時間：2023-05-17 16:20:44
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(一)監督得不到有效合理的控制，導致統計工作產生風險我們大家都知道統計數據一般都是反映宏觀整體現象，這種宏觀整體現象往往都掩蓋了事物的個體本質，因此大多數公眾與某些部門對它產生懷疑卻無從下手去監管，另外統計部門在統計信息時，占有主動權，具有權威性，這種信息的不對稱性也容易產生職業道德風險，再有統計部門的垂直領導形式，使其工作都是“上派下行”，從而導致一些統計數據都是現有目標，再有統計，最后達到預期結果，統計工作的這種被動與尷尬已經成為普遍現象，這種從上到下無人監督，無人管理的現象所產生的后果是距離現實在越來越遠，“此地無銀三百兩”的故事距離我們越來越近，社會將進入顛倒是非，真假難辨的惡性循環之中。
(二)統計法的力度不夠，加速統計數據的風險產生從上邊統計風險產生原因我們可以看到都是由于某些政府和個人短期利益的因素，而導致統計產生巨大的風險，這種短期的效益與其產生的長期風險是遠遠不對稱的，但是許多政府與某些單位以及個人卻還是選擇了這一瞬間的短期利益，這是為何？我們常常聽到某些單位或個人由于違反各種會計法、經濟法，最后導致嚴重違反財經紀律、貪污腐化從而導致受到行政法律的制裁，嚴重者觸犯刑法，最高可判無期乃至死刑和罰金。但是統計法律法規卻沒有這么大的力度，即使提供了虛假數據，即使受到行政處罰，也都是輕描淡寫、隔靴搔癢而已，從根本起不到懲戒、震懾和遏止作用，卻反而助長了統計數據失真的力度，加速了統計風險的速度。最后形成了“統計統計，三分統計，七分估計”的熟語。這也很好地回答了上述問題產生的根本原因。
二、針對當前我國統計工作職業道德產生的風險應采取的措施
(一)全面提高相關業務人員的綜合業務素質統計工作涉及面廣，對理論知識與實際工作能力要求高，它要求相關業務人員不僅懂得國家的法律法規，而且還要求相關業務人員掌握一定的財務、審計、經濟、統計分析等一定理論知識，并且還特別強調了統計人員應該加強愛崗敬業、盡職盡責的職業道德，德才兼備，以德為先的職業道德和業務素質修養永遠是統計人員的最起碼要求，也是有效地避免統計風險的基本前提，所以統計人員應該通過各種渠道提高自己的綜合水平，如參加各種統計相關的考試、學習輔導班以及業務比賽活動，使他們融入當今社會潮流之中，這樣可以增強統計人員的自我提升、自我風險保護意識，這也是抵制社會上統計工作不正之風最有效的措施。
(二)政府及主管領導要用正確的發展觀去指導統計工作我們大家都知道統計是為政府部門服務的，這是國家參與宏觀調控的重要手段，但是在當今的市場經濟體制下，以市場微觀調控為主，國家宏觀調控為輔的理念指導下，統計需要減少政府的干涉，甚至消除人為干預，這樣才有助于國家的經濟建設。所以各級政府應該轉變職能態度，從而合理地引導各級主管領導具有科學的世界觀，進而正確指導統計工作，引導寬松的統計工作環境，使統計工作者在良好的工作氛圍中，放下包袱，努力工作，為國家制定合理有效的重大決策提供真實的數據，從而真實地反映國家的宏觀目標，這樣更有力促進社會經濟的發展，促進人們的安全、社會的和諧。
