時(shí)間：2023-05-21 08:14:45
緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛發(fā)表網(wǎng)為您精選了8篇金融數(shù)據(jù)論文，愿這些內(nèi)容能夠啟迪您的思維，激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，歡迎您的閱讀與分享！
無論是政治，還是經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，任何政府、企業(yè)、個(gè)人，面對(duì)未來進(jìn)行投融資等項(xiàng)目決策，不經(jīng)過數(shù)據(jù)分析論證就簡(jiǎn)單的決定會(huì)帶來巨大的危害，已經(jīng)漸漸的被人們認(rèn)同。所以，只要參與社會(huì)政治、經(jīng)濟(jì)等活動(dòng)，進(jìn)行投融資，期望帶來一定的經(jīng)濟(jì)效益，或者社會(huì)效益，就必須加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析工作，對(duì)投融資意向進(jìn)行評(píng)估，為決策提供科學(xué)的依據(jù)。
（一）項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析
1、什么是項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析工作
項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析就是研究將經(jīng)濟(jì)學(xué)理論用數(shù)學(xué)模型表示，并應(yīng)用于項(xiàng)目投資分析的方法論。項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析過程是：提出項(xiàng)目（研究機(jī)會(huì)）、初步可行性研究（市場(chǎng)、技術(shù)、資源、環(huán)境研究、效益、風(fēng)險(xiǎn)分析評(píng)價(jià)）、測(cè)算經(jīng)濟(jì)效益、評(píng)估和決策、可行性研究（市場(chǎng)、技術(shù)、資源、環(huán)境研究、效益、風(fēng)險(xiǎn)分析評(píng)價(jià)）、評(píng)估和決策、項(xiàng)目實(shí)施。
2、項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析工作的內(nèi)容、特點(diǎn)
（1）項(xiàng)目分析工作的內(nèi)容
一般來說，項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容包括項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)、項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)分析和項(xiàng)目的比較選擇。
項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)主要是在假設(shè)項(xiàng)目沒有風(fēng)險(xiǎn)情況下的經(jīng)濟(jì)效益，主要針對(duì)非貼現(xiàn)指標(biāo)（會(huì)計(jì)收益率和投資回收期）和貼現(xiàn)指標(biāo)（凈現(xiàn)值、內(nèi)部收益率、獲利指數(shù)和動(dòng)態(tài)投資回收期）。
項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)分析，主要是進(jìn)行盈虧平衡分析、敏感性分析和概率分析。
項(xiàng)目的比較選擇，主要是獨(dú)立方案、互斥方案和不完全互斥方案的設(shè)計(jì)、評(píng)估等選擇。
（2）項(xiàng)目分析工作的特點(diǎn)
項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析工作是一門邊緣科學(xué)，其特點(diǎn)是以定量分析為主要分析手段，通過分析翔實(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行項(xiàng)目的論證得出定性結(jié)論，并以定量數(shù)據(jù)進(jìn)行說明。顯然，項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析，必須通過建立數(shù)學(xué)模型的方法進(jìn)行分析涉及經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和預(yù)測(cè)學(xué)。
（二）什么是投融資
1、項(xiàng)目投融資的概念。
投資是指 “為了在獲得預(yù)期的收益而作出的確定的墊支或犧牲的各種經(jīng)濟(jì)行為” 。因此，投資并不局限于與基礎(chǔ)建設(shè)相關(guān)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，還包括證劵投資、信貸投資和信托投資。
2、項(xiàng)目投資的特點(diǎn)
項(xiàng)目投資的特點(diǎn)是現(xiàn)在投入資金進(jìn)行經(jīng)濟(jì)效益的博弈，通過對(duì)該項(xiàng)目的管理進(jìn)行長(zhǎng)期或者未來的收益，不僅具有時(shí)間性，而且具有較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)性，其本質(zhì)就是獲得預(yù)期的收益。
一些大型的投資項(xiàng)目，通常都由一家專業(yè)的財(cái)務(wù)顧問公司擔(dān)任其項(xiàng)目的財(cái)務(wù)顧問，財(cái)務(wù)顧問公司做為資本市場(chǎng)中介于籌資者與投資者之間的中介機(jī)構(gòu)憑借其對(duì)市場(chǎng)的了解以及專門的財(cái)務(wù)分析人才優(yōu)勢(shì)，為項(xiàng)目制定嚴(yán)格的，科學(xué)的，技術(shù)的財(cái)務(wù)計(jì)劃以及形成最小的資本結(jié)構(gòu)，并在資產(chǎn)的規(guī)劃和投入過程中做出理性的投資決策。
（三）項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析工作對(duì)投融資具有重要的意義
1、數(shù)據(jù)分析工作提高了工作效率，增強(qiáng)了管理的科學(xué)性。無論是國(guó)家政府部門、企事業(yè)單位還是個(gè)人，數(shù)據(jù)分析工作都是進(jìn)行決策和做出工作決定之前的重要環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)分析工作的質(zhì)量高低直接決定著決策的成敗和效果的好壞。
2、越來越多的企業(yè)將選擇擁有中國(guó)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師資質(zhì)的專業(yè)人士為他們的項(xiàng)目做出科學(xué)、合理的分析，以便正確決策項(xiàng)目；越來越多的風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)把中國(guó)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師所出具的項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析報(bào)告作為其判斷項(xiàng)目是否可行及是否值得投資的重要依據(jù)；越來越多的企業(yè)把中國(guó)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師課程作為其中高管理層及決策層培訓(xùn)計(jì)劃的重要內(nèi)容；越來越多的有志之士把中國(guó)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)內(nèi)容作為其職業(yè)生涯發(fā)展中必備的知識(shí)體系。
二、從事項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析工作的感受
（一）從數(shù)據(jù)分析師的角度，項(xiàng)目數(shù)據(jù)工作需要做到以下幾個(gè)方面的服務(wù)，才可以為被服務(wù)對(duì)象提供優(yōu)質(zhì)的有價(jià)值的投融資報(bào)告。
1、真誠(chéng)服務(wù)
所謂真誠(chéng)服務(wù)，主要是因?yàn)橥度谫Y報(bào)告的價(jià)值來自于數(shù)據(jù)分析師精湛的業(yè)務(wù)能力，細(xì)致的數(shù)據(jù)搜集能力、閱讀能力、分析能力和預(yù)測(cè)能力。無論是競(jìng)爭(zhēng)性項(xiàng)目、還是基礎(chǔ)性項(xiàng)目，由于數(shù)據(jù)分析工作時(shí)一門邊緣科學(xué)，需要對(duì)真實(shí)和翔實(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行定量或者是定性分析，需要對(duì)國(guó)家或者國(guó)際政策進(jìn)行審讀，需要對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)進(jìn)行判斷，需要對(duì)項(xiàng)目所屬的行業(yè)進(jìn)行科學(xué)的宏觀把握，因此，項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師在搜集相關(guān)數(shù)據(jù)，在分析相關(guān)數(shù)據(jù)時(shí)，在閱讀國(guó)家或者國(guó)及政策時(shí)，在斟酌行業(yè)趨勢(shì)時(shí)，都需要真誠(chéng)的付出，否則，閉門造車或者移花接木式的投融資報(bào)告，只能是危害客戶，只能給客戶帶來更大的風(fēng)險(xiǎn)，而不是豐厚的收益。
2、真心服務(wù)
所謂真心服務(wù)，主要是指項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師在服務(wù)客戶時(shí)，需要站在客戶的角度思考問題。由于項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師，是從屬于某公司，因此從公司利益出發(fā)，需要為公司賺取一定的利潤(rùn)，這部分利潤(rùn)就來自于數(shù)據(jù)分析師所服務(wù)的客戶。從客戶角度思考，實(shí)際上客戶委托數(shù)據(jù)分析師針對(duì)企業(yè)的項(xiàng)目意向而進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析，實(shí)際是希望數(shù)據(jù)分析師提供的項(xiàng)目方案，不僅是可行的，能夠?yàn)楣精@得預(yù)期利益，而且是風(fēng)險(xiǎn)較小的，可以操作實(shí)施的投融資報(bào)告。
3、真實(shí)服務(wù)
所謂真實(shí)服務(wù)，就是指數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析，通過建立數(shù)學(xué)模型的方法進(jìn)行分析并提出具有科學(xué)性的、前瞻性的、科學(xué)性的、可操作性的投融資項(xiàng)目預(yù)測(cè)報(bào)告時(shí)，需要是真實(shí)服務(wù)。一般來說，客戶在提出項(xiàng)目設(shè)想時(shí)，是充滿了憧憬，也具有天真的幻想，那么數(shù)據(jù)分析師提出的可行性報(bào)告如果是刻意逢迎客戶的主張，那么對(duì)客戶來說將是災(zāi)難性的打擊。
4、真情服務(wù)
所謂真情服務(wù)，主要側(cè)重于項(xiàng)目付諸于實(shí)踐中，項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師跟蹤調(diào)查項(xiàng)目實(shí)施的禁毒，以及修正項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分析和比較選擇。
（二）從數(shù)據(jù)分析師所服務(wù)的客戶角度來看，客戶也需要做到以下幾個(gè)方面的工作：
1、信賴數(shù)據(jù)分析師的服務(wù)
