导读:本文包含了宏观经济因子论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:条件资产定价,风险因子,宏观经济状态
宏观经济因子论文文献综述
徐越,邱志刚,王鹤菲[1]（2019）在《宏观经济状态对资产定价因子的影响》一文中研究指出为刻画资产定价因子随宏观经济状态时变性,本文通过经济增长和通货膨胀两个指标定义经济状态,建立宏观经济状态下的条件资产定价模型。研究发现在中国资本市场上此模型能够显着改进CAPM模型的效力,其定价效力甚至优于多因子模型。进一步研究表明,宏观经济通过两个维度影响资产价格:第一,多数资产在衰退时期对市场风险更敏感,其代表市场因子的贝塔系数大于复苏与过热阶段;第二,小市值公司的贝塔系数均值及波动性大于大公司,在经济衰退时承担更高的风险收益。(本文来源于《经济理论与经济管理》期刊2019年09期）
李亮亮[2]（2019）在《货币政策的宏观经济效应——基于时变参数动态因子模型的分析》一文中研究指出通过构建中国宏观经济月度数据集,运用时变参数动态因子(TVP-FAVAR)模型,考察了产出和价格部门分量的波动特征及其在不同外生冲击下的脉冲响应,探讨了主要宏观经济变量的动态波动及货币政策冲击对变量脉冲响应的时变特征。实证结果表明:产出和价格月度部门分量的波动主要源自特质成分冲击,其可分别解释产出和价格分量总波动的85.4%和57.3%;新时期货币政策规则转变的效果显着,短期利率冲击对经济变量的影响效应明显增强。(本文来源于《山西财经大学学报》期刊2019年08期）
张亦春,陈华,郑晓亚[3]（2019）在《中国企业部门信用风险溢价期限结构与宏观经济因子》一文中研究指出近年来,中国企业部门债务风险不断暴露,其是否会引发系统性信用危机正成为焦点。本文着眼于中国企业部门信用风险累积与暴露背后的宏观经济现实,在简约模型中引入结构向量自回归模型(SVAR),将经济冲击区分为总供给冲击、总需求冲击和货币政策冲击,以此研究各宏观经济因子对中国企业部门信用风险溢价期限结构的影响特征,从而揭示中国企业部门信用风险定价的宏观经济机理。本文发现,正向的总供给冲击和货币政策冲击有助于降低中国企业部门信用风险溢价,但正向的总需求冲击则会推高中国企业部门信用风险溢价,自2011年以来持续处于高位水平的信用风险溢价的主要根源正是4万亿经济刺激计划所带来的扩张性总需求,因此欲从根本上降低中国企业部门信用风险水平,应紧缩社会总需求,并通过制度改革和结构调整,改善社会总供给。(本文来源于《中国管理科学》期刊2019年05期）
王庆石,孟庆儒[4]（2018）在《宏观经济因素对我国A股市场股票收益率的影响研究——基于宏观多因子模型的应用》一文中研究指出本文详细介绍了资产定价多因子理论和宏观多因子定价模型的理论,阐述了使用宏观因子作为解释变量在实证资产定价模型中的作用和地位,系统地梳理了使用宏观经济变量构造多因子定价模型中风险因子的方法,并概括了宏观多因子定价理论在业界的应用。同时,也为实证资产定价领域提出了未来该领域的研究方向。(本文来源于《价格理论与实践》期刊2018年07期）
郭净,周亮,肖坚[5]（2018）在《宏观经济与商品期货价格:因子构建及关联分析》一文中研究指出宏观经济具有复杂性,这也决定了其与商品期货价格之间关联的复杂性,而两者之间的关联还未被完全揭示。本文选取2010年7月至2017年7月13个宏观经济变量的月度数据和中汉商品期货综合指数,运用因子降维和主成分分析法将宏观经济变量提取为增长因子、货币因子、生产因子和M2四个因子,接着分别运用VAR模型分析、脉冲响应分析、方差分解法对四个因子与商品期货价格的关联性进行了研究,结果发现:对于商品期货价格而言,增长因子对其影响较为轻微,货币因子对其有极其显着的影响,而生产因子和M2的作用则几乎为零。(本文来源于《金融与经济》期刊2018年03期）