(三)加強統計數據的監督反映統計數據失真給統計工作帶來了一定的風險與隱患，其最大原因就是統計數據缺乏像會計工作那樣的監督機構，另外統計數據的公布也非常籠統化，不如財務指標那樣詳細，計算方法與方式也不像會計那樣進行詳細地披露。所以國家應該盡早地出臺一些法律法規以及有關政策，讓統計部門加大信息披露的力度，如時間間隔應該縮短，披露的數據來源、方法、處理的過程等統計信息應該詳細，讓數據的使用者與監督者能夠很好地分析數據的真實可靠程度，這樣不僅增強了統計的公眾監督力度，又有利于公眾對統計的了解與認可，進而也讓統計工作者工作起來有的放矢，避免了其左右為難的工作情緒，更避免了統計工作的重大隱患風險的存在。
(四)加強統計法律法規建設，完善統計規章制度目前國家對會計、經濟等各種法律法規都進行了不斷的完善與調整，此種方式方法得到了有效的反映，如偷稅漏稅逐步減少，行賄受賄、大吃大喝公款的現象極度收斂，這樣不僅促進國家經濟的發展，也受到了百姓的擁護與好評。那么如果在這種良好的氛圍下，大力加強統計法律法規的建設，對那些原來不合理、不完善、不適合市場經濟體制下的統計法律法規及規章制度進行刪除或者合理的更新，并加以完善和必要的補充，如加大對政府與部門人為反方向干擾統計工作的監督與懲罰，加大脅迫統計工作者編制虛假數據而承擔的法律后果，以及統計工作者在此過程中給予抵制而受到的獎勵制度和聽之任之、同流合污而承擔的法律后果等等規定。這樣統計工作者才能堅定地拿起法律的武器來保護自己，使自己勇敢地面對不法分子堅持真理，永不膽怯。因為誰也不能拿自己的一生和終身的家產去賭注，迫使不法分子沒有可乘之機。這是杜絕統計工作職業道德風險，強化統計職業道德意識最有效的措施。
三、結束語
關鍵詞：最小二乘支持向量回歸機，金融時間序列，統計學習理論
1 引言
金融時間序列是一種特殊的時間序列，通常具有如下三大特點[1]：(1) 產生過程的隨機性、復雜性；(2)數據多含有高噪聲，并伴有異常值；(3) 數據間具有較強的非線性。 股票市場是一個受多方因素交互影響的復雜系統，對于股票價格的精確預測是非常困難的，甚至不可能的，但對于短期的趨勢預測則相對較為簡單，而且對投資者的投資行為具有極其重要的指導意義。論文格式，金融時間序列。
支持向量機（Supportvector machine, SVM）是由Vapnik等人根據統計學習理論提出的一種借助于最優化方法解決機器學習問題的新工具。它以結構風險最小化為原則，具有結構簡單、全局最優、泛化能力好等優點，已廣泛應用于模式識別、回歸分析以及時間序列預測等領域[2-4]。
在SVM的基礎上，Suykens等[5]提出了最小二乘支持向量機(Leastsquares support vector machine，LS-SVM)，通過替換SVM的不等式約束為等式約束，將二次規劃的求解問題轉換為求解線性方程組的問題，從而大大簡化問題的計算復雜度和存儲量。本文將最小二乘支持向量回歸機應用于上證180指數和香港恒生指數的收盤價的預測。實驗結果表明，該模型具有學習速度快，預測精度較高的優點，適合于高噪聲、非線性的股指預測，對于投資者的短期投資行為具有一定的參考價值和實用價值。
2 最小二乘支持向量回歸機
設給定一個訓練集，其中，。論文格式，金融時間序列。通過將支持向量機的不等式約束改為等式，Suykens等提出了最小二乘支持向量回歸機的數學模型：
S．t ，(1)
(1)
其中:為權向量，為正則化參數，為經驗誤差，是一個非線性映射，為偏置。 為求解這個約束優化問題，構造Lagrange函數：
(2)
其中:為Lagrange乘子。
根據KKT條件可知，
(3)
(4)
(5)
(6)
消去和，方程(3)-(6)可寫成如下形式：
(7)
其中:，為單位矩陣， ，，為核矩陣。
通過求解線性方程組(7)，得到最小二乘支持向量機的回歸函數為：
