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基于美元汇率波动的人民币汇率预测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文在人民币汇率决定模型的基础上［１,２］,运用协整技术分析美元汇率波动对人民币汇率走势的影响,进而建立基于美元汇率波动的人民币汇率短期预测模型。本文所建立的预测模型不仅具有令人满意的拟合效果和预测能力,而且具有结构稳定性 相似文献
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基于我国宏观经济政策对人民币汇率影响的重要性,利用2005年7月汇改后至2014年2月共104个月度数据,通过构建SVAR模型,实证分析了财政和货币政策对人民币汇率的冲击效应和方差分解效应.结果表明：积极的财政和货币政策均会引起人民币汇率升值.但财政政策的冲击较小且持续时间也较短;而货币政策对人民币汇率的长期波动有显著影响.同时利用方差分解分析得出,财政政策对人民币汇率波动的解释比例更小.最后在对结果进行解释的基础上,提出利用财政和货币政策对外汇市场进行干预的对策建议. 相似文献
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汇率问题是和国民经济密切相关的一个重要的国际金融问题,我国汇率形成机制改革以来,人民币汇率呈现出“有升有贬”的双向波动态势,与国际主要货币之间的汇率联动关系明显,使我国目前面临着空前的人民币升值压力。在分析人民币升值的原因的基础上,结合实际,论述了人民币升值对我国进出口贸易的影响,并就此提出一些建议。 相似文献
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本文利用AR-GARCH模型,协整检验和误差修正模型,对海关总暑提供的2001年1月互2010年6月中国对东盟、日本、美国、欧盟、韩国、中国香港六个主要贸易伙伴的月度进出口数据进行实证研究.从人民币实际汇率变化,汇率波动率对我国和各贸易伙伴进出口贸易的长期和短期影响进行分析,比较了汇率因素对各个贸易伙伴影响.研究结果表明,长期看来人民币实际有效汇率和多数贸易伙伴的出口显著负相关,没有与其正相关的贸易数据;其波动率可能有多种长期效果.短期看人民币实际有效汇率对与欧盟,东盟,香港出口有反向冲击作用,对韩国进口有正向冲击作用,其波动率对部分贸易伙伴的进出口贸易存在正向冲击. 相似文献
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张瑞莲 《内蒙古科技与经济》2006,(5):39-41
人民币对美元的汇率机制对我国各类企业的正负面影响,本文通过对人民币汇率走势的分析及对我国企业的影响,提出了我国企业应采取的应对措施。 相似文献
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判别国际资本市场波动时我国的冲击路径,防范国际金融风险冲击是维护国家金融安全的重要前提.国际资本流动、信息跨境传递以及投资者情绪的相互影响均可能在国家间传导金融风险.本文运用多元GARCH模型(BEKK)实证检验了美国资本市场波动和人民币汇率变化对我国资本市场的冲击传导关系,进而判别国际资本流动是否会对我国资本市场形成冲击.实证结论表明:汇率市场的风险波动程度显著低于资本市场,且美国资本市场与人民币汇率、我国资本市场与人民币汇率均存在显著的双向“风险溢出”效应.由此可以推断,国际资本市场风险通过国际资本流动的途径对我国市场形成冲击的事实. 相似文献
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随着安徽省经济对外开放水平的不断提升,人民币汇率的波动对安徽外贸的影响愈发显著。安徽作为我国中部崛起战略的重要经济增长极,其外贸企业合理应对汇率波动对于安徽的发展至关重要。本文采用PEST分析,通过研究安徽省经济发展水平及其产业布局结构,结合05年汇率改革以来人民币汇率走势和对于未来的预期。分析其对安徽外贸发展带来的现实影响,同时提出相应的措施建议。以期促进安徽省经济又好又快发展。 相似文献
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通过对人民币汇率走势的分析,揭示人民币对美元的汇率机制对我国各类企业正负两方面的影响,并就如何确定我国企业的战略选择,谈了作者和看法。 相似文献
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运用多元判别法评估企业信用风险的实例 总被引：11，自引：0，他引：11
本文首先运用多元统计技术对企业财务指标进行分析，选择其中的7个财务指标作为建立判别函数的计量参数，运用多元判别技术建立了4水平的线性判别函数。通过对培训样本的交叉回代和检测样本的检验，该模型具有较强的预测能力。说明所建立的信用风险评估模型对国有商业银行的贷款评价有较强的实用价值，可进一步增强国有商业银行信用评估的科学性，减少银行信用风险暴露，降低增量不良贷款，提高银行信贷资产质量．推动国有商业银行的进一步发展。 相似文献
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在外部环境变化和后发金融模式的冲击下,依托组织方禀赋资源或单边优势运行的传统供应链金融模式,在优化供应链资金管理、缓解企业资金困难等方面面临着巨大挑战,迫切需要基于优势资源集聚理念创新数字化供应链金融信贷集聚模式。资金、增信和风控是信贷集聚模式的重要核心模块,是数字化信贷集聚平台的中台,其流程设计和关键点布局依托于各类产业生态资源和金融生态资源集聚、内化和创新的技术、数据和应用架构的综合支撑。供应链金融信贷集聚模式可以发挥资产流通标准化、金融服务精准化、信用增进多元化和风险管理精细化等集聚优势效应。当前需要提升组织方综合管理能力,拓展数字化转型的广度、深度和精度,构建良性发展的制度环境,以促进信贷集聚模式健康地运行。 相似文献
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上市公司信用评价模型——二元因变量模型的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
文章采用了二元因变量模型对上市公司的财务状况进行了分析和研究，并可以利用模型得出的预测概率来评价上市公司的财务状况，进而为我们分析上市公司的信用状况提供依据，这对银行的信贷管理人员如何分析企业好坏，证券投资者如何衡量证券投资的价值，企业家如何评价自己的公司和子公司以及竞争对手都具有一定的参考价值。 相似文献
