一、一个包含金融因素的宏观经济模型框架（论文文献综述）
高珂,孙瑞琪,黄琨,李瑭[1]（2022）在《金融冲击、银行资产配置与异质性企业产出波动》文中研究说明伴随着我国金融领域改革不断深入和金融体系不断完善,利率市场化进程有序推进,商业银行经营业务持续扩大,传统的信贷资产和以债券为代表的证券资产正成为商业银行最主要的资产配置方向,带来银行资产结构的变化与调整。研究商业银行资产配置行为在外生冲击的传导过程中所起的作用,对于我们更好地理解金融与实体经济的关系具有一定理论价值和现实意义。本文研究了金融冲击通过银行资产配置行为影响实体企业产出的传导机制,发现以金融市场冲击和信贷政策冲击为代表的金融冲击能够带来扩散效应和非对称效应,会通过银行内生的资产配置行为扩散到两类企业生产中,对这两类企业的产出产生不同影响。此外,本文对上述传导机制进行了实证检验,研究结果说明了上述传导机制的合理性及对现实的解释能力。
邓创,徐曼,许志伟[2]（2021）在《兼顾金融稳定的最优货币政策规则及其在中国的检验》文中进行了进一步梳理本文运用带有时变参数的因子扩展向量自回归模型,以多维金融指标体系为基础构建中国动态金融形势指数,作为金融波动的衡量依据并将其纳入货币政策调控的目标体系,构建包含内生金融冲击的新凯恩斯模型解析货币政策对经济与金融波动的最优反应机理,并在此基础上进一步实证检验引入金融稳定目标的最优货币政策规则在不同阶段的适用性差异。研究结果表明:兼顾金融和经济双重稳定的最优货币政策规则能够有效降低传统货币政策对价格和产出波动作出逆风向反应时可能出现的偏误;与金融危机爆发之前相比,危机后中国货币政策对价格波动调控的有效性得到提升,对经济波动的反应依然稳定,对金融形势变化的反应则显着提高。这些研究为新时代进一步提高货币政策的科学性和有效性、实现宏观经济与金融体系的双重稳定提供了有益的理论依据和政策启示。
熊琛,金昊[3]（2021）在《地方政府债务的宏观经济效应——基于信贷错配视角的研究》文中指出本文构建了包含国有和民营企业、金融部门以及地方政府的新凯恩斯动态随机一般均衡模型来量化分析地方政府债务累积对信贷配置和宏观经济的影响。模型分析发现:（1）地方政府债务上升挤出了企业信贷资源,加强了信贷的国企偏好,降低了全要素生产率;（2）地方政府债务在2009—2018年间使得国企/民企信贷比平均上升24.2%,TFP下降1.7%,产出下降7.2%;（3）金融供给侧改革、打破国企"刚兑"等政策能够缓解地方政府债务累积的信贷错配效应。最后,本文实证检验了模型的机制与结论。
况秋华,刘春学,尹昊[4]（2021）在《双循环背景下有色金属矿产品国际价格波动影响因素研究——以铜、锡为例》文中指出有色金属是工业生产中的重要原材料,其价格频繁且异常波动对国民经济发展和资源供给安全产生了不可忽视的影响。导致有色金属价格波动的原因复杂多样且具有非线性特点,利用MSVAR模型从供求基本面、金融因素、投机因素、联动因素对铜和锡两种金属进行价格波动的对比分析,结果表明:铜价和锡价的波动具有明显的区制转换特征,并且各因素在不同区制下对铜、锡价格的影响方向、强度和作用时间上具有差异性。供求因素方面,铜、锡库存仍是影响其国际价格的最基本因素,铜价波动的"中国因素"被夸大,但锡价波动的"中国因素明显"在一定程度上表明供求基本面对有色金属价格波动仍有重要影响;金融因素在三区制下对铜、锡价格波动影响显着;铜投机因素在期铜价格大涨大跌时表现出显着影响;而联动因素对期铜、期锡的价格波动影响有限。因此,突破重点技术、扩大进口渠道和完善金融期货市场等措施可以降低有色金属价格异常波动及其对宏观经济造成的负面影响,对有色金属国际价格具有稳定作用。
戚玉莹[5]（2021）在《中国金融发展对宏观经济韧性的影响》文中研究表明
李黎力,张红梅[6]（2021）在《明斯基思潮冲击下西方宏观经济学的反思和演变》文中研究表明2008年金融危机以来,发端于金融界,一股强劲的明斯基思潮席卷全球学术界以及商、政和媒体各界,对西方宏观经济学理论和政策产生了重大"冲击"。危机之后,当代宏观经济学开始更加重视明斯基所强调的金融在宏观经济中所扮演的角色,纷纷将信贷、债务或杠杆等金融要素纳入标准的DSGE模型框架,不仅复兴了过去传统的"金融加速器"研究路径,而且催生了新兴的"金融冲击"研究进路,在理解和刻画金融在宏观经济波动中所扮演的角色方面取得了长足进步。然而,它们却并未将金融纳入明斯基毕生所致力于探讨的内生宏观不稳定性和经济周期动态当中进行考察,而是依然奉自我均衡和自我稳定的自由市场理念为圭臬,始终遵循"内在稳定—外部冲击"的外生周期研究传统,以至于忽视了明斯基在财政政策、货币政策和宏观审慎政策等方面的政策启示。
