资本结构波动

资本结构波动（精选12篇）

资本结构波动 篇1

摘要：企业在经营过程中会受到内外部因素影响, 其资本结构会上下波动。资本结构波动会改变财务风险, 进而改变公司资本成本。以20042013年A股上市公司为样本, 实证研究资本结构波动与权益资本成本的关系, 并研究企业筹资活动对资本结构波动与权益资本成本之间关系的影响。

关键词：资本结构波动,权益资本成本,筹资方式

一、引言

20世纪末以来, 金融危机频频爆发, 尤其是2008年国际金融危机, 给世界各地经济造成了严重损失。在全球经济环境不够稳定的情况下, 这种状态从宏观经济领域扩散到实体经济领域, 企业经营风险较大, 与此同时, 许多上市公司资本结构出现较大波动, 有些甚至波动明显。资本结构波动较大, 说明企业财务状况不稳健, 财务风险加大, 在各国经济增长动力普遍不足、全球发展环境异常复杂的情况下, 这些现象更需要引起足够的重视。因此, 研究资本结构的波动对增加企业价值有现实的意义。

目前, 资本结构动态调整已成为财务理论研究的重要领域, 已有文献主要从资本结构调整方向、速度来加以剖析, 反映了企业优化资本结构的主观努力程度, 而以实际资本结构偏离目标资本结构幅度为研究视角的并不多, 资本结构波动则显示出资本结构的客观变化, 因此资本结构波动与已有文献研究的静态和动态资本结构有着很大区别。从逻辑上说, 资本结构波动能够影响融资成本, 因为资本结构波动能够影响财务风险, 进而影响到股权融资成本, 在信息不完全对称的情况下, 无疑会进一步加大融资成本。本文选取2004~2013年A股上市公司作为样本, 考察我国上市公司资本结构波动这一微观经济行为对权益资本成本的经济影响, 为指导企业融资和增加企业价值提供理论依据。

二、理论分析与研究假设

(一) 资本结构波动对权益资本成本的影响分析及研究假设。

资本结构波动过大, 一方面说明企业筹资的比例构成上不稳定, 对内而言, 财务状况不稳健, 财务风险较大, 依据风险与收益均衡原则, 因此提高了投资者的投资回报要求。作为一种信号传递, 企业财务状况不稳定会导致其股价下降, 也会提高权益资本成本;另一方面说明企业难以按目标资本结构选择合理的融资渠道, 对外而言, 存在较大的融资约束, 而融资约束可能与权益资本成本正相关。因为, 在融资约束较大的情况下, 企业的现金流流转可能受阻, 不利于应对竞争对手降价等竞争策略, 并可能导致投入产出减少, 导致其产品竞争力减弱, 使得经营风险上升。

其次, 影响资本结构波动的原因大都是多方面的, 企业在满足强制性披露后, 基于种种考虑, 自愿性披露的信息可能不会过多披露, 例如信息披露存在“规模经济性”的临界点 (Verrecchia, 2001;杜煊君, 2001) 。所以投资者掌握的信息要比经营者少得多, 因此要充分了解资本结构波动原因不可能也不实际, 资本结构波动过大可能会严重影响到他们对不确定性的预期, 投资者为规避这一潜在风险, 便要求更高的预期回报率。资本结构波动对权益资本成本的影响正是通过“风险”和“信息不对称”这些中间桥梁发挥作用的, 因此本文提出假设H1:

H1:资本结构波动与权益资本成本正相关

(二) 不同融资渠道可能对资本结构波动与权益资本成本的影响分析及研究假设

1、负债融资对资本结构波动与权益资本成本影响分析。

激励理论认为负债融资提升了破产风险, 但股东和经营者不愿破产, 则会努力工作, 做出有利于企业发展的投资决策, 债权人也会加大监督力度, 进而会提高企业业绩。Frank和Goyal (2003) 以美国非金融行业上市公司为样本, 表明公司绩效与以账面价值计量的资产负债率呈正相关性。增加负债能优化股权结构, 减缓股东与经理人间的利益冲突, 降低股东与经理人间的代理成本, 从而使权益资本成本下降。Masulis (1980) 研究表明, 企业提高资产负债率会提高普通股的价格。Harris和Raviv (1991) 研究发现, 上市公司如果有发行新债、股票回购或股权换取债权的行为时, 普通股的价格会提高, 这表明债务融资具有信号传递功能。陈晓和单鑫 (1999) 发现企业长期负债水平与权益资本成本和总资本成本均呈负相关。刘坤 (2006) 研究得出资产负债率与企业价值正相关;同时, 他认为我国上市公司应该增加负债融资, 特别是长期负债。

2、股票融资对资本结构波动与权益资本成本影响分析。

Myers和Majluf (1984) 研究表明当管理层认为企业市场价值被高估时, 会采用股票方式来筹措资金, 所以企业发行股票时, 投资者会认为股票的市场价值已被高估, 作出负面反应。但晏艳阳、李学政和徐大朋 (2006) 的研究表明, 我国股票市场对企业采用配股方式来筹措资金行为的反应和股权融资信号理论以及国外成熟资本市场的反应截然相反, 即我国股票市场对企业的配股行为是欢迎的。企业进行股权融资并没有向外部市场传递出负面的信息, 反而会带给投资者利润想象空间, 受到投资者的追捧, 因此并不会导致企业股价的下降。自2002年开始, 我国股票市场针对熊市开始大力度调整, 中国证券监督管理委员会不断地严格上市公司再融资条件。此时, 唯有那些绩效优良的企业才能拥有再融资的机会, 且我国过高的二级市场股价使得投资者也偏好以股本扩张进行分配的企业, 致使股票市场求大于供。此外, 企业增发股票时募集大量权益资本, 企业财务杠杆会大幅降低, 财务风险会相应大幅降低, 投资者承担的风险降低。因此, 本文提出假设H2a和假设H2a:

H2a:企业增加债务能够缓解资本结构波动对权益资本成本的不利影响

H2b:企业增发股票能够缓解资本结构波动对权益资本成本的不利影响

三、研究设计

(一) 样本选择和数据来源。

本文以2004~2013年A股上市公司为样本, 并剔除下列样本: (1) 剔除金融类上市公司; (2) 剔除缺失数据的公司; (3) 剔除*ST、ST和S类上市公司。数据来源于Wind资讯数据库。为避免极端值对统计结果的影响, 对模型中所有连续变量做1%的Winsorize处理。在对数据处理和分析时, 借助了Excel、Stata11计量软件。

(二) 变量定义及模型构建

1、主要变量定义

(1) 权益资本成本。考虑到我国上市公司股利支付极不稳定、很多公司甚至根本不派发股利的情况, 本文采用PEG模型来计算权益资本成本, 其计算公式如下:

其中, p0为当年年末股价, eps1和eps2分别为预测未来t1和t2每股收益, rPEG为计算出的权益资本成本。

(2) 资本结构波动。资本结构波动 (levd) 通过计算上一年年末和当年四个季度共五个季度的资本结构的标准差得到。对资本结构的衡量主要有两种方式:总资产负债率和长期资产负债率。本文首先沿用大多数学者在相关研究中采用的总负债与总资产之比的做法。在稳健性检验时采用长期资本结构来计量企业资本结构波动。具体变量定义表见表1。 (表1)

2、模型构建。为了检验假设H1, 本文建立了模型 (1) :

为了检验假设H2a和H2b, 本文建立了模型 (2a) 和 (2b) :

上述模型中, 由于主变量资本结构波动 (levd) 的计算涉及到年初和当年四个季度的资本结构, 投资者若对资本结构波动进行考察, 便会利用上一期数据, 所以在模型中滞后一期。同时, 这样处理也有利于缓解内生性问题。考虑到投资者往往根据上期报表进行评估、考察企业的风险状况。所以, 本文选取的控制变量基本也都滞后一期。

四、实证分析

(一) 主要变量的描述性统计。

从表2全样本的描述性统计结果可知:企业所承担的权益资本成本 (re) 的平均值和标准偏差分别为0.1215和0.0726, 表明我国上市企业的权益资本成本总体上差别较大;资本结构波动 (levd) 的平均值和标准偏差分别为0.0367和0.1049, 表明我国各上市公司的资本结构差距较大;负债筹资 (△debt) 的平均值为0.7415, 权益筹资 (seo) 的平均值为0.0661, 表明我国权益融资门槛较高, 许多公司只能采用债务筹资, 可能造成股票市场求大于供。 (表2)

(二) 模型回归结果分析。

从表3可以看出, 方程 (1) 、 (2a) 和 (2b) 整体回归结果, F值分别为20.74、19.59和21.69, 显著性水平均达到1%, 表明方程回归效果较好。 (表3)

从方程 (1) 回归结果可看出, levd的系数是0.1405, 且在1%的水平上显著, 即资本结构波动与权益资本成本正相关, 假设H1得到验证。

方程 (2a) 的回归结果显示, levd系数为正, 且在5%水平下显著, 表明资本结构波动对权益资本成本的确有不利影响, 但系数为正, 且不显著, 表明企业增加债务未能缓解这种不利影响。实证结果与研究假设H2a不符。造成这种情况的原因可能是: (1) 激励理论认为负债融资提高了破产风险, 经营者不愿看到企业破产, 就会尽力工作, 进而会提升企业价值。可是, 负债融资要想发挥公司治理的作用, 关键在于资本市场要有完善的退市和破产机制。但在中国资本市场中, 退市和破产机制不健全, 社会保险和保障的法律不完善, 上市公司大都是大型企业, 各地政府出于保护当地经济发展、百姓就业及社会稳定的需要, 不支持公司破产, 对于偿还不了债务的企业, 当地政府将其列为优先扶持对象, 为其“输血”, 导致应该破产的公司无法破产, 维持上市公司的地位, 经营不善的经营者继续能够享受控制权收益, 也就不能激励其努力工作来改善公司业绩, 限制了负债融资治理效应的发挥, 表现出治理无效性。于东智 (2003) 认为, 我国上市企业的资本结构有着很多不合理的特征, 债权治理表现出无效性; (2) 债券的严格契约关系和公开透明市场使其具有了对公司“硬约束”的条件, 但我国上市公司采用债券融资的门槛较高, 债券市场不发达, 使得绩效差的公司只能借助银行借款来进行再融资, 债务的继续增加加剧了企业的财务风险, 面对外部激烈的竞争环境, 企业一旦在某个投资项目上经营不善, 产生亏损时, 这可能导致其资金链条出现问题甚至危机, 抵御市场风险能力降低。所以, 我国上市公司进行负债融资并未发挥出公司治理作用, 未能够向投资者传递出积极的信号, 投资者反而对该类企业的投资会更加谨慎, 要求更高的投资回报率, 造成实证结果与假设不符。

注:***表示在1%置信水平下显著, **表示在5%置信水平下显著, *表示在10%置信水平下显著。

方程 (2b) 的回归结果显示, levd系数为正, seo*levd系数为负, 且分别在在1%和5%水平下显著, 表明资本结构波动对权益资本成本有不利影响, 而企业增发股票能够显著缓解这种不利影响, 假设H2b得到验证。

(三) 稳健性分析。

本文以长期资本结构 (长期资产负债率=非流动性资产/ (非流动性资产+所有者权益) 代替总资本结构为基础来计量资本结构波动, 对原模型重新回归做稳健性检验, 检验资本结构波动和权益资本成本的关系。回归结果与本文原来的实证结果相符, 表明结果比较稳健。

五、结论及建议

本文以2004~2013年A股上市公司为样本, 研究资本结构波动对权益资本成本的影响, 并考察企业筹资活动对资本结构波动与权益资本成本之间关系的影响。研究发现: (1) 资本结构波动与权益资本成本正相关; (2) 我国企业负债融资未能降低资本结构波动对其权益资本成本的不利影响; (3) 我国企业权益融资能够有效缓解资本结构波动对权益资本成本的不利影响。

针对前述结论, 本文提出如下建议: (1) 加强对资本结构管理的主动性行为, 控制企业资本结构波动, 以应对宏观经济变化所带来的不利影响; (2) 我国应该快速发展公司债券市场, 并深入国有商业银行向股份制公司改革, 以加强债权治理作用; (3) 加强信息披露, 降低资本市场中信息不对称, 从而减少资本成本。

参考文献

[1]Verrecchia, R.E..Essays on Disclosure[J].Journal of Accounting and Economics, 2001.32.

