發(fā)布時間：2017-10-05 16:01

  本文關(guān)鍵詞：基于logit模型的金融危機(jī)預(yù)警方法的實證研究

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【摘要】：金融危機(jī)的發(fā)生會對世界經(jīng)濟(jì)及國際金融的正常運(yùn)行造成不同程度的破壞。金融危機(jī)不僅影響危機(jī)發(fā)生國的經(jīng)濟(jì),也會波及至其他國家,最終引發(fā)慘重的代價。經(jīng)濟(jì)全球化程度的加深一方面使我國與其他國家有了更多的貿(mào)易往來,促進(jìn)了我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,另一方面也使我國的經(jīng)濟(jì)環(huán)境更加復(fù)雜,一旦國外發(fā)生金融危機(jī)我國將會受到影響,這無疑加大了我國的金融風(fēng)險。而金融危機(jī)帶來的經(jīng)濟(jì)動蕩、社會動蕩甚至是政治上的動蕩都會給人們的生產(chǎn)、生活帶來很大的影響。對一些國家歷史的回顧足以證明金融危機(jī)成本的巨大,因此,為了保證經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)快速增長,避免金融危機(jī)發(fā)生,可以通過對金融危機(jī)預(yù)警來及早識別發(fā)生危機(jī)的征兆,以便政府提前采取相應(yīng)措施進(jìn)行應(yīng)對。由于金融風(fēng)險的大小可以根據(jù)一系列的金融指標(biāo)進(jìn)行衡量,即指標(biāo)的惡化是危機(jī)出現(xiàn)的前兆。本文選取了21個預(yù)警指標(biāo)構(gòu)建出金融危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系,將KLR噪音信號比與格蘭杰因果檢驗相結(jié)合,對預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行初步篩選,最終選取了8個預(yù)警指標(biāo),這8個指標(biāo)均通過了兩種方法的預(yù)警指標(biāo)篩選。本文首先構(gòu)建了二元Logit模型,得出模型對金融危機(jī)的預(yù)測效果。其次,將二元Logit模型中的平穩(wěn)期劃分為新的平穩(wěn)期與恢復(fù)期,將時間區(qū)域劃分的更加精細(xì),并構(gòu)建出三元Logit模型。將構(gòu)建的二、三元Logit模型進(jìn)行比較,得出結(jié)論：三元模型的預(yù)警效果要優(yōu)于二元模型。最后,用ARIMA模型對預(yù)警指標(biāo)2015年9月-2016年12月的數(shù)值進(jìn)行預(yù)測,并將指標(biāo)預(yù)測結(jié)果代入三元Logit模型得出最終的預(yù)警結(jié)果：2015年9月-2016年12月中國發(fā)生金融危機(jī)的概率較小,金融風(fēng)險較小�，F(xiàn)如今,我國經(jīng)濟(jì)面臨著各種各樣來自于國內(nèi)外的挑戰(zhàn)與沖擊,因此,樹立危機(jī)意識,提高預(yù)警能力對保證金融安全至關(guān)重要,所以應(yīng)積極建立起符合中國國情的金融危機(jī)預(yù)警機(jī)制。
【關(guān)鍵詞】：KLR信號分析 格蘭杰因果檢驗 Logit模型
【學(xué)位授予單位】：遼寧大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F832.59
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 1 序論11-15
• 1.1 選題的背景與研究意義11-12
• 1.1.1 選題的背景11
• 1.1.2 選題的研究意義11-12
• 1.2 研究內(nèi)容與方法12-14
• 1.2.1 研究內(nèi)容12-13
• 1.2.2 研究方法13-14
• 1.3 創(chuàng)新與不足14-15
• 1.3.1 創(chuàng)新之處14
• 1.3.2 不足之處14-15
• 2 金融危機(jī)與預(yù)警15-18
• 2.1 金融風(fēng)險與金融危機(jī)的界定15
• 2.2 金融危機(jī)預(yù)警的概念15-16
• 2.3 金融危機(jī)的理論的發(fā)展歷程16-18
• 2.3.1 矛盾本質(zhì)論16
• 2.3.2 債務(wù)危機(jī)論16-17
• 2.3.3 預(yù)期危機(jī)理論17
• 2.3.4 內(nèi)部均衡沖突論17-18
• 3 預(yù)警體系設(shè)置與預(yù)警模型方法選擇18-28
• 3.1 預(yù)警指標(biāo)的選擇原則18-24
• 3.2 預(yù)警模型方法的選擇24-28
• 3.2.1 預(yù)警模型方法的介紹24-26
• 3.2.2 預(yù)警模型方法的比較26-28
• 4 金融危機(jī)預(yù)警實證分析28-77
• 4.1 樣本的數(shù)據(jù)來源與處理28-42
• 4.1.1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理28
• 4.1.2 數(shù)據(jù)的描述性分析28-33
• 4.1.3 變量的單位根檢驗33-38
• 4.1.4 變量的典型相關(guān)分析38-42
• 4.2 金融風(fēng)險的度量42-44
• 4.3 預(yù)警指標(biāo)的篩選方法44-58
• 4.3.1 KLR噪聲-信號比45-49
• 4.3.2 格蘭杰因果檢驗49-58
• 4.4 變量的多重共線性檢驗58-63
• 4.5 基于Logit模型的預(yù)警分析63-73
• 4.5.1 構(gòu)建二元Logit模型63-67
• 4.5.2 構(gòu)建三元Logit模型67-72
• 4.5.3 二、三元Logit模型的比較72-73
• 4.6 運(yùn)用三元Logit模型預(yù)警金融危機(jī)73-77
• 4.6.1 利用ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測73-75
• 4.6.2 金融危機(jī)預(yù)警結(jié)果75-77
• 5 結(jié)論與建議77-79
• 5.1 研究結(jié)論77
• 5.2 對策與建議77-79
• 參考文獻(xiàn)79-81
• 致謝81

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：977684