导读:本文包含了马尔科夫转移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:马尔科夫区制转移向量误差修正模型,人民币国际化,短期跨境资本流动
马尔科夫转移模型论文文献综述
孙林[1]（2018）在《短期跨境资本流动与人民币国际化的动态发展研究——基于马尔科夫区制转移向量误差修正模型(MS-VECM)》一文中研究指出为解释短期跨境资本流动与人民币国际化进程之间的关联性,我们基于2006年以来短期跨境资本流动与人民币国际化的季度数据,使用马尔科夫区制转移向量误差修正模型(MS-VECM),对不同状态下二者的关系进行了度量和检验。研究结果表明:受到外汇政策管制和资本市场开放等因素影响,我国短期跨境资本流动和人民币国际化之间呈现显着的叁区制性质;不同时期波动存在显着非对称性,体现为转移概率和持续期均不同,但存在稳定的均衡关系,近年来二者均衡关系更加表明人民币资本项目可兑换加快是影响短期跨境资本流动的主要原因,最后提出相应政策建议。(本文来源于《时代金融》期刊2018年36期）
张兵,魏玮[2]（2018）在《金砖国家经济周期的协动性分析——基于马尔科夫区制转移模型的研究》一文中研究指出金砖国家在全球经济发展中扮演着越来越重要的角色,本文基于马尔科夫区制转移模型对金砖国家经济周期的协动性进行分析,估计结果显示:金砖国家之间经济周期的协动性普遍较为显着,中国经济周期对印度、俄罗斯、巴西和南非经济周期的影响均十分明显,反映出中国在金砖国家中的影响力较大。当前,中国经济处于受印度经济周期影响的"外部冲击"区制,当下印度经济的飞速发展对中国经济增长利好。其他金砖国家受中国经济"新常态"的"外部冲击"影响,与中国的进出口贸易额呈现下降趋势。金砖各国在制定本国经济政策时应充分考虑其他金砖国家的经济波动因素,并且应不断深化与其他金砖国家的合作,以谋求共同发展。(本文来源于《经济问题探索》期刊2018年12期）
于永达,陆文香[3]（2018）在《金融投机及国际原油价格关联性研究:基于“双阶段”马尔科夫区制转移模型》一文中研究指出本文基于2000年2月~2016年8月金融投机及国际原油价格的周数据,运用"双阶段"马尔科夫区制(MS-VAR)转移模型捕捉和刻画金融投机及国际原油价格多阶段性的复杂动态变化过程,对金融投机及国际原油价格研究周期动态过程进行阶段性变迁识别和转移分析,最终论证了金融投机及国际原油价格之间存在的相关性。本文研究有利于更深入地了解金融投机与国际原油价格的内在关联性,探索通过矿产金融建设完善和优化国家石油资源的金融支持机制。(本文来源于《中国矿业》期刊2018年05期）
郑磊,王莉,段跃兴[4]（2018）在《基于马尔科夫模型的用户兴趣转移建模》一文中研究指出为解决在社交网络平台中的用户内容个性化推荐问题,提出一种微博用户兴趣转移模型。用户的不同兴趣在其生活以及社交网络平台中的内容所占比例趋于稳定,且在社交网络平台中用户下一时刻的内容受到用户当前内容的影响。提出基于LDA(潜在狄利克雷分布)主题模型推断用户主题分布、确定用户兴趣,在新浪微博系统上,基于马尔科夫模型的状态转移原理构造用户兴趣的转移模型,挖掘用户兴趣之间的转移概率,实现对用户微博内容进行预测。在真实数据集上验证了该模型的合理性和有效性,其推荐准确率达到78%。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2018年01期）
宋凌峰,邬诗婕[5]（2017）在《经济增长状态与银行系统性风险——基于马尔科夫区制转移的CCA模型》一文中研究指出金融系统性危机的发生与经济增长状态变化紧密相关,外部冲击和内部脆弱性是金融部门系统性风险发生的两个来源。已有研究在分析经济增长对金融部门系统性风险的影响时一般将经济增长视为外部冲击,忽视了系统性风险度量模型已经内生化了经济增长状态影响的问题,使用的系统性风险指标不能将外部冲击和内部脆弱性引发的风险进行区分,难以判断金融部门系统性风险的来源,而且无法准确判断经济增长对于系统性风险的影响程度。