[2]杜煊君.中国证券市场:投资者保护与监管[D].上海财经大学 (博士学位论文) , 2001.

[3]Frank M, Goyal V.Testing the pecking order theory of capital structure[J].Journal of Financial Economics, 2003.67.

资本结构波动 篇2

一、事故时间：2007年4月15日星期日02：44分

二、事故地点：常减压高压配电室

三、事故经过：2007年4月15日星期日 02：44分石油三厂电力系统I段波动。电工人员马上到各高压配电室检查，发现常减压高压配电室室内有烟，配电室门上方玻璃破碎，常减压1#变压器（1250KVA）高压开关柜电缆室后面柜门被崩开，开关断路器速断保护动作跳闸。

电工人员随后将常减压高压配电室1#受入停电后，但此时全厂电力系统仍显示I段C相死接地。

电工车间联系机动处及生产运行处相关人员后，用排除法依次将催化剂厂，加氢大套及演武油库配出停电后，发现接地故障点在演武油库配出上。后经进一步检查确认，接地点在演武油库液态烃2#变压器（500KVA）一次电缆上，将变压器停电后电力系统恢复正常，经绝缘检查液态烃2#变压器一次6千伏电缆C相对地绝缘为零，其它两相正常。

四、事故原因：全厂电力系统恢复正常后，电气人员对常减压1#变压器高压开关柜电缆室进行检查，发现常减压1#变压器一次高压电缆（型号为ZLQD-10的油浸电缆，1971年投用，运行年限较长，绝缘已经老化，绝缘层损坏比较严重；油浸式电缆已被淘汰）A相在CT处发生短路。

经过小朴故障录波系统和自动调谐消弧系统记录的数据及现场的现象分析，经分析此次事故是由演武油库液态烃2#变压器一次6千伏电缆绝缘破坏，造成C相接地，引起高压系统C相接地，其它A、B两相电压升高，常减压1#变压器一次6千伏电缆（油电缆）A相电缆头处比较薄弱，对CT放电，电力系统通过大地在常减压1#变压器开关柜电缆室内发生A,C两相短路

五、事故影响：

由于波动时间比较短，全厂高压负荷没有受到影响，低压负荷部分停车。中压加氢装置：停9台低压电机

重整装置：停22台低压电机

芳烃装置：停6台低压电机

分子筛一套装置：停8台低压电机 分子筛二套装置：停8台低压电机 热电装置：停3台电压电机

六、事故教训：

目前全厂电缆还存在一部分油浸式电缆，希望厂里加强重视，抓紧更换，保证全厂供电安全。此类似设备隐患，电工车间已上报到2006及2007电气隐患整改项目中。见附文：

石油三厂电气隐患统计

一、低压电缆隐患

1、项目的必要性

油品3号泵房内低压电动机、北蒸馏装置的低压电动机、制氢装置低压电动机、油品加铅泵房的低压电动机、中心水场8台空冷风机、加氢大套装置的低压电动机、老硫磺部分低压电动机、调运洗槽站的低压电动机，这些电动机的动力电缆和控制电缆都是铝的，而电动机的接线柱是铜的，所以经常出现接线盒过热现象，并且电缆使用时间也比较长了，最少的使用时间已经18年了，绝缘也已经老化。

2、项目建设内容

更换VV22-3*150+1*70电缆1570m，VV22-3*120+1*70电缆980m，VV22-3*95+1*50电缆1820m，VV22-3*70+1*35电缆3560m，VV22-3*50+1*25电缆6250m，VV22-3*35+1*16电缆2820m，VV22-3*25+1*16电缆1650m，VV22-3*16+1*10电缆1780m。挖电缆沟约520m。

3、投资估算

按照目前电缆价格计算，材料费用400万元，施工及机具费用80万元。总费用480万元。

二、低压电动机隐患

1、项目的必要性

厂内有51台低电动机处在超期服役状态，最低运行时间为20年，最高运行时间已达39年，定子和转子已经处于疲劳期，不知哪天运行过程中出现崩烧，后果轻则局部生产波动，重则厂内电网波动导致全厂生产波动。

2、项目建设内容

大修理如下电动机：动力车间3台22KW，2台125KW，1台135KW；油库车间4台100KW，2台75KW；北蒸馏5台55KW，2台125KW，1台100KW，4台13KW，2台30KW，2台22KW，1台7.5KW，1台4KW；油品8台75KW，1台18.5KW；轻油4台22KW，2台55KW，2台37KW；一净水2台115KW。

3、项目投资

按照目前漆包线价格计算，材料费用32万元，施工、试验及机具费用50万元。总费用82万元。

三、威胁厂内电气系统运行的设备隐患1、6KV电缆隐患 ①项目的必要性

制氢高压配电室4条受入线，型号为ZLQD12-10的油浸电缆，每条长125米，1987年投用，运行年限较长，绝缘已经老化，绝缘层损坏比较严重；

常减压高压配电室2条受入线，型号为ZLQD-10的油浸电缆，每条长340米，1986年投用，运行年限较长，绝缘已经老化，绝缘层损坏比较严重；

分子筛I套1#进线一条电缆绝缘损坏，一直没有查找到故障点现在1#进线单电缆运行。长400米；

中心水场5台高压电动机、2台变压器电缆，常减压变压器一次电缆、催化变压器一次电缆是纸绝缘油浸式电缆，运行年限较长，绝缘已经老化，绝缘层损坏比较严重。

以上电缆随时威胁厂内电网运行的稳定性。②项目建设内容

更换YJV3*240/6电缆1360米，更换YJV3*70/6电缆450米，更换YJV3*95/6电缆400米。挖电缆沟约500米。

③项目投资

按照目前电缆价格计算，材料费用86万元，施工、试验及机具费用28万元。总费用114万元。2、6KV电动机 ①项目的必要性

厂内有11台高压电动机处在超期服役状态，最低运行时间为20年，定子和转子已经处于疲劳期，不知哪天运行过程中出现崩烧，后果轻则局部生产波动，重则厂内电网波动导致全厂生产波动。

②项目建设内容

大修理如下电动机：动力车间1台220KW，2台350KW，1台290KW；轻油2台280KW；供排水4台380KW，1台260KW。③项目投资

按照目前漆包线价格计算，材料费用29万元，施工、试验及机具费用60万元。总费用89万元。3、6KV开关柜 ①项目的必要性

厂内演武油库高压配电室、厂用高压配电室、制氢高压配电室、加氢高压配电室改造的高压配电柜是GFC型淘汰式开关柜，使用年限超过20年，非常不利于现在供电系统的安全运行。

②项目建设内容

更新改造79面高压开关柜 ③项目投资

材料设备费用869万元，施工、试验及机具费用70万元。总费用939万元。

四、低压开关柜隐患

1、项目的必要性

厂内消防低压配电室、水净化低压配电室、洗槽低压配电室、厂用低压配电室、滑油低压配电室、液态烃低压配电室、油泵低压配电室、乙烯低压配电室、液蜡低压配电室、水净化干化配电室、水净化锅炉配电室、分子筛I套低压配电室、南小套低压配电室是PGL或BSL型淘汰式开关柜，使用年限超过20年，防护等级、运行的安全系数已经达不到现代标准。

2、项目建设内容

更新改造230面低压开关柜

3、项目投资

材料设备费用1380万元，施工、试验及机具费用230万元。总费用1530万元。

五、低压配电室隐患

1、项目的必要性

厂内共有12个配电室门窗都是钢窗，年久失修，腐蚀严重，室内墙壁破烂不堪，影响设备运行环境，配电室内设备运行安全性受到威胁。

2、项目建设内容

小朴组合电器室墙壁刮大白850平；空分高低压配电室刮大白980平、更换窗户10扇、更换门3扇；压缩低压配电室刮大白410平、更换窗户8扇、更换门1扇；南泵房低压配电室刮大白175平、更换窗户4扇；北蒸馏低压配电室刮大白207平、更换2扇门、3扇窗户；硫磺低压配电室刮大白145平、更换窗户4扇、更换2扇门；硫磺变压器更换2扇门；加氢高压配电室刮大白256平、更换窗户2扇、更换门3扇；南蒸馏配电室刮大白280平、更换窗户5扇、更换门2扇；南小套配电室更换2扇门、4扇窗户、刮大白100平；油库高低压配电室刮大白950平，更换窗户16扇、更换门7扇；更换加氢高压配电室、油泵配电室、脱盐水配电室、南小套配电室、南蒸馏配电室、硫磺配电室、滑油配电室、加氢大套配电室、压缩低压配电室的照明灯具50套。

3、项目投资

材料费用35万元，施工、试验及机具费用70万元。总费用105万元。

六、防爆电气设备隐患

1、防爆电源箱 ①项目的必要性

加氢大套、分子筛I套、脱盐水、送水、硫磺、制氢II型、空压机站防爆照明箱、防爆检修电源箱由于使用年限比较长，已经不具备防爆功能，时时威胁安全生产。

②项目建设内容

更换18台防爆照明箱，5台防爆检修电源箱。③项目投资

材料设备费用35万元，施工、试验及机具费用5万元。总费用40万元。

2、防爆照明设备 ①项目的必要性

加氢大套装置、芳烃装置、管网空压机厂房、北蒸馏装置、制氢1600氢压机厂房、轻油装置、油品灌区的灯具已经不具备防爆功能，而且照明灯具由于使用时间长，灯具损坏严重，线路绝缘也已经下降严重，线路护管已经严重腐蚀，时刻威胁装置的安全生产。

②项目建设内容

更换制氢1600氢压机厂房灯具48套、线路850m，护管约200m；加氢大套灯具110套、线路6500m，护管约360m；芳烃灯具536套、线路12000m，护管约1100m；管网空压机厂房灯具20套、线路500m，护管约108m；北蒸馏灯具80套、线路3800m，护管约430m；轻油装置灯具160套、线路5200m，护管约360m；油品灌区灯具36套、线路1250m，护管约530m；

③项目投资

材料设备费用151万元，施工、试验及机具费用45万元。总费用196万元。

资本结构波动 篇3

关键词：房地产；市场波动；金融结构；融资效率

中图分类号：F830文献标识码：Ａ文章编号：１００６－３５４４（２０12）０2－００02－06

一、引言

金融结构是指各种金融工具和机构的相对规模，既包括金融与实体经济的配比关系，又包括各类金融工具与机构在金融资产中的比例关系。 金融结构是衡量一国金融体系效率的重要指标， 完善的金融结构可以有效减少市场信息不对称、 分散金融风险、降低市场融资成本以及促进储蓄向投资转化，引导资源配置到具有较高运行效率的实体经济部门。同时在完善的金融结构中， 间接融资和直接融资之间能够实现跨期互补效应， 也就是说银行贷款和金融市场融资之间能够有效替代， 当银行贷款效率下降时，金融市场能够进行有效补充，或者金融市场融资效率下降时，银行贷款能进行有效补充。融资体系之间的这种跨期互补效应是衡量金融结构效率的重要指标。

