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收入不确定性、资产配置与货币政策选择 被引量：35
1
作者 许志伟 刘建丰 《经济研究》 CSSCI 北大核心 2019年第5期30-46,共17页
经济不确定性怎样影响中国宏观经济?货币政策如何应对?本文将异质性收入和流动性约束引入标准的新凯恩斯框架,定量研究了收入不确定性的宏观效应及多种货币政策规则的稳定作用。理论分析表明,收入不确定性上升时,家庭会预防性地增持流... 经济不确定性怎样影响中国宏观经济?货币政策如何应对?本文将异质性收入和流动性约束引入标准的新凯恩斯框架,定量研究了收入不确定性的宏观效应及多种货币政策规则的稳定作用。理论分析表明,收入不确定性上升时,家庭会预防性地增持流动性资产,并对生产性风险资本的供给产生挤出效应,最终导致总需求变弱、经济下滑。基于贝叶斯结构估计,本文发现:收入不确定性冲击是产出和投资波动的重要驱动力,因而是理解经济形势不确定下中国经济周期的重要维度。动态分析表明,与数量型规则相比,以利率为工具的价格型规则由于直接影响资本市场价格而具有更好的稳定效果。本文为经济不确定性下的货币政策研究提供了一个新视角。 展开更多
关键词 收入不确定性 资产配置 货币政策 异质性个体新凯恩斯模型
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房地产市场、家庭杠杆率与消费——一个异质性代理人模型 被引量：14
2
作者 盛夏 李川 王擎 《经济研究》 CSSCI 北大核心 2022年第11期157-173,共17页
近年来,中国消费增速持续下降,而同期家庭部门杠杆率却持续攀升,特别是在房地产市场繁荣期,这种反向关系表现的更加突出。那么,家庭杠杆的增加是否是消费不振的动因?其作用机制是什么?本文的经验证据显示:家庭通过增加了与住房债务相关... 近年来,中国消费增速持续下降,而同期家庭部门杠杆率却持续攀升,特别是在房地产市场繁荣期,这种反向关系表现的更加突出。那么,家庭杠杆的增加是否是消费不振的动因?其作用机制是什么?本文的经验证据显示:家庭通过增加了与住房债务相关的杠杆,挤出了流动性,从而减少了消费。并且在房地产政策刺激之后,购买非首套房的家庭消费的平均下降程度显著高于购买首套房的家庭,这意味着投机性的购房动机可能发挥了作用。为了阐释经验发现的机制,本文构建了异质性代理人模型,从理论上区分了家庭“刚需”和“投机”购房动机的决策差异,发现对房价大幅上涨的预期会引发部分非首套房家庭的“投机”购房动机,促使他们极致的加杠杆并大量消耗流动性,从而大幅挤出消费。因此,可以通过流动性特征识别购房动机、细化首付比调控政策以减少投机,并通过舆论引导、优化“三道红线”和房贷本息支付政策,实现在“房住不炒”总方针下的“稳房价、稳预期和提消费”。 展开更多
关键词 家庭杠杆 消费 购房动机 异质性代理人模型
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收入差距、信贷约束与房价变动 被引量：11
3
作者 陈金至 温兴春 宋鹭 《金融研究》 CSSCI 北大核心 2021年第11期79-96,共18页
本文通过构建一个异质性代理人模型,刻画了收入差距通过信贷渠道影响房价的作用机制。研究表明,收入差距的缩小提升了低收入者的收入占比,使该类人群获得了更多的外部融资进行购房,由此产生了两方面效应:(1)信贷约束放松降低了住房流动... 本文通过构建一个异质性代理人模型,刻画了收入差距通过信贷渠道影响房价的作用机制。研究表明,收入差距的缩小提升了低收入者的收入占比,使该类人群获得了更多的外部融资进行购房,由此产生了两方面效应:(1)信贷约束放松降低了住房流动性溢价,从而对房价产生负向影响;(2)收入上涨增加了住房边际效用较高的低收入者对房价正向影响的权重,从而使住房需求上升的效应抵消了此前的负向影响,最终促进房价上涨。通过对1970-2017年44个国家的进一步分析发现,相比于高收入者收入的下降,低收入者收入占比的上升在放松信贷约束和提升房价方面具有更显著的作用。据此本文认为:一方面要通过增加住房供给来化解城市化率提升与高房价之间的内在矛盾;另一方面,在经济增速放缓的时期,缩小收入差距,推动以"人"为核心的高质量城市化,并引导信贷资源向低收入群体倾斜是当前促进国内大循环、稳定社会融资规模和房地产市场的重要手段。 展开更多
关键词 收入差距 信贷约束 房价 异质性代理人模型
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面向动态异构冗余的网络代理技术
4
作者 徐永清 马宏 +2 位作者 葛东东 朱宇航 巩小锐 《信息工程大学学报》 2024年第5期580-585,共6页
网络代理技术广泛应用于互联网,主要功能包括突破访问限制、获取远程服务以及实现内部网络安全控制。首先介绍网络代理的实现原理以及3种常见的网络代理模式;其次结合动态异构冗余(DHR)架构来实现代理系统处理多执行体输入输出的能力,... 网络代理技术广泛应用于互联网,主要功能包括突破访问限制、获取远程服务以及实现内部网络安全控制。首先介绍网络代理的实现原理以及3种常见的网络代理模式;其次结合动态异构冗余(DHR)架构来实现代理系统处理多执行体输入输出的能力,提出一种独特的面向DHR的网络代理技术,阐述这种代理技术的实现机制不是简单的“一对一”的转发,而是“一对多”的分发以及“多对一”的裁决;最后对它进行原型设计并实验验证。实验结果表明在三模的裁决机制下,面向DHR的网络代理技术比传统网络代理具有更高的安全性。 展开更多
关键词 网络代理 网络安全 异构冗余 DHR架构 代理模型