對(duì)數(shù)據(jù)分析師服務(wù)的企業(yè)來說，信賴數(shù)據(jù)分析師是必要的。一方面，投融資項(xiàng)目報(bào)告，制定嚴(yán)格，具有科學(xué)性，是理性的投資決策；另一方面，
2、忠誠(chéng)數(shù)據(jù)分析師的服務(wù)
3、誠(chéng)摯和數(shù)據(jù)分析師的合作
數(shù)據(jù)分析師在進(jìn)行投融資項(xiàng)目分析時(shí)，一方面，客戶的意項(xiàng)是否描述清晰、完整、完全，是非常重要的，它決定了投融資項(xiàng)目報(bào)告的起點(diǎn)和方向；另一方面，企業(yè)的真實(shí)經(jīng)營(yíng)狀況，也對(duì)項(xiàng)目報(bào)告具有決定性的意義。因此，企業(yè)需要同數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行誠(chéng)摯的、真誠(chéng)的合作，否則，項(xiàng)目數(shù)據(jù)報(bào)告就存在不可預(yù)知的、本可避免的巨大風(fēng)險(xiǎn)。
三、為項(xiàng)目方和投資方案例分析
支持創(chuàng)新 不忘避險(xiǎn)—“倍愛康”生物科技項(xiàng)目作為股東類項(xiàng)目，“中投信?！睘椤氨稅劭怠碧峁?筆貸款擔(dān)保，累計(jì)擔(dān)保余額1900萬元，實(shí)現(xiàn)保費(fèi)收入28.5萬元。
“倍愛康”是由冶金自動(dòng)化研究院投資興辦的高新技術(shù)企業(yè)，主營(yíng)磁分離酶聯(lián)免疫檢測(cè)系統(tǒng)等醫(yī)療器械和試劑的購(gòu)銷與制造。企業(yè)貸款用途為引進(jìn)加拿大的磁酶免系統(tǒng)。但貸款后對(duì)該產(chǎn)品的市場(chǎng)推廣未見成效，研發(fā)費(fèi)用又較高，在銷售無法取得突破的情況下，使得公司的凈利水平偏低。同時(shí)，下游各地方醫(yī)院壓款情況嚴(yán)重。雖引入的國(guó)外先進(jìn)技術(shù)不如預(yù)期般成功，企業(yè)仍按時(shí)還貸，該項(xiàng)目順利完結(jié)。
關(guān)鍵詞：最小二乘支持向量回歸機(jī)，金融時(shí)間序列，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論
1 引言
金融時(shí)間序列是一種特殊的時(shí)間序列，通常具有如下三大特點(diǎn)[1]：(1) 產(chǎn)生過程的隨機(jī)性、復(fù)雜性；(2)數(shù)據(jù)多含有高噪聲，并伴有異常值；(3) 數(shù)據(jù)間具有較強(qiáng)的非線性。 股票市場(chǎng)是一個(gè)受多方因素交互影響的復(fù)雜系統(tǒng)，對(duì)于股票價(jià)格的精確預(yù)測(cè)是非常困難的，甚至不可能的，但對(duì)于短期的趨勢(shì)預(yù)測(cè)則相對(duì)較為簡(jiǎn)單，而且對(duì)投資者的投資行為具有極其重要的指導(dǎo)意義。論文格式，金融時(shí)間序列。
支持向量機(jī)（Supportvector machine, SVM）是由Vapnik等人根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論提出的一種借助于最優(yōu)化方法解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題的新工具。它以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化為原則，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、全局最優(yōu)、泛化能力好等優(yōu)點(diǎn)，已廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、回歸分析以及時(shí)間序列預(yù)測(cè)等領(lǐng)域[2-4]。
在SVM的基礎(chǔ)上，Suykens等[5]提出了最小二乘支持向量機(jī)(Leastsquares support vector machine，LS-SVM)，通過替換SVM的不等式約束為等式約束，將二次規(guī)劃的求解問題轉(zhuǎn)換為求解線性方程組的問題，從而大大簡(jiǎn)化問題的計(jì)算復(fù)雜度和存儲(chǔ)量。本文將最小二乘支持向量回歸機(jī)應(yīng)用于上證180指數(shù)和香港恒生指數(shù)的收盤價(jià)的預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型具有學(xué)習(xí)速度快，預(yù)測(cè)精度較高的優(yōu)點(diǎn)，適合于高噪聲、非線性的股指預(yù)測(cè)，對(duì)于投資者的短期投資行為具有一定的參考價(jià)值和實(shí)用價(jià)值。
2 最小二乘支持向量回歸機(jī)
設(shè)給定一個(gè)訓(xùn)練集，其中，。論文格式，金融時(shí)間序列。通過將支持向量機(jī)的不等式約束改為等式，Suykens等提出了最小二乘支持向量回歸機(jī)的數(shù)學(xué)模型：
S．t ，(1)
(1)
其中:為權(quán)向量，為正則化參數(shù)，為經(jīng)驗(yàn)誤差，是一個(gè)非線性映射，為偏置。 為求解這個(gè)約束優(yōu)化問題，構(gòu)造Lagrange函數(shù)：
(2)
其中:為L(zhǎng)agrange乘子。
根據(jù)KKT條件可知，
(3)
(4)
(5)
(6)
消去和，方程(3)-(6)可寫成如下形式：
(7)
其中:，為單位矩陣， ，，為核矩陣。
通過求解線性方程組(7)，得到最小二乘支持向量機(jī)的回歸函數(shù)為：
(8)
3 實(shí)證分析
為了驗(yàn)證最小二乘支持向量回歸機(jī)的有效性，選取在滬市較有影響力的上證180指數(shù)和香港恒生指數(shù)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，將它們的收盤價(jià)格作為預(yù)測(cè)對(duì)象。 需要說明的是，這里選取的核函數(shù)為徑向基核函數(shù)。論文格式，金融時(shí)間序列。最優(yōu)參數(shù)由網(wǎng)格搜索獲得，搜索區(qū)間均為。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為windows XP，內(nèi)存512M，主頻1.86GHz，Matlab7.0。論文格式，金融時(shí)間序列。均方根誤差(RMSE)、平均絕對(duì)誤差(MAE)、平均相對(duì)誤差(MRE)是常見的衡量回歸模型性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)，這里我們采用如下三種指標(biāo)評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)性能：
(1) RMSE=，
(2) MAE=，
(3) MRE=，
其中:代表第天股票指數(shù)的收盤價(jià)；代表第天股票指數(shù)的收盤價(jià)的預(yù)測(cè)值，N代表預(yù)測(cè)樣本的總個(gè)數(shù)。
3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的選取
3.2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
對(duì)以上數(shù)據(jù)，采用LS-SVM進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn)，兩種指數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖1、圖2和表1所示。論文格式，金融時(shí)間序列。由圖1和圖2可以看出，LS-SVM對(duì)上證180指數(shù)和香港恒生指數(shù)的預(yù)測(cè)，真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的擬合程度較好，且變化趨勢(shì)與實(shí)際情況比較接近。論文格式，金融時(shí)間序列。表1反映出LS-SVM在預(yù)測(cè)過程中具有較高的預(yù)測(cè)精度，并且在學(xué)習(xí)時(shí)間上也有優(yōu)勢(shì)，其中上證180指數(shù)的運(yùn)行時(shí)間為0.211690s，香港恒生指數(shù)的運(yùn)行時(shí)間為0.214235s，這在實(shí)際操作中具有非常重要的意義。
表1金融時(shí)間序列實(shí)驗(yàn)結(jié)果
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文2400字(一)：金融數(shù)學(xué)專業(yè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與金融理論及實(shí)踐的結(jié)合論文
摘要：目前，在社會(huì)發(fā)展的過程中，教育水平的發(fā)展也有了前所未有的提高。金融大數(shù)據(jù)爆炸性發(fā)展要求金融學(xué)專業(yè)學(xué)生具備一定的金融數(shù)據(jù)分析與處理能力，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)處理與分析能力的核心課程，新的歷史時(shí)期應(yīng)當(dāng)承擔(dān)起培養(yǎng)學(xué)生金融大數(shù)據(jù)視野的責(zé)任。
關(guān)鍵詞：金融數(shù)學(xué)專業(yè)；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)；金融理論；實(shí)踐結(jié)合
引言
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為一門非常強(qiáng)調(diào)應(yīng)用性的學(xué)科，是應(yīng)用型本科院校的一門重要的課程，是應(yīng)用型本科學(xué)生知識(shí)能力結(jié)構(gòu)中不可缺少的組成部分。近年來的教育教學(xué)改革的探索注重實(shí)踐環(huán)境的強(qiáng)化，人們已越來越清醒地認(rèn)識(shí)到，實(shí)踐教學(xué)是培養(yǎng)學(xué)生實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力的重要環(huán)節(jié)，也是提高學(xué)生社會(huì)職業(yè)素養(yǎng)和就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要途徑。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為經(jīng)濟(jì)學(xué)核心課程之一，在當(dāng)前教育新常態(tài)下，產(chǎn)生了一些新的問題，因此應(yīng)用型本科教育背景下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也應(yīng)該被重新賦予新的屬性。
一、教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方式的問題