马艳文[7]（2021）在《我国煤炭价格波动风险预警研究》文中认为煤炭价格的剧烈波动,特别是其大幅下降,产生了一系列不确定性,给煤炭行业及其相关企业带来巨大的风险,在我国经济迈入新形势的大背景下,煤炭价格稳定对经济社会发展的重要性日益凸显,能源改革、行业集中势在必行,在此过程中能否及时预测煤炭价格波动的方向并提前预警具有重要的实际意义。但纵观现实,新冠疫情的突然冲击造成全球经济形势低迷,我国在摸索中推进资源税改等经济体制改革,这种外在冲击和内在革新都为煤炭价格的预测和维稳带来了新的挑战。维持能源价格的稳定对经济稳定发展和相关产业链的协同发展具有重要意义。为了全面有效预测煤炭价格波动趋势,探索行之有效的稳定煤价道路,本文对煤炭价格波动预警模型进行了研究,分析了煤炭价格波动的原理,寻找影响煤炭价格波动的主要因素,并通过主成分分析法和ARMA模型构建煤炭价格预警模型,给出了关于稳定煤炭价格波动的切实建议。本文在大量研究国内外文献的基础上,将理论设想与数据检验结合起来,构建实用性强的预警模型。首先对煤炭价格的形成、煤炭价格影响因素、煤炭价格波动预警模型以及确保煤炭价格稳定的相关建议进行学习研究;其次对煤炭价格的形成原理、波动风险理论等进行分析,说明煤炭价格波动对我国经济社会发展的影响,以阐明建立预警模型的重要性;再综合非金融和金融两个视角,涵盖宏微观指标,对影响我国煤炭价格波动的风险预警进行分析探讨;然后选取煤炭价格、煤炭供给量（包括煤炭净进口量）、煤炭需求量、实际GDP增速、美元汇率、和货币供应量六大指标进行主成分分析,获取涵盖性高的新指标,并选取十年的月数据,利用ARMA模型对我国煤炭价格波动风险进行了预测和拟合,论证了模型的可靠性;最后从政府、金融市场和煤炭企业的角度出发,建议提高煤炭价格管理有效性、完善煤炭价格风险应对机制、创新煤炭价格风险管理工具、设立煤炭价格稳定基金、拓宽煤炭价格风险管理渠道和提升煤炭市场国际竞争力六个方面对加强我国预防煤炭价格波动风险能力的对策建议。实证表明本文构建的风险预警模型能有效的预测和防范我国煤炭价格带来的风险,具有一定的实践价值,并通过金融和非金融视角的创新性结合,对政府、煤炭行业以及金融机构都提供了政策建议,为我国煤炭价格机制体系的发展提供了参考,为进一步促进我国煤炭市场的健康发展贡献一定的力量。
冯坚福[8]（2021）在《金融冲击传导、经济周期波动与货币政策效应研究》文中研究指明美国金融危机以后,世界经济波动加剧,各种经济冲击频发和经济运行不确定性大大增强。随着我国经济整体实力的不断提升,我国抵御金融冲击等外部冲击的能力不断增强。进入经济新常态以来,我国宏观调控坚持稳中求进总基调,并始终以高质量发展作为战略目标,同时围绕供给侧结构性改革这条主线,展开了各项调控政策协同发力的体系化、协同化、差异化的全面调控。在“宏观政策要稳、产业政策要准、微观政策要活、改革政策要实、社会政策要托底”的宏观调控引导下,经济运行实现了稳定发展和快速增长。于此同时,我们也需要注意到,在全球金融市场波动日益加剧的大背景下,金融稳定对于实体经济的促进作用日益重要。金融脆弱性及金融投机攻击日益成为诱发经济周期波动的导火索。因此实施宏观审慎政策越来越多地被各国中央银行所采用,逆周期调控和政府干预已经成为普遍状态。本文就是在此背景下,通过系统考察金融冲击传导、经济周期波动与货币政策效应之间的动态关联,深入研究经济周期波动的动态特征和货币政策有效性的条件和基础,为制定更为有效的宏观调控政策提供理论参考和实证依据。本文深入分析了金融冲击相关研究的发展史,探讨了金融摩擦、融资约束与投资决策之间的相互依存关系及金融加速器理论、金融危机理论和金融冲击的顺周期性,同时系统地梳理了金融冲击对货币政策的传导机制。在此基础上针对金融冲击对实际产出的影响、金融冲击对货币政策规则及货币政策有效性的影响、金融冲击与金融摩擦、经济波动的互动机制以及金融冲击与宏观审慎政策的关联机制展开了一系列实证分析。通过构建包含随机波动率的时变系数向量自回归模型、混频数据模型、动态随机一般均衡模型考察了金融冲击对实际产出的时变影响,金融冲击对货币政策实施效果的影响、金融冲击与经济周期、货币政策的内在影响机制,并得到了一系列有价值的结论。主要表现在:第一,发现金融冲击确实能够对实际产出产生显着的影响,有放大经济波动的作用且其效应与特定的经济周期阶段有关。同时,金融冲击在短期内会给通货膨胀带来一定的压力,但在长期内却会产生一定的抑制作用甚至出现通货紧缩的状况,这点与我国经济发展阶段的特征相符。新常态作为代表性的时间节点,表现出不同于以往任何时期的经济特点。第二,通过构建混频向量自回归模型估计金融冲击下“麦科勒姆规则”和“泰勒规则”,发现贝叶斯混频算法（BMF）下混频向量自回归模型的回归方程对于高频数据的处理效果更好,它能够减小高频数据密度函数的方差,使之倾向于产生更加准确的协方差矩阵。