一、利率政策对我国股市的短期和长期效应分析（论文文献综述）
王薇[1]（2021）在《我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究》文中研究指明2008年全球性金融危机的爆发证明了居于主导地位的实际经济周期理论（RBC）存在显着缺陷。传统的货币经济理论和新凯恩斯主义均侧重于对利率和汇率等宏观经济变量的调控,往往忽视了银行信贷因素对实体经济发展及经济波动的影响。党的十九大要求我国金融体系建设应服务于实体经济,同时防范化解重大金融风险,推动我国经济转型和高质量增长。一方面尽力发挥金融市场的资源配置功能,另一方面最大程度地降低金融市场波动对宏观经济产生的负面影响。基于此背景,本文在推导信贷供给对宏观经济的微观影响机制的基础上,进一步从总量调控、结构优化、价格传导、风险累积四个维度展开实证分析,最后从宏观经济政策视角探究了信贷监管政策对货币政策调控“经济增长、物价稳定和金融稳定”三大目标有效性的异质性影响。本文的主要研究结论如下:首先,本文基于动态随机一般均衡模型从微观视角探究了信贷供给波动对宏观经济影响的传导机制,发现信贷供给增加能够短期内带动投资水平迅速上升并促进资本存量的长期积累,信贷供给对投资存在扩张性影响,但会对消费形成挤出效应,使得短期内经济增长主要依靠投资驱动,在长期主要依靠消费拉动。在理论分析的基础上,本文进一步应用基于GAS过程的时变转移概率马尔科夫区制转移回归（MS-GAS-TVTP）模型对我国信贷供给波动和产出波动进行阶段性变迁识别和时变转移分析发现,在经济衰退初期,信贷供给波动表现出强烈的“顺周期”特征,经济环境恶化会在短期内导致信贷紧缩,但随着信贷扩张政策的逐步实施,信贷供给对产出的引导效应逐渐显现。基于时变协整模型对信贷供给与产出的动态联动关系进行检验发现,我国信贷供给与产出之间同向动态联动,信贷扩张能够带动我国经济增长,信贷收缩会进一步加剧经济的衰退程度,信贷供给对产出的时变影响系数在长期基本趋于稳定,二者趋于长期均衡。其次,考虑到商业银行的信贷扩张和收缩对宏观经济可能存在非对称影响效应,本文进一步从产出增长和物价稳定的角度出发应用非线性自回归分布滞后（NARDL）模型展开探究。研究发现,在经济衰退期,可以通过扩张信贷的方式增强企业投资积极性、促进实体经济恢复平稳增长;在经济扩张期,信贷扩张对产出的带动效果会随着产出总量的不断积累而逐渐减弱,并加剧通货膨胀;信贷收缩虽然能够降低通货膨胀水平,但无法完全抵消信贷扩张带来的通胀风险,并且会对经济增速产生强烈的负面影响。在此基础上,本文进一步从期限结构视角应用SV-TVP-FAVAR模型探究了推动我国产出增长和通货膨胀水平上升的信贷供给根源。研究发现,我国中长期信贷供给增加虽然能够显着拉动我国经济增长,但同时对通货膨胀也具有强烈的促进作用,非金融企业中长期信贷供给在促进经济增长方面未能占据优势;相较于中长期信贷,我国短期信贷供给在促进经济增长方面不具优势,我国短期住户消费信贷供给增加对经济增长存在逐渐减弱的负向影响,并且不会引起强烈的通货膨胀效应,证实了扩大内需是推动我国经济增长、降低通货膨胀损失的可行路径之一。随后,本文进一步基于价格传导视角运用贝叶斯估计的平滑迁移向量自回归（ST-BVAR）模型分析了不同经济状态下信贷价格波动对宏观经济的影响效应,并探讨不同时期我国信贷价格政策的有效性。结果发现,在经济衰退期,信贷价格下调能够引导第二、三产业投资和消费增加,进而从需求侧驱动经济增长,信贷价格政策的传导渠道基本畅通,政策基本有效。在经济扩张期,我国利率市场化尚不完全且居民储蓄率水平相对较高,存在“金融抑制”和“消费抑制”双重抑制现象,因此我国信贷价格下调仅能通过促进第三产业投资的方式对经济增长产生正向影响,第二产业投资和消费的传导渠道均存在梗阻,极大地降低了信贷价格调控政策的有效性。接下来,本文进一步基于风险累积视角运用多元方向分位数向量自回归（MDQVAR）模型分析了信贷风险累积对我国宏观经济及信贷调控有效性的影响效应。研究发现,信贷风险累积在不同经济状态下对产出、通货膨胀和金融稳定均呈现出抑制效应,但影响强度随经济下行程度加深逐渐增强,并且信贷风险累积对金融稳定的负面影响最为强烈。信贷供给对产出、通货膨胀和金融稳定的影响效应在不同信贷风险累积程度下表现出显着的异质性。当以“经济增长”作为主要的经济目标时,信贷风险累积水平应当控制在一定范围内,既不能为了追求低不良水平过分惜贷,也不能为了投资扩张过度放贷。当以“稳定物价、促进货币流通”和“金融稳定”为主要目标时,应全力避免过度放贷和过度负债,同时加强贷款发放前后的审慎监管,尽量减少非理性的竞争行为和代际遗忘,尽可能降低银行资产中的不良资产规模,并加快不良资产的处置流程。最后,本文基于宏观经济政策视角运用多元方向分位数向量自回归（MDQVAR）模型探究了信贷监管政策对货币政策调控“经济增长、物价稳定和金融稳定”三大目标有效性的异质性影响,为更好地完善“双支柱”框架提供参考。研究发现,在经济下行期,流动性类的信贷监管政策能够显着增强数量型货币政策对经济增长的调控效果,但会形成通货膨胀问题,因此,需要在“促增长”和“稳通胀”目标中进行取舍。在经济平稳期,价值类的信贷监管政策虽然会在一定程度上削弱数量型货币政策对经济增长的促进效果,但信贷监管政策的动态调整不会对数量型货币政策有效性产生显着影响,二者可以各自调控,能够同时实现“稳增长、稳通胀、稳金融”三大目标。在经济过热期,价值类的信贷监管政策与价格型货币政策存在“政策冲突”,二者难以在动态调控中同时实现“金融稳定”与“价格稳定”。流动性类的信贷监管政策能够增强价格型货币政策对通货膨胀的抑制效果,两政策配合能够同时实现“稳金融、降通胀”的目标,并且在一定程度上“保增长”,是经济过热期最优的政策协调模式。除此之外,货币政策在金融稳定目标的调控上不具优势,维持金融市场稳定还是应以信贷监管政策为主。
林思涵[2]（2021）在《我国资产价格泡沫的形成机理与传染效应研究》文中提出近几十年来,世界上的许多国家都经历了资产价格泡沫的膨胀与破灭,以及随之而来的经济衰退。如日本的泡沫经济、美国的互联网泡沫以及2008年的全球性金融危机等等,无一不伴随着大规模的资产价格泡沫崩溃。这些事件让理论研究与实务工作者不断意识到关于资产价格泡沫潜在风险研究的重要性。当前,我国虽尚未发生大规模的泡沫崩溃事件,但是资产价格频繁波动以及资产价格的泡沫化迹象对我国经济运行的潜在威胁也十分显着。如我国的房地产市场在1998年住房改革之后,已经经历了长达二十年的普遍上涨。如今,房地产市场被我国央行视作我国经济发展中最大的“灰犀牛”。而我国的股票市场在经历了2015年异常波动后,由资产价格泡沫化导致的严重的资金空转现象以及资本配置不当,已使得我国资本市场服务于实体经济的有效性显着下降。现如今,在新型冠状病毒肺炎危机影响下,出于经济救助的目的,全球央行“大放水”已造成了全球流动性的泛滥,而过于充足的流动性很可能会进一步滋生新的资产价格泡沫。基于此,本文立足于我国资产市场现状,以资产价格泡沫作为研究对象,采用理论分析与实证分析相结合的研究范式,基于“识别、测度→形成机理→影响效应→政策治理”这一研究脉络,对资产价格泡沫的识别测度、形成机理、传染效应以及政策治理展开系统研究,这不仅对理解我国资产价格泡沫的运行机制具有显着意义,也对我国守住不发生系统性金融风险的政策要求十分重要。第1章,重点对资产价格泡沫的识别与测度、形成机理、传染效应以及政策效应进行了文献梳理,并给出了本文的研究框架。第2章,介绍了资产价格泡沫的内涵与形成过程,以及理性资产价格泡沫与非理性资产价格泡沫的理论基础。其中,关于理性资产价格泡沫的部分,本章又介绍了内生性、外生性资产价格泡沫的理论界定;关于非理性资产价格泡沫,重点介绍了以异质信念与有限套利为诱发因素的非理性资产价格泡沫的形成机理以及噪声交易理论与泡沫乘骑理论。第3章,基于PSY识别程序对我国股票市场与主要市域房地产价格泡沫进行识别。首先,本章介绍了PSY识别方法的检验原理与递归算法,而后对我国主要资产市场的资产价格泡沫进行了识别。研究发现,在样本区间内,我国股票市场与房地产市场均经历了频繁的泡沫过程,如我国上交所、深交所以及创业板股票市场均识别到完整的泡沫区间,仅中小板市场未识别出明显的泡沫区间。主要泡沫区间为2007年4月至10月、2015年3月至6月。在市级城市的房价泡沫识别中,样本城市普遍经历了不同频次的泡沫周期,时间集中于2016年6月至2017年8月。在泡沫韧性方面,股票市场中上交所市场的泡沫韧性强于深交所,房地产市场中一线城市强于新一线城市,新一线城市强于二线城市和三线城市。韧性较高的资产市场其泡沫持续期长,资产价格泡沫不易破灭。第4章,重点研究了信贷政策对房地产价格泡沫形成过程中的作用机理。首先,本章在理论上论证了资产价格泡沫与金融杠杆之间的定价关系,得出在违约概率大于零的前提下,金融杠杆的存在会导致正向资产价格泡沫的出现。而后为验证上述理论结果,本文采用NARDL模型实证分析了分部门宏观杠杆率对我国房地产价格泡沫的长、短期非对称影响。实证结果表明,首先,实体经济部门以及金融部门杠杆率的负向调整均会长期有效抑制房地产价格泡沫的持续膨胀,但一刀切的实体经济部门去杠杆不利于房地产市场的长期稳定运行。其次,长期内可采用非金融企业部门向居民部门的杠杆转移,来实现对房地产价格泡沫的温和平抑作用。最后,应有效、合理地发挥中央政府杠杆的前瞻性指引作用,政策当局不应对地方政府施行强效去杠杆政策,而应试图“熨平”地方政府债务波动以免引发局部房地产价格泡沫化风险。第5章,重点研究卖空约束下,投资者异质信念对股票价格泡沫形成的作用机理。首先,本章对卖空约束、投资者异质信念对股票价格泡沫的影响机理进行了深入的理论层面分析;在实证研究方面,本章构建了嵌入狄利克雷过程的无限区制马尔科夫转换向量自回归模型（RTV-VAR）,以刻画变量间的时变因果关系。研究结果表明,上海主板市场融资融券交易机制更具加速风险释放的杠杆交易特征。该杠杆交易特征致使投资者情绪非对称表达,进而引致股票的错误定价。而深圳主板市场的融资融券交易则未体现较强的杠杆交易特征。在沪深主板股价泡沫活跃期间,投资者异质信念对融资融券的正向影响的上升表明投资者情绪借助融资融券工具得以表达的意愿变强,因此该正向影响的快速上升可作为股价异常波动的预警信号。第6章,重点分析了股票价格泡沫的传染效应。首先,本章根据PSY方法识别了我国股票市场分行业资产价格泡沫,并通过市盈率与BSADF统计量的趋势匹配方法,构造了资产价格泡沫规模的代理变量。而后采用带有时变波动率的时变向量自回归模型以及广义方差分解,构造了时变动态DY连通性指标,对2012年12月至2020年6月期间行业间的股票泡沫传染性进行测算。结果表明:首先,总体动态连通性指数捕捉到2012年以来我国资本市场发生的三次典型的泡沫事件,分别为2015年股市异常波动、2017-2018年上旬的债券市场大规模债务违约以及2018年以来的中美贸易摩擦。其次,行业间的泡沫传染在传染方向以及传染规模上均具有显着的时变特征。整体上工业、医药卫生以及信息技术行业资产价格泡沫溢出影响持续为正,表明该三个行业最具泡沫传染性,而能源、主要消费、金融地产以及公共事业行业则是泡沫风险的主要净接收行业,最具行业脆弱性。最后,两两行业间的净溢出动态连通性指数的测度结果表明,由于行业自身泡沫规模变化所产生的投资者情绪引导作用以及与其他行业业务关联性的变动导致行业间的泡沫传染具有显着的行业轮动特征。第7章,重点分析了我国股票价格泡沫和房地产价格泡沫的货币政策效应。首先,本章结合局部均衡框架下理性资产价格泡沫理论简要论证了利率的变化对基础价值成分和泡沫成分具有不同影响。而后在实证分析中采用TVP-VAR模型分析了以短期名义利率上升为代表的外生紧缩性货币政策冲击以及以货币供应量M2为代表的扩张性货币政策冲击对货币政策潜在目标变量的影响。最后,根据理论分析结果,通过脉冲响应函数构造了利率冲击对资产价格内在价值成分和泡沫成分的冲击影响。结果表明,外生紧缩性价格型货币政策冲击能够引起股票价格的短暂下跌,并且相比于基础价值成分的下跌,泡沫成分的上升更为显着。此外该货币政策还会引起房地产价格泡沫短期内呈现上升趋势,长期才呈现下降趋势。因此,利用紧缩性价格型政策治理资产价格泡沫时,不但无法达到有效抑制泡沫的作用,反而会损害股票的基础价值。而扩张性数量型货币政策会导致资产价格的显着上升,但其对股利变量的影响存在较大不确定性。此外,扩张型货币政策对房地产价格泡沫存在更为显着的政策滞后效应。因此,传统的“逆向操作”策略对资产价格泡沫的作用具有较大不确定性,甚至适得其反。