（1）傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)強(qiáng)調(diào)回歸分析背后模型的假設(shè)及相關(guān)內(nèi)容，但現(xiàn)代經(jīng)驗(yàn)研究強(qiáng)調(diào)因果關(guān)系。因此，當(dāng)前計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)過分強(qiáng)調(diào)對(duì)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)分布、異方差及自相關(guān)的長(zhǎng)篇討論，顯得不合時(shí)宜，而對(duì)國(guó)內(nèi)外廣泛流行的新穎工具較少提及，其結(jié)果是學(xué)生對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用仍是一知半解。（2）由于現(xiàn)有課時(shí)安排等原因，教師教學(xué)過程中著重講授計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理和方法，而輕視實(shí)際應(yīng)用和數(shù)據(jù)處理能力的培養(yǎng)。例如，教學(xué)中主要講授參數(shù)估計(jì)和各種檢驗(yàn)的理論和方法，對(duì)如何從經(jīng)濟(jì)問題出發(fā)建立模型，如何應(yīng)用模型分析實(shí)際的經(jīng)濟(jì)問題討論得較少。（3）由于課堂教學(xué)注重理論知識(shí)的講授，不能分配更多的實(shí)驗(yàn)課時(shí)，導(dǎo)致學(xué)生難以真正理解和運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論知識(shí)，特別難以將理論知識(shí)靈活應(yīng)用于金融數(shù)據(jù)建模與處理。（4）現(xiàn)有的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程缺乏將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法與金融數(shù)據(jù)相融合的缺陷。在課堂教學(xué)內(nèi)容安排中，著重講述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本原理和方法，而沒有將計(jì)量方法與金融大數(shù)據(jù)的獲取與加工處理結(jié)合起來進(jìn)行講解。導(dǎo)致多數(shù)學(xué)生具備一定的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)，但面對(duì)查找和處理金融數(shù)據(jù)時(shí)卻束手無策。（5）已有計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)內(nèi)容安排上，一般將經(jīng)典的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和現(xiàn)代時(shí)間序列方法安排在一個(gè)學(xué)期內(nèi)完成。由于教學(xué)內(nèi)容過多而教學(xué)課時(shí)有限，其結(jié)果是導(dǎo)致無法詳細(xì)講解金融時(shí)間序列部分，金融學(xué)專業(yè)學(xué)生對(duì)金融大數(shù)據(jù)處理及建模能力不強(qiáng)。
二、金融數(shù)學(xué)專業(yè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與金融理論及實(shí)踐的結(jié)合的優(yōu)化措施
（一）突出案例教學(xué)
豐富多彩又符合專業(yè)特色的案例教學(xué)可以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。案例教學(xué)一方面能夠使理論知識(shí)更加通俗易懂，另一方面案例教學(xué)重視師生互動(dòng)，可以提高學(xué)生的興趣，為課程論文和畢業(yè)論文的寫作打下良好的基礎(chǔ)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)案例的選取一定要突出目的性、代表性和趣味性等特點(diǎn)，應(yīng)結(jié)合學(xué)生所學(xué)專業(yè)的差異，多搜集一些與該專業(yè)密切相關(guān)的經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)問題和前沿問題，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動(dòng)性。
（二）金融數(shù)學(xué)專業(yè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與金融理論及實(shí)踐的結(jié)合
就金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生而言，在為這些學(xué)生開展計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程教學(xué)時(shí)，需要注重將金融理論和具體的金融實(shí)踐知識(shí)緊密結(jié)合起來，以此來引導(dǎo)他們正確使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型方法來研究金融相關(guān)實(shí)踐問題。金融市場(chǎng)相關(guān)實(shí)踐知識(shí)更傾向于股票投資和資金資本等的利用，不能僅僅依靠消費(fèi)-收入這一知識(shí)以偏概全，這就要求計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)老師在為金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生開展課程教學(xué)時(shí)，需要拓展到相關(guān)金融領(lǐng)域，通過講解相關(guān)金融理論和具體的市場(chǎng)實(shí)踐數(shù)據(jù)來開展課程教學(xué)。
（三）“案例+微課”的教學(xué)模式改革
為了提高金融專業(yè)本科生金融大數(shù)據(jù)處理能力，改善教學(xué)效果，擬重點(diǎn)對(duì)《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（Ⅱ）》的教學(xué)方法進(jìn)行創(chuàng)新。為了改變以課堂為中心的單一教學(xué)方法“重在教，逼學(xué)生學(xué)”的缺陷，我們將使用“案例+微課”的教學(xué)模式?！鞍咐虒W(xué)”是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)一種非常有效的輔助教學(xué)模式（楊汭華，2005；黃佐钘，2008；張玲，2014）。與傳統(tǒng)的案例教學(xué)不同：（1）項(xiàng)目強(qiáng)調(diào)針對(duì)金融大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)案例，并以“微課”的形式將教學(xué)內(nèi)容呈現(xiàn)給學(xué)生?！鞍咐?微課”的教學(xué)模式的好處在于能激發(fā)學(xué)生對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論學(xué)習(xí)的興趣，更加生動(dòng)和直觀地將金融大數(shù)據(jù)處理呈現(xiàn)給學(xué)生，引導(dǎo)學(xué)生自主學(xué)習(xí)。此外，“案例+微課”模式能對(duì)課堂教學(xué)形成有效補(bǔ)充，課堂上沒有解決的問題，學(xué)生可以在課外通過“案例+微課”進(jìn)一步鞏固與提高課堂知識(shí)。（2）傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)驗(yàn)案例強(qiáng)調(diào)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論知識(shí)的應(yīng)用，重點(diǎn)介紹數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)技術(shù)，而忽視其內(nèi)在的經(jīng)濟(jì)問題與變量間的內(nèi)生關(guān)系。項(xiàng)目強(qiáng)調(diào)以真實(shí)的金融大數(shù)據(jù)為載體，在案例分析中，更加注重因果關(guān)系的討論，從而案例分析更加接近現(xiàn)實(shí)。因此，相比于傳統(tǒng)的案例分析，項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)分析更接近現(xiàn)代研究范式，故而具有更好的實(shí)用價(jià)值。
（四）完善考核體系
作為一門應(yīng)用型的學(xué)科，考核方式也應(yīng)該多樣化?？梢試L試采用課程論文的考核方式，課程論文一方面可以深化學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容的學(xué)習(xí)，另一方面也能加強(qiáng)學(xué)生的應(yīng)用能力，提高學(xué)生的獨(dú)立思考能力和對(duì)知識(shí)的靈活運(yùn)用能力。課程論文可以與學(xué)生的畢業(yè)設(shè)計(jì)結(jié)合，突出學(xué)生所在學(xué)科屬性，充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性。同時(shí)不能將試卷考核的方式拋棄，例如可以將紙質(zhì)試卷改為上機(jī)考試，增加操作題的比重。完善的考核方式會(huì)提高學(xué)生對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程的重視程度，強(qiáng)化計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的教學(xué)效果。
結(jié)語(yǔ)
總之，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)改革是高等教育供給側(cè)改革的一個(gè)縮影，只有明確清晰教學(xué)定位，有效提升高等教育供給體系的質(zhì)量和效率，重點(diǎn)解決好高校人才培養(yǎng)能力、支撐引領(lǐng)國(guó)家創(chuàng)新發(fā)展能力的問題，才能提供更多有選擇的本科教育，建成更有競(jìng)爭(zhēng)力的本科教育，開創(chuàng)更有特色的本科教育，發(fā)展更加公平的本科教育。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)畢業(yè)論文范文模板(二)：基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的電力企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益與管理決策實(shí)證研究論文
摘要：在我國(guó)快速發(fā)展的過程中，我國(guó)的電力建設(shè)在不斷的完善，中國(guó)的現(xiàn)代化建設(shè)離不開電力的發(fā)展，同時(shí)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也將推動(dòng)電力工業(yè)的進(jìn)步。處于新時(shí)代的電力企業(yè)需要具備超前的思維與意識(shí)，在外對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具備清晰的預(yù)判，在內(nèi)要做好企業(yè)內(nèi)部的管理建設(shè)，針對(duì)未來長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展制定科學(xué)的規(guī)劃。要做好這幾點(diǎn)，就離不開對(duì)電力企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益、經(jīng)營(yíng)管理的分析以及數(shù)學(xué)建模工具的運(yùn)用。本文選取2001-2017年中國(guó)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP），全社會(huì)用電量數(shù)據(jù)以及典型電力企業(yè)華電國(guó)際年度報(bào)告數(shù)據(jù)，分析了華電國(guó)際的經(jīng)濟(jì)效益與外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理之間的關(guān)系。首先從時(shí)間序列非平穩(wěn)角度出發(fā)，利用協(xié)整理論并通過單位根檢驗(yàn)以及協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)對(duì)華電國(guó)際的經(jīng)濟(jì)效益建立了長(zhǎng)期均衡模型。再對(duì)模型進(jìn)行短期誤差修正，在證明了模型有效性的基礎(chǔ)上，利用所建模型對(duì)提升華電國(guó)際的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行實(shí)證分析預(yù)測(cè)。最后對(duì)以華電國(guó)際為代表的中國(guó)電力企業(yè)的發(fā)展提出相關(guān)建議。結(jié)果表明，對(duì)華電國(guó)際而言其供電成本、管理與財(cái)務(wù)及人力資源成本的完善對(duì)其經(jīng)濟(jì)效益的影響將是一個(gè)長(zhǎng)期過程，而其短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)效益主要受國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平以及全社會(huì)用電量需求的影響。該模型具有廣泛的適用性，可以為其他電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益及其影響因素進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)，對(duì)企業(yè)未來的管理決策規(guī)劃提供參考。