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失业补贴政策对促进共同富裕的作用机制分析
5
作者 张屹山 赵安阳 《数量经济研究》 2024年第1期1-17,共17页
共同富裕是社会主义的本质要求,是中国式现代化的重要特征。本文将Huggett(1993)的异质性禀赋模型拓展为竞争性一般均衡模型,采用数值算法对模型进行了迭代求解,分析了失业补贴政策对我国居民平均财富提升和财富分布优化的作用效果和机... 共同富裕是社会主义的本质要求,是中国式现代化的重要特征。本文将Huggett(1993)的异质性禀赋模型拓展为竞争性一般均衡模型,采用数值算法对模型进行了迭代求解,分析了失业补贴政策对我国居民平均财富提升和财富分布优化的作用效果和机制,并在进一步分析中将之与信贷政策进行了对比。第一,从一般均衡的角度来看,合理的失业补贴不仅不会降低经济效率,还能促进财富分布的长期平衡。第二,失业补贴政策优化财富分布的作用机制是收入效应和替代效应的权衡,对于贫困家庭收入效应占主导,储蓄增加使得财富积累,富裕家庭则与之相反。第三,虽然放松信贷约束能够缓解贫困家庭和失业家庭的资金压力,促进共同富裕,但总信贷需求上升导致的利率上升会损害负资产家庭的利益。第四,与宽松的信贷政策相比,适当的增加失业补贴是提高居民财富均值、优化财富分布的更有效手段。 展开更多
关键词 共同富裕 竞争性均衡 失业补贴 异质性模型
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宏观异质性代理人模型及算法研究进展
6
作者 满百举 刘霞辉 孙怡龙 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2023年第17期28-33,共6页
宏观理论的发展以及数据可得性的提高促进了异质性代理人模型的发展,系统梳理该模型的发展历程及求解算法十分必要。从算法角度讲,虽然离散时间异质性代理人模型的求解方法已有多种,但其求解逻辑无法规避状态变量的离散化迭代过程,因此... 宏观理论的发展以及数据可得性的提高促进了异质性代理人模型的发展,系统梳理该模型的发展历程及求解算法十分必要。从算法角度讲,虽然离散时间异质性代理人模型的求解方法已有多种,但其求解逻辑无法规避状态变量的离散化迭代过程,因此难以解决“维数诅咒”问题。而连续时间异质性代理人模型的稳态则可由偏微分方程系统来表示,避免了在状态变量上的迭代过程,具有求解效率高、经济含义突出、适用性广、算法通用性强等特点。因此,连续时间异质性模型将会成为宏观模型的新主流。 展开更多
关键词 连续时间 异质性代理人模型 维数诅咒 微分方程系统
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基于异质交易者定价模型的资产价格泡沫内生机理研究 被引量：1
7
作者 张一 吴宝秀 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第2期100-105,共6页
资产价格泡沫等市场异常现象使得有效市场假说理论受到质疑,研究者们更多的是从行为金融学的角度对这些现象进行解释,认为是由市场投资者的非理性因素所造成的。本文考虑了市场中投资者决策的异质性,构建了含有长期基础投资者和短期技... 资产价格泡沫等市场异常现象使得有效市场假说理论受到质疑,研究者们更多的是从行为金融学的角度对这些现象进行解释,认为是由市场投资者的非理性因素所造成的。本文考虑了市场中投资者决策的异质性,构建了含有长期基础投资者和短期技术投资者的异质交易模型,以说明在投资者均具有理性预期的条件下,有效市场假说理论同样可以解释泡沫的产生。具体而言,技术投资者的交易行为使价格产生波动,基础投资者的存在则对波动起到放大作用,并会进一步导致泡沫的出现,随着基础投资者所占的比例增大,泡沫膨胀的速度加快,由此导致市场的波动越剧烈。研究结果为市场监管者提供了有益的启示:与其设置壁垒限制技术投资者的加入及交易活动,不如让越来越多的技术投资者加入到市场中来,这样更有益于市场的稳定。 展开更多
关键词 有效市场假说 理性预期 异质交易者模型 资产价格泡沫
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基于机器学习替代模型分析的主体模型参数空间搜索及校准
8
作者 张磊 《系统工程》 北大核心 2021年第6期146-155,共10页
基于主体的建模方法是研究复杂系统的有效方法。为了更为有效地描述真实系统的涌现行为,主体建模往往包含大量需要验证的参数,导致由于参数膨胀所引起的维数灾害问题越发突出,这给一般研究者的工作带来了困难,也导致对主体模型的适用性... 基于主体的建模方法是研究复杂系统的有效方法。为了更为有效地描述真实系统的涌现行为,主体建模往往包含大量需要验证的参数,导致由于参数膨胀所引起的维数灾害问题越发突出,这给一般研究者的工作带来了困难,也导致对主体模型的适用性和解释能力提出了怀疑。为解决这一难题,提出了一种将机器学习和智能采样相结合的替代分析方法,在计算成本和数据容量有限的条件下显著地提升了参数估计效率。利用xgboost机器学习算法,可以对模型的所有参数按对结果影响的重要性进行排序并校准,进而进行主体建模的验证和输出结果分析等工作。将以上研究方法应用于金融学领域中的异质代理模型,取得了良好的拟合效果和预测精度,从而为复杂系统主体建模分析的参数验证问题提供了实用的技术分析手段。 展开更多
关键词 主体建模 参数校准 机器学习 替代模型 异质代理模型
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