同时,金融冲击对通货膨胀具有一定程度的推动作用,而对产出则表现为短期内影响强烈,经济会出现波动进而导致稳定性下降,但在长期内金融冲击反应微弱,对产出增长无明显拉动作用。第三,带有金融摩擦和金融冲击的DSGE模型能够较好地拟合我国目前的经济状况。通过对不同金融摩擦系数下金融冲击对内生变量的脉冲响应函数结果分析,发现金融摩擦系数较小时,内生变量相对于稳态值的偏离程度都会被放大。此外,金融冲击表现出很强的滞后性,即内生变量在受到冲击之后快速上升但是缓慢下降,这说明在存在金融摩擦的情况下,金融冲击对于实体经济并非仅仅只产生短期的影响,也会对实体经济产生长期影响。第四,通过构建带有房地产市场金融冲击的DSGE模型,我们考察了宏观经济、金融系统和社会福利面临金融冲击的变化和动态效应。发现存在房地产市场金融冲击时,政府面临稳定房地产价格和维持产出增长的“二元悖论”,即如果政府考虑稳定房地产价格,则要牺牲产出;如果要维持产出持续增长,房地产市场可能会出现一定程度的不稳定性。上述研究确认了我国经济运行中金融冲击的存在性、传染性和风险性,金融冲击诱发了金融周期,金融周期又与经济周期产生关联,进而影响到货币政策的实际效应。为解释实体经济和虚拟经济关联,检验和识别货币政策工具和目标的有效性,提供了重要的理论推断和实证证据的支撑,也为制定有效宏观调控政策提供重要参考依据。
盛志鸿[9]（2021）在《财政政策不确定性对违约风险与宏观经济波动的影响研究》文中研究指明不确定性是研究金融风险与经济波动的重要主题。2020年初,新型冠状病毒肺炎疫情在世界各地暴发,对公众健康、全球经济和社会稳定产生了巨大的负面影响,这些负面影响已经扩散到金融市场,并进一步传导至实体经济,对经济社会平稳运行造成极大伤害。为应对新冠疫情和国内外复杂严峻的局势对经济的影响,守住不发生系统性金融风险的底线,政府通过财政和货币政策调控宏观经济的运行。为适应宏观经济平稳运行,这些不断提出的经济政策改革促使经济运行过程中不确定性成分显着上升。2020年7月30日中央政治局会议,部委工作会议指出宏观经济逆周期调节要注重金融防风险,防范化解重大风险,明确积极的财政政策要发挥防范化解地方政府债务风险的作用,维护宏观经济金融稳定。基于此,以财政政策不确定性作为研究主题,分析其对违约风险与宏观经济波动的影响效应及其传导机制,从以下几个方面展开深入研究,并给出了经验实证与理论模拟的结果。第一,遵循Gregor和Sylvia（2014）中描述的计算高效辅助充分交织策略（ASIS）与Kastner（2019）中带有线性回归的一元随机波动率模型对财政政策不确定性规则进行测度,从金融时间序列常用波动率刻画风险的方法出发来刻画财政政策不确定性。选取2001年第2季度到2019年第3季度的财政政策数据,使用Gibbs算法从后验分布中获得样本,利用贝叶斯估计方法的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法完成财政政策不确定性的测度。同时,研究表明检验财政政策的调控效果时分离出财政政策时变随机波动率的必要性。第二,基于TVP-SV-VAR模型实证分析财政政策不确定性对违约风险与宏观经济波动的时变影响效应。分别采用测度的两种财政政策不确定性、违约风险和实际国内生产总值增长率构建两个TVP-SV-VAR模型进行实证研究。选取2004年第1季度到2019年第1季度的季度数据并运用贝叶斯估计方法的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法对模型进行估计,实证研究结果显示财政税收不确定性与财政支出不确定性冲击具有明显的时变影响。财政支出不确定性会带来违约风险的增加,且短期到长期对违约风险的影响强度不断增强,长期看来财政支出不确定性增加带来产出下降;财政税收不确定性上升会带来违约风险加剧,同时短期到长期的影响强度不断增强,总体看来,财政政策不确定性的增加,带来违约风险的上升,短期内产出出现了下降,而后慢慢趋于平稳。第三,在新凯恩斯理论DSGE模型的基础上,借鉴Belianska等（2020）的处理方式,对经典的金融加速器机制进行适度扩展,引入金融加速器机制的投资组合渠道,将带有随机波动率的财政政策规则和违约风险统一纳入非线性动态随机一般均衡模型中,构建包含财政政策不确定性和违约风险的理论DSGE模型,同时引入消费习惯、相对风险规避系数、价格粘性等传导变量分析微观传导渠道,从理论上研究财政政策不确定性对违约风险和宏观经济的影响及其微观传导机制。