關(guān)鍵詞：電力企業(yè)；經(jīng)濟(jì)效益；管理決策
經(jīng)濟(jì)研究的方法在于總結(jié)典型的經(jīng)驗(yàn)特征與收集數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上建立相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)理論或經(jīng)濟(jì)模型。經(jīng)濟(jì)研究的科學(xué)性在很大程度上取決于經(jīng)濟(jì)理論或經(jīng)濟(jì)模型的可驗(yàn)證性，即能否通過數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)相關(guān)的經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)模型來解釋事實(shí)，并預(yù)測(cè)未來的經(jīng)濟(jì)變動(dòng)趨勢(shì)以及提供科學(xué)的政策建議。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)則猶如硬幣的雙面，從不同的角度為經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)證分析提供重要的方法論基礎(chǔ)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)以實(shí)際經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的建模與分析為主要研究對(duì)象。當(dāng)實(shí)際數(shù)據(jù)不可得，或?qū)嶋H數(shù)據(jù)過于復(fù)雜而導(dǎo)致因果關(guān)系不易梳理時(shí)，實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)則有可能從另一個(gè)角度出發(fā)，通過可控的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)代替實(shí)際數(shù)據(jù)，成為實(shí)證經(jīng)濟(jì)分析的又一個(gè)有力工具。
一、協(xié)整理論概述
協(xié)整的概念是由恩格爾一格蘭杰（Engle-Granger）在1987年“協(xié)整與誤差修正，描述、估計(jì)與檢驗(yàn)”中正式提出的，協(xié)整的基本思想認(rèn)為，盡管兩個(gè)或兩個(gè)以上變量中的每一個(gè)都是非平穩(wěn)的，但他們的線性組合可能會(huì)相互抵消趨勢(shì)項(xiàng)的影響，使該組合是平穩(wěn)的。這一理論的提出為經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列分析樹立了新的里程碑，對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)產(chǎn)生了革命性的影響。之所以協(xié)整理論會(huì)產(chǎn)生如此大的影響，是與一協(xié)整理論所具有的深厚的經(jīng)濟(jì)學(xué)背景密不可分的。
二、基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的電力企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益與管理決策實(shí)證
（一）非均衡博弈論框架的建立和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
策略性思考是博弈理論及其應(yīng)用的基礎(chǔ)。納什均衡以及相關(guān)均衡的概念過去一直是描述策略性思考的核心內(nèi)容，其定義為每個(gè)博弈參與者的策略都是在給定其他方策略下的最優(yōu)反應(yīng)。顯然這種均衡的定義內(nèi)在要求每個(gè)博弈參與者在決策信念上達(dá)到均衡，即每個(gè)參與者對(duì)其他方的策略持有正確的信念。在過去的研究中，經(jīng)濟(jì)學(xué)者通常假定均衡框架存在從而做出對(duì)參與者行為的預(yù)測(cè)。盡管在一些博弈場(chǎng)景下，基于均衡概念的行為預(yù)測(cè)是準(zhǔn)確的，但在多數(shù)情況下實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究結(jié)果表明博弈參與者的行為會(huì)系統(tǒng)性地偏離基于均衡概念的行為預(yù)測(cè)。由于來自實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)原有理論框架的挑戰(zhàn)，經(jīng)濟(jì)學(xué)研究人員逐漸提出了基于非均衡概念的策略性思考理論框架并且運(yùn)用實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法收集數(shù)據(jù)來檢驗(yàn)這些新理論。這些基于非均衡概念的策略性思考理論框架的核心在于繼續(xù)假定博弈參與者在決策時(shí)仍然有策略性思考的因素在里面，但放棄了均衡的概念以及嵌入在均衡概念里面的很強(qiáng)的理性假設(shè)。
（二）ECM誤差修正
通過Granger定理易知，具有協(xié)整關(guān)系的一系列變量會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)包含誤差修正的表達(dá)形式。可以進(jìn)一步通過誤差修正來研究華電國(guó)際經(jīng)濟(jì)效益的短期行為。具體而言可根據(jù)由Hendry提出的一般到特殊的建模理論，逐步剔除從三階滯后變量及誤差修正項(xiàng)開始的不顯著量，從而得到最終的誤差修正模型：（見下面公式）式中：ECMt-1代表協(xié)整回歸厚的一階滯后誤差，括號(hào)內(nèi)的數(shù)字代表不拒絕相應(yīng)零假設(shè)的概率。從該方程式以及統(tǒng)計(jì)結(jié)果的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，文中所進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)在置信水平上表現(xiàn)顯著。這一結(jié)果也證明了文中構(gòu)建的誤差修正的具有良好的適用性。圖中給出了LY的實(shí)際數(shù)據(jù)與擬合結(jié)果以及殘差結(jié)果，從圖中可以看出，協(xié)整以及誤差修正之后的模型具有較為理想的結(jié)果。
（三）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用研究中的多重共線性問題
在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型方法常用的回歸分析中，當(dāng)解釋變量之間存在多重共線性問題時(shí)，常會(huì)對(duì)模型估計(jì)的準(zhǔn)確性帶來不利影響。因此，在應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法建模的過程中，進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)以及消除多重共線性問題是很重要的環(huán)節(jié)。部分計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用研究中存在對(duì)多重共線性問題處理不恰當(dāng)?shù)默F(xiàn)象。某篇研究股權(quán)激勵(lì)對(duì)盈余管理影響的文章，以計(jì)量方法中的回歸分析為主要研究方法。作者在研究中單純依靠方差膨脹因子VIl的臨界值，來判斷出解釋變量之間存在多重共線性問題，便直接將模型中的其中一個(gè)變量刪掉。模型中是否應(yīng)該包含某個(gè)解釋變量，應(yīng)該以實(shí)際經(jīng)濟(jì)理論分析為基礎(chǔ)，不能單純以是否存在多重共線性來判斷。
一、研究設(shè)計(jì)
1.模型的選擇
目前，價(jià)格模型和收益模型是研究財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與企業(yè)價(jià)值相關(guān)性最常用的模型。在已有對(duì)我國(guó)新舊會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的定價(jià)能力的差異及新準(zhǔn)則下公允價(jià)值計(jì)量的價(jià)值相關(guān)性問題研究的實(shí)證文獻(xiàn)中，大都只采用價(jià)格模型。國(guó)外研究表明，價(jià)格模型存在更多計(jì)量上的問題，為避免模型選擇上帶來的誤差，我們將同時(shí)采用價(jià)格模型和收益模型對(duì)新舊會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的定價(jià)能力差異進(jìn)行研究。
(1)檢驗(yàn)新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則下的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)(凈資產(chǎn)和凈收益)在資本市場(chǎng)上的定價(jià)能力較舊準(zhǔn)則是否顯著提高。本部分選取2004至2009年上市公司為樣本。本文采用的價(jià)格模型
(模型1)
式中MVit：總市值;BVit：凈資產(chǎn);Eit：凈收益;postit如果遵守新準(zhǔn)則則post取1，否則取0。
本文采用的收益模型
(模型2)
Rit：股票回報(bào)率，PEIt：凈收益(每股數(shù))，Pi-1：股票收盤價(jià)。
(2)檢驗(yàn)新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則下，公允價(jià)值計(jì)量部分是否具有增量的價(jià)值相關(guān)性。本部分選取出1907至1909年的上市公司作為樣本。本文采用的價(jià)格模型
(模型3)
FairVit：交易性金融資產(chǎn)和可供出售金融資產(chǎn)兩個(gè)科目的余額之和，OthVit：凈資產(chǎn)與FairVit的差值。模型中，BVit=FairVit+OthVit。
本文采用的收益模型
(模型4)
PEFairit：公允價(jià)值變動(dòng)損益科目的數(shù)額(每股數(shù))，PEOtherit：凈收益與PEFairit的差值。模型中PEit=PEFairit+PEOtherit。
本文的數(shù)據(jù)主要來自國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)。我們選取中國(guó)2007至2009年上市公司為樣本，同時(shí)選取2004至2006年上市公司為對(duì)照樣本，考慮到金融類上市公司的特殊性，剔除了金融類公司。
二、實(shí)驗(yàn)結(jié)果
從模型3和模型4的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，以公允價(jià)值計(jì)量的凈資產(chǎn)和凈收益的部分所占比率都比較小，說明我國(guó)目前對(duì)公允價(jià)值計(jì)量的應(yīng)用保持較為謹(jǐn)慎的態(tài)度。 新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的實(shí)施是否增強(qiáng)了會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的解釋能力
模型1的回歸結(jié)果顯示BV和E的系數(shù)非常顯著地異于0，表明這兩個(gè)變量對(duì)股價(jià)有很強(qiáng)的解釋能力。PostBV和PostE的系數(shù)都在1%的水平上顯著地異于0，表明從價(jià)格模型的角度，新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的實(shí)施明顯地增強(qiáng)凈資產(chǎn)和凈收益對(duì)股價(jià)的解釋能力。