王国志[3]（2021）在《经济不确定性、经济周期与货币政策有效性研究》文中进行了进一步梳理在全面建设社会主义现代化国家向第二个百年奋斗目标迈进的历史新征程中,国内外政治经济环境发生了显着的变化,一个突出表现就是国内外经济不确定性事件频繁发生,导致我国经济周期运行的波动性加剧,货币政策调控难度加大,因此科学研判经济不确定性对经济周期和货币政策有效性的影响对于提升宏观调控有效性推动高质量发展具有理论和现实意义。本文遵循“文献梳理——理论分析——现状测度——实证研究——理论拓展”的总体研究框架,综合采用文献分析、理论梳理、指数测算、动态计量实证研究、DSGE理论模拟等方法对经济不确定性、经济周期与货币政策调控之间勾稽关系的规律性特征开展理论和实证研究。本文首先从理论层面梳理了经济不确定性概念的起源、界定及其度量,分析经济不确定性对经济周期影响的理论机制、经济不确定性对货币政策有效性影响的理论机制以及不同经济周期下货币政策调控的相关理论,奠定全文研究的理论基础。综合现有文献来看,可以将经济不确定性的基本概念界定为经济主体对未来的发生事件的无法预测性,衡量经济不确定性程度的方法主要包括运用现有的经济变量作为代理变量、运用专业人士对未来经济预测的分歧程度、运用现代信息技术和大数据合成指数法、运用大数据爬虫抓取报纸关键词方法、运用高维宏观数据提取共同因子的方法等5种方法,其中后两种方法被广泛使用。理论机制分析结果显示,经济不确定性对经济周期的影响机制主要包括投资期权机制、预防储蓄机制、金融摩擦机制、信息传递机制、长期投资机制、H-A传导机制等6个方面,经济不确定性冲击对经济周期和货币政策调控具有显着影响。不同经济周期理论下的货币政策调控理论也存在显着差异,催生了不同的货币政策规则。其次,本文测度了我国经济周期指数,分析了经济不确定性和经济周期之间的动态关联机制。结果显示,中国经济不确定性指数走高的时点大多与特定的经济政治事件相关联,1996年1月至2020年6月期间我国一共经历了3轮完整的经济周期,第四轮经济周期尚未结束。时变格兰杰因果关系检验结果显示,在经济不确定性较高时,经济不确定性对经济周期具有一定的预测性;在经济周期交替变化的时点,经济周期对经济不确定性具有一定的预测性。动态条件相关系数分析结果显示,经济不确定性与经济周期之间具有较为显着的负向动态条件相关性,在经济紧缩期经济不确定性波动剧烈,而在经济扩张期经济不确定性波动平稳。动态溢出指数分析结果显示,经济不确定性与经济周期之间存在显着的时变动态溢出效应,且经济周期波动加大了经济不确定性,经济不确定性同样加剧了经济周期波动。第三,本文构建了MS-AR模型将我国经济不确定性指数划分为三区制,在此基础上构建LT-TVP-VAR模型分析了货币政策在不同程度经济不确定性冲击时的反应及其调控效果,得出如下结论:（1）经济不确定性冲击对数量型和价格型货币政策存在正向时变冲击效应,但在经济不确定性的低、中、高区制下调控效果存在较大差异。（2）在经济不确定性处于低区制时数量型政策在调控产出缺口方面效果比较明显。当经济不确定性处于中高区制时价格型货币政策对产出缺口实施反周期调控的效果比较明显。（3）在经济不确定性处于低区制时数量型和价格型货币政策对通胀缺口调控效果较好,在中、高区制时数量型货币政策对通胀的调控存在局限性,而价格型货币政策对通胀缺口实施反周期调控效果更优。第四,本文构建TH-SVAR和SEIVAR模型实证分析了经济周期不同阶段货币政策调控的有效性和非对称性。基于TH-SVAR模型的研究结果显示,同一货币政策工具在相同经济周期阶段对产出和通胀的调控效应具有对称性,但不同货币政策工具在经济周期不同阶段下调控效果呈现出非对称特征。数量型和价格型货币政策在经济扩张期调控效应优于经济收缩期。经济扩张期价格型货币政策对产出调控效果优于数量型货币政策,数量型货币政策对通胀调控效果优于价格型货币政策。经济收缩期两种政策工具对产出与通胀的调控效果相对复杂。基于SEIVAR模型的研究结果表明,在经济周期不同阶段下货币政策对通胀和产出的调控效果存在显着差异和非对称特征。数量型货币政策对通胀调控更为有效,价格型货币政策对产出调控更为有效。数量型货币政策在经济收缩期对通胀和产出的调控效应优于经济扩张期。价格型货币政策在经济收缩期对通胀的调控效应更加符合政策预期。价格型货币政策对产出的调控在经济收缩期优于经济扩张期。最后,本文构建了包含预期因素和异质冲击的DSGE模型探讨了货币政策有效性问题,得出如下结论:（1）当模型中引入政策预期因素后可以与数据实现较好的拟合,且预期冲击形式的有效识别使得工具变量对目标变量波动的反应程度均出现了不同程度的变化。（2）通胀对利率工具调控较为敏感,数量工具调控对产出的影响作用相对较大,然而数量冲击下产出易出现逆向波动降低调控有效性。当对预期冲击和非预期冲击进行识别后,工具变量的预期冲击对目标变量波动的影响作用均有所增加,且目标变量收敛周期均有所缩短。（3）影响产出和通胀波动的占优冲击来源分别为数量政策和利率政策,对冲击来源结构的有效分解可以提升货币政策的有效性。根据以上研究结果和我国经济金融发展及货币政策调控实践,本文提出如下政策建议:（1）准确识别经济不确定性冲击,稳定经济政策预期,以政策确定性应对经济不确定性。（2）优化货币政策量价配合机制,强化政策工具间的组合协调。（3）加强对微观主体的预期管理和舆论引导,提升货币政策调控的有效性。
温健纯[4]（2021）在《经济政策不确定背景下跨境资本流动的经济效应研究》文中提出20世纪70年代以来,随着全球经济一体化和国际间金融市场开放程度的不断推进,跨境资本流动已经逐渐成为促进国际资本市场发展的主要力量。资本的国际间流动使得经济资源在全球范围内进行跨国配置,这在极大促进全球经济融合与大发展的同时,也诱发了许多新的问题与风险。特别是在新兴经济体金融开放进程中,跨境资本扮演了“双刃剑”的角色,这既为原本资金匮乏的新兴经济体带来大量丰富的外部资本,进而促进经济高速发展的同时,也使得它们累积了大量的风险隐患。从1994年的墨西哥金融危机,到1997年的亚洲金融危机,再到2008年的美国次贷危机,可以看到在这些危机的身后,均有着跨境资本流动的推波助澜。与此同时,2008年次贷危机之后,全球实体经济面临衰退的威胁,世界各国政府为平滑经济波动而采取了频繁调整经济政策的措施,进一步加剧了全球经济政策的不确定性,使得经济政策频繁变动成为左右经济不确定性的关键因素。从全球经济形势来看,当今世界正经历百年未有之大变局,在后疫情时代由于各国在疫情期间采取了不同的经济政策,全球不稳定性和不确定性因素明显增加。在这样的背景下,不仅全球实体经济的发展面临严重挑战,跨境资本流动的特征与影响也呈现出巨大的变化。当前,我国金融市场开放进入关键时期,在这一过程中,我国始终将金融开放与金融安全的平衡置于首要位置,如何能够充分利用金融市场开放的有利因素促进我国金融的健康可持续发展一直都是我国金融改革过程中的重要研究内容。在这其中,如何准确分析和估计经济政策不确定背景下跨境资本流动的经济效应,从而趋利避害,是在我国金融市场开放过程中维护好我国金融安全亟需回答的理论与现实问题。基于此,本文主要围绕三个主要的核心问题开展研究:第一,跨境资本流动对经济发展、实体经济杠杆和虚拟经济稳定等经济效应有何影响?第二,经济政策不确定性对跨境资本流动经济效应有何影响?第三,经济政策不确定背景下如何防范跨境资本流动的不利影响?厘清这些关系对于中国和其他国家而言都是一个意义重大且迫切需要研究的议题。通过对以上问题的探讨和分析,以期为我国和其他国家防范跨境资本流动的风险及制定科学合理的资本项目开放策略提供参考依据。本文将通过八章内容开展研究。论文安排如下:第1章为导论。本章首先从国际跨境资本流动发展及其经济影响,以及经济政策不确定性逐渐成为全球经济发展中“新常态”的背景出发,提出探究全球经济政策不确定背景下跨境资本流动经济效应的研究意义,然后对跨境资本流动和经济政策不确定性进行概念界定。在此基础上,提出本文的研究思路与研究方法,以及研究内容与结构安排。最后,说明本文的研究创新点、难点与不足之处。第2章为相关文献综述。本章主要对关于经济政策不确定性指数的测度与应用,跨境资本流动的类别划分和度量以及跨境资本流动的经济效应等相关文献进行评述、总结和归纳,从而对与本文研究内容相关的研究成果进行系统性的评述,寻找本文研究的切入点。对于经济政策不确定性对宏观与微观经济的影响方面,已有文献主要从经济政策不确定性对经济波动、金融市场、政策有效性及国际溢出效应等方面进行研究。另一方面,跨境资本流动的经济效益,本文从经济发展、实体经济杠杆和虚拟经济稳定等方面对已有研究进行梳理。已有文献存在不足方面主要有三:（1）关于资本流动的经济效益相关研究,将全球经济政策环境变化作为背景考虑因素的已有文献较少,更是缺乏基于全球经济政策不确定性背景下的相关研究;（2）对于跨境资本流动没有统一的测度方法;（3）对于资本流动的经济效益研究,尤其对基于资本流动规模、流向和波动的研究较为缺乏。第3章为经济政策不确定性影响跨境资本流动经济效应的理论分析。本章首先分析了经济政策不确定性与跨境资本流动的关联性,并在此基础上进一步从理论层面分析了经济政策不确定性对跨境资本流动与经济发展关系的调节效应,厘清了三者之间的关系。这些理论分析有助于透过现象看本质,分析经济政策不确定性与跨境资本流动及其经济效应之间的逻辑关系,从而为后文的实证分析和政策建议的提出提供理论支撑。第4章为经济政策不确定性与跨境资本流动的现状分析。本章通过对跨境资本流动,以及经济政策不确定性有关数据和资料的搜集、整理以及统计测度,对经济政策不确定与跨境资本流动的现状进行研究,关注经济政策不确定性的具体情况,包括指标构建和具体使用;聚焦跨境资本流动的基本特征,包括具体项目下的流动特点,以期为政策启示的提出提供现实依据。本章主要从三个方面进行分析:（1）在对经济政策不确定性的分析中,重点介绍本文所采用的经济政策不确定性指数的构成及其表现,其中包括全球经济政策不确定性指数和单个国家的经济政策不确定性指数;（2）在对跨境资本流动的分析中,本章采用了IMF的国际收支平衡表作为分析基础,并将表内资本流动项目的流出和流入情况进行了分析;（3）本章对经济政策不确定性与跨境资本流动的关联性进行了分析。