目前， 房地产市场的资金主要来源于商业银行（见图1）， 图1给出了2001～2010年间我国房地产市场的资金来源占比，图中显示，国内贷款占比虽然低于自筹资金占比和其他资金占比， 但由于房地产市场的自筹资金主要来自于商业银行， 其他资金来源主要是购房者的“定金和预付款”，而购房者款项的主要来源也是商业银行。这样看来，房地产市场来源于商业银行的资金占所有资金来源的比重估计会超过了90%。

黄金白银的价差波动结构研究 篇4

贵金属的价格动态性尤其金银, 长期以来都是受到很多关注和研究。最近许多学者已经成功用模型描述出了贵金属收益率的随机波动本质。Urich (2000) , Casassus, Collin-Dufresne (2006) 用新的计量经济学工具, 在贵金属二元价格组合上, 证明了重要的长期价格关系。

本文的研究目的是揭示黄金白银之间的价格双变量动态关系, 用黄金白银的期货价格差作为度量。采用Hurst (1951) 经典的R/S方法, 利用上自回归移动平均模型来平整。该方法调整了其可能存在于回归过程中的短期自相关性。RAR提供了洞察均衡回归过程中方向性的优点, 因为他允许存在分形, 在消息公布带来冲击后向均衡回归的过程中的正反分形。

二、实证分析

1. 数据。

我们研究在纽约商品交易所 (NYMEX) 交易的两种商品期货价格日数据:可交易的标准100盎司纽约期金合约和5000盎司纽约期银合约。数据时间选取为从2007年1月开始到2013年12月, 共包含了1736纽约商品交易所金银期货日数据。

2. 价差波动。

我们先计算日内价差的收益率 (ΔPt) :记金价Gt, 银价St, Pt=Gt-St,

ΔPt=log (Pt) -log (Pt-1) , t-1→t代表一天。金银各自收益率我们记为:

整个样本时期价差最大值$531.89, 最小值$248.63。价差均值$333.22。三者收益率均值序列都略微为正, ΔPt, ΔGt, ΔSt各自为0.00014, 0.00014和0.00013。测算其标准差, 全部样本时期内银价的波动比金价和价差波动大, ΔPt, ΔGt, ΔSt标准差各自为0.0044, 0.0044和0.0062。当我们将观察窗口定为22天 (即一个月历) , 我们可以得出各自的变异系数CVn=μn/σn, n=22。

通过收益率的CV22, 我们看到白银显得比黄金更稳定, 有着更少的显著高峰和低谷。两者的差异有可能影响着他们的长期动态均衡。

我们同时估计了在22日窗口周期的黄金白银收益率的相关性 (GSρ22) , 全部样本时期内其相关性是很高的且正相关 (GSρ1736=0.686, p=0.000) 。然而估计的GSρ22的范围从最大的0.9675到最小的-0.1524。即使整个样本期的正相关是占主要地位的, 但基于对价差均值回复的交易策略, 让市场参与者能从中获利。黄金白银价格几乎是运动趋向一致, 但仍为交易和投资组合策略提供各种的可能性。

(三) RAR分析

RAR分析法使用基于R/S方法的统计技术 (先通过调整自回归因素) 来测定金银价差收益存在的长期相关性。平整过程使用ARMA, 对于ΔPt我们考察AR (1) →ARMA (2, 1) 过程。ARMA (2, 1) 模型形式如下:

△Pt=a0+β1△Pt-1+β2△Pt-2+X1λψt-1+ψ, 提供最好的拟合数据为β1=0.4802 (p=0.06) , β2=0.1109 (p=0.000) andX1=0.5780 (p=0.024) 。对于其中每个ψt其 (R/σ) n计算式如下:

为了捕捉依赖于ψt的时变性质我们引Hurst指数 (h) , 表示为:, n指为22或66, 代表一个月和三个月周期。这个过程实际上创造出时间序列的指数值, 其变化可以随着时间被测算。样本的全部时期的Hurst指数值就可以得知, 分别可以包含了从AR (0) 到ARMA (2, 1) 的过程。

回顾Hurst (1951) 我们在原假设是没有长期相关性, hn=0.5。如果时间序列呈现出正的长期相关性这指数值hn>0.5, 负的相关性hn<0.5。我们测算得到h22的值从AR (0) 的0.7070到ARMA (2, 1) 的0.7170, h66范围为AR (0) 的0.6487从到ARMA (2, 1) 的0.6496。h66显得更低说明随着样本长度N的变长序列变得更随机变动。同时也注意到平整对h指的作用影响很小。

三、总结

本文研究2007年1月到2013年12月间COMEX黄金白银期货合约价格的关系。我们发现期间黄金白银收率具有很高的正的相关性。我们在协调了自相关影响因素后, 使用分形几何的技术方法来研究价差的动态性。使用Hurst指数我们可以来辨别存在的关系。最后的发现, 利用基于价差均值回复的交易策略, 对于套利的交易者和资产组合管理经理是有重要意义的, 因为他提供了有限的获利机会。

摘要：我们基于COMEX黄金白银期货合约, 研究他们之间的价差波动。我们发现研究期间的黄金白银收益率存在着很强的相关性, 在长期的时变价差相关上, 正相关关系占主导地位。本文最后的发现是只有有限的机会能从基于价差均值回归策略中获利。

关键词：长期相关性,黄金白银价差,波动性

参考文献

[1]Hurst, H.E.Long-term storage capacity of reservoirs.Transactions of the American Society of Civil Engineers 116, 770-799.

波动读后感 篇5

《波动》初稿完成于1974年11月，1976年4至6月修改，1979年4月份再次修改。小说以不同人的身份讲述，以官二代杨讯、经历的萧凌、官二代林媛媛、林东平、白华的角度写。

杨讯和萧凌的爱情，注定是不完整。阶级差，一个受人保护的官二代，一个被时代毁了的无家可归的女子，两个人注定无法冲破重重障碍走在一起。杨讯对时代妥协了，萧凌对时代绝望了。没有安全感的萧凌，最终无法得到幸福的眷顾。

林媛媛，从小娇生惯养，终究没有追求到所谓的自由。

白华，一个出现的比较突然的人物，到现在都没明白出现在小说的意义。

资本结构波动 篇6

下半年，人民币仍面临一定的贬值压力，但贬值幅度整体可控。在“参考收盘汇率”+“参考一篮子货币汇率”的双参考定价模式下，人民币汇率双向浮动特征将更趋明显，汇率弹性将进一步增强。

资本流动短期波动较大，总体有望趋稳

（一）不确定性因素增多，资本流动短期波动较大

2015年以来，受国内外多重不确定性因素影响，我国资本流动短期波动加剧，一季度资本外流规模较大，二季度明显减小，三、四季度资本外流规模再度加大，并创新高。2016年一季度，资本和金融账户（不含储备资产，下同）逆差1235亿美元，储备资产减少1233亿美元（见图1）。下半年，国内外不确定性因素增多，资本流动短期波动将加大。从国际看，英国脱欧使市场对美联储加息预期减弱，但地缘政治风险及国际金融市场动荡加剧将使市场避险情绪升温，引发资本流向美元、日元等安全资产。从国内看，人民币汇率双向浮动弹性明显增强，中国经济企稳向好的持续性仍待观察，中国企业海外并购及投资者海外资产配置需求增加等因素，都将对我国的资本流动构成压力，并加剧资本流动的短期波动。

数据来源：国家外汇管理局

（二）跨境资本流动有望总体趋稳

从银行结售汇等宽口径数据来看，2016年初以来，我国跨境资金流出压力逐步缓解。2016年5月，银行代客结售汇逆差和银行代客涉外收付款逆差分别为677亿元和1537亿元，逆差规模较年初均大幅收窄，外汇供求状况趋向平衡。外汇占款降幅也由1月的6445亿元缩小至5月的537亿元（见图2）。

图2 跨境资金流出压力逐步缓解

数据来源：国家外汇管理局

下半年，我国仍面临资本流出压力，但资本流动有望总体趋稳。美国经济复苏仍有波折，英国脱欧引发市场避险情绪升温，但也使美联储加息预期明显减弱。中国经济增速大幅下降的可能性不大。资本市场及债券市场开放等政策有望继续发酵，境外机构投资者类型有望继续增加，这将有助于吸引资本流入。人民币汇率双向波动逐步被市场接受，单边贬值预期减弱。境内主体经过近两年的债务去杠杆化调整，未来的对外偿付风险已明显降低。监管层对外汇和资本流动的宏观审慎管理仍将继续发挥作用。总体来看，2016年，我国的资本流动有望总体趋稳，资本外流规模将有所收窄。预计下半年我国资本和金融账户逆差2000亿美元左右。

（三）直接投资或将出现由顺差到逆差的分水岭，非直接投资仍将主导资本外流

直接投资或将出现顺差到逆差的分水岭。2014年以来，我国直接投资尽管总体仍表现为顺差，但顺差规模逐步缩小。2015年我国直接投资顺差621亿美元，较2014年降低近六成。2016年一季度直接投资出现163亿美元的逆差，创历史新高。商务部口径的直接投资数据也显示，近年来我国对外直接投资快速增长，而且增速远超实际利用外资的增速。2016年前五个月，我国非金融类企业对外直接投资735.2亿美元，同比增长61.9%；实际利用外资541.9亿美元，同比增长0.7%。对外净投资193.3亿美元，去年同期为FDI净流入（见图3）。从国际收支发展阶段理论来看，中国出现直接投资逆差也符合经验规律。未来随着“一带一路”战略的实施，资本和金融账户开放的推进，以及中国企业“走出去”加快，我国的对外直接投资将继续快速增长。与此同时，随着生产要素成本的提高，外国来华直接投资有减少态势。2016年直接投资或将迎来由顺差转向逆差的分水岭。

数据来源：商务部

非直接投资（证券投资及其他投资）波动加大，并将继续主导资本外流。2015年一季度以来，证券投资连续五个季度出现逆差，而且逆差规模持续扩大。2016年下半年，受市场避险情绪升温、人民币贬值预期及汇率波动较大等影响，证券投资将继续出现一定的波动，并将继续出现逆差。2015年一季度及三、四季度，其他投资项逆差规模均接近1400亿美元（见图4）。2016年下半年，受国际金融市场动荡、中国经济仍面临下行压力以及人民币贬值预期等影响，其他投资负债方（即外资流出）仍将出现一定规模的负值，尤其是货币和存款、贷款及贸易信贷等细项下的资本流动波动可能加剧，并将推动其他投资继续净流出。但随着人民币单边贬值预期减弱，以及债务去杠杆化调整已近两年，原来流入的短期资本的流出进程已经过半，未来对资本外流的影响有望减弱。因此，其他投资逆差规模将收窄。

图4 其他投资项逆差规模较大

数据来源：国家外汇管理局

长期来看，我国国际收支双顺差将渐行渐远。国际收支形势将继续呈现“经常账户顺差、资本和金融账户逆差”的格局。这意味着我国的资本流动形势整体将表现为净流出。而在资本和金融账户开放的背景下，证券投资、其他投资等形式的资本流动波动将不断加大。