從收益模型得出的結(jié)果則顯示Postit Eit /Pit-1的系數(shù)在1%的水平上異于0，表明新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的實(shí)施能夠?yàn)閮羰找鎺碓隽康膬r(jià)格解釋能力?？梢钥闯觯聲?huì)計(jì)準(zhǔn)則的實(shí)施顯著地提高了會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的解釋能力。 新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則下，公允價(jià)值計(jì)量部分是否具有增量的價(jià)值相關(guān)性
論文關(guān)鍵詞：KMV模型，信用風(fēng)險(xiǎn)，違約距離
1．引言
2010年來，國(guó)家針對(duì)房地產(chǎn)的政策不斷出臺(tái)，致使房地產(chǎn)公司發(fā)展面臨諸多風(fēng)險(xiǎn)。 2010年11月份，銀監(jiān)會(huì)抽取60家大型房地產(chǎn)公司調(diào)研的結(jié)果表明：負(fù)債率整體上升，資金鏈趨緊金融論文，信用風(fēng)險(xiǎn)已成為房地產(chǎn)公司監(jiān)管層心頭之患。本文采用修正的KMV模型，以求更適合我國(guó)房地產(chǎn)上司公司的特點(diǎn)，更加有效的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，分析公司在信用風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)將違約距離控制在哪一個(gè)范圍cssci期刊目錄。
2．KMV模型的基本原理
KMV模型是根據(jù)Merton將有關(guān)期權(quán)定價(jià)理論運(yùn)用于風(fēng)險(xiǎn)貸款和證券投資而開發(fā)出的一種實(shí)用高效的分析模型，用以衡量公司的信用風(fēng)險(xiǎn)。
KMV模型又稱預(yù)期違約率模型（expected default frequency，EDF模型），該模型將企業(yè)負(fù)債看作是買入一份歐式看漲期權(quán)，即企業(yè)所有者持有一份以公司債務(wù)面值為執(zhí)行價(jià)格，以公司資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值為標(biāo)的歐式看漲期權(quán)。如果負(fù)債到期時(shí)企業(yè)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值V高于其債務(wù)D，公司償還債務(wù)，企業(yè)股東權(quán)益的價(jià)值為償還債務(wù)后的剩余金融論文，即V-D；而當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值小于其債務(wù)時(shí)，企業(yè)則無法償還貸款，選擇違約，股東權(quán)益變得毫無價(jià)值，股權(quán)所有者將會(huì)選擇放棄公司的所有權(quán)。
KMV模型評(píng)價(jià)公司信用風(fēng)險(xiǎn)的基本思路是以違約距離DD表示公司資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值期望值距離違約點(diǎn)D (Default Point)的遠(yuǎn)近，距離越遠(yuǎn)，公司發(fā)生違約的可能性越小，反之越大。違約點(diǎn)D通常處于流動(dòng)負(fù)債與總負(fù)債面值之間的某一點(diǎn)；違約距離常以資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)表示。該模型基于公司違約數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)公司的違約距離確定公司的預(yù)期違約概率cssci期刊目錄。
3．KMV模型的計(jì)算方法
KMV模型的計(jì)算有兩個(gè)重要的步驟：一是利用B-S模型倒推出公司資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值V及其波動(dòng)率SV；二是計(jì)算公司的違約距離DD并得出一個(gè)期望違約率EDF。
3.1 計(jì)算公司資產(chǎn)價(jià)值V和資產(chǎn)波動(dòng)率SV
由于公司股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值可以采用B-S期權(quán)定價(jià)模型來構(gòu)建公司資產(chǎn)價(jià)值和股權(quán)價(jià)值之間的關(guān)系，即：
（1）
B-S期權(quán)定價(jià)模型中公司股票的波動(dòng)率SE和資產(chǎn)的波動(dòng)率SV之間存在如下關(guān)系: ， 金融論文， 聯(lián)立得：
（2）
其中，E為公司股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值，V為公司資產(chǎn)價(jià)值，N( )為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布函數(shù), ，D為公司違約點(diǎn)，r為無風(fēng)險(xiǎn)利率，t表示當(dāng)前時(shí)間，信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)通常以一年為時(shí)段，設(shè)定違約距離的計(jì)算時(shí)間為一年，即T=1。
E、D和SE可以從資本市場(chǎng)上獲得，但公司資產(chǎn)價(jià)值V以及公司資產(chǎn)的波動(dòng)率SV這兩個(gè)變量未知金融論文，于是通過(1)和(2)兩個(gè)方程組聯(lián)立用MATLAB軟件求解，算出這兩個(gè)未知數(shù)。
3.2計(jì)算違約距離DD和期望違約率EDF
違約點(diǎn)D即公司資產(chǎn)價(jià)值與公司負(fù)債價(jià)值相等時(shí)的價(jià)值，也就是當(dāng)公司資產(chǎn)價(jià)值低于此違約點(diǎn)時(shí)，公司就會(huì)被視為違約。違約距離DD是指以公司資產(chǎn)價(jià)值在風(fēng)險(xiǎn)期限內(nèi)由當(dāng)前水平降至違約點(diǎn)的相對(duì)距離。假設(shè)公司資產(chǎn)價(jià)值屬于對(duì)數(shù)正態(tài)分布，計(jì)算公式為：
（3）
KMV公司根據(jù)違約距離,基于違約數(shù)據(jù)庫(kù),可以映射出公司的期望違約頻率EDFcssci期刊目錄。由于我國(guó)當(dāng)前還沒有公開的違約的數(shù)據(jù)庫(kù)可以使用,所以我們暫且采用理論上的預(yù)期違約頻率來代替。假設(shè)公司資產(chǎn)價(jià)值服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布, 這樣就能利用MATHCAD軟件計(jì)算理論上的違約概率，計(jì)算公式為：
(4)
4.KMV模型的修正
4.1 股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值E的修正
美國(guó)上市公司沒有非流通股，全部為流通股，而我國(guó)上市公司的總股本分為非流通股和通通股,二者同權(quán)不同價(jià)，所以不能簡(jiǎn)單地以流通股股價(jià)乘以總股本來計(jì)算上市公司的股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值。本文對(duì)此進(jìn)行修正，將股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值計(jì)算公式確定為：
(5)
其中，N1為流通股股數(shù)金融論文，P1為流通股股價(jià)，本文選取每季最后一日收盤價(jià)為流通股股價(jià)，N2 為非流通股股數(shù)，P2 為非流通股股價(jià)。
4.2 非流通股股票定價(jià)問題的修正
我國(guó)的國(guó)有股轉(zhuǎn)讓主要是協(xié)議轉(zhuǎn)讓，協(xié)議轉(zhuǎn)讓價(jià)格主要是基于每股凈資產(chǎn)的價(jià)格上下浮動(dòng)。本文構(gòu)造一個(gè)線性回歸模型，其中自變量為每股凈資產(chǎn)指標(biāo)，因變量為股票實(shí)際轉(zhuǎn)讓價(jià)格，其對(duì)應(yīng)的回歸方程如下：
(6)
其中，P為國(guó)有股實(shí)際轉(zhuǎn)讓價(jià)格；X為國(guó)有股每股凈資產(chǎn)。
本文選取2009年協(xié)議轉(zhuǎn)讓的50只股票的相關(guān)數(shù)據(jù)利用SPSS.17軟件中最小二乘法進(jìn)行線性回歸分析，以確定方程(6)中的參數(shù)值及檢驗(yàn)方程的可信度，SPSS回歸分析結(jié)果如表1所示cssci期刊目錄。
表1 非流通股定價(jià)模型回歸分析結(jié)果
未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)
Beta
t
Sig.
B
標(biāo)準(zhǔn)誤差
方程 1
a
.495
.101
4.796
.000
b
.895
.052
.946
[關(guān)鍵詞] 山西?。唤鹑诋a(chǎn)業(yè)集聚；區(qū)位熵；經(jīng)濟(jì)發(fā)展；灰色關(guān)聯(lián)；結(jié)論及建議
[中圖分類號(hào)] F640 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A
Empirical Analysis of Relevance Bewteen Financial Industry Cluster and Economic Development
GUN Chunyan
Abstract： There are few studies of the development of the financial industry in Shanxi. In this connection， the study uses a position entropy method to measure the cluster degree of financial industry and finds out that the degree has promoted from non-specialization to primary specialization. The study also uses a gray correlation method to analyze the relevance between the gather of financial businesses and the development of economy. It concludes that regardless of whether the cluster degree is specialized or not， the correlation between the growth of the financial industry and the growth of the economy is prominent. When the financial industry in Shanxi has a primary degree of specialization， it facilitates the economic growth in the province. As the healthy development of Shanxi's economy depends on the benign development of the financial industry， the province should improve internal financial environment and learn from regions with successful experiences at home and abroad in financial agglomeration， so as to fuel the rapid growth of economy with further aggregation of financial businesses.