研究发现:（1）财政政策不确定性的上升会促使违约破产率和违约损失增加,对宏观经济变量（如产出、消费和投资等）产生负向影响;（2）当违约风险上升时,财政政策不确定性会带来更大的违约损失和宏观经济负向冲击;（3）财政不确定性会通过“实物期权渠道”、“风险溢价渠道”、“预防性储蓄渠道”、“OiHartman-Aber渠道”、“增长期权渠道”以及“投资组合渠道”等多个传导路径引起违约风险与宏观经济波动。综合以上研究结论,有如下政策启示:第一,财政政策不确定性对实体经济具有显着的负面冲击,政府部门应尽量采取平稳的财政政策,避免财政政策出现立即收紧或立即宽松的情况,以此降低财政政策不确定性,消除其对实体经济的不利冲击。第二,财政政策不确定性会削弱经济行为主体对政策实施的敏感性,政府应尽力让经济行为主体相信政府正在采取行动稳定经济,需更加积极、透明和稳定的财政政策来减少人们对政策不确定性的预期,从而提高政策的有效性。第三,财政政策不确定性能够通过金融中介进一步“加速”其作用于宏观经济波动的负向影响,要重视金融市场扮演的“金融加速器”的角色。2020年“两会”在疫情常态化下提出经济工作的目标高度概括为“六稳六保”,其中“六稳”中提到的第二、五和六项分别为稳金融、稳投资和稳预期,这一经济政策为引导宏观经济稳步运行和实现经济复苏提供了明确的方向。
王慧翔[10]（2021）在《我国房地产业金融加速器效应的区域差异性研究》文中提出房地产业在我国国民经济中有着举足轻重的地位。一方面可以满足我国城镇化过程中庞大的住房的需要,另一方面由于相关产业链条十分丰富,可以极大带动相关投资和消费,促使国内经济的飞速发展。但由于我国房地产业存在过度投机的问题,导致我国整体房价过高,存在造成系统性风险的可能。为了促使房地产业的健康发展,政府出台了一系列调控政策,但各地区房地产业的调控结果仍存在较明显的差异。因此,对货币政策冲击在房地产业的传导机制展开研究,探讨各地区房地产业对货币政策的传导效果就显得尤其重要。金融加速器效应是指信贷市场存在的摩擦可能会放大金融市场冲击对真实经济的影响。本文主要研究我国房地产业金融加速器效应的区域差异性。首先,分别阐述了金融加速器的理论假设和作用机制,进一步分析我国房地产业的调控政策,结合我国房地产业的开发模式、信贷特点、资产负债表情况论证其存在金融加速器效应的合理性。其次,分析了我国各地区经济水平、人口因素、政策支持以及金融市场发达程度上的差异,发现我国房地产业金融加速器效应理论上存在明显的地域差异性。然后,根据金融加速器机制,选取了我国宏观货币政策、房地产业净资产、房地产业信贷规模、房地产业产出水平的相关指标,化繁为简,构建了房地产业金融加速器的传导机制并分两部分展开分析。第一部分选取1999年1月至2019年12月宏观货币政策和全国房地产业相关指标的月度数据,构建了结构向量自回归（SVAR）模型并展开论证,与向量自回归（VAR）模型相比,SVAR模型不仅可以加入有经济意义的限制,还可以考虑变量之间的当期关系,使分析论证更具有逻辑性。第二部分选取了1999年1月至2018年12月宏观货币政策和各省房地产业相关指标的月度数据,构建了全域向量自回归（GVAR）模型并展开分析,与SVAR模型相比,GVAR模型可以将各地区通过权重矩阵连接成一个整体,来考虑全域变量对系统内各地区的冲击,更符合我国各地区经济高度互联的现实情况。第一,我们通过SVAR模型的Granger因果检验验证了我国房地产业存在“货币政策冲击→房地产企业净资产水平→房地产业信贷规模→房地产业产出水平”的金融加速器传导机制。第二,SVAR模型的正交脉冲响应结果也证明了货币政策冲击会通过我国房地产业资产负债表途径被传导放大,即房地产业存在明显的金融加速器效应。根据累计脉冲响应结果,我们计算了该时期我国房地产业整体金融加速器效应约为0.033%,即货币政策正向变动一个单位,通过资产负债表途径,会最终引起我国房地产业产出增加约0.033%。第三,我们通过GVAR模型的弱外生性检验验证了我国货币政策对房地产业具有弱外生性。广义脉冲响应结果表明我国各地区房地产业的金融加速器效应之间存在明显的差异。东部地区房地产业的金融加速器效应明显大于其他地区,西部地区房地产业的金融加速器效应略高于中部地区。最后根据理论分析和实证结果,针对我国房地产业存在金融加速器效应、房地产业金融加速器效应存在明显的地区差异,本文提出了几点有针对性的对策和建议,为实现我国经济健康平稳运行出谋划策。
二、一个包含金融因素的宏观经济模型框架（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、一个包含金融因素的宏观经济模型框架（论文提纲范文）
（1）金融冲击、银行资产配置与异质性企业产出波动（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、文献综述 |
| 三、基准模型的构建 |
| (一)家庭 |
| (二)金融部门 |