人民币汇率将双向波动，贬值幅度可控

（一）人民币兑美元汇率仍面临贬值压力，但贬值幅度可控

2016年以来，人民币兑美元汇率波动幅度明显加大。年初，受国内外金融市场动荡等因素影响，人民币兑美元汇率一度出现较明显的贬值。随后在央行加强宏观审慎管理、美联储加息预期减弱及中国经济短期数据改善等多重利好下，2月中下旬以来，人民币汇率出现阶段性企稳。下半年，尽管美联储加息预期减弱，但英国脱欧导致地缘政治风险加大，欧日央行货币政策及汇市干预，以及中国经济企稳向好的可持续性等都存在不确定性，国际金融市场不确定性增加，市场情绪波动增大。不过，人民币汇率双向波动逐渐被市场接受，监管层持续加强宏观审慎管理，有能力协调监管境内外市场，合理引导市场预期，保持外汇市场供求基本平衡，加之经过近两年的资产负债结构调整，境内主体对外债务去杠杆化步伐已明显放缓，人民币单边贬值预期减弱（见图5），5月初以来的人民币贬值并未引起市场恐慌便是例证。中国经济增速大幅下降的可能性不大，经常账户仍将保持一定规模的顺差。从10月1日起，人民币纳入SDR货币篮子将正式生效，并将带动人民币资产配置需求的增加。因此，尽管人民币面临一定的贬值压力，但贬值幅度基本可控。

数据来源：Wind资讯、交行金研中心

（二）人民币汇率双向浮动弹性增强，汇率指数保持基本稳定

未来，在人民币汇率“参考收盘汇率”+“参考一篮子货币汇率”的双参考定价模式下，双向浮动特征将更加明显，汇率弹性将进一步增强，双向波动幅度将继续扩大。下半年，市场风险偏好上升将推动国际资本回流美国，非美货币将普遍面临贬值压力。从各国经济基本面来看，相较于其他货币对美元的跌幅，人民币的下跌或将相对温和，这将有助于稳定人民币对一篮子货币的贬值幅度，从而保持人民币汇率指数的基本稳定。

注：2014年12月31日=100

数据来源：中国外汇交易中心、交行金研中心

责任编辑：罗邦敏 刘颖

人口结构对房地产价格波动的影响 篇7

人口结构分析之所以重要, 是因为不同的结构性质的人口有着不同的住房需求。按照生命周期理论, 人在不同的年龄阶段, 储蓄和投资的行为不同, 所从事的主要活动也会有所不同。根据美国的调查数据, 现实中存在对经济产生重大影响的关键年龄:20岁左右工作;25-35岁成家买房子;40-50岁进入事业高峰期, 收入和储蓄都会增长;60岁后逐渐退休。因此各年龄段人口总量及变化量都将对房地产经济产生重大影响。根据我国第六次人口普查结果来看, 劳动年龄人口总量保持增长态势, 就业压力始终较大。未来十几年16岁及以上人口的规模较大, 总量在9亿以上, 2013—2020年将超过11亿, 并呈增长趋势。劳动年龄人口基数大, 高峰持续时间长, 对人口就业和房地产发展带来了巨大压力。据统计, 1992—2009年, 全国城市商品房售价平均上涨了15.27倍。而从2004年开始, 我国商品房价格出现明显上涨趋势, 当年平均价格的增长幅度达到17.8%, 首次超过了居民可支配收入增长幅度, 特别是北京、上海、深圳等地价格上涨速度惊人。但是, 从人口学的角度, 中国正在迅速进入一个加速老龄化时代, 这一变化将对整个社会的经济活力以及消费需求带来不可逆的重大影响, 住宅市场不可避免的会因此发生重大的变化。目前也有观点认为, 如果人口结构老龄化的变化趋势加速, 中国的房地产景气周期, 有可能会提前突然终结。

作为一个人口大国, 人口结构因素对中国房地产市场的影响比历史上任何国家都要剧烈, 这种特殊性使得研究人口结构与房地产波动的关系意义深远。研究中国特殊的人口结构如何影响房价, 如何通过上述研究对政府调控政策进行改进使之切实有效, 将会促进房地产业乃至整个中国经济的平稳运行。

房地产价格问题的重要性吸引着国内外众多学者的关注和研究, 对房地产市场的学术研究也越来越多地见诸于各类学术杂志。从国内外研究文献来看, 国外学者的研究较中国来说起步稍早。Mankiw和Weil (1988, 1992) 对人口和房地产需求关系加以研究, 他们通过对年龄结构设定的虚拟变量构建了年龄结构相对于房屋需求量的函数, 认为20-30岁人口是房屋需求量最大的人群, 而当步入老年之后, 人们对住房的需求量骤减。另外, 他们认为战后婴儿潮 (1946—1964年) 推动的人口规模和结构的变化, 能够显著影响房地产价格。预测显示, 随着婴儿潮一代逐步进入工作、婚育年龄, 美国房地产价格会于1969—1989年进入上升通道, 于1989年达到顶点后, 步入长达30年的价格下行期。美国的Poterba (1991) 对39个城市的年度数据 (1980-1990) 进行时间序列截面回归分析, 使用住宅价格的中位数、建筑成本、人口因素及收入作为变量, 证实真实收入和建筑成本的变化可以解释个城市住宅价格指数的上涨, 但人口并不是影响房地产价格的主要因素。Robert (2006) 的研究表明, 综合考虑人口因素对房地产价格、利率的影响后, 婴儿潮以及随之而来的人口结构的变化, 对美国、日本房地产价格有较强的预测能力。

基于国内的研究主要有:赵君丽 (2002) 认为, 建国以来我国已出现三次人口高峰, 即整个20世纪50年代、1963—1974年、20世纪80年代后期, 其中后两次出生高峰推动房地产市场进入相应的需求高峰。王春艳、吴老二 (2007) 基于1997-1999年广东省各地级市的数据, 构建联立方程模型, 利用空间计量方法, 研究珠三角城市圈内人口迁移与房地产价格的关系, 结果表明收入、消费、人口迁移、空间地理因素均对房地产价格产生显著影响。张昭、陈兀梧 (2009) 通过现有数据对未来进行预测, 研究结果显示, 由城市化进程造成新增城镇人口波动将影响住宅需求规模。从人口年龄结构来看, 25—45岁人口规模已于2006—2007年达到顶峰, 其中25—35岁人口规模仍然会逐步增长。据此, 他们认为2010年后25—35岁人群的首次购房需求将会增加, 届时房地产市场会因第二波婴儿潮的推动而受益。另外根据人口老龄化的发展趋势, 居民改善性住房需求将由于社会人口老龄化过程的加剧而降低。杜本峰, 张寓 (2011) 针对《中国统计年鉴》的住宅销售价格指数 (HSPI) , 运用灰色关联度分析模型分析当前我国综合人口经济因素与HSPI的关联程度。研究结果表明, 人口数量直接决定着住房的需求;人口素质与住房消费价格有直接的因果关系;从抚养比的角度来看, 总抚养比与HSPI的关联度很高。徐建炜、徐奇渊、何帆 (2012) 通过对OECD国家1970年至2008年的数据进行面板数据分析结果显示:人口抚养比例与房屋价格之间存在负相关关系, 即无论是少年抚养比例还是老年抚养比例的上升, 最终都会导致房屋价格下降。但在对中国1999年至2009年前的分省面板数据进行分析却发现:虽然少年人口抚养比与房价的关系符合前述分析得到的负向关系, 但老年人口抚养比却与房价呈现出正向关系。

综上所述, 笔者发现国内对于人口结构与房地产价格波动关系的研究甚少, 有些不具有全国代表性, 有些未涉及重要的青年劳动人口因素, 且多半定性描述较多, 定量研究较少, 少有就这种因素对房地产市场的具体影响进行深入的计量分析。因此笔者在对人口结构变化特征加以梳理的基础上, 以市场供需和宏观环境 (政府的参与程度及货币政策的相关变量) 角度为切入点, 运用面板数据模型分析, 探讨了人口结构对房地产价格波动的影响, 并据此提出了相关政策建议。

一、变量说明及数据来源

(一) 被解释变量

本文被解释变量选取的房屋销售价格指数 (house price) , 是反映一定时期房屋销售价格变动程度和趋势的相对数, 它是通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度, 由国家统计局统一编制。其优点是“同质可比”, 这种方法反映的是排除房屋质量、建筑结构、地理位置、销售结构因素影响之后, 由于供求关系及成本波动等因素带来的价格变动。

(二) 解释变量

1. 人口结构

综合各种考虑, 由于劳动适龄人口是促进社会进步的主要因素, 因此笔者选定处于劳动年龄的中青年人口占所有人口比例进行回归分析。 (即15-64岁的中青年人口) 。笔者假设, 15-64岁人口比例与房价波动呈正相关关系。

2. 供给

(1) 土地价格

土地是建造房屋的成本, 是房地产开发成本的主要构成部分, 成本上升会导致供给曲线向上移动, 从而提高房地产的价格。有数据表明, 土地购置费用从1997年的247.6亿元上涨到了2010年的9992亿元, 增长了40倍左右。这一数字的大幅增加会对中国各地房地产开发商的成本带来较大的压力。本文选取土地交易价格指数 (land price) 反映土地价格变化。

(2) 房地产开发投资占比

房地产业是资金密集型产业, 所以房地产开发投资额的大小将会影响房地产市场的供给情况。本文利用房地产开发投资额占固定资产投资的比例 (RED percent) 代表社会资金流入房地产行业的情况。

3. 需求:收入水平

收入是影响消费行为的最重要因素, 随着可支配收入的增长, 对房地产的需求量会相应增加, 而且收入水平的高低直接决定消费者的消费层次和结构。随着收入水平的提高, 一方面人们对于居住标准的要求会不断提升, 另一方面, 部分原来没有购买力的需求会通过收入的增加转化为有效需求。同时, 房地产作为一种特殊的商品, 既有供人居住的消费功能, 也有投资价值, 收入增加会刺激投资性需求。本文使用职工总工资 (total wage) 反映居民收入水平的变化。

4. 宏观环境

(1) 国民经济发展水平

一般国民经济发展水平较高的国家居民收入水平也较高, 资金比较充裕。从供给方面来看, 国民生产总值总量较大, 用于投资的部分也会相应较大, 相关行业的配套服务也较强, 能够满足不同时期不同结构的房地产需求。社会生产力的增加会增加对工业房产、办公楼宇等的需求, 劳动生产率、收入水平的提高会提升人们的消费水平。个人财富的增加会导致人们对住房的要求和标准逐步提高, 促进部分存量房产业主更换更高层次的房产。本文选取国内生产总值增长率 (GDP index) 代表每个城市的经济增长情况。

(2) 物价水平

物价上升时, 房地产投资所必需的建筑材料, 如钢材、木材、水泥等价格都会不同程度的上升, 直接增加房地产投资的成本。因此物价越高, 房地产价格就越高, 物价水平降低, 则房地产价格也下降。本文选取居民消费价格指数 (CPI) 代表物价水平的上涨。

(3) 信贷规模

房地产行业作为固定投资行业, 从土地的流转、房屋的建造到最后的销售, 每一个环节都涉及高额的资金投入, 因此大部分房地产开发商都是通过贷款完成整个建设投资, 这决定了房地产业的发展对信贷规模的高度依赖。另一方面, 由于银行信贷扩张, 大量投机资金涌入房地产市场, 推高房价并导致价格剧烈波动。本文选取贷款金额与国内生产总值比值 (loan/GDP) 来衡量城市的信贷规模, 反映该城市的金融环境情况。