赵亚汝[6]（2017）在《资本市场波动对宏观经济的信息作用：共同因子与非线性》一文中研究指出近年来,随着我国金融改革的深入和金融开放程度的提高,我国资本市场的发展取得了极大地进步。这一方面体现在我国资本市场的规模不断扩大,资本市场的运行基础不断夯实;另一方面体现在我国资本市场的融资能力逐渐加强,融资渠道渐现多元化。但是在资本市场发展过程中也有各种不稳定因素的存在,这种不稳定因素的存在又导致资本市场的波动,从而对我国宏观经济产生影响。在资本市场运行过程中,资本市场的波动是一种必然的现象,这种现象无法避免,这既包括资本市场规模和容量的波动,也包括资本市场上的整体价格波动。2014年下半年以来,我国资本市场在短期内呈现出剧烈波动的现象,在剧烈波动过程中,尤其是在暴跌阶段,关于资本市场波动对宏观经济影响的话题引起了广泛的争议。资本市场的过度繁荣是否是一个好现象、资本市场的繁荣对经济发展的价值以及资本市场价格的暴跌是否会对经济产生负面的冲击成为实务界和理论界共同探讨的话题。由于资本市场价格的波动可以反应出资本市场的各种经济信息,而资本市场价格的波动又可以通过价格指数来反应,因此,本文选取资本市场的各种指数,从实证的角度分析我国的资本市场波动对宏观经济的影响。本文的主要内容包括两个方面,一方面,本文利用状态空间模型提取代表资本市场波动的四个指标的共同因子,我们发现共同因子和四个波动度量指标的波动动态相似,结合状态空间模型的估计结果,可知本文所得的共同因子具有合理性。另一方面,我们将共同因子和宏观经济变量的时序图放在一起进行比较,结果发现,在CPI较大时两者的方向相同,在CPI较小时两者的方向相反,对于工业增加值来说也有相应的分区间情况,只不过工业增加值和共同因子方向相反的区间比较大。这是不是代表资本市场波动与宏观经济之间的关系变化可能存在一定的门限,单方程估计存在不足,因此本文建立非线性的门限向量自回归模型对共同因子和宏观经济变量进行单位根检验、门限检验和实证分析。本文的主要结论如下:第一,以CPI为门限:在CPI较大的区间上,共同因子对CPI有正向的影响,对工业增加值有负向的影响,在CPI较小的区间上,共同因子对CPI的影响并不显着,无论在CPI较大还是较小的区间上,CPI和工业增加值对共同因子的影响均不显着。第二,以工业增加值为门限:在工业增加值较小的区间上,共同因子对工业增加值有负向的影响,在工业增加值较大的区间上,共同因子对工业增加值的影响并不显着,无论在工业增加值较大还是较小的区间上,CPI和工业增加值对共同因子的影响均不显着。第叁,在以共同因子为门限时:共同因子对CPI是具有正向的影响,对工业增加值具有负向的影响,区别就是在共同因子较大的区间上,共同因子对CPI的影响会更大些,在共同因子较小的区间上,共同因子对工业增加值的影响会更大些。无论在任何区间内,CPI和工业增加值对共同因子的影响均不显着。(本文来源于《东北财经大学》期刊2017-11-01）
石群[7]（2016）在《我国商业银行经营风险的宏观经济因子测定——基于因子分析法》一文中研究指出2008年以来,中国宏观经济运行在美国次贷危机的背景下出现了新的规律,与此同时,中国利率市场化和汇率改革进度加快,对商业银行的经营提出了新的挑战。本文对影响我国商业银行经营风险的宏观经济因素进行了测定,以期对进一步建立我国商业银行经营风险预警系统给予指导。(本文来源于《科技广场》期刊2016年04期）
