导读:本文包含了非线性价格模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:人民币汇率,非对称传递,进口价格,出口价格
非线性价格模型论文文献综述
常婧,龙少波,陈立泰[1]（2019）在《人民币汇率对中国进出口价格的非对称传递研究——基于非线性自回归分布滞后（NARDL）模型》一文中研究指出本文主要借鉴Shin等人的研究，构建了汇率对进出口价格的非对称传递模型，并基于2005年8月至2018年2月的月度数据深入分析了人民币汇率对中国进出口价格的非对称性传递特征。研究结果表明，人民币汇率对中国进口价格与出口价格均具有显着的非对称传递现象，且随着人民币汇率弹性的增强，汇率传递程度正在逐步降低。非对称传递的结果表明，相较于外国出口企业在中国市场上具有的较强定价权，中国出口企业在国际市场上的竞争力还不足；但是随着中国技术进步的加快，中国出口企业在国际市场上的竞争力也在逐步提升。(本文来源于《国际货币评论（2019合辑）》期刊2019-12-01）
徐燕霞[2]（2019）在《基于逆风参数和非线性信念函数的价格动态模型及其实证分析》一文中研究指出本文扩展了异质预期信念下两类交易者的资产定价模型,对图表分析者引入基于价格偏差的一般非线性预期信念函数,将模型一般化.考虑到逆风者在市场中的影响,从而引入逆风参数(逆风者在图表分析者中所占的比例).根据差分方程理论的相关知识,分析了非线性预期信念函数下系统平衡解的存在性,稳定性以及分支等,并讨论了记忆参数对系统稳定性的影响,验证了逆风参数具有稳定市场的作用.实证部分将一般非线性预期信念函数具体化为叁次多项式,以上海证券交易所(SSE)所有A股股票和所有指数的日收盘价作为样本数据集,通过临界值检验法,对比分析了模型模拟的数据和真实市场数据的统计特征,进而呈现出本文模型拟合真实金融市场的有效性。(本文来源于《新疆大学》期刊2019-05-24）
常婧,龙少波,陈立泰[3]（2019）在《人民币汇率对中国进出口价格的非对称传递研究:基于非线性自回归分布滞后(NARDL)模型》一文中研究指出文章主要借鉴Shin等(2014)的研究,构建了汇率对进出口价格的非对称传递模型,并基于2005年8月至2018年2月的月度数据,深入分析了人民币汇率对中国进出口价格的非对称性传递特征。研究结果表明,人民币汇率对中国进口价格与出口价格均具有显着的非对称传递现象,且随着人民币汇率弹性的增强,汇率传递程度正在逐步降低。非对称传递的研究结果表明,相较于外国出口企业在中国市场上具有的较强定价权,中国出口企业在国际市场上的竞争力还不足;但是随着中国技术进步的加快,出口企业在国际市场上的竞争力也在逐步提升。(本文来源于《世界经济研究》期刊2019年01期）
江粉桃[4]（2018）在《非线性方法的时间序列组合模型在农产品价格预测中的应用研究》一文中研究指出我国作为历史悠久的农业文明古国,农村、农业、农民问题一直是国家工作的重点问题,妥善解决“叁农”问题是全党工作者们义不容辞的义务。农产品价格作为现代经济体系中农产品市场的重要组成部分,与农民切身利益乃至国民生活质量息息相关,也是重要的民生问题之一。因此,关于农产品价格的预测就成了近年来的重点研究内容。由于农产品价格受到生产成本、供需变化、自然气候、政府政策调控等多方面外界因素的共同影响,其价格波动频率快、幅度大,呈现出非线性、非平稳的特征,给农户生产带来了巨大的风险。为满足农产品生产者、经营者以及政府相关决策管理部门的迫切需求,近年来,已有不少学者对农产品价格预测开展了探索性研究和实例认证。然而无论所采用的是单项预测方法还是组合预测方法,这些研究中都有两个重大缺陷:第一,数据获取难度大,样本输入需生产成本、供需变化、自然气候、政府政策等多维时间序列,然而这些相关数据在实际操作中很难全方位的获取;第二,将非线性非平稳的原始时间序列经过处理后选用模型进行预测的过程直接忽略了过滤出来的随机项,本人认为这也是预测精度不高的原因之一。本文在全面了解国内外对农产品价格预测的研究现状后,针对目前所提出的几种时间序列组合模型在非线性时间序列预测中无法对序列中的随机项进行很好的预测以及数据获取难度大的问题,提出了基于非线性方法的时间序列自回归组合预测模型。