(三) 变量描述

二、实证分析

(一) 理论模型

本文采用面板数据 (Panel Data) 模型进行分析。本文既涉及到截面数据, 又有时间序列数据, 利用面板数据既可以控制个体效应, 扩大数据量, 增加自由度, 减少自变量间多重共线性的影响, 同时相对纯横截面和纯时间序列数据而言, 面板数据能够构造和检验更复杂的行为模型。

注:其中***、**分别表示在1%, 5%水平显著, “ () ”内数字为P值。

(二) 计算结果

回归结果显示劳动适龄人口占总人口比例、收入都对房屋销售价格的波动有显著影响, 显著性都达到90%以上。其他因素对房价波动没有显著影响。

在有显著影响的因素中, 劳动适龄人口占总人口比例、收入对房屋销售价格波动都是正向影响。其中, 在需求方面, 收入每增加1%, 房屋销售价格指数变动增加2.186个百分点;另外, 劳动适龄人口占比每增加1%, 房屋销售价格指数变动增加36.347个百分点。

这里要强调的是, 在分析人口问题时, 有些分析只关注人口数量问题, 认为人口数量太大是阻碍中国经济发展的重要原因。然而, 一个国家的经济发展水平与该国人口数量的多少并没有必然的联系。从各国人均GDP排名可以看出:排名靠前的既有地广人稀的国家 (如加拿大和澳大利亚) , 也有地狭人稠的国家 (如日本和德国) 。但人口结构与经济发展确是息息相关。如果一个城市或一个国家在某个时间段需要买房子的年轻人非常多, 那么, 这个城市或国家的住房需求就旺盛。反之, 当一个城市或国家的老年人口所占比重迅速增加时, 这个城市或国家的房地产市场一定会陷入低迷。

因此无论从回归结果还是经验来看, 14-65岁的中青年劳动人口占比对房地产价格有显著的正向影响。

三、结论及政策建议

综上所述, 为确保房地产业的健康发展, 维护宏观经济稳定和金融安全, 政府需要在以下几方面采取措施, 协调多方力量, 方能有效控制房价上涨过快的问题。

(一) 及时根据人口结构变化调整房地产业发展战略, 对土地供应规模、商品房供给结构等实施动态调控

首先, 应加强人口结构因素对房地产业影响的监测预警, 及时向房地产企业和公众发布相关信息, 便于其对人口结构因素做出合理预期。其次, 由于房地产建设周期相对较长, 政府也要根据人口监测结果, 前瞻性地调整土地供应规模、商品房供给结构, 避免土地、商品房资源的浪费。

(二) 不断完善房地产金融体系, 建立多元化的融资渠道

目前, 我国整个房地产业对银行信贷依赖性较强。一方面, 房地产企业开发过程中大量依靠银行贷款, 另一方面, 居民购房也主要通过银行融资。这种过度依赖会导致房地产信贷风险主要集中于银行体系, 将会对金融安全带来严重隐患。有鉴于此, 应尽快建立多元化的房地产业融资机制:一是大力发展产业基金;二是培育和发展住房抵押二级市场, 试行住房抵押贷款证券化;三是积极稳妥地发展住房公积金贷款。

(三) 着力规范地方政府行为, 推动政府职能转变

由于历史原因, 目前地方政府财政主要依赖于“土地财政”, 地方政府参与房地产业发展的积极性较高。但由于定位不清, 其往往具有受益者和监管者的双重身份, 加上为了追求政绩所固有的短期行为, 直接影响到了中央宏观调控的效果房地产业的健康发展。因此, 原有的管理模式亟待改变, 将土地收入、房地产相关税费的征收主体与监管主体适度分离, 以避免“地方扩张—中央调控”循环造成的不必要的政策性波动。

参考文献

[1]Mankiw, N.Gregory, David N.Weil.The Baby Boom, the Baby Bust, and the Housing Market.National Bureau of Economic Research, Working Paper No.2794.1988.

[2]Mankiw, N.Gregory, David N.Weil.The Baby Boom, the Baby Bust, and the Housing Market:A Reply to Our Critics[J].Regional Science and Urban Economics, 1992 (21) 573-579.

[3]Robert F.Martin.2006.The Baby Boom:Predictability in House Prices and Interest Rates.No84, 2006Meeting Papers from Society for Economic Dynamics.

[4]赵君丽.人口变化与房地产需求—人口结构变化与房地产周期相关性研究[J].城市开发, 2002 (08) .

[5]王春艳, 吴老二.人口迁移、城市圈与房地产价格——基于空间计量学的研究[J].人口与经济, 2007 (04) .

资本结构波动 篇8

一、引言

投资者结构对股市波动性的影响一直以来受到广大学者的关注, 近年来, 我国机构投资者数量虽逐渐上升, 以个人投资者为主的投资者结构却没有发生根本改变。投资者结构对股市波动性的影响不仅关系到投资者自身发展, 对维护股市稳定和促进经济增长同样具有重要意义。

本文选取wind数据库中2005年1月至今的数据, 运用eviews5.0, spss statistics19等软件对数据进行处理。首先我们选取六个变量A股投资者新增开户数、A股投资者持股动机比、月度流通A股市值、月末流通A股数本、股票月度收益率、A股平均市盈率对度量股市波动性的股票收率的月度方差进行回归分析, 其次运用主成分分析法对选取的六个变量进行降维。最后分别研究A股投资者持股动机比对股市波动性的影响以及投资者新增开户数对投资者结构的影响。

二、理论模型

为消除多重共线性, 建立线性函数模型:

因变量:

Y为股票收率的月度方差的对数形式, 为减小异方差性, 取为对数形式。

自变量:

度量投资者持股结构的变量:

X1:A股投资者新增开户数的对数形式

度量投资者持股动机的变量:

X2:A股投资者持股动机比=A股月度成交量/A股月度持有市值

度量投资者持股数量与市值的变量, 为反映数量值的对股市波动性的弹性形式, 我们在这里取为对数形式:

X3:月度流通A股市值的对数形式

X4:月末流通A股数的对数形式

度量投资者持有股票收益程度的变量:

X5:股票月度收益率

X6:A股平均市盈率

本文先对选用变量进行回归分析, 回归报告:

各变量拟合程度均较好, 为探究影响股市波动性的主要原因, 我运用spss statistics19软件对变量进行主成分分析。

在计算主成分的步骤中将出现载荷矩阵, 我们选取每个主成分的方差即特征根, 它的大小表示了对应主成分能够描述原来所有信息的多少。本文主要研究投资者结构对股市波动性的影响而X1, X2特征值累计贡献率高达80.353%。在接下来的文章中我们具体研究x2:A股投资者持股动机比对股市波动性的影响, 以及X1:A股投资者新增开户数对投资者机构的影响。

(一) A股账户持有人持股动机结构对股市波动性的影响

投资者结构一般定义为投机行为和套期保值行为的相对程度, 可以使用交易量和持仓之比进行度量。这是因为投机者一般通过短期持有股票进行套利, 故以交易量作为投机程度的度量, 套期保值者一般通过较长时期持有股票规避风险, 故以持仓量作为套期保值程度的度量。交易量的增加通常会增加股票价格的波动, 而持仓量的增加则会减少价格波动 (Chan, Fung和Lcung, 2004) 。交易量的变化一般是领先于价格变化, 且交易量的持续增加意味着股票价格的持续上涨或下跌。持仓量的增加意味着新的资金流注入股票市场, 代表了多方或者空房资金对价格走势的拦截, 从而逐渐减弱价格走势。因此, 以交易量和持仓量纸币代表的市场投资者结构, 正好反映了投机行为和套期保值行为的较量, 反映了市场风险和流动性之间的权衡, 合理的投资者结构变量说明:本文为了得到更稳定的时间序列对原始数据做了相关处理, 并不改变序列的性质和相互之间的关系。

建立含滞后变量的时间序列方程:

1、单位根检验与协整检验

未说明估计的方程不是谬误回归, 必须检验非平稳性。

注:检验类型中的C、T、K分别表示常数项、趋势项、和滞后项。*, **, ***分别表示序列在1%、5%、10%的显著水平下拒绝原假设。

DF检验为单边检验, 对y进行一阶差分, 当显著性水平分别取为1%、5%、10%时, ADF值分别小于临界值, 拒绝原假设, 不存在单位根, 是稳定的I (0) 过程, 为平稳序列。

2、Grange因果检验

为了能从更深层次来刻画投资者结构与市场波动性之间的关系, 我们在此主要采用Granger因果检验对投资者结构影响股市波动性进行分析。Granger (1969) 提出了因果关系的概念来检验Y是否是X的Granger原因。

根据前面ADF检验我们已经得知X及Y序列都是平稳的时间序列, 首先我们建立X和Y的向量自回归模型, 然后确定最佳滞后阶数为2。进一步, 我们采用Granger因果检验对投资者结构影响市场波动性情况进行分析, Granger因果检验的最终结果如下:

以上基于VAR模型的Granger因果关系检验结果表明, 投资者结构变动是股市波动性的原因, 股市波动性不是投资者结构变动的原因。

(二) 投资者新增开户数对投资者结构的影响:

本文选取2005年1月至2013年4月个人、券商、基金、社保基金、一般机构、QFII每月新增开户数量作为基本数据。在数据分析过程中我们发现社保基金与QFII在数量上较少, 将其合并至基金与一般机构中。在主成分分析法对四组数据进行相关性分析中得到表格。

由表中个人投资者新增开户数对投资者新增开户总数的相关系数接近于1, 可表明个人投资者新增开户数量与全体投资者新增开户数量完全相关。而数据个人投资者在投资者结构中占95%以上的大部分。可得出个人投资者对整个投资者结构的绝对影响力。

三、结论

1、以使用交易量和持仓之比进行度量资者结构的投机行为和套期保值行为的相对程度。我国投资者动机多以投机行为为主, 投资者结构与股市波动性之间存在单向因果关系, 投资者结构变动是股市波动性的原因, 股市波动性不是投资者结构变动的原因。

2、我国机构投资者数量虽逐渐上升, 以个人投资者为主的投资者结构却没有发生根本改变。以个人、券商、基金、一般机构为划分的投资者结构里, 个人投资者新增开户数影响结构所占比重最大, 其次为一般机构。个人投资者作为我国最主要的投资者结构对股市波动性的影响程度最大。但作为个人投资者容易受感情左右, 有时非理性的认为股价被低估了, 其他时候又认为恰恰相反。可能会把股价推动的高于或低于有效价格。而机构投资者系统的、理性的进行交易。守旧的交易投资者结构对我国股票市场的完善发展也是一大挑战, 我国各方面均应借鉴外国优秀经验, 相应引导机构投资者的发展, 并结合我国国情, 完善我国股票市场。

摘要：本文对我国投资者结构划分, 选取变量度量投资者结构实证与理论结合, 研究投资者结构与股市波动性的关系。

关键词：投资者结构,波动性,实证分析

参考文献

[1] (美) 古扎拉蒂著费剑平, 孙春霞等译.计量经济学基础[M].北京:中国人民大学出版社, 2004.

[2]庞皓.计量经济学[M].北京:科学出版社, 2007.