俞佳伟[8]（2015）在《宏观经济因素对板块数据的影响力分析——基于工业板块的因子VAR模型分析》一文中研究指出为研究宏观经济各个指标对于板块指数的影响,选取23个宏观经济以及其他重要指标,建立因子VAR模型。采用方差分解与脉冲响应的方法研究几个主要因子对于工业板块的影响。研究表明:工业指数的变动有一部分是由主要宏观因子影响的,还有很大一部分带有自相关性。并且,投资与货币因素的变动对工业板块产生反作用。相关板块指数对于工业板块在短期内影响为负,长期内可以认为影响较小。通货膨胀因素对工业板块指数影响始终为正向。工业板块指数对工业增长与股票市场因子冲击的响应在长期内响应为正值。(本文来源于《现代商业》期刊2015年29期）
陈守东,王妍[9]（2014）在《利率期限结构与宏观经济——基于动态潜在因子模型的研究》一文中研究指出基于2002年1月至2013年5月的我国国债收益率和宏观经济月度数据,建立并估计了包含宏观经济变量的利率期限结构动态潜在因子模型,得到了收益率曲线的水平、倾斜和曲度因子,并对收益率曲线因子与宏观经济之间的动态关联以及不同期限的国债收益率受到冲击后的反应进行了分析。结果表明:利率期限结构与宏观经济之间具有双向的动态影响关系;同时,不同期限的收益率对于收益率曲线因子和宏观经济变量的冲击反应呈现较大的差异性。(本文来源于《吉林大学社会科学学报》期刊2014年02期）
闫绍武[10]（2013）在《基于广义动态因子模型的宏观经济景气分析与预测》一文中研究指出宏观经济景气分析与预警过程中,景气指数方法是一种重要的实证方法,它在实际的宏观经济预测与管理部门中得到了广泛地应用。通过对经济进行景气分析,可以对经济波动的特征和规律进行研究,对经济运行的基本趋势和拐点进行预测,可以为各国政府宏观调控提供大量有价值的参考信息。基于经济周期理论和经济景气指数理论的经济景气分析方法的研究日渐成熟,目前使用较多的是由美国全国经济研究局(NBER)开发的传统合成指数方法和后来逐渐被广泛应用由美国学者Stock和Watson提出的动态因子分析方法。近些年来,世界经济形势更加地复杂多变,各国经济学家们并没有停止探索和研究的步伐。新的景气研究的方法也不断地被提出并应用到实际经济运行的景气分析与预测中。Stock和Watson将最初使用的动态因子模型引入到状态空间模型框架下,利用卡尔曼滤波技术对影响总体经济波动的元素进行识别,提高了经济运行状况的识别精度。Forni、Hallin、Lippi、Reichlin等学者在动态因子模型研究的基础上不断探索研究,开发了广义动态因子模型(FHLR),该模型被不断改进,从理论和实证研究上日趋成熟,且在实际中得到了应用。美国芝加哥联邦储蓄委员会已经利用该模型构建芝加哥全国活动指数,并且每月进行更新；该模型也被英国的经济政策研究中心所采用,用于构建欧元区经济运行的一致景气指数。当前全球经济形势不容乐观,不确定因素仍然较多,全面经济复苏困难重重。同时,我国正处于经济发展和结构调整的关键时期,保持经济持续健康稳定发展是各项工作的重中之重。经济的发展呈现着周期性和波动性特征,需要政府对宏观经济采取适调、微调的政策,因此,需要对经济运行实时监控并对未来经济走势做出准确预测。基于以上考虑,本文在国内外学者研究的基础上,分别使用传统合成指数方法,Stock-Watson景气指数方法以及广义动态因子模型构建我国宏观经济景气指数,并对我国未来经济发展走势做出预测,并结合研究结论提出相关的政策建议。