将马尔科夫区制转移模型引入或有权益分析方法分析框架,计算经济增长状态的转移概率与银行部门违约距离的相关概率,得到违约距离的无条件概率分布,剥离经济增长对银行系统性风险的影响,构造反映银行内部脆弱性风险的无条件违约距离,实现对银行部门系统性风险的分解。选取2007年1月至2016年12月希腊和中国上市银行整体作为样本,分别考察外部冲击和内部脆弱性对银行部门系统性风险的影响。研究结果表明,银行部门系统性风险可以分解为内部脆弱性风险和外部经济状态影响,该系统性风险主要由内部脆弱性决定,经济增长对系统性风险的作用类似于增效器。经济增长下行状态会导致银行部门系统性风险急剧上升,而经济增长上行状态能改善银行部门系统性风险状况。经济增长状态对系统性风险的放大效果具有不对称性。银行部门内部脆弱性风险状况出现恶化时,经济增长状态的增效作用更强烈;而银行部门内部脆弱性风险状况得到改善时,经济增长状态的增效作用相对温和。短期内救助政策通过外部机制影响系统性风险,危机状态下救助政策能够对系统性风险发挥明显的稳定作用。在宏观审慎监管中,不仅要求银行部门降低内部脆弱性风险,而且重视外部经济条件和实体经济部门与系统性风险的联系,建立前瞻性的逆周期监管机制,实现对系统性风险的有效管理。当银行部门陷入危机时,政府部门应及时提供有效救助。(本文来源于《管理科学》期刊2017年06期）
鲍松杰[6]（2016）在《基于马尔科夫状态转移Copula模型的股票和债券市场联动性研究》一文中研究指出资产相关性分析是实证金融的重要课题,对不同市场金融工具联动性特征的研究有助于完整描述收益和风险的相互影响。资本市场间的联动关系在分析信息传导、组合选择和风险管理中具有重要作用。市场间联动性关系的刻画可以使得股市和债市之间表现的动态的相关性,更能直观的表现两市之间的尾部相关性。本文基于股市和债市之间存在的非对称性现象,利用马尔科夫状态转移结合Copula模型,探究股市和债市联动性关系。利用状态转移来刻画股票市场和债券市场的非对称性状态变化过程,并选用Copula模型与马尔科夫状态转移相结合的方法,对四个国家八个市场的指数进行相关建模分析。根据股市和债市的市场收益率的时间序列具有尖峰后尾特性,对其建立了GARCH-M模型,并通过序列相关检验和正态性检验证明此模型是合理的。实证结果显示:股市方面,美国和日本股票对信息的敏感度略高于中国;债市日本和中国的债券市场的信的敏感度高于德国和美国,且中国、美国、德国、日本的股票和债券市场的波动性都具有很强的持续性。对于市场间的联动性分析,本文利用了马尔科夫状态转移Copula模型进行了相关分析,并且利用极大似然估计的方法,对模型的参数进行了估计,最后给出平滑概率图结合模型参数进行分析。结果表明,一、在同一个国家股票和债券市场间的联动性关系中,日本两市之间的非对称性现象明显比其他叁个国家间的市场更强。美国两市之间的非对称状态切换概率要大于其他叁个国家。二、在不同国家同一个市场股票和债券市场间的联动性关系中,中国和日本两市之间的非对称性现象要强于德国和美国两个国家的市场。特别指出,美国德国的债券市场的非对称状态切换概率要小于其他两个国家。叁、不同国家不同市场股票和债券市场间的联动性关系中,不论是非对称性强度还是各个状态切换概率方面,四组研究样本都是表现差不多的水平。最后在实证的基础上对股市之间状态转换概率的影响,做了一个简单应用,引入汇率波动这个解释变量,探讨两者之间的关系。结果表明,两个国家之间的汇率波动对两个国家股票市场的波动有正相关的作用,汇率波动越大,对两个国家的股票市场间的波动影响越大。(本文来源于《浙江财经大学》期刊2016-12-01）
方泽秀[7]（2016）在《我国财政政策非线性效应的实证检验》一文中研究指出财政政策非线性效应指由于经济环境差异,相同的财政政策将产生不同的效果。多数情况中,产品市场和劳动力市场存在超额供给,财政政策产生凯恩斯效应。然而,在特殊的经济环境中,政府收紧财政支出后,由此产生消费、投资增长幅度超过财政紧缩幅度,财政政策产生非凯恩斯效应。基于马尔科夫区制转移模型对中国经济的季度数据分析,本文验证了中国的财政政策存在非线性效应,表现为：1992～2015年中的多数季度,财政政策产生凯恩斯效应,频率高、持续时间长并且稳定；而非凯恩斯效应的出现于1992～1994年、2001～2005年、2012～2015年间的部分季度,频率低、持续时间短,稳定性弱。