经由全球EPU指数的分段表现可以认为,在经济政策不确定性增强的过程中,跨境资本流动在全球范围内也呈现出增强的特征。第5章为经济政策不确定背景下跨境资本流动对经济发展影响的实证分析。本章基于1970-2019年跨国面板数据考察了跨境资本净流出对经济发展的影响,并探讨了全球经济政策不确定性在其中所发挥的作用。本章从研究中得出以下结论:（1）跨境资本净流出规模的加大,会对国家的经济产生抑制效应,跨境资本净流出阻碍了经济的发展;（2）异质性分析结果表明,在固定资产形成总额较低的国家、低金融机构效率国家、高外债资本存量国家以及高银行不良贷款率国家中,跨境资本净流出对经济发展的负向影响更为显着;（3）进一步分析发现,在全球经济政策不确定性越大的情况下,跨境资本净流出对一国经济发展的抑制效应更大,全球经济政策不确定性会加大跨境资本净流出对经济发展的负向影响;而在低资本市场开放程度国家、高宏观金融风险国家以及高金融机构发展指数国家中,全球经济政策不确定性在跨境资本净流出与经济发展关系之间的调节作用更大。第6章为经济政策不确定背景下跨境资本流动对实体经济杠杆影响的实证分析。本章基于1970-2019年跨国面板数据进行实证分析,并探讨了全球经济政策不确定性在其中所发挥的作用,从而为各国制定和实施相应的政策提供决策依据。本章从研究中得出以下结论:（1）净流出规模增加会对本国宏观杠杆产生负向影响,而跨境资本流动波动率的提高会对本国杠杆产生正向影响;（2）分部门来看,跨境资本净流出规模增加会显着降低政府部门杠杆率,跨境资本流动波动率的上升会对私营非金融部门杠杆率产生显着正向影响;（3）全球经济政策不确定性的上升会对跨境资本流动与宏观杠杆之间的关系起到正向调节作用,在全球经济政策不确定性程度较低的时期,跨境资本流动波动率的提高会促进家庭部门杠杆率、企业部门杠杆率、家庭和企业部门杠杆率、私营部门杠杆率的提升。第7章为经济政策不确定背景下跨境资本流动对虚拟经济稳定影响的实证分析。本章基于1997-2017年跨国面板数据进行实证分析,并探讨了全球经济政策不确定性在其中所发挥的作用,从而为各国制定和实施相应的政策提供决策依据。本章从研究中得出以下结论:（1）跨境资本流动确实会对虚拟经济稳定产生不利影响;（2）不同类型的资本流动对于虚拟经济稳定的影响存在一定的异质性;（3）虽然总体上看,跨境资本流动会对虚拟经济稳定产生不利影响,但在全球经济政策不确定背景下,跨境资本流动也可以表现出其有利于虚拟经济稳定的一面。第8章为主要结论与政策建议。本章归纳总结全文主要研究结论,并基于这些研究结论为我国制定和实施相应的政策提供建议。具体措施包括:有序放开资本项目管制;加强金融市场建设;合理利用跨境资本维持适度宏观经济杠杆率;加强跨国公司融资风险管理;加强国际资本流动管理与风险防范;提高经济政策的透明度和前瞻性指引能力。
牛鸿鸣[5]（2021）在《货币供应、基金市场活跃度与投机泡沫的动态关联效应》文中指出2020年全球金融市场受到剧烈冲击,中国举国封锁数月,美国道琼斯指数更是在短短一个月的时间内蒸发35%,从29300点一路跌到19000点。为应对COVID-19病毒的影响,各个国家实施宽松的货币政策,向全球经济进行“大放水”。此后我国经济逐步升温,基金市场异常活跃,除了发行数量,其规模也是屡创新的高度,全年“翻倍基”高达107支,创业板指数涨幅更是达到了惊人的64.96%,这其中无疑存在着巨大的投机泡沫。因此,研究货币供应、基金市场活跃度与投机泡沫之间的动态关联性以及探讨货币供应是如何通过基金市场影响股市泡沫的具有重大的现实意义。本文的创新点如下:（1）研究内容的创新。从基金市场的总体情况、基金市场的规模以及基金市场与股票市场的联系程度三个方面选取七个变量,首次构建了基金市场活跃度指标;（2）研究视角的创新。以基金市场活跃度为新视角,分析了货币供应影响投机泡沫的传导路径;（3）研究应用的创新。分别从区制转移与时变特征的角度,利用MS-VAR、TVP-SV-VAR模型考察了货币供应、基金市场活跃度与投机泡沫之间的动态关联效应。在查阅并归纳相关的国内外文献并阐述了相关的理论基础与传导机制后,首先选取上证基金指数、基金公司的家数、基金的资金流量、新基金成立的份额、偏股型基金的数量、基金的股票成交量、基金的股票成交额七个变量进行基金市场活跃度指标的构建。而在提取投机泡沫方面,利用沪深300指数的收盘价作为资产的实际价格,利用消费者价格指数、工业增加值以及银行间7日隔夜拆借利率这三个指标作为资产的基础价值,随后建立滞后2阶的VEC模型,用实际价格剔除掉基础价值,从而得到了具有良好代表性的投机泡沫。在进行平稳性检验后,用一阶差分后的数据分别选择MSIA（3）-VAR（1）和MSIA（3）-VAR（3）模型对基金市场活跃度和投机泡沫的状态区制转换进行研究,得到了各参数的估计结果和各区制的转换概率。紧接着使用TVP-SV-VAR模型探讨了货币供应、基金市场活跃度与投机泡沫之间的时变特征,在进行了10000次的MCMC模拟估计后,分别从“短期、中期、长期”和“政策、政治、市场”等多维的角度得到了对应的等间隔时变脉冲函数与特定时点的脉冲函数。本文主要得出以下结论:（1）货币供应量对投机泡沫有促进作用,且在短期内的促进作用最显着,中长期的影响有明显减弱;（2）基金市场活跃度能作为货币供应量影响投机泡沫的传导渠道且在短期内的传导作用最明显;（3）我国基金投资者理性程度不足,且市场存在明显的投机行为;（4）政府存在着过分干预金融市场的现象。最后,结合所得结论,从防止投机泡沫的破裂、促进基金市场的稳定发展、保护投资者利益和提升资本市场配置效率的角度出发,提出了以下几点建议:（1）完善市场制度的建设,加强对泡沫破裂风险的防范;（2）丰富基金产品的类型,拓宽基金投资的渠道;（3）加强对新手基金投资者的教育和引导,提高基金投资前的考验难度;（4）加强对基金公司的监管,并避免过度干预市场。
曹为宇[6]（2020）在《美国货币政策对中国经济的影响机制研究》文中进行了进一步梳理货币政策是政府部门进行经济逆周期调节的重要措施。中央银行通过调节政策利率或者货币供应量,实现经济增长、促进就业、物价稳定以及国际收支平衡等在内的重要经济目标。在经济全球化以及金融一体化背景下,世界各个经济体的货币政策的独立性在下降。这主要体现为美国货币政策调整对其他国家带来重要影响。美元是重要的全球性流通货币,美国货币政策调整很容易对其他发达以及发展中国家的经济金融环境造成外部冲击。中美两国作为全球最大的两个经济体,之间的贸易往来与资本流动牵动着世界经济的发展方向。随着中美贸易冲突加剧以及新冠疫情冲击,美国停止了货币政策正常化的脚步,致使联邦基金利率重新步入零下限。美国货币政策频繁地在传统与非传统货币政策之间切换,不仅对中国经济金融造成重要影响,也会影响国内货币政策向实体经济的传导效率。本文研究试图回答两个重要问题。第一,美国传统以及非传统的货币政策到底对中国宏观经济产生哪些方面的冲击?第二,这两种不同的政策究竟通过哪些途径影响中国的实体经济?为全面衡量美国货币政策的溢出传导机制,本文研究有两个特征:首先,强调传统与非传统货币政策影响的异质性;其次,量化政策冲击的动态演变及时变特征。具体而言,本文在系统地梳理相关文献的基础上展开了四个方面的工作。第一,系统梳理美国与中国货币政策的演变机制。在第二次世界大战后,美国货币政策长期以传统的利率政策为主,经历了三次利率周期。在金融危机后,为提振经济美联储将利率维持在零下限,并转而实施非传统的货币政策,以量化宽松政策和前瞻性指引政策为主。相比之下,中国是维持货币政策正常化的少数国家之一,货币政策操作空间充足。金融危机之后,我国一方面通过创设新型的政策工具,进行短期以及中长期的流动性管理;另一方面也积极进行利率市场化改革,推动货币政策从价格型向数量型转型。第二,深入分析美国货币政策向中国经济外溢的理论机制。从传统的政策工具看,利率传导、汇率、资产价格以及信贷渠道是主要的渠道;非传统的政策工具看,信号传导也是重要的传导渠道之一。量化宽松和前瞻性指引,意味着向金融市场参与者做出长期维持低利率水平的承诺。第三,通过实证分析讨论了美国货币政策对中国经济金融冲击的路径分析。本文将传统货币政策和非传统货币政策放在统一的框架中,选取2001年至2018年的月度数据,基于递归与符号约束的向量自回归模型（SVAR）分析具体的传导渠道。实证分析的基本结论表明,在本文选择的样本区间内,美联储传统与非传统货币政策的意外冲击均能在短期内对中国的GDP和通货膨胀产生显着的影响,其中汇率和利率是主要的传导渠道。从美国传统货币政策看,提高联邦基金利率以及增加广义货币供给,会导致中国宏观经济水平在短期内得到改善,这与净出口增速提高有很大的联系;而且中国广义货币供给以及利率水平变化有波动特征,但是总体效应为正。对于美国非传统货币政策而言,美联储资产负债表规模以及基础货币规模的扩张,也短期内促进了中国宏观经济总量和通货膨胀的增加,但在长期影响并没有发生变化;并且国内金融资产价格以及全球原油价格也在短期内增长。第四,通过实证分析刻画了美国货币政策溢出效应的时变特征。本文通过含有时变参数的TVP-VAR模型,衡量了传统和非传统美国货币政策对中国宏观经济的时变传导机制。基本结论发现,对于传统货币政策而言,美国提高联邦基金利率,在20个月内对中国的总产出是正向冲击,这意味着中国宏观经济保持一个稳定的增长的过程。与此同时,中国货币政策调控环境也将受到影响,美国货币政策的正向冲击导致中国的利率水平也随之上升。对于非传统货币政策而言,美联储总资产负债规模的正向变动,导致中国总产出水平呈现短期下降压力。但是随着时间的推移,负向影响逐渐减弱,在5个月后趋近于零。对于中国股票市场而言,美联储资产负债表的扩张是利好消息,上证综指迅速呈现上涨趋势在5个月时间内正向影响逐渐减弱至零。不同冲击的动态变化,可发现以利率为代表的传统货币政策对中国经济的影响持续时间较长,约在20个月左右,而美国非传统货币政策的影响一般持续5个月左右。综上所述,本文揭示了美国货币政策冲击溢出效应的异质性。在零利率下限中,美国非传统的货币政策导致基础货币和资产负债表规模显着增加,引发全球美元供给结构发生显着变化。本文的研究对理解美国货币政策变化及其对中国经济的影响提供参考。一方面,本文详细梳理了美国政策的实施背景、实施过程和实施结果等;另一方面,准确测度了货币政策的冲击效应及其传导机制,能够为中国经济应对外部风险提供建议。美联储的传统与非传统货币政策冲击,均对中国GDP以及通货膨胀影响显着,其中汇率和利率是主要的传导渠道。美国提高传统利率导致美元升值,国内净出口增速提高。中国广义货币供给以及利率水平变化有波动特征,但是总体效应为正。对于非传统货币政策而言,美联储资产负债表规模的增加,造成宏观经济与通胀的短期波动,但是长期影响趋近于零。以利率为代表的传统货币政策对中国经济的影响持续时间较长,约在20个月左右,而美国非传统货币政策的影响一般持续5个月左右。