Key words： Shanxi province， gather of the financial industry， position entropy， economic growth， grey correlation， conclusion and suggestion
一、引言
在經(jīng)濟(jì)全球化和信息技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)代背景下，金融產(chǎn)業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心產(chǎn)業(yè)，對(duì)一個(gè)國(guó)家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展是至關(guān)重要的。自改革開放以來，中國(guó)國(guó)內(nèi)的金融產(chǎn)業(yè)得以迅速的發(fā)展，尤其以上海、北京等為代表的經(jīng)濟(jì)圈集聚了大量的金融資源，形成了地區(qū)性的金融集聚區(qū)，而且金融集聚一定程度上推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，這也吸引了很多學(xué)者從不同的角度研究金融集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系。
金融集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系研究主要表現(xiàn)在研究區(qū)域的差異性，差異性體現(xiàn)在三方面：以全國(guó)為研究區(qū)域、以經(jīng)濟(jì)圈為研究區(qū)域、以單獨(dú)城市或省份為研究區(qū)域[1]。
其中針對(duì)以單獨(dú)城市或省份為研究區(qū)域，很多學(xué)者以上海、北京、重慶、蘇州、山東省、遼寧省等省份或城市為例分析了金融集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，這些單獨(dú)城市或省份的選擇主要集中在發(fā)達(dá)省份或城市，對(duì)金融業(yè)發(fā)展相對(duì)落后的山西省則很少研究，針對(duì)這個(gè)現(xiàn)象，論文通過區(qū)位熵法測(cè)算了山西省的金融產(chǎn)業(yè)集聚程度，并且進(jìn)一步分析了山西省金融集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)性程度。
二、山西省金融產(chǎn)業(yè)集聚度測(cè)算
（一）金融產(chǎn)業(yè)集聚度測(cè)算方法選擇
金融產(chǎn)業(yè)集聚度是個(gè)量化的概念，而目前常用的產(chǎn)業(yè)集聚度測(cè)算方法有很多，例如基尼系數(shù)（Gini coefficient）、赫芬達(dá)爾指數(shù)、就業(yè)集中度、區(qū)位熵（LQ，Location Quotient）等。在此，考慮到數(shù)據(jù)的完備性，論文借鑒區(qū)位熵法來測(cè)算金融產(chǎn)業(yè)集聚度。即通過山西省金融產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例與全國(guó)金融產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例的比值來測(cè)算山西省的金融產(chǎn)業(yè)集聚度，其計(jì)算公式如下：
LQ■=■ （1）
其中，s表示山西省，j表示金融產(chǎn)業(yè)；
e■表示山西省金融產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)，e■表示山西省全部產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)，
e■/e■表示山西省金融產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例；
E■表示全國(guó)金融產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)，E表示全國(guó)全部產(chǎn)業(yè)總就業(yè)人數(shù)，
E■/E表示全國(guó)金融產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例。
該指標(biāo)主要是為了測(cè)算某地區(qū)某產(chǎn)業(yè)的的專業(yè)化水平，衡量的標(biāo)準(zhǔn)是測(cè)算的數(shù)值是否大于1，如果測(cè)算的數(shù)值大于1，則該地區(qū)的金融產(chǎn)業(yè)專業(yè)化程度高，產(chǎn)業(yè)集聚度高。
（二）山西省金融產(chǎn)業(yè)集聚度測(cè)算
論文選取了1997-2012年全國(guó)和山西省的就業(yè)人數(shù)樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)均來源于中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。金融產(chǎn)業(yè)集聚度測(cè)算數(shù)據(jù)如表1和圖1：
表1 山西省1997-2012年金融產(chǎn)業(yè)集聚度表
資料來源：將中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站的樣本數(shù)據(jù)依據(jù)公式（1）計(jì)算而得
圖1 山西省1997-2012年金融產(chǎn)業(yè)集聚度圖
從1997年至2012年的整體趨勢(shì)來講，金融產(chǎn)業(yè)的集聚程度是由低集聚度發(fā)展到高集聚度。其中，最明顯的轉(zhuǎn)折點(diǎn)是2005年，在2005年山西省的金融產(chǎn)業(yè)集聚度第一次超過1，這說明1997-2004年，山西省的金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展未達(dá)到專業(yè)化程度；2005-2012年山西省的金融產(chǎn)業(yè)集聚度數(shù)值雖然超過1，但是最高值才達(dá)到1.09，說明金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展初具專業(yè)化規(guī)模。
同時(shí)，論文研究的是金融產(chǎn)業(yè)集聚與山西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，衡量山西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度，論文選用了國(guó)民生產(chǎn)總值這一指標(biāo)。將1997年至2012年山西省的國(guó)民生產(chǎn)總值用圖表示，如圖2。圖2顯示從1997-2012年山西省的國(guó)民生產(chǎn)總值呈直線上升趨勢(shì)，但對(duì)比圖1和圖2發(fā)現(xiàn)，從1997-2012年金融產(chǎn)業(yè)集聚度雖有所增加，但是增加的幅度不如國(guó)民生產(chǎn)總值，造出這種現(xiàn)象的原因與山西自身的情況有關(guān)，山西省礦產(chǎn)資源十分豐富，經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要以能源、冶金為主，而金融業(yè)資源匱乏，造成金融業(yè)的輻射力和滲透力不強(qiáng)，發(fā)展相對(duì)薄弱。
三、金融產(chǎn)業(yè)集聚度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的灰色關(guān)聯(lián)測(cè)度測(cè)算
由于金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系不一定呈現(xiàn)典型的分布規(guī)律，針對(duì)這個(gè)特點(diǎn)，論文選用灰色關(guān)聯(lián)法分析金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)程度。因?yàn)榛疑P(guān)聯(lián)法主要是對(duì)事物因素動(dòng)態(tài)發(fā)展過程的量化分析，它根據(jù)因素之間發(fā)展態(tài)勢(shì)的相似或相異程度來衡量因素間的接近程度[2]。其過程如下：
（1）設(shè)山西省的金融產(chǎn)業(yè)集聚度為母數(shù)列，設(shè)山西省的國(guó)民生產(chǎn)總值為子數(shù)列，金融產(chǎn)業(yè)集聚度為Xj（t），t=1，2，…，m，國(guó)民生產(chǎn)總值為Xg（t），t=1，2，…，m。
（2）將母數(shù)列和子數(shù)列無量綱化處理。一般情況下，處理方法有兩種，分別為初值化處理和均值化處理。論文通過均值化處理，得到表2中的新數(shù)列Zj（t）和Zg（t），
（3）計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)
依據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算公式：
GL（t）=■（2）
（4）計(jì)算關(guān)聯(lián)度
r=■■GL（t） （3）
根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，ρ=0.5，關(guān)聯(lián)度大于0.6，其關(guān)聯(lián)性顯著[3]。
針對(duì)1997-2012年山西省的金融產(chǎn)業(yè)集聚度與國(guó)民生產(chǎn)總值的無量綱化的數(shù)據(jù)，根據(jù)公式（2）和（3），求得二者之間的灰色關(guān)聯(lián)度，因?yàn)閺?005年開始山西省金融產(chǎn)業(yè)集聚度具有初級(jí)專業(yè)化程度，故此論文在測(cè)算金融產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)度時(shí)，劃分了兩個(gè)階段，分別1997-2004年和2005-2012年，測(cè)算結(jié)果如表3。
表3 山西省金融產(chǎn)業(yè)集聚度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)度
當(dāng)金融產(chǎn)業(yè)集聚度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)度大于0.6，說明這兩個(gè)因素之間關(guān)聯(lián)性比較顯著。從整體上分析，自1997-2012年山西省的金融產(chǎn)業(yè)集聚度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)度均大于0.6，尤其是在1997-2004年山西省金融產(chǎn)業(yè)集聚度并未達(dá)到專業(yè)化程度的情況下，這更加說明金融產(chǎn)業(yè)集聚度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在較大的相關(guān)性。
將1997-2004年的關(guān)聯(lián)度和2005-2012年的關(guān)聯(lián)度相比較，2005-2012年的關(guān)聯(lián)度比1997-2004年的關(guān)聯(lián)度高0.021，這說明當(dāng)山西省金融產(chǎn)業(yè)集聚度提高超過1，具有初步專業(yè)化程度時(shí)，金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)一步促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。
四、結(jié)論及建議
