的净稳定融资比率数值缺失外,仅有兴业银行、平安银行与南京银行,这3家银行的净稳定融资比率小于1,其余12家上市商业银行的净稳定融资比率均大于1。然而,2016年仅有建设银行、农业银行、工商银行、中国银行、交通银行与招商银行,这6家上市商业银行的净稳定融资比率大于1,其余10家上市商业银行的净稳定融资比率均小于1。反映出中国大部分上市商业银行的长期融资稳定性正面临挑战。从2011年至2016年中国上市商业银行净稳定融资比率的均值来看,浦发银行、平安银行、光大银行、兴业银行、南京银行、宁波银行的净稳定融资比率均值小于1,表明这些银行的长期稳定资产难以完全覆盖其长期债务。(二)中国不同类型上市商业银行的流动性存在较大差异上市国有商业银行的长期融资稳定性高于其他上市商业银行。自2011年至2016年,上市国有商业银行的净稳定融资比率虽然逐渐下降,但均大于1;上市股份制商业银行的净稳定融资比率从2015年开始小于1,2016年下降到0.95以下;上市城市商业银行的净稳定融资比率自2013年开始连续4年均小于1。表明上市国有商业银行的长期稳定资产能够完全覆盖其长期债务,上市城市商业银行与上市股份制商业银行的长期稳定资产难以完全覆盖其长期债务。从上市商业银行的净稳定融资比率增长率均值来看,从2012年至2016年,中国上市商业银行每年的净稳定融资比率增长率均为负值。与上市国有商业银行和上市城市商业银行相比,上市股份制商业银行的净稳定融资比率平均下降速度较高,且上市股份制商业银行的净稳定融资比率的下降速度自2013年开始持续增加。上市城市商业银行的净稳定融资比率在2013年的下降幅度远大于2011年至2016年其他银行净稳定融资比率的下降幅度。上市城市商业银行的净稳定融资比率在2015年的下降幅度远大于同时期其他上市商业银行净稳定融资比率的下降幅度。二、SRL模型可以作为测度中国上市商业银行系统流动性风险的工具Jobst(2014)利用期权定价理论结合银行资产负债表信息与证券市场信息,建立SRL模型,测度美国上市商业银行的系统流动性风险。实证发现SRL模型较好地测度了美国上市商业银行的系统流动性风险,并指出SRL模型可以作为测度银行系统流动性风险的工具。本文在Jobst(2014)的基础上,将Copula函数与SRL模型相结合,测算中国上市商业银行在面临长期的极端压力情景下,银行一年期的潜在预期损失的风险价值。同时测算出所有上市商业银行在持续极端压力情景下,一年期的整体预期损失的风险价值。实证发现,2012年下半年中国上市商业银行系统流动性风险表现出较强的波动,直到2013年5月初达到样本区域内最大值,时间刚好在2013年中国银行业阶段性流动性紧张事件爆发前夕,说明SRL模型较好地测度了中国银行业系统流动性风险。叁、中国上市商业银行系统流动性风险的网络结构本文通过建立基于DAG的SVAR网络模型,对中国上市商业银行系统流动性风险的网络结构进行实证研究,得到以下结论:(一)各上市商业银行流动性风险的净影响中国所有上市商业银行流动性风险的净影响从大到小排序为:招商银行、北京银行、宁波银行、华夏银行、光大银行、南京银行、工商银行、建设银行、农业银行、兴业银行、中国银行、民生银行、交通银行、浦发银行、中信银行。其中,排序在建设银行之前的8个银行的净影响为正,排序在建设银行及其之后共8个银行的净影响为负。(二)上市城市商业银行对其他上市商业银行的流动性风险影响相对较大从各银行的性质分类来看,中国上市城市商业银行对其他上市商业银行流动性风险的净影响远大于上市国有商业银行与上市股份制商业银行。上市国有商业银行的流动性风险净影响最小。从受到其他银行的影响来看,中国上市股份制商业银行更容易受到其他上市商业银行流动性风险的影响。从对其他银行的影响来看,中国上市城市商业银行对其他银行的影响大于上市国有商业银行与上市股份制商业银行对其他银行影响的总和,上市国有商业银行的流动性风险对其他上市商业银行的影响最小。从各类上市商业银行的平均资产规模来看,平均资产规模最大的国有商业银行的流动性风险对其他上市商业银行流动性风险的影响最小;平均资产规模最小的上市城市商业银行的流动性风险对其他上市商业银行流动性风险的影响最大;平均资产规模中等的上市股份制商业银行对其他上市商业银行流动性风险的影响居中。所以,不难发现叁类中国上市商业银行的平均资产规模与其对其他上市商业银行流动性风险的影响总体上呈负相关。(叁)上市国有商业银行系统流动性风险的网络结构考虑到国有商业银行在我国上市商业银行资产中的规模,文章进一步探索上市国有商业银行流动性风险之间的网络结构。实证结果发现工商银行、建设银行与交通银行对其他上市国有商业银行流动性风险影响较大,交通银行受到其他上市国有商业银行的流动性风险影响较大。对比各个上市国有商业银行的资产规模与其在上市国有商业银行流动性风险网络中的表现可知,上市国有商业银行的资产规模与上市国有商业银行对其他上市国有商业银行流动性风险的影响呈正相关。四、中国上市商业银行系统流动性风险的传导实证本文在对银行系统流动性风险的传导渠道与流动性风险发展过程研究的基础上,建立VAR模型测度中国货币供给、房地产价格、证券市场价格、银行系统流动性风险与宏观经济的动态传导。