(8)
3 實證分析
為了驗證最小二乘支持向量回歸機的有效性，選取在滬市較有影響力的上證180指數和香港恒生指數為實驗數據，將它們的收盤價格作為預測對象。 需要說明的是，這里選取的核函數為徑向基核函數。論文格式，金融時間序列。最優參數由網格搜索獲得，搜索區間均為。實驗環境為windows XP，內存512M，主頻1.86GHz，Matlab7.0。論文格式，金融時間序列。均方根誤差(RMSE)、平均絕對誤差(MAE)、平均相對誤差(MRE)是常見的衡量回歸模型性能的評價指標，這里我們采用如下三種指標評價模型的預測性能：
(1) RMSE=，
(2) MAE=，
(3) MRE=，
其中:代表第天股票指數的收盤價；代表第天股票指數的收盤價的預測值，N代表預測樣本的總個數。
3.1 實驗數據的選取
3.2 實驗及結果分析
對以上數據，采用LS-SVM進行數值實驗，兩種指數的預測結果如圖1、圖2和表1所示。論文格式，金融時間序列。由圖1和圖2可以看出，LS-SVM對上證180指數和香港恒生指數的預測，真實值與預測值的擬合程度較好，且變化趨勢與實際情況比較接近。論文格式，金融時間序列。表1反映出LS-SVM在預測過程中具有較高的預測精度，并且在學習時間上也有優勢，其中上證180指數的運行時間為0.211690s，香港恒生指數的運行時間為0.214235s，這在實際操作中具有非常重要的意義。
表1金融時間序列實驗結果
(一)學生缺乏論文寫作經驗
由于成人教育學生大多從事第一線的實務性工作，缺乏論文寫作的實踐機會，據我院對09級畢業班學生的調查，其中只有45%的學生在大專畢業時獨立完成過字數為5000字左右的論文，還有55%的學生在大專畢業時未獨立完成過畢業論文。在課程論文方面，在15門專業中，僅有3門課程采用課程論文的方式考核。在學生對課程論文的態度方面，87%的學生認為課程論文考核要比卷面考試容易，完成的壓力小。近70%的學生表示自己完成課程論文的態度不夠認真。在完成工作報告方面，僅有5．2%的學生在過去的三年時間中獨立或參與過字數在10000字以上的工作報告的撰寫，其余學生均未獨立完成或參與。在論文和工作報告寫作程序和要求的了解方面，近53%的學生表示對此方面知識十分缺乏，35%的學生表示略有了解，10%的學生表示有較多了解，2%的學生放棄表態。從上述數據可見，成人教育學生缺乏論文寫作經歷，對論文寫作的要求程序方法都知之甚少，需要指導老師付出更多的精力和更為有效的方法加以指導。
(二)論文寫作能力未能在課程教學中得以充分培養
論文體現了學生對某一具體問題的深入和全面的剖析的能力，這一能力的培養需貫穿于整個教學過程。但目前的教學在對實踐問題進行剖析時，往往側重于解決方案的優缺點闡述以及如何選擇方案，而缺少對問題本源及其演變過程的分析。學生在學習過程中，更傾向于得到實用的結論，對于如何得出結論則關注不夠。造成這一現象的原因大致有三點:一是對于問題本源的解釋和闡述，需引用大量理論知識，因成人教育學生理論基礎不夠夯實，為減少學生學習難度，很多教師簡化教學過程放棄對問題本源的闡述。二是實用主義急功近利的風氣影響教學過程，將成人教育重應用性的理念演變成實用性，將高等教育演變成只教授學生“怎么做”，不闡述“為什么這么做”的短期職業培訓。三是教師在對實踐問題深入剖析時學生參與度很低。2012屆金融專業學生課堂討論，學習報告、課程論文等形式的作業準時提交率只有35%，遠遠低于普通題目形式作業的提交率。學生的低參與率阻礙了教學過程對學生問題分析能力的培養。