以山西省為研究對(duì)象，利用區(qū)位熵算法計(jì)算了1997-2012年的金融產(chǎn)業(yè)集聚度，利用灰色關(guān)聯(lián)度法計(jì)算了金融產(chǎn)業(yè)集聚度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)度。計(jì)算結(jié)果表明：（1）山西省的金融產(chǎn)業(yè)集聚度從不具有專業(yè)化程度轉(zhuǎn)化為具有初步專業(yè)化程度；（2）無論山西省的金融產(chǎn)業(yè)集聚度是否具有專業(yè)化程度，金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)性均顯著；（3）當(dāng)山西省的金融產(chǎn)業(yè)集聚度具有初步專業(yè)化程度，金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)一步促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。
由于時(shí)間、數(shù)據(jù)獲取等方面的限制，論文未研究影響山西省金融產(chǎn)業(yè)集聚形成的因素及這些因素對(duì)山西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，這將是論文下一步的研究?jī)?nèi)容。同時(shí)，通過上述研究，山西省經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展離不開金融產(chǎn)業(yè)的良好發(fā)展，針對(duì)山西省金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，建議改善山西省內(nèi)的金融環(huán)境，借鑒國(guó)內(nèi)外發(fā)達(dá)地區(qū)金融集聚的發(fā)展模式，推進(jìn)山西省金融產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步集聚，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展。
[參 考 文 獻(xiàn)]
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[2]劉明菲，孫君軍.物流產(chǎn)業(yè)集聚度與區(qū)域經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)性分析[J].鐵道運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)，2008，30（6）：8-11
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賀曉宇
四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 四川 成都 610064
【摘 要】通過CoVaR實(shí)證方法利用4家國(guó)有銀行和2家私有銀行的股權(quán)收益率值求得中國(guó)銀行相對(duì)其他銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出值和各銀行相對(duì)中國(guó)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出值、各銀行相對(duì)整體銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度。結(jié)論：中國(guó)銀行與招商銀行的關(guān)聯(lián)程度最高，中國(guó)銀行與建設(shè)銀行和工商銀行的關(guān)聯(lián)程度較低。同時(shí)招商銀行對(duì)于銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)率最高，說明了私有銀行在發(fā)展私人業(yè)務(wù)上與投資民眾聯(lián)系更緊密。
【關(guān)鍵詞】CoVaR法；風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)率；審慎監(jiān)管
一、引言
隨著2008年金融危機(jī)爆發(fā)以來，關(guān)于金融機(jī)構(gòu)之間風(fēng)險(xiǎn)傳播的研究也逐漸增多，尤其是銀行等傳統(tǒng)資機(jī)構(gòu)在危機(jī)爆發(fā)時(shí)對(duì)于整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)傳染貢獻(xiàn)程度，而巴塞爾協(xié)議也將審慎性監(jiān)管劃為銀行監(jiān)管的主要形式。
在衡量監(jiān)管必要性條件中，巴塞爾協(xié)議主要集中于考察金融機(jī)構(gòu)的資本充足率，資產(chǎn)負(fù)債率和損失準(zhǔn)備金率等指標(biāo)。在理論上衡量審慎監(jiān)管的必要性條件，Adrain和Brunnermeier（2008）的working paper中提到了利用計(jì)量條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的增量和其對(duì)總體風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)率來衡量。
二、本論文研究對(duì)象、數(shù)據(jù)處理和采用的原理
（一）研究對(duì)象和其數(shù)據(jù)選取
由于我國(guó)銀行的特殊性，大規(guī)模的上市銀行基本為國(guó)有，其對(duì)于整個(gè)銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定性具有很大的影響力，所以本論文選取了中國(guó)幾大國(guó)有銀行。農(nóng)業(yè)銀行的上市時(shí)間較晚，數(shù)據(jù)的量不能滿足本論文的實(shí)證需求，舍去農(nóng)業(yè)銀行，確定以中國(guó)銀行、工商銀行，建設(shè)銀行和交通銀行為研究對(duì)象。同時(shí)為方便計(jì)量，添加兩家資本規(guī)模最大且上市時(shí)間較早的股份銀行，招商銀行和中信銀行。
論文的數(shù)據(jù)選取范圍：2008-20112年。受到財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)報(bào)表限制，本論文研究數(shù)據(jù)的性質(zhì)是季度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。
（二）本論文選取采用的原理方法
1、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值
本論文的計(jì)算基礎(chǔ)是風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值指在一定的置信水平下，某一金融資產(chǎn)在未來一段時(shí)間內(nèi)的最大可能損失：VaRa=inf {v|P（WT￡W-v）31-a}（公式1）。
其中a表示一定的置信度水平，WT表示T時(shí)刻期望財(cái)富量，W-v表示最大損失量及在險(xiǎn)價(jià)值。
我們也可以采用Jorion（1996）[2]中提出通過數(shù)學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算可以得到一個(gè)計(jì)算VaR水平的公式：（公式3），其中 是標(biāo)準(zhǔn)化后的股票收益率分布，且其置信度水準(zhǔn)是a。 是收益率標(biāo)準(zhǔn)差， 是計(jì)算的時(shí)間區(qū)間。
2、q分位數(shù)回歸
（公式4）
公式4中，Qy（τ|x）為關(guān)于x的條件分位數(shù)，Qμ（τ）為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的分位數(shù)。對(duì)于分位數(shù)回歸模型，則可采取線性規(guī)劃法（LP）估計(jì)其最小加權(quán)絕對(duì)偏差，從而得到解釋變量的回歸系數(shù)。得：（公式5）
本文中由于風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值是定義在一定置信的度水平下的最小損失量，所以采用此回歸方法。
3、關(guān)于CoVar方法的具體討論
定義P（Xi
公式6表示在a的置信水平下如果i銀行的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值為VaRia，則基于這一水準(zhǔn)下的j銀行的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值為CoVaRaji|xi= VaRia。
i對(duì)j風(fēng)險(xiǎn)溢出貢獻(xiàn)率可用：ΔCoVaRj|iq = CoVaRj|iq -VaRj （公式7） 表示。
如果j表示的是整體銀行的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，則公式（7）就表示某一i銀行對(duì)于銀行系統(tǒng)整體的風(fēng)險(xiǎn)溢出貢獻(xiàn)程度。
三、實(shí)證過程結(jié)果分析
（一）實(shí)證過程
在處理股權(quán)收益率時(shí)選擇每季度結(jié)束日的收盤股價(jià)價(jià)，計(jì)算收益率公式為：Ln（Pt/Pt-1），其中Pt為計(jì)算日股票收盤價(jià)，Pt-1為股票計(jì)算日前一期股票收盤價(jià)。為增強(qiáng)計(jì)算準(zhǔn)確率，將算得的收益率擴(kuò)大十倍。選取95%的置信度水平，并且收益率服從正態(tài)分布，因此得到Za的值為1.658。利用公式（3）進(jìn)一步得到各個(gè)銀行單獨(dú)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，留備用。本文以中國(guó)銀行為例，見表1，得到中國(guó)銀行對(duì)其他每家銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出貢獻(xiàn)和其他每家銀行對(duì)于中國(guó)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出貢獻(xiàn)。
（二）實(shí)證結(jié)果分析
單個(gè)銀行對(duì)其他銀行以及系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出貢獻(xiàn)中首先分析中國(guó)銀行對(duì)于其他銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出影響，在中國(guó)銀行陷入困境時(shí)建設(shè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值最大，即建設(shè)銀行此時(shí)風(fēng)險(xiǎn)絕對(duì)值是最大的，再之是招商銀行，工商銀行，交通銀行和中信銀行。再考慮中國(guó)銀行對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)溢出的貢獻(xiàn)程度，中國(guó)銀行對(duì)于招商銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出貢獻(xiàn)率是最大的，再之是交通銀行，中信銀行和工商銀行和建設(shè)銀行。這種風(fēng)險(xiǎn)溢出的貢獻(xiàn)率程度最大化也說明兩者銀行之間的關(guān)聯(lián)性是比較高的。
再之，分析每家銀行對(duì)于中國(guó)銀行的影響。發(fā)現(xiàn)如果當(dāng)招商銀行陷入困境時(shí)其對(duì)于中國(guó)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出貢獻(xiàn)是最大的，其次是中信銀行，交通銀行，建設(shè)銀行和工商銀行。通過上述，得知國(guó)有銀行之間的關(guān)聯(lián)程度反而相對(duì)較低，而大型國(guó)有銀行和大型的私有銀行之間的關(guān)聯(lián)度是非常高的。
若考慮每家銀行對(duì)于整體銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出貢獻(xiàn)值，可發(fā)現(xiàn)招商銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出貢獻(xiàn)絕對(duì)值是最大的，其次則是交通銀行，中信銀行，建設(shè)銀行，工商銀行和中國(guó)銀行。如果再進(jìn)一步考慮風(fēng)險(xiǎn)溢出貢獻(xiàn)的相對(duì)值即風(fēng)險(xiǎn)溢出貢獻(xiàn)率。