首先以小波分析方法对原始农产品价格时间序列进行分解,得到若干层高频分量和低频分量,然而随着分解尺度的增大,对应的数据个数快速递减,因此又将低频分解向量和高频分解向量分别重构为两支独立的高频序列和低频序列。然后用两种基于非线性方法的时间序列自回归预测模型将这两支时间序列分别进行预测,非线性有源自回归神经网络(NARX)预测模型用于预测波动幅度缓慢的低频序列,广义自回归条件异方差预测模型(GARCH)用于预测波动幅度较大的高频序列。最后将这两部分预测结果进行线性合成得到最终预测值,这种组合预测方法既确保了信息的全面性,也充分利用了农产品价格时间序列的自相关性。实验结果显示GARCH-NARX组合预测模型对于单一非线性非稳定时间序列有更好的适应性和更高的预测精度,验证了该方法的可行性,在理论上提供了新的预测思路。(本文来源于《兰州交通大学》期刊2018-04-12）
肖卫国,兰晓梅[5]（2017）在《人民币汇率预期对我国房地产价格影响的非线性机制研究——基于STR模型的分析》一文中研究指出通过构建时间序列(2005.7~2016.12)的STR模型,本文验证了人民币汇率预期对我国房地产价格的非线性效应。研究结果显示:渐进稳步的升值预期(2005.7~2014.12)通过资本流动效应促进了我国房地产价格的上涨;而大幅度的升值预期将促使房价急剧上涨以及资产泡沫化。由于央行外汇市场干预以及宽松货币信贷政策导致大量流动性进入房地产市场,近年大幅贬值预期(2015.1~2016.12)加剧了我国房地产价格的不断攀升。货币供应量较人民币汇率预期对房价的影响系数更大,表明2005年汇率改革以来我国总体相对宽松的货币政策是房价上涨以及资产泡沫化的主要原因。政策建议为,进一步完善人民币汇率市场化形成机制,积极引导和稳定人民币汇率预期,减弱国际市场对人民币汇率大幅升值或大幅贬值的预期;央行应保持货币政策稳健中性,在保持流动性合理充裕的同时,注重抑制资产泡沫和防范经济金融风险。(本文来源于《软科学》期刊2017年12期）
许远明,董勐,张纯博[6]（2016）在《我国货币政策对房地产价格的非线性效应分析——基于MS-VAR模型的实证分析》一文中研究指出通过建立叁区制下的MSVAR模型,研究了货币量、市场利率、信贷余额和汇率对房地产价格的非线性影响。研究表明:各经济时期的区制转移特征明显,而扩张性的货币政策比收缩性货币政策更难发挥效果。经济扩张期下,利率政策能较好抑制房价;经济稳定期下货币供应量的稳定房价效果最好;而经济衰退期下前两种措施均失效,信贷渠道能发挥更大的作用。(本文来源于《科学决策》期刊2016年10期）
宋长鸣[7]（2016）在《非线性非均衡蛛网模型框架下猪肉价格循环波动研究——基于可变参数模型的实证》一文中研究指出本文尝试运用可变参数模型实证分析非线性非均衡蛛网理论模型框架"猪周期"是否满足稳定的条件。研究表明,利用非线性非均衡蛛网理论模型框架下价格趋于收敛的充要条件:每一期价格对前期价格的一阶导数恒小于1,再结合可变参数模型可以对猪肉价格等具有周期性波动的时序数据是否趋于收敛进行实证检验。该分析框架下猪肉价格缺乏稳定性条件,并有发散的趋势。相对于猪肉市场的需求,供给对猪肉价格变化更为敏感,以致"猪周期"反复出现。基于此,政府有必要平衡猪肉市场"高价"和"低价"情况下出台的支持政策,加大"猪肉低价"状态下的支持力度;其次是推广生猪价格指数保险,降低"低价"时养殖户的损失,保证生猪供给的稳定;最后,尝试试点生猪期货交易,提高"预期价格"在养殖户生产决策中的重要性。(本文来源于《华中农业大学学报(社会科学版)》期刊2016年06期）
段进,曾琦,张乐天[8]（2016）在《银行信贷、房地产价格与经济增长的非线性关系研究——基于省际面板平滑转换模型的实证检验》一文中研究指出选用中国2000~2014年31个省的面板数据,以银行信贷为转换变量,通过构建面板平滑转换模型对我国房地产价格与经济增长的非线性关系进行考察。研究发现:当信贷增长率低于28.74%时,房价增长率对经济增长产生比较显着的正向影响;当信贷增长率高于28.74%时,房价增长率对经济增长起到了明显的阻碍作用。因此,为了实现"稳定房价和保持经济平稳增长"的目标,央行应将信贷增速维持在低增长体制的最优区间中。同时,央行还应该改善信贷结构,鼓励和引导金融资源进行合理配置。(本文来源于《财经理论与实践》期刊2016年04期）