[3]张雄.投资者结构与期限结构对期货市场效率的影响研究F830.9

资本结构波动 篇9

2000年至今, CPI波动频繁、 幅度大, 一度高达8. 7% ( 2008年2月) ,也有低至- 1. 8% 的时期( 2009年7月) 。按照国际惯例,CPI在2% ~ 3% 波动是属于可接受范围。CPI过高会使得货币贬值,居民生活水平下降, 同时使得市场价格失真,从而导致生产者盲目扩产; CPI持续大幅升高代表着恶性通货膨胀,造成严重的经济扭曲,引发社会动荡; 而CPI持续低迷会引发通货紧缩,致使失业率上升,甚至经济衰退。因此,如何科学探寻我国CPI波动的结构特征、挖掘CPI的周期波动性和预测CPI的趋势变化,对于旨在烫平经济波动的宏观经济政策具有重要的理论和现实意义。

目前已有不少文献对CPI的结构特征和预测进行了研究,这些文献运用的方法主要包括ARIMA类模型、协整理论、VAR类方法、BP网络神经模型等。例如王宏利( 2005) 运用偏最小二乘法与BP网络神经模型对2005年CPI进行模拟与预测,认为我国物价走势已经从货币政策为主转为宏观经济变量结构性控制为主。张成思( 2009) 运用grid - bootstrap中值无偏估计和VAR模型分析CPI八大类子成分自身动态传导特征,发现其与总体CPI表现不同,货币政策本身的变化和不可预料的随机货币政策冲击对各分类CPI的影响存在差异。谭本艳和柳剑平( 2009) 应用协整检验中的长期驱动和短期驱动的方法,从CPI分类指数的角度分析我国CPI波动的长期和短期决定因素。 王少平等( 2012) 建立FVAR模型,分析中国CPI的宏观成分和宏观冲击,研究结果证实2010—2011年这一轮的通胀是宏观因素驱动,并认为紧缩货币和需求能够有效抑制通胀。

尽管上述文献具备重要的参考价值,但仍存在一些值得商榷的地方。首先,已有文献多以纵向时间域的维度考察CPI波动率的时变特征( 如ARIMA、GARCH族簇、 VAR类模型) ,而忽略了在频率域维度上未显现的波动率时变特征,无法从时域和频域相结合的角度考察CPI的内在特征。其次,CPI指数的变化受到政治、经济等多种因素的影响,变化规律复杂,各种影响因素间呈复杂的非线性关系,针对传统的预测方法不能很好反映这种非线性规律,导致对CPI指数预测精度不高。为了进一步剖析CPI的波动特征与作用关系,同时提高CPI序列预测精度。本文运用国际上前沿的时频分析方法———EEMD法,将分解之后得到的各IMF分量,针对其不同特征,分别建立相应的预测模型,这样更好地反映序列的随机性、周期性和趋势项特征,最后将各值叠加得到的组合预测值与采用单一模型预测值进行误差对比。

2经验模态分解方法

2. 1经验模态分解( EMD) 理论与算法

经验模态分解( EMD) 是由Huang et al. ( 1998) 提出的解决工程信号问题的方法,在自然科学等领域运用广泛。该法是基于时间序列内在的特征,自适应地通过筛选过程从序列中提取出不同频率的本征模态函数( IMF) , 它反映了序列内在的波动特性。EMD可以解决时域和频域分析不能揭示各个频率分量在什么时刻出现的问题,是对以线性和平稳假设为基础的傅立叶分解和小波基等传统时频分析方法的重大突破( Huang et al. ,1998) 。近年来,EMD也开始应用于经济金融数据分析领域,如Zhang et al. ( 2008) ,王晓芳和王瑞君( 2012) 等。

EMD方法假设任何信号都是由一系列幅度和相位都随时间变化的IMF组成,这种IMF分量必须满足两个条件: 极值点个数和过零点数相同或最多相差一个以及其上下包络关于时间轴局部对称。从而把不同频率的波动和趋势从原序列一一剥离出来,具体步骤如下:

第一,计算时间序列s( t) 的所有极大、极小值点;

第二,由所有极大值和极小值根据三次样条插值来分别构造s( t) 的上下包络线;

第三,根据求得的上下包络线,计算s( t) 的局部均值m1( t) 以及s( t) 与m1( t) 的差值h1( t) = s( t) - m1( t) ;

第四,通常h1( t) 不是一个IMF分量,为此需要对它重复进行上述过程,直到h1k( t) = h1 ( k -1)( t) - m1k( t) 符合IMF的定义要求,即认为h1k( t) 是一个IMF分量,记

第五,重复以上步骤,直到rn( t) 小于已设定值或变为单调函数和cn( t) 满足给定终止条件,则序列s( t) 的EMD筛选过程结束。

2. 2集成经验模态分解( EEMD)

EMD分解的一个重要缺陷是模态混叠———一个IMF由多个频率不同的时间序列加总而成或者有相同频率的时间序列出现在不同的IMF中,使得EMD分解不彻底。为克服该缺陷,Wu & Huang ( 2009) 提出具有有效抗混叠分解能力的集成经验模态分解( EEMD) 方法,具体过程如下:

第一,s( t) 加入白噪声 νi( t) ,即si( t) = s( t) + νi( t) ;

第二,将新序列si( t) 进行EMD分解;

第三,重复上述步骤,每次加入不同的白噪声,把得到IMF的集成均值作为EEMD分解的结果。由白噪声的性质可知,随机白噪声可集成后相抵消,这样大大减小了模态混淆的机会。增加白噪声的效果可通过最终误差的标准差 εn来控制, ,其中N为加入白噪声的次数,ε 为白噪声的标准差。

3 CPI结构特征分解实证

本文选取2000年1月至2013年6月CPI同比数据进行研究,CPI数据来源于中经网经济统计数据库。通过对CPI序列描述统计可知, CPI偏度为0. 5356, 峰度为2. 7080,JB检验为8. 3216,在5% 显著水平下拒绝服正态分布原假设,存在尖峰厚尾和序列自相关。

对CPI进行ADF检验和GLS检验的单位根检验可知, CPI是一阶单整的时间序列。而EEMD方法是处理这类非平稳、非线性序列的有效工具,将其运用于CPI指数序列分析,可以从该序列自身出发揭示其内在特征。因此运用非线性非平稳的EEMD模型来分析CPI波动显得非常合适。

3. 1 EEMD分解

通过EEMD方法,预先设定白噪声方差 ε = 0. 2 ,集成次数N = 100 ,将CPI序列分解成5个周期不同的IMF和1个余项。由图1可知,被分解出来的IMF由高频向低频排列,振幅逐渐变大。而余项不存在周期性特征,是一个单调缓慢上升反应CPI长期趋势的时间序列。

如表1所示,IMF1和IMF2平均周期分别为3个和7个月,其Kendall相关系数分别为0. 1037和0. 1158。可认为IMF1、IMF2的波动属于不确定的随机因素成分,这些成分带有不确定性、周期短、发生频繁,导致与CPI序列相关系数小。IMF1、IMF2方差占原序列方差总和均不超过2%,表明IMF1和IMF2波动对CPI序列波动贡献率小。

IMF3到IMF5的平均周期均超过1年,反映CPI的中期和长期波动。这三个序列频率低,周期较长,波动缓慢但明显。且波动方向经常和原序列波动方向相同( 特别是IMF3) ,导致其相关系数较高,这些低频IMF主导了CPI序列走势,所以其对原始序列的方差贡献率很大。

余项的Kendall相关系数为0. 3517,其序列变化平稳、缓慢、波动范围比CPI小。可将余项视为趋势项,体现CPI的长期走势。本文通过EEMD方法分解出的趋势项变化平稳、缓慢上升,且原始序列围绕其上下波动。所以用余项表示核心CPI序列比较理想,符合核心通货膨胀长期稳定性的要求。

3. 2 CPI结构特征分析

CPI序列经EEMD分解成5个IMF和一个余项。IMF的频率各不相同,频率较高的IMF项表现出随机无序性, 而频率较低的IMF项具有很强的周期性,余项则表现出一定的趋势性。从图2中可以看出,IMF1、IMF2序列的均值近似等于零,从IMF3开始呈现出比较规则的周期性波动,且均值围绕零值上下分布。因此,将IMF1、IMF2归为高频分量,而IMF3 - IMF5归为低频分量。

本文应用EEMD模态分解出不同频率的IMF和余项, 这些频率不同的分量和余项分别隐含着很强的经济含义, 可用来揭示蕴涵在CPI序列中的内在特征。高频分量振幅大小表示不均衡程度,可以用来揭示CPI短期的不均衡现象。但高频分量频率高振幅小,围绕零均值随机波动,对CPI的影响有限; 低频分量的每次较大波动总是和一些大事件和外部冲击相对应,反映出一段时间内这些事件对CPI序列的影响; 趋势项波动平缓,代表CPI内在运行轨迹。

从低频分量来看,由表2可知,低频分量与原始序列的Kendall相关系数高达0. 7695,其能解释CPI波动的75. 81% ,表明低频分量在CPI波动中占据的重要地位。 低频分量反映了我国CPI的中长期波动,重大事件对CPI的影响主要体现在低频分量中,低频分量周期表示对CPI产生影响的时间长短,振幅表示对CPI冲击的大小。从表1可以看出, 最短低频IMF平均周期为20个月( 1. 7年) ,而且这些冲击对CPI波动影响非常大,表明短期内CPI很难消除重大事件的冲击。如图3所示,2004年粮食危机和投资热、2007—2008年的国际大宗商品价格上涨冲击、2008年国际金融危机、2012年欧债危机。在以上这些时段内趋势项变化比较缓慢,而高频分量振幅又小,低频分量却与CPI同步大幅波动。所以低频分量是引起CPI大幅波动最主要的原因,且短期内无法消除这些时间影响。

从趋势项来看,趋势项与原始序列的相关性为0. 3517,方差贡献率8. 10% 。从图4可知,尽管CPI常受到一些外部的冲击大幅波动,但冲击影响结束后,指数仍返回到趋势项附近围绕其小幅波动,趋势项横穿整个CPI序列,基本反映了CPI内在运行轨迹,可代表核心CPI的变动趋势。

4 CPI短期预测

CPI是属于非平稳非线性的时间序列,传统的预测方法基本都是对整个时间序列进行预测,而没有充分考虑到时间序列的随机性、周期性和趋势性的特点,这样的方法会造成信息的损失,导致预测的精准度有限。因此,本文采用EEMD这种具有自适应的且适用于处理非线性非平稳序列的分解方法,把CPI序列分解成频率不同的分量, 再根据各个分量不同的内在特征分别建立适当的ARIMA模型,最后将各分量预测结果叠加作为CPI的预测值,即本文的EEMD - ARIMA组合叠加预测法。为检验预测效果,本文运用ARIMA模型对CPI原序列进行预测作为对比。

针对EEMD - ARIMA方法,对IMF1 - IMF5和余项分别建立ARIMA预测模型。表3列出了24期静态预测结果,即选取2000年1月至2013年6月CPI数据逐步预测2013年1月至2013年6月CPI值。每预测完一期后,用实际值代替预测值对下一期进行预测,以此类推得出24期预测值。

从表3和图4可以看出,本文的EEMD - ARIMA预测方法与ARIMA预测方法相比,预测精度有明显提高。 除个别月份外,EEMD - ARIMA方法的绝对预测误差均小于ARIMA方法,说明EEMD分解可以分离出CPI中的随机性分量和周期性分量,从而可以更好地描述CPI波动的内在特征。总的来说,EEMD分解对得到的各个IMF和趋势项的特性,可以建立最合适的模型进行预测, 同时充分考虑序列周期性、随机性和趋势性,从而提高预测精度。

5结论

资本结构波动 篇10

工业结构变动是工业经济周期扩张或收缩的结果, 投资、价格是工业结构变动的主要影响因素。在经济周期波动中, 投资是引起工业结构变动的主要原因, 价格是引起工业结构变动的根本动力。