另外一個(gè)方面也說明我國(guó)股份銀行已經(jīng)逐漸在實(shí)力和整體重要性上有趕上并且超越眾多國(guó)有銀行的趨勢(shì)。實(shí)證對(duì)于審慎監(jiān)管有一定的警示作用，即監(jiān)管機(jī)構(gòu)在選擇那些重要性銀行進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)測(cè)時(shí)應(yīng)該考慮各方面因素，考察其風(fēng)險(xiǎn)的相對(duì)值而非風(fēng)險(xiǎn)溢出的絕對(duì)值，同時(shí)注重銀行的業(yè)務(wù)與投資者等民眾的緊密程度而非只是資產(chǎn)規(guī)模的大小。
參考文獻(xiàn)：
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1.1P（計(jì)劃）——明確培養(yǎng)目標(biāo)定位，制訂培養(yǎng)方案
中國(guó)人民大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、法學(xué)、商學(xué)等學(xué)科居全國(guó)領(lǐng)先地位，與這些優(yōu)勢(shì)學(xué)科相結(jié)合，促進(jìn)學(xué)科交叉與融合，是學(xué)校工程碩士的發(fā)展方向和目標(biāo)定位。我們?cè)O(shè)立了5個(gè)研究方向，其中金融信息工程方向是軟件工程學(xué)科與金融學(xué)科的結(jié)合，企業(yè)信息化與電子政務(wù)是軟件工程學(xué)科與工商管理學(xué)科的結(jié)合，計(jì)算機(jī)取整與司法鑒定是軟件工程學(xué)科與法學(xué)的結(jié)合，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算方向、基礎(chǔ)軟件方向都是我校計(jì)算機(jī)學(xué)科的重點(diǎn)研究方向。這5個(gè)研究方向與學(xué)校的優(yōu)勢(shì)學(xué)科緊密結(jié)合，充分彰顯了中國(guó)人民大學(xué)全日制工程碩士的培養(yǎng)目標(biāo)和定位。學(xué)生可根據(jù)興趣自行選擇研究方向，根據(jù)研究方向選修相應(yīng)的課程。中國(guó)人民大學(xué)在工程碩士的招生、培養(yǎng)模式方案設(shè)置、學(xué)生實(shí)踐落實(shí)、質(zhì)量體系控制的過程中都與人文社科學(xué)科緊密結(jié)合，目標(biāo)明確，過程嚴(yán)謹(jǐn)。
1.2D（執(zhí)行）——實(shí)施培養(yǎng)方案，嚴(yán)格培養(yǎng)過程，完善質(zhì)量保障
工程碩士培養(yǎng)要經(jīng)過3個(gè)重要環(huán)節(jié)：課程學(xué)習(xí)、企業(yè)實(shí)習(xí)和學(xué)位論文。在每一個(gè)環(huán)節(jié)中又有若干環(huán)節(jié)，為保證培養(yǎng)質(zhì)量，我們嚴(yán)格規(guī)范每個(gè)環(huán)節(jié)[2]。圖2是一套完整的工程碩士培養(yǎng)質(zhì)量保障體系。
1.2.1課程環(huán)節(jié)
在課程環(huán)節(jié)，除嚴(yán)格執(zhí)行培養(yǎng)方案外，每門課程都有教學(xué)大綱。授課期間要進(jìn)行教學(xué)評(píng)估，學(xué)生給每位授課老師在教學(xué)態(tài)度、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方式、教學(xué)效果等方面進(jìn)行打分，也可給出具體的意見和建議。評(píng)估結(jié)果和學(xué)生給出的意見將會(huì)反饋給老師，讓老師在教學(xué)中不斷改進(jìn)提高。每個(gè)年級(jí)的碩士班設(shè)立一名班主任，協(xié)調(diào)課程安排，了解學(xué)生動(dòng)態(tài)，組織課余活動(dòng)。
1.2.2實(shí)習(xí)環(huán)節(jié)
面向行業(yè)進(jìn)行專業(yè)實(shí)踐是培養(yǎng)模式高層次應(yīng)用型人才的重要環(huán)節(jié)。落實(shí)實(shí)習(xí)基地和實(shí)習(xí)制度是保障實(shí)習(xí)環(huán)節(jié)有效完成的關(guān)鍵。我們選取與軟件工程學(xué)科相關(guān)的高新技術(shù)型企業(yè)、金融信息化企業(yè)等作為學(xué)生的實(shí)習(xí)基地，在實(shí)習(xí)基地聘請(qǐng)企業(yè)導(dǎo)師，具體指導(dǎo)學(xué)生的實(shí)踐環(huán)節(jié)。在實(shí)習(xí)過程中，制訂實(shí)習(xí)管理辦法，明確實(shí)習(xí)的時(shí)間、形式、要求，通過《企業(yè)實(shí)習(xí)手冊(cè)》對(duì)實(shí)習(xí)環(huán)節(jié)進(jìn)行過程控制。
1.2.3論文環(huán)節(jié)
工程碩士學(xué)位論文是工程碩士研究生掌握理論知識(shí)、實(shí)踐能力、創(chuàng)新能力的全面體現(xiàn)，也是衡量培養(yǎng)質(zhì)量和授予學(xué)位的重要標(biāo)志。工程碩士的學(xué)位論文與工學(xué)碩士的學(xué)位論文側(cè)重點(diǎn)不同，它更加重視解決工程實(shí)踐的問題，因此論文的形式和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)也有不同的要求。我們將工程碩士論文劃分為系統(tǒng)研制報(bào)告、IT管理類論文、工程設(shè)計(jì)類論文以及學(xué)術(shù)研究類論文4種類型，每一種類型都對(duì)論文提出了相應(yīng)的要求。為保證論文的最終質(zhì)量，我們?cè)谡撐碾A段設(shè)置了開題報(bào)告、、預(yù)答辯、論文評(píng)閱、論文答辯5個(gè)環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)都有相應(yīng)的要求規(guī)范及實(shí)施辦法，任何一個(gè)環(huán)節(jié)不通過，都不能進(jìn)入下一個(gè)環(huán)節(jié)，這就保證了能夠進(jìn)入答辯的論文基本質(zhì)量。具體實(shí)施如下：（1）開題報(bào)告環(huán)節(jié)。學(xué)院組織不少于3人的開題報(bào)告評(píng)審組，對(duì)學(xué)生的學(xué)位論文開題報(bào)告進(jìn)行評(píng)審?；诠こ檀T士的培養(yǎng)目標(biāo)，我們制訂了開題報(bào)告評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。相關(guān)文件包括《開題報(bào)告模版》《工程碩士學(xué)位論文開題評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》。（2）環(huán)節(jié)。為了有效懲戒學(xué)位論文學(xué)術(shù)不端行為，保證研究生學(xué)位論文質(zhì)量，加強(qiáng)研究生學(xué)術(shù)道德和學(xué)術(shù)規(guī)范建設(shè)，我們針對(duì)研究生學(xué)位論文學(xué)術(shù)不端行為進(jìn)行專門審查，采取軟件檢測(cè)的方法，務(wù)求論文重復(fù)率不超過10%。相關(guān)文件包括《信息學(xué)院開展研究生學(xué)位論文學(xué)術(shù)不端行為審查工作辦法》。（3）預(yù)答辯環(huán)節(jié)。工程碩士學(xué)位論文預(yù)答辯是保證學(xué)位論文質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)，是對(duì)進(jìn)入答辯環(huán)節(jié)論文的又一輪篩選。相關(guān)文件包括《信息學(xué)院工程碩士研究生學(xué)位論文預(yù)答辯工作實(shí)施辦法》《中國(guó)人民大學(xué)信息學(xué)院工程碩士學(xué)位論文預(yù)答辯評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》。（4）論文評(píng)閱環(huán)節(jié)。由兩名專家對(duì)論文進(jìn)行評(píng)閱，其中至少一名校外企業(yè)評(píng)閱專家針對(duì)論文的應(yīng)用性給予評(píng)審和評(píng)價(jià)。（5）論文答辯環(huán)節(jié)。嚴(yán)格執(zhí)行學(xué)校關(guān)于學(xué)位論文答辯環(huán)節(jié)的規(guī)定，保證通過的論文質(zhì)量。
1.3C（檢查）——培養(yǎng)質(zhì)量檢驗(yàn)
培養(yǎng)質(zhì)量的高低可以從論文質(zhì)量、教師學(xué)生的反饋、就業(yè)情況3個(gè)方面來檢驗(yàn)。
1.3.1論文質(zhì)量
論文寫作過程5個(gè)環(huán)節(jié)的把關(guān)保證了通過答辯的論文已經(jīng)過至少3次專家評(píng)判、1次。在某個(gè)環(huán)節(jié)被淘汰的論文，需要重新修改后才可以再次進(jìn)入答辯。
1.3.2學(xué)生和教師的反饋
我們定期舉行授課教師、學(xué)術(shù)導(dǎo)師、企業(yè)導(dǎo)師座談會(huì)和學(xué)生座談會(huì)，通過座談會(huì)的形式，收集學(xué)生和老師對(duì)培養(yǎng)方案、課程設(shè)置、實(shí)習(xí)安排、論文等環(huán)節(jié)的意見和建議，聽取學(xué)生和老師的評(píng)價(jià)意見，聽取導(dǎo)師反映的培養(yǎng)和指導(dǎo)過程中出現(xiàn)的問題，為下一步改進(jìn)方案作準(zhǔn)備。
1.3.3就業(yè)情況
工程碩士的培養(yǎng)目標(biāo)面向企業(yè)、面向?qū)嵺`，因此學(xué)生的就業(yè)情況最能反映我們的培養(yǎng)質(zhì)量。企業(yè)在選拔人才時(shí)有它所關(guān)注的指標(biāo)，企業(yè)的人才需求是否與我們的培養(yǎng)目標(biāo)一致，從就業(yè)率及就業(yè)情況就能反映出來。2012年人民大學(xué)第一屆全日制工程碩士畢業(yè)生和2013年第二屆畢業(yè)生的就業(yè)率均為100%，畢業(yè)去向?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)、國(guó)家機(jī)關(guān)、大型國(guó)有企業(yè)（非金融類）、外資企業(yè)和國(guó)內(nèi)其他知名企業(yè)，有的學(xué)生甚至同時(shí)拿到幾家單位的錄用通知。以2010級(jí)為例，50名學(xué)生的畢業(yè)去向數(shù)據(jù)分布情況如圖3所示。從圖3可以看出，近一半的學(xué)生被金融機(jī)構(gòu)錄用，這與我們最初設(shè)定的培養(yǎng)目標(biāo)不謀而合。我們秉承與人文社科優(yōu)勢(shì)學(xué)科相結(jié)合的理念，將金融與軟件工程結(jié)合起來，學(xué)生在課程學(xué)習(xí)、企業(yè)實(shí)習(xí)等環(huán)節(jié)都接受了相應(yīng)的培養(yǎng)和訓(xùn)練，這樣的畢業(yè)生一定是用人單位所歡迎的。
1.4A（處置）——總結(jié)、反思及改進(jìn)
PDCA理論的最后一個(gè)步驟，是對(duì)于既往的總結(jié)與反思，提出改進(jìn)措施。通過檢驗(yàn)和反思，我們對(duì)培養(yǎng)方案進(jìn)行更精細(xì)化的調(diào)整，對(duì)開題、評(píng)閱、答辯的各個(gè)環(huán)節(jié)以及管理流程進(jìn)行改進(jìn)，使之更適應(yīng)工程碩士的培養(yǎng)。
2結(jié)語(yǔ)