| 1.银行的资产负债表。 |
| 2.银行净价值nt的演化过程。 |
| 3.道德风险问题。 |
| 4.银行的最优化问题。 |
| 5.银行总价值Nt的运动方程。 |
| (三)A类中间品生产商：资本密集型企业 |
| (四)B类中间品生产商：劳动密集型企业 |
| (五)资本生产商 |
| (六)包装商和零售商 |
| 1.包装商。 |
| 2.零售商。 |
| (七)中央银行 |
| (八)外生扰动小结 |
| (九)市场出清条件 |
| 四、参数校准与估计 |
| (一)参数校准 |
| (二)贝叶斯估计 |
| 五、模型表现 |
| (一)脉冲响应分析——金融市场波动冲击 |
| (二)脉冲响应分析——信贷政策冲击 |
| 六、实证研究 |
| (一)样本与数据处理 |
| 1.研究样本。 |
| 2.变量及数据处理。 |
| 3.先验分布的选择。 |
| 4.脉冲响应分析。 |
| 七、结论与建议 |
（2）兼顾金融稳定的最优货币政策规则及其在中国的检验（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 中国动态金融形势指数的构建 |
| 1.1 TVP-FAVAR模型 |
| 1.2 变量选取及数据处理 |
| 1.3 模型估计结果 |
| 1.4 中国金融形势的波动态势及其与宏观经济目标变量的关系 |
| 2 兼顾经济和金融双重稳定的最优货币政策反应机理 |
| 2.1 家庭部门 |
| 2.2 最终品部门 |
| 2.3 零售品部门 |
| 2.4 中间品部门 |
| 2.5 政府部门 |
| 3 包含金融稳定目标的货币政策反应函数估计 |
| 4 结论 |
| 附录A 完整动力系统 |
| 附录B 定理1证明 |
（3）地方政府债务的宏观经济效应——基于信贷错配视角的研究（论文提纲范文）
| 一、 引 言 |
| 二、 理论模型设定 |
| (一) 生产部门 |
| 1. 中间品生产者 |
| 2. 批发品生产者 |
| 3. 零售品生产者 |
| 4. 资本品生产者 |
| (二) 家户部门 |
| (三) 金融中介 |
| (四) 政府部门 |
| (五) 货币当局 |
| (六) 竞争性均衡 |
| 三、 数值模拟与分析 |
| (一) 参数校准与估计 |
| (二) 模型稳态性质分析：信贷错配来源 |
| (三) 传导机制分析 |
| (四) 情景分析：测算2009—2018年间地方政府债务累积造成的宏观影响 |
| 四、 政 策 分 析 |
| (一) 经济结构改革政策 |
| 1. 金融部门供给侧改革：减小金融部门摩擦 |
| 2. 国企改革：减少国企担保 |
| 3. 国企改革：减少与民营经济的直接竞争 |
| (二) 宏观经济调控政策 |
| 1. 货币政策 |
| 2. 非常规货币政策：民企贷款借贷便利政策 |
| 五、 经 验 证 据 |
| (一) 计量模型、变量定义、数据的处理及来源 |
| (二) 实证结果 |
| 六、 结论及启示 |
（4）双循环背景下有色金属矿产品国际价格波动影响因素研究——以铜、锡为例（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、理论框架及模型构建 |
| （一）铜、锡国际价格波动的内在机理分析 |
| （二）MSVAR模型 |
| （三）数据来源及处理 |
| 三、平稳性检验及分析 |
| （一）单位根检验 |
| （二）MSVAR模型的选择 |
| （三）区制状态分析 |
| （四）不同状态下的模型参数分析 |
| （五）基于不同区制的脉冲响应函数分析 |
| （六）结论 |
（6）明斯基思潮冲击下西方宏观经济学的反思和演变（论文提纲范文）
| 一、金融危机以来兴起的明斯基思潮回顾 |
| 二、西方宏观经济学在明斯基思潮冲击下的得失 |
| (一)西方宏观经济学从中吸取的启示和教训 |
| (二)西方宏观经济学忽视的洞见和教益 |
| 三、总结和展望 |
（7）我国煤炭价格波动风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 煤炭价格波动的研究 |
| 1.2.2 影响煤炭价格因素的研究 |
| 1.2.3 煤价风险预警的研究 |
| 1.2.4 维持煤炭价格稳定相关建议的研究 |
| 1.2.5 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要工作与创新 |
| 1.4.1 主要工作 |
| 1.4.2 创新之处 |
| 1.5 论文的基本结构 |
| 第2章 煤炭价格波动风险相关理论基础 |
| 2.1 煤炭价格波动的相关理论 |
| 2.2 煤炭价格波动的主要风险 |