1 经济周期性波动中投资是引起产业结构变动的最主要原因

工业固定资产投资波动、工业经济波动和工业结构有显著相关性, 工业投资是工业经济周期性波动的先行指标, 决定着工业经济和工业结构波动。

1.1 工业投资具有显著的周期先行性

工业固定资产投资增长率与工业增加值增长率的曲线变化非常相似, 但波动幅度要远远大于工业增加值增长率的波动幅度 (见图1) , 工业固定资产投资的波动具有显著的周期先行性质。以谷位为例进行说明。

1981年是山西工业经济第一个周期的谷位, 1979年山西工业固定资产投资开始负增长、增长率为-2.09%, 1981年为-25.07%。

1990年是第二个周期的谷位, 从1986年工业固定资产投资就在减少, 其中1986年工业固定资产投资增长率为6.53%, 比1984年低出47.03个百分点, 1987年工业固定资产投资率继续减少为1.43%, 1989年为2.64%。

2009年为第四个周期的谷位, 2008年投资为13.75%, 在这个周期中处于较低投资水平 (第四周期中2003年、2004年、2005年工业投资增长率分别为64.30%、42.68%、28.91%) 。需要说明的是, 2002年开始固定资产投资出现较大的波动, 而在2004年又开始回落, 这是因为2002年起出现了新一轮的投资热潮, 而经过2004年的宏观调控, 固定资产投资开始回落。

资料来源:山西省统计年鉴 (2012) 。选取改革开放后的数据反映工业经济周期波动对结构变动影响的本质关系。

1.2 投资结构决定产业构成

产业结构随着固定资产在不同产业间的投资趋势发生着类似变化, 山西省固定资产的投资 (见图2) 与产业结构的构成 (见图3) 极为相似。

第一产业是固定资产投资基数最低、增长波动趋势最平稳的, 增长幅度在0.26%~3.21%之间, 振幅最大为2.95个百分点。

在第1、2个周期中 (1978—1981年、1982—1990年) , 工业在产业结构中占据绝对优势, 固定资产投资也是最大的, 增长率都在62%以上, 增长幅度在62.81%~71.75%。第三产业的增幅在30%左右, 绝对值基数和增长率都远远低于工业 (1978年工业和第三产业的固定资产投资额分别为130 534万元和65 684万元) 。

第3个周期是工业和第三产业波动互逆的阶段 (1991—1998年) , 在这个阶段工业所占份额变小、第三产业比重增加。

第4个周期 (1999—2009年) , 从2001年开始, 工业固定资产投资开始大幅提高, 2003—2007年工业固定资产投资都在60%左右, 产业结构中工业所占比重也大幅提升 (见图3) , 2008年达到了52.9%。

2 经济周期波动中价格是引起工业结构变动的根本动力

经济周期的扩张与收缩决定了工业产品价格的上涨和下跌, 同时, 工业产品价格的变化又影响到工业投资结构变动, 工业投资结构经过时滞或乘数作用最终影响工业结构变动。鉴于资料的可得性, 价格因素以1995年为起点进行说明。

1995—1998年是山西省工业经济第3个周期的衰退、萧条阶段, 1998年是工业经济增长的谷位。随着工业经济滑坡, 需求萎缩, 供给超过需求, 价格迅速下跌, PPI增长率从1995年衰退期开始回落 (见图4) , 1998年出现负增长为-2.5%, 1999年跌至谷位为-4.7%, 工业价格波动比工业经济波动的谷位晚1年。

1999—2007年是山西工业经济第4个周期的繁荣阶段, 在这个周期中, 由于投资需求和消费需求的不断扩张, 刺激价格迅速上涨到较高水平, 2004年、2008年PPI分别上涨到两个高点, 其中2004年PPI增长率为16.1%、2008年为22.4%。山西工业价格周期波动的峰位比工业经济周期波动的峰位晚1年。

2008—2011年是第4个周期的衰退、萧条和第5个周期的复苏阶段。2008年全国遭遇金融危机, 从第四季度山西工业经济开始下行走低, 2009年跌至谷底, 在国家扶持政策和山西产业振兴措施的支持下, 山西工业经济与全国一样提前复苏, 2010年工业经济再创新高, 达到了第4个周期以来的最高值19.5%, 比2004年、2007年还分别高出1.61、1.30个百分点, 比2009年谷位高出20.2个百分点。2011年工业经济虽有回落, 但持续保持高速, 工业增加值增速高达17.5%。在这个“大落大起”的周期波动中, PPI直接从峰位跌至谷位, 2009年PPI增长率为-8.0, 是1995年以来的最低值, 比第3个周期的谷位低出3.3个百分点, 比2008年峰位低30.4个百分点。2010年后PPI随着工业经济高位运行, 价格也从2009年谷位升至2010年的9.5%、2011年的7.5%。

山西经济波动周期处于谷位或调整期时, PPI将低于工业生产者购进价格指数, 出现“倒挂”。从图5可以看出1999年价格出现“倒挂”、幅度为1.7个百分点, 2000年、2001年价格倒挂幅度分别为1.0、1.5个百分点, 2009年价格“倒挂”幅度达到了4.6个百分点。

价格波动对不同工业行业影响很大, 是造成工业行业不均衡发展、工业内部结构发生变化的最根本原因。焦炭PPI在2003年、2008年分别达到两个峰位 (见图6) , 在2006年、2009年分别是两个谷位, 特别是2009年焦炭PPI负增长为-16.8%, 比2008年价格峰位低出了56.9个百分点;黑色金属PPI在2004年、2008年分别达到两个峰位, 2006年、2009年分别达到两个谷位, 2009年黑色金属行业达到了山西省工业行业中最低的谷位, 为-21.7%;电力工业没有出现像焦炭和黑色金属一样的“过山车”现象, 价格趋势低位平稳, 在0.23%~7.99%区间波动 (见图6) 。煤炭工业在这个经济周期波动中, PPI没有出现负增长, 扩张期时间较长、回落幅度较低, 特别是当2009年焦炭、黑色金属出现较大幅度的负增长时, 煤炭工业依然保持了一定的增长速度, 并在2010年、2011年持续增加。2011年山西省4个传统主导工业行业的PPI增长率煤炭最高为10.5%、黑色金属次之为7.5%、焦炭为5%、电力为1.9%。

钱纳里实证研究表明:在经济发展不均衡的广大发展中国家, 经济增长会推动产业结构的变迁, 在要素的边际报酬不相等的作用下, 劳动和资本等生产要素就会从报酬较低的部门向报酬较高的部门转移, 结构的变动反过来又进一步推动经济增长。PPI是反映全部工业产品出厂价格总水平的变动趋势和程度的相对数, 不同工业行业PPI增长率反映了不同行业工业产品的出厂价格情况, 通过一定时间段的价格波动, 价格较高、市场较稳定的行业所占比重会越来越大, 反之则会越来越小。具体到山西省实际情况, 焦炭、冶金遭遇“过山车”式的价格风暴, 在工业行业中的比例越来越低, 煤炭由于价格增长率较高、波动幅度小, 稳定性高, 比重越来越大。2002年山西省煤炭工业所占比重仅为28.93% (见图7) , 冶金、焦炭、电力分别为20.07%、7.05%、15.15%, 到2011年煤炭工业所占比重达到了六成以上、为60.80%, 是2002年的2.1倍, 冶金、焦炭、电力分别为11.62%、6.43%、4.57%。可以看出, 山西工业内部主导行业构成与各行业PPI高低程度有显著的相关性。

3应对经济危机调整产业结构的对策

山西工业经济扩张能力强, 抑制衰退能力弱。山西经过三十多年, 特别是近10年经济扩张战略, 工业经济抗跌能力不仅没有增强, 反而有所降低。产业结构问题更加凸显, 煤炭一枝独秀的地位更加突出, 焦炭、冶金产能过剩问题更加明显。在这样的矛盾凸显期, 要敢于正视, 打破路径依赖, 采取收缩和自我保护战略, 利用经济危机、市场低迷的时机, 调结构、转方式, 精细化延伸, 高端化引领, 多元化发展, 在经济周期波动中促进工业结构转型升级。

3.1 调结构、转方式, 构建现代工业体系

经济周期的萧条阶段是产业结构优化调整的最佳时机, 抓住机遇改造提升传统产业, 加快淘汰高消耗、高污染、低产出的落后产能, 推动焦化、钢铁、有色、建材等行业的兼并重组, 在经济周期的低谷中为下一轮发展夯实基础。特别是山西焦化行业, 要抓住市场趋紧形成的倒逼机制, 下大力气, 以“壮士断腕”的精神, 推进焦化行业的企业兼并重组和产业链整合工作, 通过产业链的纵向延伸, 提升焦化企业应对市场风险的能力, 形成“焦化并举、上下联产”的格局。推动产业革命, 培育新兴产业。

3.2 控产能、精细化延伸, 增强工业内生发展动力

在经济萧条阶段, 严格控制煤炭、钢铁产能, 适当缩减产量, 限产保价, 限产保市。做精做强资源性主导产业, 精细化发展, 延伸产业链条, 增强工业经济发展内生动力。通过要素在各环节间的系统整合, 实现单独产业发展的分割模式向产业整合模式转变。坚持多元化发展战略, 积极引导煤电联营、煤焦化联合、煤焦铁、煤化等企业多元化联合重组和多元化经营, 加快产业间融合, 在联合重组过程中构建循环经济模式, 形成以主导资源为核心的生态产业网络系统, 增强企业抗风险优势。

3.3 高端化引领行业发展, 成为煤焦发展高地

湖北省经济波动与产业波动 篇11

关键词：产业波动经济景气相关性

根据已知文献，众多研究者主要是从消费、投资、出口等方面研究经济波动情况，很少从产业方面研究经济波动；也就是只从需求的角度，而没有从供给的角度研究经济波动。从产业角度研究经济波动可以让我们了解整体经济与各个部分之间的关系，认识各个产业波动对整体经济波动的贡献度及影响，能为调整经济结构提供真实可靠的依据。

本文主要通过对湖北省各个产业波动与经济波动的相关性进行研究，来为本省宏观经济政策的制定提供一些可靠的依据。b

各产业波动的状况以及整体经济波动的相关性分析

(一)总体上看，经济增长水平不断提高，产业间发展不平衡

其中第二产业发展很快，高于同期总体发展均值，其次是第三产业，与总体均值持平；第一产业，发展远低于同期总体均值水平。

在研究的期间内，湖北省经济增速均值为14.98％。超过经济增长20个百分点，增长比较快的产业包括：冶金工业(年均增长37.43％)；煤炭工业(年均增长47.78％)；金属制品业(年均增长33.83％)；交通运输设备制造(年均增长48.21％)；电气机械制造(年均增长37.26％)；电气通信制造(年均增长82.14％)；森林工业(年均增长32.47％)。

与经济增速保持同步增长的产业有：石油工业(年均增长16.50％)；化学工业(年均增长27.47％)；建材及工业(年均增长27.27％)；电力工业(年均增长8.14％)；食品工业(年均增长20.89％)；纺织皮革工业(年均增长25.08％)；运输邮电业(年均增长12.71％)；

明显慢于经济增速的产业的有：农业(年均增长-1.91％)；电力工业(年均增长7.07％)；建筑业(年均增长-16.08％)；批发零售(年均增长7.50％)；公共事业(年均增长6.20％)；金融保险(-20.08％)。传统第一产业农业增速呈现负数，说明湖北省近年来产业结构调整还不是很到位，会在一定程度上制约食品工业的发展。建筑业是经济增长的重要来源，其低增长说明我省的建筑业发展深度不够，广度也不够，会在一定程度上制约我省经济总体的发展。而金融保险低增速，会加剧我省企业融资的难度，进一步制约我省企业经济的发展。