康文茹[7]（2020）在《人民币汇率形成机制对金融稳定影响研究》文中提出汇率是经济基础指标,保持汇率稳定是经济和金融稳定的必要条件。当前,中国经济发展步入“三期叠加”时期,经济进入结构性调整阶段,实体经济的发展面临着转型压力,经济增长速度放缓,经济下行压力较大,人民币汇率贬值压力增强。汇率大幅波动不仅受经济基本面的影响,在金融一体化和人民币国际化背景下,人民币汇率波动超出经济基本面。自2009年人民币国际化加速,人民币离岸市场迎来了快速发展机会,交易规模、交易速度、交易结构发生较大变化,离岸金融自由化和宽松的金融监管制度使国际金融风险通过离岸市场对人民币在岸市场影响增大。如何进一步深化人民币汇率形成机制改革关系着我国金融开放和人民币国际化。浮动和固定汇率形成机制对金融稳定的影响,在理论和实践上都有不同观点,浮动或固定汇率形成机制都不必然产生金融稳定或者不稳定,结果的产生都需要一定条件。由于人民币汇率长期的升值趋势和低弹性浮动,使市场和央行对大幅贬值存在一定程度的“浮动恐惧症”。2015年“8.11”汇改后,市场在非理性预期自我强化下,人民币大幅单边贬值,外汇储备大幅下跌,资本大量外流,2017年5月贬值才真正被遏制;2018年6月开始,中美贸易战不断升级,人民币汇率再次陷入单边贬值。只有对汇率变动影响金融稳定进行系统评估,才能克服“浮动恐惧症”,进一步深化人民币汇率形成机制改革。本文首先对汇率形成机制理论、金融稳定理论以及他们之间的关系的文献进行梳理,并对论文的技术路线、研究框架、研究方法等进行总结。然后对汇率形成机制理论、我国汇率形成机制改革历程和我国汇率形成机制特点进行归纳总结。并根据我国国情,度量出我国金融稳定指数。然后对人民币汇率形成机制影响金融稳定机制进行理论梳理,为实证提供理论基础。其次,测算出我国外汇市场失衡程度,并考察其影响因素,发现2015年汇改后,我国外汇市场失衡较严重,但总体可控。在影响因素中,中美利差在外汇市场压力作用具有不确定性,利率和汇率之间传导机制不畅,数量型货币政策对外汇市场压力有反向拉动作用,离岸人民币汇率预期对外汇市场压力在中、长期作用并不明显,在短期有重要影响,GDP增长和EMP在短、中、长期保持一致关系,经济基本面是人民币汇率的重要支撑,美中通货膨胀差对外汇市场压力的作用并不明显,通货膨胀和外汇市场压力传导不畅。再次,考察“三元悖论”框架背离指数、外汇市场压力（EMP）以及人民币离岸预期和在岸即期汇率的“汇差”对我国金融稳定的影响。根据实证结果显示,外汇市场压力虽然很大,但对金融稳定的影响在可控范围之内,影响不显着;我国的三元政策组合变动对金融稳定影响不显着;人民币在岸和离岸预期“汇差”对金融稳定和外汇市场压力只在某个特殊时间段有一定影响,不具可持续性。因此,汇率变动对我国金融稳定影响整体不是很明显,这是因为,我国是银行为主导的金融体系,我国外债在安全范围内,银行资产负债表和资产价格受影响程度有限,而且央行在管理人民币贬值风险时,没有采取提高利率方式,也降低了对金融体系的影响。然后,对汇率变动对实体经济的外汇风险暴露进行实证研究。制造业是实体经济的基础,实体经济是金融稳定的重要支撑。通过实证研究发现,汇率对制造业有影响,但影响程度受股市状态影响,且行业差距比较大,竞争力大的行业风险暴露水平较小,国际贸易定价权低的行业外汇风险暴露水平较高。最后,考察人民币国际化对金融稳定的影响。实证结果显示,人民币跨境指数（CRI）对金融稳定在中短期有较大影响,但在长期,对金融稳定的影响不显着,表明人民币跨境交易和资本的流动在中短期对金融稳定有一定影响。人民币离岸指数（ORI）对金融稳定的影响主要体现在短期,且影响在逐渐降低。在2016年之前,在短期对金融稳定影响比较大,升值期间,人民币国际化程度有助于金融稳定,在贬值期间,人民币国际化对金融稳定影响有负面冲击,但自2016年之后,人民币离岸指数（ORI）对金融稳定,不管短期,还是中长期,影响都不太显着。这表明,目前人民币国际化的风险主要体现在跨境交易和资本流动上。本文创新点主要有以下几个方面:首先,本文选择了适合我国国情的金融稳定基础指标构建了我国金融稳定指数,突出了有关金融开放的风险指标,如实际有效汇率变动率、短期外债、外商直接投资的引入。其次,本文对汇率形成机制理论、人民币汇率形成机制现存的问题和特征进行了全面梳理,并对汇率影响金融稳定机制理论和文献进行梳理和归纳,在此基础上从“三元悖论”框架背离指数、外汇市场压力指数（EMP）以及在岸即期汇率与离岸人民币预期“汇差”、实体经济外汇风险暴露、人民币国际化五个方面,考察人民币汇率形成机制对金融稳定动态影响。然后,本文选择了具有门限的时变向量自回归模型（LT-TVP-VAR）作为实证研究模型。该模型不仅具有时变特征,而且门限设置适合我国不断转型的结构性变化,可以克服结构方程或者马尔科夫模型等的跳跃特征,且10000次蒙特卡罗模拟（MCMC）可以弥补样本量小的缺点。经过验证,本文中经济变量存在明显的门限效应,因此该模型的选择有助于实证结果的准确性。
王立凡[8]（2020）在《美国货币政策对我国股票价格的溢出效应研究》文中研究指明在经济全球化、金融一体化背景下,世界各个国家和地区之间的联动性逐渐增强,货币政策之间的联动日趋紧密。美国作为当今世界的超级大国,其经济运行情况和货币政策导向对包括我国在内的新兴经济体和世界其他发达国家有着重要的影响。自2008年金融危机后,美联储通过非常规货币政策刺激经济复苏后,在2015年重启加息周期,在2019年又再次降息。美国货币政策的变化影响国际资本流动,对新兴经济体的实体经济和资本市场均存在一定的冲击。本文首先对货币政策与资产价格波动、货币政策的溢出效应和溢出渠道相关理论的实证结果进行梳理;再梳理分析影响股票价格的因素和外国货币政策对股市的溢出渠道,通过描述性统计分析美国货币政策对中国经济的影响;之后通过构建SVAR和NARDL模型检验美国货币政策及其溢出渠道对我国股票市场的影响,以及溢出效应的长、短期非对称效应;最后,结合理论分析和实证分析的结果,联系我国实际情况,针对不同经济主体提出相应对策建议。综合已有研究成果,美国货币政策对我国股票的溢出渠道主要有货币政策渠道、国际股市联动渠道、汇率渠道以及投资者情绪渠道。通过实证分析表明,美国货币政策对我国股票价格存在一定的溢出效应,且溢出效应存在非对称性。美国宽松数量型货币政策短期内对我国股市有负向冲击,但长期呈现正向影响;短期内,美联储回收货币对我国股票价格的冲击效应要大于释放货币带来的冲击,具备短期负向非对称性,而长期则影响效果大致相同,不具备非对称性。美国紧缩价格型货币政策整体对我国股票价格呈积极影响且长期存在负向非对称性,即紧缩价格型货币政策较宽松价格型货币政策更能在长期内引起我国股票价格的波动。溢出效应传导渠道中,投资者情绪渠道及股市联动传导渠道溢出效应相对更为明显,而货币政策渠道则相对较弱。股市联动渠道与投资者情绪渠道存在明显的非对称性,而汇率渠道的溢出效应则相对较为对称。
龙俊鹏[9]（2020）在《财政货币政策在系统性金融风险应对中的协调配合》文中进行了进一步梳理财政政策与货币政策在防范化解系统性金融风险中发挥着重要作用。目前国内外金融风险形势正在发生深刻变化,加强两大政策在系统性金融风险应对中的协调配合具有重要理论和实践意义。本文重点研究财政政策与货币政策应对系统性金融风险过程中“救什么”（应对范畴）、“何时救”（介入标准）、“怎么救”（政策手段）等问题,对国内外经验做法进行了梳理,通过成本收益法分析了政策介入和退出的标准,通过引入风险溢价和预期的IS-LM-BP模型,结合对现代货币理论的借鉴与批判,分析系统性金融风险状态下的财政政策与货币政策选择问题,运用VAR模型、VEC模型、ARCH类模型,对2008年至2019年中国财政政策与货币政策效果进行了实证分析,并对当前系统性金融风险隐患及应对作了探讨。本文的研究结论主要有以下几点:一是应对范畴。财政政策与货币政策应对系统性金融风险的主要目标是消除市场失灵、化解系统性金融风险,包括救金融机构、救金融市场、救实体经济、救社会预期四个方面。二是介入标准。需要考虑介入系统性金融风险的政策预期收益和成本,收益包括金融机构、金融市场、实体经济、社会预期等领域,成本包括直接成本、超调成本、道德风险成本、机会成本等方面,预期收益大于预期成本即可介入,并探讨了最优政策资源投入规模。三是政策手段。除传统工具外,必要时财政可为央行资金提供担保,央行为财政政策扩张提供低利率环境和间接融资支持。四是政策效应。在IS-LM-BP模型中引入风险溢价和预期后,持续实施力度过大的政策刺激,可能引发汇率危机和产出下降。五是中国财政政策与货币政策协调配合面临的挑战。应急决策和协调机制有待完善,央行利润上缴国家财政的机制执行存在灵活性,货币政策调控与财政政策的联动性有待加强。六是中国财政政策与货币政策应对系统性金融风险效果。2008年至2019年,中国财政政策与货币政策支持经济增长效果比较显着,对市场预期具有一定影响,但对股票市场走势和波动性影响不明显。七是新形势下的系统性金融风险隐患及应对。主要包括中美经贸与金融关系、房地产市场、股票市场杠杆资金、城投债集中违约、以城商行为代表的中小金融机构等风险。据此,本文提出以下几点政策启示:一是加强系统性金融风险监测分析。二是制定系统性金融风险应对预案。三是建立完善应对系统性金融风险的应急机制。四是加强财政政策与货币政策协调配合的内生联系。五是正常情形下尽量保持财政政策与货币政策常态化,危机初期的财政政策与货币政策力度可以超预期,实施中把握好力度与节奏。六是稳妥应对系统性金融风险隐患。必要时,财政政策可突破赤字率限制、为央行担保,货币政策为财政政策间接提供流动性或融资支持,更直接地支持实体经济。对于金融市场风险,一般情况下由市场自行调节,政府不作行政干预,如市场失灵、出现流动性危机并可能导致更大危机,必要时政府可适当入市,但不能试图改变市场趋势。按照市场化法治化原则,有序处置中小金融机构风险,明确金融机构及股东、地方政府的责任,必要时中央给予适度支持。七是坚持风险处置与改革开放相结合,在发展中逐步解决风险问题。八是加强国际合作,形成政策合力。