李志慧[9]（2016）在《人民币汇率预期与房地产价格的非线性互动关系——基于MS-VAR模型的实证研究》一文中研究指出人民币汇率预期与房地产价格的关系一直是当前中国经济研究的热点问题。文章从理论方面分析得出人民币汇率预期与房地产价格之间存在着相互促进关系。并以此为基础,通过构建MS-VAR模型对我国2005年7月汇改以来人民币汇率预期与房地产价格之间的非线性互动关系进行实证研究,结果表明:人民币升值预期的增强将会导致实际房地产价格的上涨,实际房地产价格的上涨也会导致人民币升值预期的进一步增强,但在不同状态(区制)下,变量之间的动态关系存在显着性差异,经济变量波动幅度较大的状态(区制1)下,响应程度明显更大。(本文来源于《社会科学家》期刊2016年07期）
张艳萍[10]（2016）在《基于一类非线性价格预期函数的资产定价模型的研究》一文中研究指出本文引入逆风参数考虑包含基本面分析者,顺风者和逆风者叁类交易者的市场,鉴于市场中的交易者不是依据不同类型交易策略所获得的收益信息同步更新交易策略的,本文引入每个时段有固定比例的各类交易者同步依据适应度更新自己交易策略的时变的市场分数,同时对于顺风者和逆风者考虑一类受价格波动性影响的非线性价格预期函数建立资产定价模型。依不转换交易策略参数及市场分数将模型拆分为其子模型进行分类讨论,应用差分方程相关理论分析模型的平衡解,稳定性及分支情况,讨论了逆风参数在pitchfork分支处对基本平衡解的影响。最后给模型赋值进行数值模拟,用本模型模拟收益数据与已有模型的模拟收益数据及真实市场中的收益数据对比分析,发现均符合波动聚集,尖峰厚尾等金融数据特征,但本模型能更好地表现出市场中具有上升趋势的风险资产收益序列的数据特征。(本文来源于《新疆大学》期刊2016-05-27）
非线性价格模型论文开题报告
（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：
本文扩展了异质预期信念下两类交易者的资产定价模型,对图表分析者引入基于价格偏差的一般非线性预期信念函数,将模型一般化.考虑到逆风者在市场中的影响,从而引入逆风参数(逆风者在图表分析者中所占的比例).根据差分方程理论的相关知识,分析了非线性预期信念函数下系统平衡解的存在性,稳定性以及分支等,并讨论了记忆参数对系统稳定性的影响,验证了逆风参数具有稳定市场的作用.实证部分将一般非线性预期信念函数具体化为叁次多项式,以上海证券交易所(SSE)所有A股股票和所有指数的日收盘价作为样本数据集,通过临界值检验法,对比分析了模型模拟的数据和真实市场数据的统计特征,进而呈现出本文模型拟合真实金融市场的有效性。
（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。
非线性价格模型论文参考文献
[1].常婧,龙少波,陈立泰.人民币汇率对中国进出口价格的非对称传递研究——基于非线性自回归分布滞后（NARDL）模型[C].国际货币评论（2019合辑）.2019
[2].徐燕霞.基于逆风参数和非线性信念函数的价格动态模型及其实证分析[D].新疆大学.2019
[3].常婧,龙少波,陈立泰.人民币汇率对中国进出口价格的非对称传递研究:基于非线性自回归分布滞后(NARDL)模型[J].世界经济研究.2019
[4].江粉桃.非线性方法的时间序列组合模型在农产品价格预测中的应用研究[D].兰州交通大学.2018
[5].肖卫国,兰晓梅.人民币汇率预期对我国房地产价格影响的非线性机制研究——基于STR模型的分析[J].软科学.2017
[6].许远明,董勐,张纯博.我国货币政策对房地产价格的非线性效应分析——基于MS-VAR模型的实证分析[J].科学决策.2016
[7].宋长鸣.非线性非均衡蛛网模型框架下猪肉价格循环波动研究——基于可变参数模型的实证[J].华中农业大学学报(社会科学版).2016
[8].段进,曾琦,张乐天.银行信贷、房地产价格与经济增长的非线性关系研究——基于省际面板平滑转换模型的实证检验[J].财经理论与实践.2016
[9].李志慧.人民币汇率预期与房地产价格的非线性互动关系——基于MS-VAR模型的实证研究[J].社会科学家.2016
[10].张艳萍.基于一类非线性价格预期函数的资产定价模型的研究[D].新疆大学.2016