| 2.3 影响煤炭价格波动的风险预警指标 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 理论及模型介绍 |
| 3.1 因子分析 |
| 3.1.1 因子分析的前提条件 |
| 3.1.2 求出我国煤炭价格波动风险的替代变量 |
| 3.2 价格波动预警模型 |
| 3.2.1 模型介绍 |
| 3.2.2 模型稳定性检验 |
| 3.2.3 ARMA模型阶数确定 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 煤炭价格波动风险预警实证研究 |
| 4.1 数据选择 |
| 4.1.1 风险预警指标选取范围 |
| 4.1.2 风险预警指标选取原则 |
| 4.1.3 风险预警指标选取 |
| 4.1.4 数据获取 |
| 4.2 风险预警指标因子分析 |
| 4.2.1 数据检验 |
| 4.2.2 数据处理 |
| 4.3 煤炭价格波动风险预测 |
| 4.3.1 数据统计及检验 |
| 4.3.2 模型定阶与参数估计 |
| 4.3.3 模型拟合与预测 |
| 4.3.4 模型效果检验 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 加强我国煤炭价格波动风险管理的对策建议 |
| 5.1 加强政府有效引导 |
| 5.1.1 提高煤炭价格风险管理有效性 |
| 5.1.2 完善煤炭价格风险调控机制 |
| 5.2 拓宽金融市场参与渠道 |
| 5.2.1 创新煤炭价格风险管理工具 |
| 5.2.2 设立煤炭价格稳定基金 |
| 5.3 推进煤炭企业改革步伐 |
| 5.3.1 拓宽煤炭价格风险管理渠道 |
| 5.3.2 增强我国煤炭市场国际竞争力 |
| 5.4 小结 |
| 结论与展望 |
| 1、结论 |
| 2、展望 |
| 附录:R语言脚本 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和其它科研情况 |
（8）金融冲击传导、经济周期波动与货币政策效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及选题意义 |
| 1.2 相关研究综述 |
| 1.2.1 金融冲击的理论评述 |
| 1.2.2 金融冲击对货币政策效应的影响 |
| 1.2.3 经济周期理论和金融周期理论的研究进展 |
| 1.2.4 金融冲击和金融摩擦下经济周期分析框架 |
| 1.3 本文结构框架及主要研究内容 |
| 第2章 金融冲击理论及传导机制 |
| 2.1 金融冲击对货币政策效应的影响机制 |
| 2.1.1 银行信贷渠道 |
| 2.1.2 资产负债表渠道 |
| 2.2 金融冲击的不同强度对货币政策宏观效应的影响 |
| 2.2.1 银行部门内部竞争程度 |
| 2.2.2 企业的银行替代融资渠道 |
| 2.2.3 金融市场的发展深度 |
| 2.2.4 金融合约期限及利率可调性对货币政策传导的影响 |
| 2.2.5 资本流动对货币政策的传导影响 |
| 2.3 金融冲击的顺周期性 |
| 2.3.1 资本监管的顺周期性 |
| 2.3.2 资产负债管理的顺周期性 |
| 第3章 金融冲击对实际产出影响的时变性计量研究 |
| 3.1 金融冲击的定义与计算 |
| 3.2 时变系数向量自回模型 |
| 3.2.1 TVP-VAR模型简介 |
| 3.2.2 TVP-VAR模型的估计 |
| 3.3 模型的数据选取与参数估计 |
| 3.4 实际产出波动对金融冲击的时变反应机制分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 金融冲击下的货币政策规则和货币政策有效性检验 |
| 4.1 货币政策规则及其有效性 |
| 4.1.1 金融冲击下的“麦科勒姆规则” |
| 4.1.2 金融冲击下的“泰勒规则” |
| 4.1.3 金融冲击下的货币政策有效性检验 |
| 4.2 混频数据向量自回归模型 |
| 4.3 货币政策有效性检验及规则识别 |
| 4.3.1 变量选取与描述 |
| 4.3.2 MF-VAR模型与VAR模型的比较 |
| 4.3.3 脉冲响应函数 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 金融冲击、金融摩擦和经济周期波动 |
| 5.1 金融冲击、金融摩擦和经济周期影响机制分析 |
| 5.2 金融摩擦和金融冲击下我国宏观经济DSGE模型设定 |
| 5.2.1 进行跨期选择的家庭部门 |
| 5.2.2 金融摩擦与内生信贷约束 |