刘明明[10]（2019）在《美国货币政策调整对中国股市价格的影响研究 ——基于美联储加息视角》文中研究说明随着国内金融市场的不断发展,其与国际金融市场的联动性不断增强,受到全球政治经济环境变动的影响也不断加深。美联储由于美元在全球经济中的重要地位,实际上扮演了“全球央行”的角色,其货币政策的调整无疑会改变全球范围内的资产定价基础,特别是会对股市价格造成冲击。但是,不同于中国货币政策对国内股市价格的影响,美国货币政策的调整对中国股市价格的影响会更加复杂。一方面美国货币政策可以通过改变全球资产基础收益率直接影响到国内的股市价格,另一方面还可以通过汇率、利率、短期的资本流动、和心理预期等传导渠道的间接冲击国内的股市价格。考虑到美国已经基本完成新一轮的加息周期,通过研究美联储新一轮加息期间对国内股票市场造成的影响,有助于评估和预测美国未来货币政策变动对我国金融市场和经济的冲击,也对中国国内相关政策的制定和调整提供重要参考。本文通过将定量分析和定性分析相结合,分五章对美联储加息期间美国货币政策变动对我国股市价格的溢出效应展开分析。首先,从理论上阐述了一国货币政策溢出效应在开放经济背景下的国际传导机制,在此基础上总结分析了美国货币政策调整影响中国股市价格的几个代表性传导渠道,依次为汇率渠道、利率渠道、短期资本流动渠道以及心理预期渠道。其次,从现实上分析了美联储结束量化宽松政策转而实施加息政策的原因,概括了新一轮美联储加息的过程和相应的经济背景,阐述了国内金融市场的不断开放、发展和完善如国内股票市场的发展、汇率制度的改革历程、利率市场化的进展、沪港通和深港通制度、人民币加入SDR以及A股被纳入MSCI等作为美联储加息期间美国货币政策变化可以影响中国股市价格的现实基础。再次,定量分析方面选取时间序列变量美国联邦基金利率、沪深300指数、美元兑人民币汇率、7日上海银行间同业拆借利率、短期资本流动、消费者信心指数分别作为美国货币政策变量、中国股市价格变量、汇率变量、利率变量、短期资本流动变量以及心理预期变量的代表,在实证研究过程中,首先对本文所需要使用的时间序列变量进行了 ADF单位根检验,然后使用平稳的时间序列建立了 VAR模型,并对VAR模型的平稳性进行了检验,最后结合格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数和方差分解等方法来研究美联储加息对我国股市价格的影响。通过分析,本文认为美联储加息期间货币政策的调整对我国的股票市场价格具有显着的溢出效应影响;美联储加息影响我国股市价格中发挥的作用大小依次为汇率传导渠道、利率传导渠道、心理预期传导渠道、短期资本流动传导渠道;并且实证研究结果发现短期内美联储此轮加息对中国股市价格的影响十分显着,长期内随着时间的推移影响逐渐消失。最后,针对本文的研究内容和研究结论,提出政策建议:即积极完善我国的股票市场和制度建设;进一步提高人民币汇率管理水平;仍要加大力度推进利率市场化改革;逐步审慎推进资本项目的开放;加强对预期的管理。本文的创新之处在于:一方面充实了美国货币政策调整的溢出效应分析,将美国货币政策溢出效应重点放在中国的股市价格上,研究新一轮美联储加息期间对我国股市价格的影响,另一方面扩展了美国货币政策溢出效应的传导渠道,将心理预期传导渠道作为一个具有代表性的传导渠道,从而可以更加全面地探究美国货币政策调整对中国股市价格的影响。
二、利率政策对我国股市的短期和长期效应分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、利率政策对我国股市的短期和长期效应分析（论文提纲范文）
（1）我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 信贷供给总量的经济效应 |
| 1.2.2 信贷供给结构的经济效应 |
| 1.2.3 信贷供给价格的经济效应 |
| 1.2.4 信贷风险累积的经济效应 |
| 1.2.5 信贷供给监管对货币政策有效性的影响效应 |
| 1.3 主要研究目标、论文结构及主要内容 |
| 1.3.1 主要研究目标 |
| 1.3.2 论文结构及主要内容 |
| 1.4 研究方法与主要贡献 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 主要贡献 |
| 第2章 信贷供给宏观经济效应的理论基础 |
| 2.1 信贷供求理论 |
| 2.1.1 宏观信贷供求理论 |
| 2.1.2 微观信贷供求理论 |
| 2.2 信贷价格理论 |
| 2.2.1 可贷资金理论 |
| 2.2.2 金融抑制理论 |
| 2.3 信贷风险理论 |
| 2.3.1 Fisher的“债务-通货紧缩”理论 |
| 2.3.2 金融脆弱性理论 |
| 2.4 信贷配给与信贷传导理论 |
| 2.4.1 均衡配给理论 |
| 2.4.2 银行信贷渠道传导理论 |
| 2.4.3 资产负债表渠道传导理论 |
| 第3章 我国信贷供给传导机制及其与产出的动态关联分析 |
| 3.1 基于DSGE模型我国信贷供给的微观传导机制分析 |
| 3.1.1 模型设定 |
| 3.1.2 模型均衡 |
| 3.1.3 参数校准与模拟分析 |
| 3.2 我国信贷供给与产出的波动特征及动态关联性分析 |
| 3.2.1 MS-GAS-TVTP模型与TVP-VECM模型原理 |
| 3.2.2 我国产出与信贷波动的阶段性变迁识别及时变转移分析 |
| 3.2.3 动态关联性分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 我国信贷供给总量与期限结构的宏观经济效应分析 |
| 4.1 信贷供给总量对宏观经济影响的理论机制分析 |
| 4.2 我国信贷总量扩张与收缩对宏观经济的非对称影响效应分析 |
| 4.2.1 非线性自回归分布滞后(NARDL)模型原理 |
| 4.2.2 变量选取、数据处理及平稳性检验 |
| 4.2.3 我国信贷总量扩张与收缩对产出的非对称影响效应 |
| 4.2.4 我国信贷总量扩张与收缩对通货膨胀的非对称影响效应 |
| 4.3 我国信贷供给期限结构的宏观经济效应分析 |
| 4.3.1 SV-TVP-FAVAR模型原理 |
| 4.3.2 我国信贷供给期限结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.3.3 我国信贷供给短期结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.3.4 我国信贷供给中长期结构对产出和通货膨胀的时变效应分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 我国信贷供给价格传导机制及其非线性效应分析 |
| 5.1 信贷供给对宏观经济增长的价格传导机制分析 |
| 5.1.1 投资渠道传导机制分析 |
| 5.1.2 消费渠道传导机制分析 |
| 5.2 ST-BVAR模型原理 |
| 5.2.1 ST-BVAR模型设定 |
| 5.2.2 ST-BVAR模型的非线性检验 |
| 5.3 不同经济周期下信贷价格对经济增长的两阶段传导效应分析 |
| 5.3.1 变量选取、数据处理与经济周期波动区制识别 |
| 5.3.2 第一阶段信贷价格对投资与消费的非线性影响效应 |
| 5.3.3 第二阶段投资与消费对产出的非线性影响效应 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 信贷风险对宏观经济及信贷调控有效性的异质性影响效应分析 |
| 6.1 多元方向分位数向量自回归(MDQVAR)模型 |
| 6.2 不同经济周期下信贷风险对宏观经济的异质性影响效应分析 |
| 6.2.1 理论机制分析 |
| 6.2.2 变量选取及数据处理 |
| 6.2.3 分位数脉冲响应分析 |
| 6.3 不同信贷风险水平下信贷调控宏观经济有效性分析 |
| 6.3.1 变量选取及数据处理 |
| 6.3.2 分位数脉冲响应分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 我国信贷监管对货币政策有效性的影响效应分析 |
| 7.1 理论背景与影响机制分析 |
| 7.2 信贷监管的不同强度对货币政策有效性的异质性影响分析 |
| 7.2.1 变量选取及数据说明 |
| 7.2.2 经济增长目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.2.3 物价稳定目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.2.4 金融稳定目标下信贷监管对货币政策有效性的影响分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）我国资产价格泡沫的形成机理与传染效应研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 资产价格泡沫的识别与测度研究综述 |
| 1.2.1 资产价格泡沫的识别研究 |
| 1.2.2 资产价格泡沫的测度研究 |
| 1.3 资产价格泡沫的形成机理研究综述 |
| 1.3.1 有效市场假说与理性资产价格泡沫 |
| 1.3.2 金融摩擦与理性资产价格泡沫 |
| 1.3.3 委托投资与信贷泡沫 |
| 1.3.4 行为金融学框架下的资产价格泡沫 |
| 1.4 资产价格泡沫的传染效应与政策效应研究综述 |
| 1.4.1 资产价格泡沫的传染效应研究 |
| 1.4.2 资产价格泡沫的政策治理研究 |
| 1.5 研究方法、研究创新与研究不足及展望 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 研究创新 |
| 1.5.3 研究不足及展望 |
| 1.6 研究框架与研究内容 |
| 1.6.1 研究框架 |
| 1.6.2 研究内容 |
| 第2章 资产价格泡沫的理论基础 |
| 2.1 资产价格泡沫的内涵与演化过程 |
| 2.1.1 资产价格泡沫的内涵 |
| 2.1.2 资产价格泡沫的演化过程 |
| 2.2 理性资产价格泡沫的理论基础 |
| 2.2.1 局部均衡下理性资产价格泡沫理论基础 |
| 2.2.2 内生性资产价格泡沫 |
| 2.2.3 外生性资产价格泡沫 |
| 2.3 非理性资产价格泡沫理论基础 |
| 2.3.1 异质信念与有限套利理论 |
| 2.3.2 噪声交易理论与泡沫乘骑理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 资产价格泡沫的识别研究 |
| 3.1 ADF方法的检验原理 |
| 3.1.1 ADF单位根检验 |
| 3.1.2 理性资产价格泡沫检验原理 |
| 3.1.3 资产价格崩溃检验原理 |
| 3.2 PSY方法的递归算法 |
| 3.2.1 资产价格泡沫存在性的识别程序 |
| 3.2.2 资产价格泡沫周期的识别程序 |
| 3.3 我国股票市场与房地产市场资产价格泡沫的识别检验 |
| 3.3.1 我国股票市场资产价格泡沫的识别检验 |
| 3.3.2 我国房地产市场资产价格泡沫的识别检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 中国宏观金融杠杆对房地产价格泡沫的非对称动态影响效应研究 |
| 4.1 金融杠杆不确定性下的资产定价理论模型 |
| 4.1.1 模型的基本假设 |
| 4.1.2 理论分析 |
| 4.2 NARDL计量模型 |
| 4.3 资产价格泡沫的金融杠杆的非对称动态效应检验 |
| 4.3.1 数据说明与指标测度 |
| 4.3.2 模型估计结果分析 |
| 4.3.3 金融杠杆的动态效应分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 异质信念、融资融券失衡与股票价格泡沫 |
| 5.1 我国沪、深股票市场资产价格泡沫测度 |
| 5.2 RTV-VAR模型 |
| 5.3 我国多层次股票市场资产价格泡沫成因分析 |
| 5.3.1 数据选择 |
| 5.3.2 实证分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 我国股票市场行业间资产价格泡沫传染效应研究 |
| 6.1 时变动态连通性指数构建 |
| 6.1.1 时变向量自回归模型 |
| 6.1.2 时变动态DY连通性指数构建 |
| 6.2 我国股票市场分行业资产价格泡沫测度 |
| 6.2.1 数据选取 |