在构建叁类景气指数方面,本文首先使用的是以非模型基础的传统景气指数合成方法,构造了我国自2001年1月至2012年6月一致和先行景气指数：然后采用相同数据,将动态因子模型改造成状态空间模型并使用Kalman滤波技术对其进行估计,构造出我国一致和先行景气指数；最后本文基于广义动态因子模型将先行、一致和滞后指标数据全部纳入到模型框架下,充分考虑各指标的当期、先行、和滞后期的所有信息,构造了我国一致景气指数,同时分析了消费、投资、进出口各个时间段内对于我国经济增长的动态影响,并对一致景气指数进行了外推预测,将预测值与实际工业增加值进行了对比分析,结果表明预测值能够较好地拟合实际工业增加值。本文通过对比发现：叁种方法构造的景气指数所体现的经济波动并不完全相同,但是在重要经济拐点叁种方法所构造的一致景气指数很好的体现了经济走势,例如我国加入世贸组织后由于进出口贸易所带来的经济高增长,以及由于美国次贷危机使我国经济增长严重下滑,随后我国推出大规模经济刺激措施后经济迅速回暖,并出现一定过热等这些经济现象较好地拟合了景气指数的走势。本文最后研究结论认为：我国经济自2012年6月后的一段时期,经济仍可能面临较大下行压力,经济形势依然不容乐观。面对我国经济面临的机遇与困难,政府需要保持宏观经济政策连续和稳定,加大调整经济结构和深化改革的力度。对经济增长的态度,不能唯GDP速度论,而是要正确看待当前经济增长速度的回落,分析经济回落出现的原因,同时坚持经济增长不划出整个系统所能容忍的下限。当前,政府应加快推进行政管理体制改革,进一步转变政府职能,减少行政对市场的干预,充分发挥市场主体调节作用。长远看,虽然我国经济环境略显严峻,改革任务艰巨,但只要坚持和贯彻正确的宏观经济政策,我国经济依然能够保持平稳快速发展,社会主义现代化事业依然能够稳步推进。(本文来源于《东北财经大学》期刊2013-11-01）
宏观经济因子论文开题报告
（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：
通过构建中国宏观经济月度数据集,运用时变参数动态因子(TVP-FAVAR)模型,考察了产出和价格部门分量的波动特征及其在不同外生冲击下的脉冲响应,探讨了主要宏观经济变量的动态波动及货币政策冲击对变量脉冲响应的时变特征。实证结果表明:产出和价格月度部门分量的波动主要源自特质成分冲击,其可分别解释产出和价格分量总波动的85.4%和57.3%;新时期货币政策规则转变的效果显着,短期利率冲击对经济变量的影响效应明显增强。
（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。
宏观经济因子论文参考文献
[1].徐越,邱志刚,王鹤菲.宏观经济状态对资产定价因子的影响[J].经济理论与经济管理.2019
[2].李亮亮.货币政策的宏观经济效应——基于时变参数动态因子模型的分析[J].山西财经大学学报.2019
[3].张亦春,陈华,郑晓亚.中国企业部门信用风险溢价期限结构与宏观经济因子[J].中国管理科学.2019
[4].王庆石,孟庆儒.宏观经济因素对我国A股市场股票收益率的影响研究——基于宏观多因子模型的应用[J].价格理论与实践.2018
[5].郭净,周亮,肖坚.宏观经济与商品期货价格:因子构建及关联分析[J].金融与经济.2018
[6].赵亚汝.资本市场波动对宏观经济的信息作用：共同因子与非线性[D].东北财经大学.2017
[7].石群.我国商业银行经营风险的宏观经济因子测定——基于因子分析法[J].科技广场.2016
[8].俞佳伟.宏观经济因素对板块数据的影响力分析——基于工业板块的因子VAR模型分析[J].现代商业.2015
[9].陈守东,王妍.利率期限结构与宏观经济——基于动态潜在因子模型的研究[J].吉林大学社会科学学报.2014
[10].闫绍武.基于广义动态因子模型的宏观经济景气分析与预测[D].东北财经大学.2013