| 5.2.3 中间商品生产部门和金融冲击 |
| 5.2.4 资产生产部门 |
| 5.2.5 带有价格粘性的零售部门 |
| 5.2.6 货币政策与模型出清 |
| 5.3 DSGE模型参数设定与估计 |
| 5.3.1 数据的选取与处理 |
| 5.3.2 数据平稳性检验 |
| 5.3.3 模型参数校准 |
| 5.3.4 模型参数的贝叶斯估计 |
| 5.4 不同金融摩擦系数下模型的对比分析 |
| 5.4.1 不同金融摩擦系数下金融冲击的脉冲响应分析 |
| 5.4.2 不同金融摩擦系数下的方差分解分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 金融冲击、货币政策与宏观审慎政策 |
| 6.1 金融冲击与宏观审慎政策文献综述 |
| 6.2 包含金融部门的DSGE模型 |
| 6.3 参数估计结果及动态分析 |
| 6.3.1 数据选取和部分参数校准 |
| 6.3.2 贝叶斯估计的结果 |
| 6.4 模型的动态分析 |
| 6.4.1 宏观经济效应分析 |
| 6.4.2 金融冲击对于金融系统的冲击效应 |
| 6.4.3 社会福利分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（9）财政政策不确定性对违约风险与宏观经济波动的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 财政政策不确定性的测度方法 |
| 1.2.2 违约风险 |
| 1.2.3 不确定性、违约风险与宏观经济的关系 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 1.4 研究的创新点与不足 |
| 1.4.1 研究的创新点 |
| 1.4.2 研究的不足 |
| 第2章 政策不确定性传导机制的理论基础 |
| 2.1 政策不确定性经济效应的传导机制 |
| 2.1.1 实物期权渠道 |
| 2.1.2 风险溢价渠道 |
| 2.1.3 预防性储蓄渠道 |
| 2.1.4 增长期权渠道 |
| 2.1.5 Oi-Hartman-Abel渠道 |
| 2.2 金融加速器机制 |
| 2.2.1 经典金融加速器机制 |
| 2.2.2 引入投资组合渠道的金融加速器机制 |
| 第3章 基于波动率的财政政策不确定性的测度 |
| 3.1 随机波动率模型概述 |
| 3.2 随机波动率(SV)模型 |
| 3.2.1 基本的SV模型 |
| 3.2.2 参数估计方法 |
| 3.2.3 (G)ARCH模型与SV模型比较 |
| 3.3 基于带有线性回归随机波动率模型的财政政策规则 |
| 3.3.1 带有线性回归的一元随机波动率(SV)模型 |
| 3.3.2 包含随机波动率的财政政策方程 |
| 3.4 财政政策不确定性测度 |
| 3.4.1 数据处理 |
| 3.4.2 不确定性测度 |
| 第4章 财政政策不确定性影响的实证分析 |
| 4.1 模型的选定 |
| 4.2 含随机波动率的时变参数向量自回归(TVP-SV-VAR)模型 |
| 4.2.1 TVP-SV-VAR模型基本原理 |
| 4.2.2 模型估计方法 |
| 4.3 实证模型设定 |
| 4.3.1 变量指标选取 |
| 4.3.2 参数估计结果 |
| 4.4 财政政策不确定性的时变影响效应 |
| 4.4.1 不同滞后期的财政支出与财政税收不确定性冲击 |
| 4.4.2 不同时点的财政支出与财政税收不确定性冲击 |
| 第5章 包含财政政策不确定性与违约风险的DSGE模型 |
| 5.1 动态随机一般均衡(DSGE)模型简述 |
| 5.1.1 DSGE模型的发展 |
| 5.1.2 DSGE模型的优势 |
| 5.2 理论DSGE模型的设定 |
| 5.2.1 家庭部门 |
| 5.2.2 金融企业部门 |
| 5.2.3 生产部门 |
| 5.2.4 政府部门和中央银行 |
| 5.2.5 市场出清 |
| 5.2.6 均衡条件 |
| 5.3 参数校准 |
| 5.4 理论模拟与模型动态 |
| 5.4.1 财政政策不确定性冲击的脉冲响应图 |
| 5.4.2 不同违约风险情形下财政政策不确定性的宏观经济效应 |
| 5.4.3 参数敏感性分析 |
| 第6章 结论与政策启示 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士期间科研成果 |
| 致谢 |