结论如下:(一)货币供给对银行系统流动性风险的动态影响货币供给作为社会流动性的源头,直接影响银行的系统流动性,从而存在货币供给对银行系统流动性风险的影响。于是本文将货币供给引入银行系统流动性风险传导的实证研究中。VAR模型的预测方差分解结果表明,货币供给对银行系统流动性风险存在显着的影响。脉冲响应结果表明,货币供给的增加虽然能够暂时降低银行的系统流动性风险,却存在滞后的风险积累。在货币供给正向冲击发生的滞后2期,银行系统流动性风险显着下降。在货币供给正向冲击发生的滞后3期,银行系统流动性风险显着增加,且增加幅度两倍多于货币供给增加引起的银行系统流动性风险的下降。综上,货币供给的增加能够暂时缓解银行系统流动性短缺,却蕴含着更大的风险积聚。(二)房地产市场与证券市场对银行系统流动性风险的动态影响由本文逻辑分析可知:1.房地产价格下跌与股市价格下跌均会导致银行系统流动性风险的增加;2.银行系统流动性风险的增加导致市场对银行预期下降,继而导致银行股票价格的下跌,最后导致股市价格下跌;3.银行系统流动性风险增加导致市场对流动性需求的增加,而较高的流动性需求促使流动性较差的房地产资产价格下跌。VAR模型的预测方差分解与脉冲响应函数基本证实了前两个逻辑分析,但脉冲响应结果与第叁个逻辑分析相悖。本文实证结果表明,银行系统流动性风险的增加促使房地产价格上升而非下降。本文对此现象给出可能的解释是:这与房地产在中国依然被人们视为保值、增值的安全资产有关。即当银行系统流动性风险增加时,市场对安全资产需求上升,需求的上升继而导致被当作安全资产的房地产价格上升。本文认为实证结果与第叁个逻辑分析结果相悖的现象值得相关部门和研究人员的警惕和深入研究。(叁)宏观经济与银行系统流动性风险的动态影响VAR模型的预测方差分解结果表明,存在宏观经济对银行系统流动性风险的显着影响。脉冲响应结果表明,宏观经济的正向冲击使得银行系统流动性风险显着增加,表明银行系统流动性风险存在顺周期性,即银行系统流动性风险随着宏观经济的繁荣呈现上升的趋势。银行系统流动性风险的正向冲击,使得宏观经济总体上先下降后上升,且下降幅度大于上升幅度,表明银行系统流动性风险的增加能够引起宏观经济下降。五、政策建议本文基于对银行系统流动性风险测度与传导的研究结果,分别从以下叁个方面提出防范银行系统流动性风险的建议:(1)构建银行系统流动性风险测度指标;(2)加强对流动性风险网络影响较大的银行的风险监管,防范银行系统流动性风险的内部传导;(3)加强对银行系统流动性风险影响较大的外部冲击的监管,防范银行系统流动性风险的外部传导。六、本文的创新点本文的主要创新点体现在以下四个方面:第一,通过对银行系统流动性风险传导的分析,给出银行系统流动性风险在银行系统内部与银行系统外部的传导路径。第二,结合高维动态Copula函数与SRL模型,测算中国上市商业银行系统流动性风险。第叁,通过网络模型刻画中国所有上市商业银行流动性风险网络结构,反映各个银行在银行系统的流动性风险网络中的作用。第四,实证研究中国银行系统流动性风险与货币供给、房地产市场价格、证券市场价格与中国宏观经济之间的动态影响。(本文来源于《中央财经大学》期刊2018-05-10）
流动性测度论文开题报告
（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：
我国的P2P网贷行业从无到有、从无序生长到有序发展,从鱼龙混杂到监管趋严,渐渐步入了合规健康的发展道路。2018年是强监管年与合规备案年,但平台的流动性风险仍然较大,跑路诈骗问题频出,让不少投资者望而却步。其平台的流动性风险已经受到社会各界的广泛关注,且网贷平台的风险测度与评价成为投资者筛选平台的重要因素。文章基于Logistic模型,以向上金服平台为例,定量研究其流动性风险,有助于规范P2P进一步发展,提升居民投资理财的热情。
（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。
流动性测度论文参考文献
[1].谢军,胡楠.长记忆性数据特征视角下流动性测度对超额收益预测研究综述[J].商讯.2019
[2].张杰,张远圣.基于Logistic的P2P网贷平台流动性风险测度研究——以向上金服为例[J].会计之友.2019
[3].张志英.黄土丘陵区乡村居民流动性的综合测度与空间分异特征——以榆中县为例[C].2019年中国地理学会经济地理专业委员会学术年会摘要集.2019
[4].陈华彪.基于A股市场流动性测度的投资组合研究[D].吉首大学.2019
[5].尹慧娟.我国居民代际收入流动性的测度及机制分解[D].山东大学.2019
[6].冉瑞沛.商业银行期限错配下流动性风险测度及影响因素分析[J].当代金融研究.2019
[7].马巧丽.中国家庭收入流动性测度方法与实证研究[D].浙江工商大学.2018
[8].李延军,金相杉.中国股市流动性风险测度及风险溢价渠道[J].河北大学学报(哲学社会科学版).2018
[9].刘锥,刁节文.基于GARCH模型的新叁板市场流动性风险测度研究[J].中国物价.2018
[10].赵雪婷.中国上市商业银行系统流动性风险研究—测度与传导[D].中央财经大学.2018