| 6.2.2 分行业资产价格泡沫测度——基于趋势匹配方法 |
| 6.3 行业间资产价格泡沫连通性实证分析 |
| 6.3.1 总体动态连通性指数 |
| 6.3.2 总的带有方向的动态连通性指数 |
| 6.3.3 两两行业间泡沫净溢出动态连通性指数 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 我国货币政策对资产价格泡沫的影响效应研究 |
| 7.1 货币政策对资产价格泡沫的影响效应理论基础 |
| 7.2 数据选取与实证模型 |
| 7.2.1 数据选取 |
| 7.2.2 计量模型介绍 |
| 7.3 货币政策对股票市场资产价格泡沫的影响效应实证分析 |
| 7.3.1 等间隔脉冲响应 |
| 7.3.2 等时点脉冲响应 |
| 7.4 货币政策对房地产市场资产价格泡沫的影响效应实证分析 |
| 7.4.1 等间隔脉冲响应 |
| 7.4.2 等时点脉冲响应 |
| 7.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其他科研成果 |
| 致谢 |
（3）经济不确定性、经济周期与货币政策有效性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 经济不确定性对经济周期影响机制的研究综述 |
| 1.2.2 经济不确定性对货币政策有效性影响机制的研究综述 |
| 1.2.3 经济周期不同阶段下货币政策有效性研究综述 |
| 1.3 研究方法与创新 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 主要创新与贡献 |
| 1.4 论文框架与结构安排 |
| 第2章 概念界定与理论基础 |
| 2.1 经济不确定性概念的起源、界定与度量 |
| 2.2 经济不确定性对经济周期影响机制的理论基础 |
| 2.3 经济不确定性对货币政策有效性影响的理论基础 |
| 2.4 不同经济周期下货币政策调控的理论基础 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 我国经济不确定性与经济周期测度及其协动性 |
| 3.1 我国经济不确定性走势分析 |
| 3.2 我国经济周期指数的测度和走势分析 |
| 3.2.1 传统经济周期测度方法的总结与利弊评述 |
| 3.2.2 MS-DFM测度经济周期的原理简述 |
| 3.2.3 我国经济周期指数的实时测度 |
| 3.2.4 我国经济周期统计特征与趋势分析 |
| 3.3 我国经济不确定性与经济周期协动性检验 |
| 3.3.1 经济不确定性与经济周期时变格兰杰因果检验 |
| 3.3.2 经济不确定性与经济周期间的动态相关性检验 |
| 3.3.3 经济不确定性与经济周期间的动态溢出效应检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 不同经济不确定性水平下的货币政策有效性研究 |
| 4.1 不同政策目标和不确定性水平下货币政策量价选择的初步探讨 |
| 4.1.1 不同政策目标下数量型与价格型货币政策有效性探讨 |
| 4.1.2 经济不确定影响下货币政策有效性探讨 |
| 4.1.3 双重背景下数量型与价格型政策选择的探讨 |
| 4.2 我国经济不确定性阶段划分 |
| 4.2.1 MS-AR模型 |
| 4.2.2 经济不确定性区制划分 |
| 4.3 LT-TVP-VAR模型构建与参数估计 |
| 4.3.1 LT-TVP-VAR模型构建 |
| 4.3.2 数据选取与处理 |
| 4.3.3 参数估计与检验 |
| 4.4 不同经济不确定性水平下货币政策时变反应与调控机制 |
| 4.4.1 不同经济不确定性水平下货币政策时变反应 |
| 4.4.2 数量型与价格型政策对产出调控的实时对比 |
| 4.4.3 数量型与价格型政策对通胀调控的实时对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 经济周期不同阶段下的货币政策有效性研究 |
| 5.1 经济周期不同阶段下货币政策调控的典型事实 |
| 5.1.1 经济周期波动下货币政策调控的历史演变 |
| 5.1.2 经济周期扩张阶段货币政策调控的有效性分析 |
| 5.1.3 经济周期收缩阶段货币政策调控的有效性分析 |
| 5.2 经济周期不同阶段下货币政策调控效果对比 |
| 5.2.1 TH-SVAR模型介绍 |
| 5.2.2 数据选取与检验 |
| 5.2.3 经济周期不同阶段下货币政策对产出的调控机制检验 |
| 5.2.4 经济周期不同阶段下货币政策对通胀的调控机制检验 |
| 5.2.5 数量型与价格型货币政策在经济周期不同阶段下的有效性对比 |
| 5.3 经济周期不同阶段下货币政策调控的非对称性检验 |
| 5.3.1 SEIVAR模型估计原理与脉冲响应函数构建 |
| 5.3.2 数量型货币政策在经济周期不同阶段下的非对称性检验 |
| 5.3.3 价格型货币政策在经济周期不同阶段下的非对称性检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 未预期冲击、预期管理与货币政策有效性研究 |
| 6.1 价格型和数量型货币政策的适用条件 |
| 6.2 考虑政策预期因素的DSGE模型构架 |
| 6.2.1 私人家庭 |
| 6.2.2 生产厂商 |
| 6.2.3 政府部门 |
| 6.2.4 货币当局 |
| 6.3 数据处理与参数估计 |
| 6.3.1 数据选取与处理 |
| 6.3.2 参数校准与设定 |
| 6.3.3 冲击路径识别 |
| 6.3.4 参数贝叶斯估计 |
| 6.4 脉冲响应与方差分解分析 |
| 6.4.1 脉冲响应分析 |
| 6.4.2 方差分解分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论和政策建议 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及科研成果 |
| 致谢 |
（4）经济政策不确定背景下跨境资本流动的经济效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 导论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 相关概念的界定 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.4 研究内容与结构安排 |
| 1.5 研究的创新点、难点与不足 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 经济政策不确定性相关研究 |
| 2.2 跨境资本流动相关研究 |
| 2.3 研究述评 |
| 第3章 经济政策不确定性影响跨境资本流动经济效应的理论分析 |
| 3.1 经济政策不确定性与跨境资本流动的关联性 |
| 3.2 经济政策不确定性对跨境资本流动与经济发展关系的调节效应 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 经济政策不确定性与跨境资本流动的现状分析 |
| 4.1 经济政策不确定性的现状分析 |
| 4.2 跨境资本流动的现状分析 |
| 4.3 经济政策不确定性与跨境资本流动的关联性 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 经济政策不确定背景下跨境资本流动对经济发展的影响 |
| 5.1 研究假设 |
| 5.2 研究设计与数据说明 |
| 5.3 实证结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 经济政策不确定背景下跨境资本流动对实体经济杠杆的影响 |
| 6.1 研究假设 |
| 6.2 研究设计与数据说明 |
| 6.3 实证结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 经济政策不确定背景下跨境资本流动对虚拟经济稳定的影响 |
| 7.1 研究假设 |
| 7.2 研究设计与数据说明 |
| 7.3 实证结果分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 主要结论与政策建议 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（5）货币供应、基金市场活跃度与投机泡沫的动态关联效应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 投机泡沫的识别、检验和提取 |
| 1.2.2 货币供应量对投机泡沫的影响 |
| 1.2.3 货币供应量对基金市场的影响 |
| 1.2.4 开放式基金对股票市场的影响 |
| 1.2.5 文献评述 |
| 1.3 研究框架 |
| 1.3.1 研究内容与技术路线图 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新与不足 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 理论基础、传导机制与实证方法 |
| 2.1 相关概念及理论 |
| 2.1.1 投资者预期效应 |
| 2.1.2 通货膨胀效应 |
| 2.1.3 股市财富效应 |
| 2.1.4 托宾Q理论 |
| 2.1.5 基金的羊群行为 |
| 2.1.6 正反馈交易 |
| 2.1.7 长期持有与频繁交易 |
| 2.2 传导机制 |
| 2.2.1 货币供应量对基金市场的影响传导机制 |
| 2.2.2 基金市场活跃度影响投机泡沫的模型推导 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基金市场活跃度的构建以及投机泡沫的提取 |
| 3.1 基于PCA法构建基金市场活跃度指标 |
| 3.1.1 主成分分析模型(PCA) |
| 3.1.2 基金市场活跃度的定义以及指标的选取 |
| 3.1.3 描述性统计 |
| 3.1.4 相关性分析 |
| 3.1.5 KMO和 Bartlett球形度检验 |
| 3.1.6 总方差解释、碎石图与独立性检验 |
| 3.1.7 构建综合评价指标体系 |
| 3.2 基于VEC模型对投机泡沫的提取 |
| 3.2.1 向量误差修正模型(VEC) |
| 3.2.2 投机泡沫的定义与度量方法 |
| 3.2.3 描述性统计 |
| 3.2.4 平稳性检验 |
| 3.2.5 最优滞后阶数的确定 |
| 3.2.6 Johansen协整检验 |
| 3.2.7 投机泡沫的提取 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基金市场活跃度与投机泡沫的状态区制转换 |
| 4.1 MS-VAR 模型 |
| 4.2 数据的检验与处理 |
| 4.2.1 描述性统计 |
| 4.2.2 平稳性检验 |