1997年、2008年国际经济危机导致大量失业与闲置产能出现,中国政府快速反映,实施积极的财政政策取得较好的效果,促进国民经济复苏,财政政策表现为凯恩斯效应。而非凯恩斯效应多发生于市场需求快速扩张,劳动力和商品出现一定程度短缺,消费品物价水平快速上涨的市场经济环境中。非凯恩斯效应期间,整体经济增速加快,政府财政政策从扩张转向紧缩,私人消费、投资占总支出比重上升,国有企业固定资产投资占社会总固定资产投资比重快速下降,但整体经济却存在正向的产出缺口,社会总供给能力存在一定程度的过剩,表明经济发展的结构短期和过剩同时存在。(本文来源于《福建师范大学》期刊2016-05-23）
金攀[8]（2016）在《马尔科夫区制转移GARCH模型及其在中国股市数据分析中的应用》一文中研究指出Robert Engle(1982)提出自回归条件异方差(ARCH)模型,用来描述金融时间序列的波动特性。Bollerslev(1986)在Engle的工作基础上建立了广义自回归条件异方差(GARCH)模型,这种模型及其拓广形式已被广泛应用于经济和金融时间序列分析。实际中由于宏观政策的调整或经济结构的变化,可能导致计量模型的系数发生改变,马尔科夫区制转移(MS)模型是捕捉这种系数变化的重要模型。本文主要研究带马尔科夫区制转移的GARCH(MS-GARCH)模型及其在中国股市数据分析中的应用,因此该研究有理论和实际应用价值。本文首先回顾EM算法、GARCH模型参数估计的两步估计法、MS模型等基础知识。接下来在GARCH模型基础上引入马尔科夫区制转移,构建了均值方程和方差方程均随区制变化的MS-GARCH模型。对该模型估计时,除系数、转移概率需要估计外,还需对序列所属区制进行推断,有一定难度。本文将GARCH模型的两步估计与EM算法相结合,详细地给出了估计和推断的算法及步骤。最后对上海证券综合指数2006年1月4日到2015年12月31日间的日收益率序列进行了实证分析。结果表明:第一、样本期间上证综指日收益率序列存在明显的波动聚集和区制转移现象,可分为叁个不同区制;第二、与其它模型比较的结果显示MS-GARCH模型对样本数据的描述更为准确;第叁、本文提出的MS-GARCH模型的参数估计方法是比较有效的。(本文来源于《北京工业大学》期刊2016-05-01）
王建[9]（2015）在《中国通胀惯性的动态特征》一文中研究指出在进行货币政策分析时通货膨胀一直以来作为重要的名义变量,与此同时,人民银行在构建以利率为传导机制的货币政策并加以完善时也将货币政策作为核心的要素之一。因此,进一步的了解和掌握通货膨胀及通胀惯性的动态特征对我国宏观经济政策的分析、制定和执行有重要参考和指导价值。目前对于中央银行来说,是否能够准确的把握通货膨胀动态机制中的惯性特征是一个考验,也是货币政策是否能够发挥真实作用的关键性问题。通胀惯性是作为衡量通货膨胀指标在受到外界或其他随机冲击之后偏离原先均衡水平然后重新回归到均衡水平的时间,当通胀惯性系数越高,表明货币政策的滞后效应也就越明显,货币政策不能够达到预期的效果,并且可能出现相反的结果。通货膨胀在短期内由于经济行为或是外部冲击的影响,会出现不符合中央银行预期的通胀水平,当中央银行在对通货膨胀进行治理时,要深入的了解在各种冲击之后通货膨胀对货币政策的滞后效应以及滞后期,从而能够根据滞后效应和滞后期采用恰当的货币政策。目前世界出现逐渐复苏的迹象,但是国际环境还是存在很多的不确定性和不稳性,全球的复苏不是一帆风顺的,而是一个曲折、复杂和缓慢的过程,尤其是我国目前处于产能过剩,经济结构化调整的阶段,更应该慎重的使用货币政策。在实现经济的成功软着陆过程中,也要提防通货膨胀的出现。为了避免选用单一通胀指标造成对通胀惯性研究产生片面性,本文选用1990年到2015年CPI和RPI序列对通货膨胀进行描述,利用自回归模型对月度CPI和RPI数据的惯性系数进行滚动样本广义矩估计以此获取我国通货膨胀惯性的动态波动路径。在获取通货膨胀惯性的波动路径后,利用Markov区制转移估计方法考察通胀惯性的动态特征和区制转移情况。