从三产业划分的角度来看，农业增速明显低于总体经济增速，占省内生产总值(PDP)逐年减少，且对PDP的贡献率与其他产业呈背离的状态。第二产业增长速度较快，基本保持上升趋势，但对PDP的贡献率从2003年后盾上升趋势，说明近年来我省产业结构调整取得初步成效，工业仍然是带动经济发展的动力。第三产业基本保持增长趋势，且高于其他产业的发展速度，但是对PDP的贡献率呈下降趋势。其中重工业对第二产业的贡献率较大，由此可见。重工业实际上主导了宏观经济的发展。

(二)产业波动分析

各行业波动幅度一般都大于PDP波动幅度，说明各行业波动相关性各异，存在“风险分散”效应。一般工业波动幅度较大，第三产业幅度次之，第一产业最小。

由表1可知，增加值增速较大的产业其方差不是很大，反映出快速增长的产业振幅较小的波动特点。增加值增速均值与方差的相关系数为-0.30178(在5％水平上显著)。波动幅度最大的产业依次是批发零售、电子通信制造、电气机械制造、金属制品业。运输邮电业的波动幅度最小(不计“其他第三产业”)。由于整体经济的波动幅度(0.038)基本上接近各产业的波动的幅度，表明各产业间波动是与PDP同步的，产业间波动不存在类似资产组合理论中的“风险分散”效应。

(三)各产业增加值与当期的经济景气波动的相关性除公共事业、交通运输设备制造外，各产业增加值与当期的经济景气波动的相关性不强，各产业增加值与经济波动在中长期时间段内表现出良好的相关性。

各产业增加值增长率与PDP增长率的相关性

由表2我们可以看出，各产业增加值增长率与PDP增长率相关性较弱，且只有公共事业、交通运输设备制造、农业、冶金工业等四个行业通过了显著性检验，除了公共事业、交通运输设备制造表现出较高的相关性(r＞0.6)，其他的行业即使通过检验，但是相关性也不够高(分别为0.5651、0.5980)，这似乎与现实相背离，在通常我们认为经济景气波动过程中产业会表现出一定的同步性，即在宏观经济不景气的时候各产业的增长速度会减缓，高速增长时会带动各产业的发展，从而便显出很好的相关性，但是我们分析的周期内数据没有表现出来，所以我们从以下几个方面考察这个现象。

(一)影响的滞后性

各产业增加值波动与经济景气波动相关性不大，这说明各产业增加值波动对经济景气波动的影响不大，或者是经济景气波动对各产业增加值波动影响不大。但这并不能说明产业增加值波动与PDP波动不存在因果关系，以为某些产业增加值波动有可能是经济景气波动的先行指标，另一些产业增加值波动是经济景气波动的结果(或滞后指标)，因此导致各产业增加值波动与经济波动相关性不大。为此，我们进一步检验了各产业增加值波动与滞后一年以及提前一年的PDP波动的相关性(见表2)。

总体看来，在这种情况下，各产业提前一年或滞后一年的增加值波动与经济景气波动有较大的相关性。除了森林工业、金融保险表现不受前一年经济景气波动影响外，其余行业都表现出较高的相关性(r＞0.6)。同时，金属制品业、电气机械制造、建材及其他、森林工业、纺织皮革业、金融保险表现出不显著的提前于经济景气波动的特征。

(二)影响的持续性

由于受可获得的时间序列数据长度的限制，仅仅从“两年移动平均相关性”这样一各侧面来考察这种影响的持续性，所得结论可能并不稳健。

由表2可以看出，两年移动平均相关性要强于当年的相关性，且通过显著性检验的产业明显增加，这说明中长期各产业增加值增速与经济增长的相关性强于短期的相关性。

各行业与PDP波动相关性不强可能预示这我省产业结构正在发生变化，从三产业的角度来看，第二产业增加值与经济波动相关性最强，其次是第三产业，第一产业相关性较弱。

(三)固定资产投资名义增长率波动之间的相关性

通过对2000－2005年固定资产投资名义增长率的分析，各产业与省内固定资产投资名义增长率之间的相关性明显高于与PDP增长的相关性。除了石油工业、金属制品业、建材及其他、公共事业通过了显著性检验外，其他产业均通过一定水平的显著性检验。其中r＞0.7的产业有石油工业、金属制品业、建材及其他。

各行业随经济景气波动的特征分析

(一)基础工业各行业波动特征

冶金工业的波动特点是波动不稳定，在经济景气波动的上升期大起大落。如在2001－2005年间，经济景气上升阶段，冶金工业的增长率在2004年大起又回落，但不能超过PDP指数的增长率。表明在湖北省冶金工业的波动与PDP的波动没有明显的关系。

石油工业增长率在经济景气的上升阶段也在上升，而后又有所回稳。增长率一直不能超过在PDP的增长率。湖北省的石油工业的景气波动特点也需要给予一些关注，以防过快发展对通货膨胀造成一定的压力。在湖北省现阶段，煤炭仍然是能源的主要来源，且石油工业增速又没有表现出明显快速增长的趋势，所以煤炭工业的增长负担着为经济增长提供能源的任务。煤炭工业近年来的快速增长实际上反映了湖北的工业结构逐渐进入重化工业阶段的趋势，能源产业发展一方面支撑着这种结构的转型，另一方面也将对资源与环境提出挑战。因此更加有效的使用能源是实现经济增长而又保护环境的关键。

化学工业的增长率在2001－2004年出现的缓慢减速的情况，但是2005年出现的上升趋势与经济波动的增长趋势相吻合了，并且化学工业的波动并没有表现出未来波动振幅减弱的趋势。

(二)制造业各行业的波动特征

制造业在2001-2005年的波动幅度比较大，除了交通运输设备以外，其他的在2005年都表现出明显的增长趋势，但是也没能超过PDP指数的增长率。并且制造业的波动幅度要明显高于PDP的增长幅度。

(三)消费工业、建材、建筑行业的波动特点

消费品工业各行业的波动幅度并不大，并且除了个别年份都表现出较好的同步性。建筑业的波动趋势在2004年有减弱的趋势，建筑业的波动趋势也并没有表现出比经济波动更剧烈的现象，说明建筑业也不是通过自身的波动而直接影响经济波动的，而是主要通过带动对其他产业的需求而推动经济波动的。

结论

通过对湖北省产业波动与经济波动的相关性研究可以得出以下结论：

第一，湖北省经济的增长主要靠工业的增长推动，特别是重工业的波动对经济的波动影响极大。

资本结构波动 篇12

关键词：掘进机,截割头,载荷波动,模糊优化

目前掘进机截割头仍然是用于采掘机械上的主要工具, 其载荷谱是掘进机整机设计的原始依据。寻求最佳的截割头设计参数, 使其满足截割煤块均匀、煤尘量小、掘进机载荷波动小、截割比能耗低等要求, 是改进截割头的重要任务。为此, 将模糊理论引入掘进机截割头的结构参数优化设计中, 并以载荷波动最小为目标函数, 建立了截割头结构参数的优化设计模型。

1 掘进机截割头横摆截割时载荷波动的计算方法

如图1所示, 截割头横摆截割时, 截割头以转速n作旋转运动, 同时绕掘进机回转中心以速度v水平摆动, 由安装在其壳体上的截齿进行截割, 切屑断面近似月牙形。在不同截割位置上, 截齿的实际切屑厚度不同, 受力也不同[1]。截齿处于不同位置时的实际切屑厚度可由下式得出:

式中:m—每条截线的截齿数;

v—截割头的横摆速度;

φi—截齿的位置角。

在每一瞬时, 处于截割区的所有截齿受力的矢量和就是作用在截割头上的载荷。采用图1所示的Oabc三维正交坐标系, 截割头所受的载荷是一个空间力系, 包括沿三个坐标轴的力Ra、Rb、Rc和绕三个坐标轴的力矩Ma、Mb、Mc。其中, Mc是对截割电机正常工作影响最大的载荷, 称为负载转矩。任意时刻截割头处于某一位置时负载转矩的计算公式为:

式中, n为处于截割区的截齿数, Ri为齿尖回转半径;Zi为单个截齿截割阻力;

考虑到截齿的磨损, 上述单个截齿的受力可按 (3) 式计算[3]。

磨钝截齿的平均截割阻力

式中, f'为截割阻力系数;σy为煤的单向抗压强度;kj为平均接触应力与单向抗压强度的比值;S为截齿磨损面积;Z0为锋利截齿的平均截割阻力。

式中, A为煤的截割阻抗平均值;为B煤的脆性程度指标;bp为截齿的截刃宽度;h为切屑厚度;t为截线间距;#为截齿的安装轴线相对于齿尖回转平面的倾斜角;kt、km、ka、kf、kc分别为考虑煤层压张效应、截割条件、截齿截割角、截齿前刃面形状以及截齿排列方式影响的系数。

2 模糊优化数学模型的建立

2.1 优化设计变量的选取

由 (1~4) 知, 影响负载转矩的参数有19个, 其中bp、t、β、m、φi、Ri为截割头的结构参数, 在进行优化时, 将其作为设计变量, 其他参数作为约束, 则模糊优化设计变量

2.2 模糊优化目标函数的建立

根据截割头载荷波动的计算方法, 以截割头负载转矩的变差系数以及比能耗最小作为掘进机截割头目标优化设计的目标函数。

式中, 、 的变差系数以及能耗HW最小的单目标优化目标函数。

——各单目标最优值。

2.3 模糊优化设计约束条件

2.3.1 转速范围的约束

对于较坚硬的煤岩, 应采用较低的转速;对于软煤岩, 则可以采用较高的转速。

2.3.2 倾斜角的约束

要使落煤的效果较好, 截割头的截齿倾斜角一般为大于。

2.3.3 截割功率的约束

掘进机的截割功率Pmax应小于截割电动机的额定功率Pn, 即

2.3.4 截割生产率的约束

为了保证足够的实际生产率, 设计生产率应不小于计划生产率, 即

2.3.5 载荷波动系数的约束

为了保证掘进机工作稳定, 应限制截割头横向和纵向的载荷波动, 其升力、横切阻力和负载扭矩的波动系数ra、rb、和rm, 应小于它们分别的极限值△a, △b和△m, 所以模糊约束条件为

各约束条件表达式中“~”符号表示边界条件具有模糊性。

3 模糊约束隶属函数

根据各隶属函数的性质和特点, 给出截割功率、倾斜角和生产率、其他参数约束的线性隶属函数分别如式18~20。

4 最优水平截集上的非模糊优化模型

对于截割头结构参数的模糊优化问题可用最优水平截集法将其转化为如下的普通优化问题, 各约束条件按下面的情况分类, 再按照一般优化问题求解[3]。

载荷波动系数、截割功率约束

生产率的约束

其他参数的约束

式中, λ*——最优水平值, 由二级模糊综合评判法确定。

5 结论

5.1 此种方法的引入, 将比普通优化设计更接近客观实际, 取值会更加合理, 为提高掘进机的截割性能和经济效益奠定了理论基础。

5.2 最优水平截集在[1]取不同的值, 可得到不同的优化方案, 大大增 (下转218页) (上接40页) 加了设计者选择优化方案的余地, 满足不同的设计要求。

参考文献

[1]白其峥.数学建模案例分析[M].北京:海洋出版社, 2000.

[2]李晓豁.纵轴式掘进机截割头结构参数的选择[J].煤矿机电, 1997, (3) :21-22.