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本文以中国A股上市公司为样本,运用联立方程组模型和三阶段最小二乘法,研究了CEO年薪报酬、研发投资强度与公司财务绩效之间的互动关系。研究发现:(1)高新技术企业的CEO年薪报酬与研发投资强度之间存在显著的正向互动关系;虽然非高新技术企业的CEO年薪报酬与研发投资强度之间存在负向互动关系,但关系不显著;(2)高新技术企业的研发投资强度对公司当期和上期财务绩效分别具有显著的负向和正向影响关系;当期和上期财务绩效对公司研发投资强度分别具有显著的负向和正向影响关系;而非高新技术企业的研发投资强度与公司财务绩效的互动关系相反,并且关系不显著;(3)高新技术企业的CEO当期年薪报酬与公司当期财务绩效之间存在显著的正向互动关系;虽然非高新技术企业CEO的当期年薪报酬与公司当期财务绩效之间存在正向互动关系,但关系较弱。本文研究结果不仅丰富了现有相关研究文献,而且在优化CEO年薪报酬契约,矫正公司研发投资不足和提高公司可持续盈利能力等方面,为高新技术企业提供理论支持和决策参考。 相似文献
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基于主板市场、中小板和创业板市场上战略性新兴产业上市公司2011—2013年间的面板数据,对企业RD投资的融资约束与融资渠道依赖特征进行了实证研究。研究发现,企业的RD投资对现金流存在依赖性和融资约束效应,但是新兴市场板块(中小板和创业板)的融资约束与主板市场差异并不显著;企业的研发投资存在内源融资依赖性,内源资金是RD投资的主要资金来源,而且新兴市场板块企业RD投资的内源融资依赖性弱于主板市场。 相似文献
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贷款可得性分解视角的农户借贷行为研究——基于西部11省1291户农户的调研数据 总被引：2，自引：0，他引：2
不同于以往农户借贷行为的研究,本文将贷款可得性性分解为有效借贷机会和贷款需求缺口两部分。运用西部11省1291户农户的调研数据,分别研究家庭特征、合同内容和社会资本对农户贷款可得性具体方面的不同影响。研究发现：合同内容无益于农户贷款可得性的提升;社会资本能显著提高农户的有效借贷机会,家庭特征则对贷款需求缺口有显著影响．两者分别是正规金融机构决策是否提供贷款和发放贷款的具体额度时所关注的重要指标。 相似文献
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基于2005—2019我国31个省（区、市）的面板数据,通过构建动态面板模型与门槛面板模型实证分析市场化程度、金融发展水平、企业家精神对区域创新能力的影响。研究发现,市场化程度与金融发展水平均对区域创新能力具有显著的促进作用,且市场化程度对区域创新能力的影响强于金融发展水平;企业家精神均为金融发展水平、市场化程度对区域创新能力影响的中介变量,且具有完全中介效应和门槛效应,替换估计方法与相应变量衡量指标后结果仍然稳健。最后,基于实证分析结论提出相应的政策建议。 相似文献
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《Information processing & management》2023,60(3):103267
Constructing ensemble models has become a common method for corporate credit risk early warning, while as to deep learning model with better predictive ability, there have been no fixed theoretical models formed in corporate credit risk early warning, as such models often fail to conduct further qualitative analysis of the results. Thus, this article builds a new two-stage ensemble model using a variety of machine learning methods represented by deep learning for corporate credit risk early warning, which can not only effectively improve the prediction performance of the model, but also qualitatively analyze the source of corporate credit risk from multiple angles according to the results. At first stage, the improved entropy method is used to re-assign the instance weight in correlation degree based on grey correlation analysis. At second stage, this study adopts Bagging method to integrate multiple one-dimensional convolutional neural networks, and borrows idea of N-fold cross validation to expand the difference of the base classifier. Empirically, this article selects listed companies in Chinese manufacturing industry between 2012 and 2021 as datasets, including 467 samples with 51 financial indicators. The new ensemble model has the highest F1-score (87.29%) and G-mean (89.47%) among comparative models, and qualitatively analyzes corporate risk sources. Further, it also analyzes how to increase early warning effect from the angles of indicator number and time span. 相似文献