（10）我国房地产业金融加速器效应的区域差异性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 理论和现实意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 金融加速器效应存在性相关研究综述 |
| 1.2.2 金融加速器效用差异性相关研究综述 |
| 1.2.3 房地产业金融加速器效应研究综述 |
| 1.2.4 相关文献评述 |
| 1.3 研究思路方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 1.4 创新点和不足 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 房地产业金融加速器效应区域差异性理论分析 |
| 2.1 金融加速器相关理论基础 |
| 2.1.1 金融加速器理论的发展 |
| 2.1.2 金融加速器理论的相关假设 |
| 2.1.3 金融加速器的作用机制 |
| 2.2 我国房地产业存在金融加速器机制的理论分析 |
| 2.2.1 房地产业宏观调控政策概况 |
| 2.2.2 我国房地产业相关指标的量化分析 |
| 2.2.3 我国房地产业存在金融加速器效应的合理性 |
| 2.3 我国房地产业区域差异的量化分析 |
| 2.3.1 经济发展水平的差异情况 |
| 2.3.2 地区人口因素差异情况 |
| 2.3.3 开发投资水平差异情况 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 我国整体房地产业金融加速器效应实证研究 |
| 3.1 SVAR模型的选取 |
| 3.2 变量的选取 |
| 3.3 数据的采集和处理 |
| 3.4 SVAR模型的构建 |
| 3.4.1 确定变量次序 |
| 3.4.2 序列的平稳性检验 |
| 3.4.3 Johansen序列协整检验 |
| 3.4.4 滞后阶数的选取 |
| 3.4.5 Granger因果检验 |
| 3.4.6 构建方程 |
| 3.4.7 模型的平稳性检验 |
| 3.5 脉冲响应分析 |
| 3.6 方差分解分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 地区房地产业金融加速器效应差异性实证分析 |
| 4.1 GVAR模型的选取 |
| 4.2 模型的构建 |
| 4.3 变量的选取 |
| 4.4 数据选取和处理 |
| 4.4.1 数据的选取 |
| 4.4.2 数据的处理 |
| 4.5 模型检验 |
| 4.5.1 序列的平稳性检验 |
| 4.5.2 滞后阶数的选择 |
| 4.5.3 弱外生性检验 |
| 4.6 广义脉冲响应分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 结论及政策建议 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 政策建议 |
| 5.2.1 保持中性的房地产业货币调控政策 |
| 5.2.2 改变房地产企业现有的运营模式 |
| 5.2.3 构建房地产企业多元的筹资渠道 |
| 5.2.4 提高房地产企业的信息透明度 |
| 5.2.5 制定差异化的房地产业调控政策 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、一个包含金融因素的宏观经济模型框架（论文参考文献）
- [1]金融冲击、银行资产配置与异质性企业产出波动[J]. 高珂,孙瑞琪,黄琨,李瑭. 中央财经大学学报, 2022
- [2]兼顾金融稳定的最优货币政策规则及其在中国的检验[J]. 邓创,徐曼,许志伟. 经济学报, 2021(03)
- [3]地方政府债务的宏观经济效应——基于信贷错配视角的研究[J]. 熊琛,金昊. 经济学(季刊), 2021(05)
- [4]双循环背景下有色金属矿产品国际价格波动影响因素研究——以铜、锡为例[J]. 况秋华,刘春学,尹昊. 价格月刊, 2021(09)
- [5]中国金融发展对宏观经济韧性的影响[D]. 戚玉莹. 西南民族大学, 2021
- [6]明斯基思潮冲击下西方宏观经济学的反思和演变[J]. 李黎力,张红梅. 学术研究, 2021(06)
- [7]我国煤炭价格波动风险预警研究[D]. 马艳文. 山西财经大学, 2021(09)
- [8]金融冲击传导、经济周期波动与货币政策效应研究[D]. 冯坚福. 吉林大学, 2021(01)
- [9]财政政策不确定性对违约风险与宏观经济波动的影响研究[D]. 盛志鸿. 江西财经大学, 2021(10)
- [10]我国房地产业金融加速器效应的区域差异性研究[D]. 王慧翔. 山东财经大学, 2021(12)