| 4.3 基于货币供应的基金市场活跃度状态区制转换 |
| 4.3.1 最优滞后阶数的确定 |
| 4.3.2 MSIA(3)-VAR(1)模型估计结果 |
| 4.3.3 区制转移概率矩阵 |
| 4.4 基于货币供应量、基金市场活跃度的投机泡沫状态区制转换 |
| 4.4.1 最优滞后阶数的确定 |
| 4.4.2 MSIA(3)-VAR(3)模型估计结果 |
| 4.4.3 区制转移概率矩阵 |
| 4.5 全系统状态转换的原因分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 货币供应、基金市场活跃度与投机泡沫的时变特征 |
| 5.1 TVP-SV-VAR 模型 |
| 5.2 基于MCMC算法下时变参数的特征分析 |
| 5.3 货币供应量对投机泡沫的时变脉冲分析 |
| 5.3.1 不同提前期下的等间隔时变脉冲图 |
| 5.3.2 特定时点下的脉冲响应图 |
| 5.4 货币供应量通过基金市场活跃度影响投机泡沫的路径分析 |
| 5.4.1 通过基金市场活跃度进行传导的等间隔时变脉冲图 |
| 5.4.2 通过基金市场进行传导的特定时点脉冲图 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论及政策建议 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（6）美国货币政策对中国经济的影响机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 基本概念界定 |
| 1.3 研究目标和思路 |
| 1.4 研究方法与创新 |
| 第2章 相关文献综述 |
| 2.1 传统货币政策相关文献综述 |
| 2.1.1 传统货币政策定义 |
| 2.1.2 传统货币政策的外溢性研究 |
| 2.1.3 传统货币政策的传导机制 |
| 2.2 非传统货币政策相关文献综述 |
| 2.2.1 非传统货币政策的定义及分类 |
| 2.2.2 非传统货币政策的外溢性研究 |
| 2.2.3 非传统货币政策的传导机制 |
| 第3章 美国与中国货币政策的演变机制分析 |
| 3.1 美国传统货币政策演变机制 |
| 3.2 美国非传统货币政策演变机制 |
| 3.2.1 量化宽松货币政策 |
| 3.2.2 前瞻性指引 |
| 3.3 中国货币政策的演变机制 |
| 3.3.1 改革开放初期的我国货币政策的演变 |
| 3.3.2 市场经济体制确立初期的我国货币政策的演变 |
| 3.3.3 亚洲金融危机后中国货币政策的演变 |
| 3.3.4 流动性过剩期间中国货币政策的演变 |
| 3.3.5 2008年金融危机后中国的货币政策演变 |
| 第4章 美国货币政策外溢性的理论机制分析 |
| 4.1 开放经济下货币政策研究的理论模型 |
| 4.1.1 蒙代尔-弗莱明-多恩布什模型 |
| 4.1.2 新开放经济宏观经济学模型 |
| 4.1.3 模型对货币政策传导机制的解释 |
| 4.2 传统货币政策外溢性传导机制分析 |
| 4.2.1 利率传导渠道 |
| 4.2.2 汇率传导渠道 |
| 4.2.3 资产价格传导渠道 |
| 4.2.4 信贷传导渠道 |
| 4.3 非传统货币政策外溢性传导机制分析 |
| 4.3.1 利率传导渠道 |
| 4.3.2 汇率传导渠道 |
| 4.3.3 信贷传导渠道 |
| 4.3.4 信号传导渠道 |
| 第5章 美国货币政策对中国经济的冲击路径分析 |
| 5.1 美国货币政策影响中国经济的特征事实 |
| 5.1.1 美国货币政策变迁描述性特征 |
| 5.1.2 中国宏观经济变化特征 |
| 5.2 美国货币政策影响中国经济的传导路径 |
| 5.2.1 美国货币政策影响中国经济的理论基础 |
| 5.2.2 数据选取和模型建立 |
| 5.2.3 实证分析 |
| 5.3 量化宽松政策前后美国货币政策对中国经济影响的比较研究 |
| 5.4 本章结论 |
| 第6章 美国货币政策对中国经济冲击的时变性分析 |
| 6.1 美国货币政策对中国经济传导的时变性机制 |
| 6.2 数据选取与模型建立 |
| 6.2.1 数据选取与指标构建 |
| 6.2.2 TVP-VAR模型设立 |
| 6.3 美国货币政策对中国经济冲击时变性的实证结果 |
| 6.3.1 美国传统货币政策冲击效应 |
| 6.3.2 美国非传统货币政策冲击效应 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论和政策建议 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（7）人民币汇率形成机制对金融稳定影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 关于汇率形成机制的研究 |
| 1.2.2 关于金融稳定的研究 |
| 1.2.3 关于汇率形成机制与金融稳定关系的研究 |
| 1.2.4 对国内外研究现状的评述 |
| 1.3 研究思路、框架与方法 |
| 1.3.1 研究技术路线与思路 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 创新点与不足之处 |
| 1.4.1 创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 人民币汇率形成机制理论分析 |
| 2.1 汇率形成机制理论分析 |
| 2.1.1 传统的汇率决定理论 |
| 2.1.2 现代汇率形成理论 |
| 2.2 人民币汇率形成机制的演变历程 |
| 2.2.1 1949年至1993年:汇率并轨前 |
| 2.2.2 1994年至2005年:社会主义市场经济建设时期 |
| 2.2.3 2005年“7.21”汇改至今:汇率市场化阶段 |
| 2.3 现阶段人民币汇率形成机制现状 |
| 2.3.1 现阶段人民币汇率形成机制特征 |
| 2.3.2 现阶段人民币汇率形成机制影响金融稳定的因素分析 |
| 第3章 金融稳定理论与我国金融稳定度量 |
| 3.1 金融稳定的理论分析 |
| 3.1.1 金融稳定的内涵 |
| 3.1.2 金融稳定的相关理论分析 |
| 3.1.3 现代金融不稳定因素分析 |
| 3.2 金融稳定度量方法分析 |
| 3.2.1 金融稳定度量方法选择 |
| 3.2.2 金融稳定度量方法对比分析 |
| 3.3 我国金融稳定评价指标体系构建与度量 |
| 3.3.1 基础指标选择 |
| 3.3.2 基础指标说明 |
| 3.3.3 我国金融稳定指数的度量 |
| 第4章 人民币汇率形成机制对金融稳定影响理论分析 |
| 4.1 人民币汇率溢出效应理论分析 |
| 4.1.1 汇率溢出效应理论 |
| 4.1.2 人民币汇率溢出效应影响金融稳定机制分析 |
| 4.2 人民币汇率波动对宏观经济政策影响理论分析 |
| 4.2.1 “三元悖论”理论及实践 |
| 4.2.2 人民币汇率波动影响宏观经济政策路径分析 |
| 4.3 人民币汇率波动对实体经济影响路径分析 |
| 4.4 人民币国际化对金融稳定的影响分析 |
| 4.4.1 人民币国际化趋势分析 |
| 4.4.2 人民币国际化对金融稳定影响理论分析 |
| 4.4.3 人民币国际化对金融稳定影响机制分析 |
| 第5章 人民币外汇市场失衡的实证分析 |
| 5.1 外汇市场压力(EMP)及其理论分析 |
| 5.2 模型和数据说明 |
| 5.2.1 外汇市场压力(EMP)模型和数据说明 |
| 5.2.2 LT-TVP-VAR模型和数据说明 |
| 5.3 实证结果及分析 |
| 5.3.1 外汇市场压力(EMP)实证结果及分析 |
| 5.3.2 LT-TVP-VAR模型实证结果和分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 人民币汇率波动对金融稳定影响的实证分析 |
| 6.1 指标构建 |
| 6.1.1 “三元悖论”框架背离指数 |
| 6.1.2 外汇市场压力(EMP)指数 |
| 6.1.3 在岸和离岸预期(NDF)的“汇差” |
| 6.2 实证结果分析 |
| 6.2.1 LT-TVP-VAR参数检验 |
| 6.2.2 LT-TVP-VAR脉冲响应分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 人民币汇率波动影响金融稳定的实体经济路径实证分析 |
| 7.1 数据说明和模型构建 |
| 7.1.1 数据说明 |
| 7.1.2 模型构建和说明 |
| 7.2 实证结果分析 |
| 7.2.1 外汇风险暴露实证分析 |
| 7.2.2 公司特征对外汇风险暴露的影响 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 人民币国际化对金融稳定影响的实证分析 |
| 8.1 数据说明 |
| 8.2 实证结果分析 |
| 8.2.1 参数检验结果 |
| 8.2.2 LT-TVP-VAR脉冲响应分析 |
| 8.3 本章小结 |
| 第9章 总结和政策建议 |
| 9.1 总结 |
| 9.2 政策建议 |
| 9.2.1 深化人民币汇率形成机制改革 |
| 9.2.2 完善外汇宏观审慎管理 |
| 9.2.3 降低实体经济外汇风险 |
| 9.2.4 防范人民币国际化风险 |
| 参考文献 |
| 博士在读期间科研成果 |
| 致谢 |
（8）美国货币政策对我国股票价格的溢出效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 研究思路与研究框架 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 货币政策与资产价格波动 |
| 1.3.2 货币政策的溢出机制 |
| 1.3.3 货币政策的溢出效应 |
| 1.3.4 文献评述 |
| 1.4 创新点与不足 |
| 第2章 外国货币政策对股价影响的理论分析 |
| 2.1 股票价值决定理论 |
| 2.1.1 股票价值现值模型 |
| 2.1.2 Feltham-Ohlson股票定价模型 |
| 2.2 股票价格影响因素分析 |
| 2.2.1 经济体内部环境因素 |
| 2.2.2 经济体外部环境因素 |
| 2.2.3 投资者情绪 |
| 2.3 外国货币政策对股票价格的影响路径分析 |
| 2.3.1 宏观传导渠道 |
| 2.3.2 微观传导渠道 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 美国货币政策概览及其对我国股票价格的影响 |
| 3.1 美国货币政策概览 |
| 3.1.1 美国量化宽松货币政策 |
| 3.1.2 加息周期 |
| 3.2 美国货币政策对我国股票价格的溢出效应 |
| 3.2.1 美国货币政策对汇率的影响 |
| 3.2.2 美国货币政策对我国货币政策的影响 |
| 3.2.3 美国货币政策对投资者情绪的影响 |