通过实证分析发现：(1)本文通过对滚动样本进行估计得到通货膨胀惯性的波动情况,发现我国无论是CPI还是RPI的通胀惯性很高,大部分情况下通胀惯性系数都在0.8以上。(2)我国通胀惯性如同通货膨胀一样存在区制转移,也就是说我国通胀惯性波动路径是双区制的,也就是存在明显的“高通胀惯性区制”和“低通胀惯性区制”。从图4-1、图4-2可以看出,我国在1992年到1997年、2002年到2004、2007年到2011年无论是CPI还是RPI的通胀惯性都处于比较明显的高通胀惯性区制阶段。(3)我国通货膨胀惯性在双区制的情况下具有较强的持续性的特征,无论是在高通胀惯性区制还是在低通胀惯性区制,通胀惯性的持续期都是一年左右,高通胀惯性的持续期为两年左右。本文认为中央银行应该时刻警觉通货膨胀压力,能够敏锐地察觉到通胀预期,当出现通胀预期时,应该根据当时的通胀惯性情况提前实施货币政策。(本文来源于《东北财经大学》期刊2015-11-01）
张兵[10]（2015）在《中美经济周期的协动性:基于马尔科夫区制转移模型的研究》一文中研究指出中国经济"新常态"以及美国经济的发展走势是当前整个世界关注的焦点。本文通过建立中美两国经济周期波动的马尔科夫区制转移模型进行估计,结果表明中美两国经济周期的波动存在具有明显协动性的区制,且两国经济周期的波动区制都具有较强的"自维持"特征。但当前中美两国经济周期的波动区制也表现出了明显不同的特点:中国经济周期正处于受美国经济"冲击波动"的区制,经济增长的"自律性"有所减弱;而美国经济周期则正处于"自律波动"区制。这意味着当前美国经济的复苏向好有助于拉动中国经济增长,而中国经济增速放缓的"新常态"对美国经济的负面影响并不明显。(本文来源于《南开经济研究》期刊2015年03期）
马尔科夫转移模型论文开题报告
（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：
金砖国家在全球经济发展中扮演着越来越重要的角色,本文基于马尔科夫区制转移模型对金砖国家经济周期的协动性进行分析,估计结果显示:金砖国家之间经济周期的协动性普遍较为显着,中国经济周期对印度、俄罗斯、巴西和南非经济周期的影响均十分明显,反映出中国在金砖国家中的影响力较大。当前,中国经济处于受印度经济周期影响的"外部冲击"区制,当下印度经济的飞速发展对中国经济增长利好。其他金砖国家受中国经济"新常态"的"外部冲击"影响,与中国的进出口贸易额呈现下降趋势。金砖各国在制定本国经济政策时应充分考虑其他金砖国家的经济波动因素,并且应不断深化与其他金砖国家的合作,以谋求共同发展。
（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。
马尔科夫转移模型论文参考文献
[1].孙林.短期跨境资本流动与人民币国际化的动态发展研究——基于马尔科夫区制转移向量误差修正模型(MS-VECM)[J].时代金融.2018
[2].张兵,魏玮.金砖国家经济周期的协动性分析——基于马尔科夫区制转移模型的研究[J].经济问题探索.2018
[3].于永达,陆文香.金融投机及国际原油价格关联性研究:基于“双阶段”马尔科夫区制转移模型[J].中国矿业.2018
[4].郑磊,王莉,段跃兴.基于马尔科夫模型的用户兴趣转移建模[J].计算机工程与设计.2018
[5].宋凌峰,邬诗婕.经济增长状态与银行系统性风险——基于马尔科夫区制转移的CCA模型[J].管理科学.2017
[6].鲍松杰.基于马尔科夫状态转移Copula模型的股票和债券市场联动性研究[D].浙江财经大学.2016
[7].方泽秀.我国财政政策非线性效应的实证检验[D].福建师范大学.2016
[8].金攀.马尔科夫区制转移GARCH模型及其在中国股市数据分析中的应用[D].北京工业大学.2016
[9].王建.中国通胀惯性的动态特征[D].东北财经大学.2015
[10].张兵.中美经济周期的协动性:基于马尔科夫区制转移模型的研究[J].南开经济研究.2015
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