2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、南京財經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于VAR模型的江蘇省金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系研究姓名:張紅申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):應(yīng)用數(shù)學(xué)指導(dǎo)教師:孫春燕201010II銀行的資產(chǎn)額的擴(kuò)增,對金融資源的配置效率較高,從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長;同時LNINSURE、LNSGDP與LNRGDP存在負(fù)向相關(guān)性,這是由于證劵市場及保險市場成立時間較晚,自身發(fā)展不夠完善而導(dǎo)致。其三,通過向量誤差修正建立了江蘇省金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的短期動態(tài)模型(VEC模型),通過該模型的參數(shù)估計

2、結(jié)果可知,變量LNFIR、LNFM、LNINSURE、LNSGDP中每一個變量的短期變動如何受其他幾個變量短期波動的影響及偏離長期均衡的影響,當(dāng)上述五個變量變動偏離長期均衡時,將分別以0.08750.1299,0.0031,0.1285,0.2501的調(diào)整速度(包括大小和方向)拉回到均衡狀態(tài)。(3)對江蘇省金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間進(jìn)行了Granger因果檢驗(yàn)。所得結(jié)論是:在滯后期為3的時候,Granger因果檢驗(yàn)基本穩(wěn)定,LNFM是LNF

3、IR單向Granger原因,LNFIR與LNRGDP互為Granger原因,LNFM是LNSGDP的單向Granger原因。這些結(jié)果可和前面的各個模型相互印證。(4)在無約束VAR模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了脈沖響應(yīng)函數(shù)分析,得到了若干有意義的結(jié)論。通過該分析過程得到了在初期分別給LNFIR、LNFM、LNINSURE、LNSGDP中的每個金融變量一個正的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后,給經(jīng)濟(jì)增長變量LNRGDP帶來沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖,從而反映了金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增

4、長各期的動態(tài)影響;同時討論了LNRGDP對金融中較重要的變量LNFIR的脈沖效應(yīng),在一定程度上反映了經(jīng)濟(jì)增長對金融發(fā)展各期的動態(tài)影響。綜合所有脈沖響應(yīng)函數(shù)分析的結(jié)果,能進(jìn)一步明確江蘇省金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的相互動態(tài)影響狀況。(5)進(jìn)行了方差分解分析。通過該分析所得結(jié)論是:人均GDP的增長有34.43%是是靠自身內(nèi)部的發(fā)展獲得的,其中FIR、FM和INSURE水平變化的沖擊對RGDP的解釋能力相對偏大,長期看來均達(dá)到17.89%、23.59

5、%和21.57%,這說明金融機(jī)構(gòu)發(fā)展相對完善,金融融資與貨幣的發(fā)行量為經(jīng)濟(jì)增長提供了大量的資本,所以對經(jīng)濟(jì)增長的解釋能力相對偏大。而RGDP水平變化的沖擊對RGDP的解釋能力較弱,貢獻(xiàn)度也較低。這可能是由于證劵行業(yè)成立時間較短,其自身發(fā)展的不完整性,所以對經(jīng)濟(jì)增長的解釋能力較弱,貢獻(xiàn)度較低。第五章總結(jié)了通過模型所獲得的結(jié)論,并給出了相應(yīng)的政策建議。關(guān)鍵字:關(guān)鍵字:金融發(fā)展;經(jīng)濟(jì)增長;VAR模型;協(xié)整;VEC模型;Granger因果檢驗(yàn);

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