| 3.2.4 美国货币政策与中美股票市场联动 |
| 第4章 美国货币政策对我国股价溢出效应的有效性检验 |
| 4.1 结构向量自回归模型(SVAR) |
| 4.2 变量选取 |
| 4.3 平稳性检验与边限协整检验 |
| 4.4 SVAR模型构建 |
| 4.5 SVAR实证结果及分析 |
| 4.5.1 美国货币政策对我国股价的溢出效应 |
| 4.5.2 美国货币政策传导渠道有效性分析 |
| 4.6 方差分解 |
| 4.7 小结 |
| 第5章 美国货币政策对我国股价的非对称性影响 |
| 5.1 NARDL模型的构建 |
| 5.2 实证检验结果 |
| 5.2.1 我国股票价格对美国货币政策的反应 |
| 5.2.2 我国股票价格对美国货币政策传导渠道的反应 |
| 第6章 结论与建议 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（9）财政货币政策在系统性金融风险应对中的协调配合（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 一、研究背景及研究意义 |
| 二、研究思路、框架与方法 |
| (一)研究思路与重点 |
| (二)重点研究框架 |
| (三)研究方法 |
| 三、创新点与不足 |
| 第二章 文献综述 |
| 一、系统性金融风险的定义与成因 |
| (一)系统性金融风险的定义 |
| (二)系统性金融风险的成因 |
| 二、政府介入系统性金融风险应对和金融危机救助相关研究 |
| (一)政府介入系统性金融风险应对的必要性 |
| (二)政府救助范畴 |
| (三)政府救助措施 |
| 三、财政政策与货币政策在系统性金融风险应对中的协调配合相关研究 |
| (一)财政政策与货币政策协调配合的必要性 |
| (二)财政政策与货币政策协调配合方式 |
| (三)系统性金融风险应对中的财政政策与货币政策协调配合 |
| (四)研究财政政策与货币政策协调配合的主要理论方法 |
| 第三章 财政政策与货币政策应对系统性金融风险的理论分析(一):介入和退出标准 |
| 一、系统性金融风险应对的范畴 |
| 二、财政政策与货币政策介入系统性金融风险应对的标准 |
| (一)预期收益分析 |
| (二)预期成本分析 |
| (三)预期成本收益曲线分析 |
| 三、财政政策与货币政策退出系统性金融风险应对的标准 |
| (一)退出原则 |
| (二)退出标准与时机 |
| (三)政策退出的次序与方式 |
| 四、小结 |
| 第四章 财政政策与货币政策应对系统性金融风险的理论分析(二):作用机制 |
| 一、蒙代尔—弗莱明IS-LM-BP模型 |
| 二、加入风险溢价因素的IS-LM-BP-RP模型 |
| 三、加入风险溢价和预期因素的IS-LM-BP-RP-AE模型 |
| (一)系统性金融风险状态下预期对IS曲线的影响 |
| (二)系统性金融风险状态下预期对LM曲线的影响 |
| (三)系统性金融风险状态下预期对BP曲线的影响 |
| (四)IS-LM-BP-RP-AE模型中的财政政策与货币政策效应 |
| 四、极端情形下的财政政策与货币政策选择 |
| (一)对现代货币理论(MMT)理念的借鉴 |
| (二)对现代货币理论(MMT)理念的批判 |
| (三)IS-LM-BP-RP-AE 模型与现代货币理论的结合 |
| 五、小结 |
| 第五章 财政政策与货币政策应对系统性金融风险的国际经验 |
| 一、美国应对“大萧条” |
| (一)背景概况 |
| (二)采取的财政政策与货币政策措施 |
| (三)政策效果 |
| (四)政策退出 |
| 二、香港应对亚洲金融危机 |
| (一)背景概况 |
| (二)采取的财政政策与货币政策措施 |
| (三)政策效果 |
| (四)政策退出 |
| 三、美国应对2008年国际金融危机 |
| (一)背景概况 |
| (二)采取的财政政策与货币政策措施 |
| (三)政策效果 |
| (四)政策退出 |
| 四、小结 |
| 第六章 中国财政政策与货币政策协调配合应对系统性金融风险的做法与建议 |
| 一、中国财政政策与货币政策协调配合应对系统性金融风险的主要做法 |
| (一)上世纪90年代处置国有银行不良资产风险 |
| (二)清理整顿金融“三乱” |
| (三)全国农信社风险处置 |
| (四)本世纪初国有银行风险处置与股份制改革 |
| (五)2015年应对股市异常波动 |
| (六)包商银行接管 |
| 二、中国财政政策与货币政策协调配合应对系统性金融风险的不足及原因 |
| (一)传统机制难以适应新形势下突发系统性金融风险应对需求 |
| (二)央行向国家财政上缴利润机制执行的灵活性加大 |
| (三)货币政策调控与财政政策之间的内生联系有待进一步加强 |
| 三、完善机制的政策建议 |
| 第七章 中国财政政策与货币政策协调配合应对系统性金融风险的实证分析 |
| 一、变量数据与模型说明 |
| 二、财政政策与货币政策对实体经济的影响(VEC模型) |
| (一)数据平稳性检验 |
| (二)协整检验与VEC模型 |
| (三)格兰杰因果检验 |
| (四)脉冲响应函数与方差分解 |
| (五)小结 |
| 三、财政政策与货币政策对股市走势的影响(VAR模型) |
| (一)数据平稳性检验 |
| (二)VAR模型的构建 |
| (三)格兰杰因果检验 |
| (四)脉冲响应函数与方差分解 |
| (五)小结 |
| 四、财政政策与货币政策对股市波动性的影响(ARCH类模型) |
| (一)数据平稳性检验 |
| (二)ARCH效应检验 |
| (三)模型拟合 |
| (四)结果分析 |
| (五)小结 |
| 五、财政政策与货币政策对股市波动性的影响(VAR模型) |
| (一)VAR模型的构建 |
| (二)格兰杰因果检验 |
| (三)脉冲响应函数与方差分解 |
| (四)小结 |
| 六、财政政策与货币政策对投资者信心的影响(VAR模型) |
| (一)数据平稳性检验 |
| (二)VAR模型的构建 |
| (三)格兰杰因果检验 |
| (四)脉冲响应函数和方差分解 |
| (五)小结 |
| 第八章 新形势下中国的系统性金融风险隐患及应对 |
| 一、新形势下中国可能存在的系统性金融风险隐患 |
| (一)实体经济领域可能存在的系统性金融风险隐患 |
| (二)金融市场领域可能存在的系统性金融风险隐患 |
| (三)金融机构领域可能存在的系统性金融风险隐患 |
| 二、应对系统性金融风险的财政政策与货币政策储备 |
| (一)应对实体经济领域系统性金融风险的财政政策与货币政策 |
| (二)应对金融市场领域系统性金融风险的财政政策与货币政策 |
| (三)应对金融机构领域系统性金融风险的财政政策与货币政策 |
| 三、小结 |
| 第九章 结论与启示 |
| 一、主要结论 |
| (一)系统性金融风险应对的范畴 |
| (二)财政政策与货币政策介入与退出系统性金融风险应对的标准 |
| (三)财政政策与货币政策应对系统性金融风险的手段 |
| (四)中国财政政策与货币政策应对系统性金融风险的效果 |
| (五)当前中国可能存在的系统性金融风险隐患 |
| 二、政策启示 |
| 中外文参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 攻读博士期间的学术成果 |
（10）美国货币政策调整对中国股市价格的影响研究 ——基于美联储加息视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 关于是否存在货币政策的溢出效应 |
| 1.2.2 关于货币政策的国际传导渠道 |
| 1.2.3 关于货币政策对于股票市场的影响 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本文的创新与不足 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 2 货币政策影响股市价格的理论基础 |
| 2.1 开放经济条件下货币政策溢出效应的国际传导机制 |
| 2.1.1 蒙代尔—弗莱明—多恩布什模型 |
| 2.1.2 新开放经济宏观经济学的Redux模型 |
| 2.2 货币政策影响股市价格的国际传导渠道 |
| 2.2.1 汇率渠道 |
| 2.2.2 利率渠道 |
| 2.2.3 短期国际资本流动渠道 |
| 2.2.4 心理预期渠道 |
| 2.3 小结 |
| 3 美联储加息对中国股市价格影响的现实分析 |
| 3.1 美联储加息的原因和过程 |
| 3.1.1 美联储加息的背景原因分析 |
| 3.1.2 美联储加息的过程 |
| 3.2 美联储加息对中国股市价格溢出效应的现实分析 |
| 3.2.1 美联储加息对中国股市价格的溢出效应 |
| 3.2.2 美联储加息影响中国股市价格的传导渠道 |
| 3.3 小结 |
| 4 美联储加息对中国股市价格溢出效应的实证分析 |
| 4.1 变量选取与样本说明 |
| 4.1.1 变量选取 |
| 4.1.2 样本说明 |
| 4.2 实证研究方法说明 |
| 4.3 实证检验 |
| 4.3.1 平稳性检验 |
| 4.3.2 VAR模型滞后阶数和稳定性检验 |
| 4.3.3 格兰杰因果关系检验 |
| 4.3.4 脉冲响应分析 |
| 4.3.5 方差分解 |
| 4.4 实证结论 |
| 5. 结论及政策建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 政策建议 |
| 5.2.1 积极完善我国的股票市场和制度建设 |
| 5.2.2 进一步提高人民币汇率管理水平 |
| 5.2.3 仍要加大力度推进利率市场化改革 |
| 5.2.4 逐步审慎推进资本项目的开放 |
| 5.2.5 加强对预期的管理 |
| 参考文献 |
| 后记 |
四、利率政策对我国股市的短期和长期效应分析（论文参考文献）
- [1]我国信贷供给传导机制及其宏观经济效应研究[D]. 王薇. 吉林大学, 2021(01)
- [2]我国资产价格泡沫的形成机理与传染效应研究[D]. 林思涵. 吉林大学, 2021(01)
- [3]经济不确定性、经济周期与货币政策有效性研究[D]. 王国志. 吉林大学, 2021(01)
- [4]经济政策不确定背景下跨境资本流动的经济效应研究[D]. 温健纯. 广西大学, 2021(12)
- [5]货币供应、基金市场活跃度与投机泡沫的动态关联效应[D]. 牛鸿鸣. 江西财经大学, 2021(10)
- [6]美国货币政策对中国经济的影响机制研究[D]. 曹为宇. 吉林大学, 2020(03)
- [7]人民币汇率形成机制对金融稳定影响研究[D]. 康文茹. 江西财经大学, 2020(01)
- [8]美国货币政策对我国股票价格的溢出效应研究[D]. 王立凡. 山东大学, 2020(10)
- [9]财政货币政策在系统性金融风险应对中的协调配合[D]. 龙俊鹏. 中国社会科学院研究生院, 2020(12)
- [10]美国货币政策调整对中国股市价格的影响研究 ——基于美联储加息视角[D]. 刘明明. 东北财经大学, 2019(07)