(三)論文選題趨同化、熱點化
為培養學生對實踐問題的分析能力和論文寫作興趣，畢業論文選題采用“學生自行選題，指導老師提修改建議”的方式。2012屆畢業班學生中有近62%未從事金融業工作，對金融業的實踐問題缺乏直觀認識和興趣，因此在選題時主要參考網絡上的熱點信息，出現論文選題趨同化、熱點化的特征，而部分的熱點問題帶有很強的時效性和政策性，深入研究的價值不大，作為畢業論文的選題有失恰當。
(四)論文寫作“搜索化”
我校圖書館數據庫學科種類齊全資料豐富，為學生的論文寫作提供強大的資料支持。但學生論文寫作出現“搜索化”，資料堆砌成文的現象時有發生。究其原因，主要有三點:一是，學生選取某些具有時效性和政策性的熱點問題作為選題。對于這類選題，學生受專業水平限制很難對其本源性進行探討，而對政策方向的把握能力又不夠。出于寫作成績的保險性考慮，學生往往只能資料剪接堆砌成文。二是學生在日常學習中已形成對網絡信息和資料的依賴，獨立思考能力下降，論文寫作過程中極度依賴網絡資料，由于資料分析刪選重組的能力有限，難免用資料堆砌成文。三是部分學生因學習動力和精力有限，或者指導老師疏于對論文選題、成文的過程控制，導致部分學生出現抄襲網絡資料現象。據我院2011屆金融專業畢業生論文來看，抄襲率達到11%，都被判為不及格，以致影響正常畢業。
二、金融專業畢業論文指導工作的改進措施
(一)“循序漸進”式指導
我院金融專業專升本專業學制為三年，畢業論文工作一般被安排最后一學期，論文寫作過程為期五個月。而全程培養學生獨立思考能力來提高論文質量不能僅僅局限于這五個月，而應貫穿于整個三年教學過程，采用循序漸進指導方式。首先，在新生開學教育時，老師應強調畢業論文的意義，它是綜合檢驗學生三年學習狀況的重要環節，也有助于提高學生對工作任務的闡述解釋能力。其次，開設學術修養培養課程，采用講座方式，每學期循環開設，學生必須在論文開題前選修完成。講座圍繞選題方法、數據庫使用與資料搜集、數據統計基本方法、論文寫作格式、問題討論交流方法五個主題展開。第三，從第二學年開始每學期至少有兩門專業課需采用課程論文考試方式，課程論文要求從易至難，依據學習筆記———綜述———問題闡述———完整論文，逐步提高要求。第四，配備輔導老師專業回復學生有關課程論文、工作報告寫作方面的問題。通過上述改進方法，使學生在開題之前具備基本論文寫作素養，減小不同背景和基礎學生之間在寫作知識掌握度上的差異，從而為最后一學期的論文寫作做好準備。
(二)主導師與導師委員會相結合
2012屆前，學生畢業論文采用導師負責制，每位導師指導10名學生，全程負責學生論文的指導，此種模式在實踐中出現以下弊端:首先，指導老師受自身學術專業的限制，無法給學生提供最為專業的指導。其次，指導老師精力有限，同時指導10名學生的論文寫作，質量控制受限。基于此，從2013屆開始，金融專業開始采用主導師和導師委員會相結合的論文指導模式，該模式有如下特點:選題及開題報告答辯由導師委員會共同負責，導師委員會的三名導師對學生選題的口徑、內容及可駕馭性共同做出評判;學生在寫作過程中有任何寫作問題，除了可向主導師尋求幫助之外，還可與導師委員會中任何一位導師進行學術探討。
三、結論
論文關鍵詞：股指期貨，HS300，GARCH模型，TARCH模型
一、引言
股指期貨是為了滿足管理股票現貨市場風險，尤其是系統性風險。股指期貨的誕生之初，是為了滿足在金融產品收益波動日益加劇的環境下，投資者進行有效避險的需要。自從1982年2月，美國堪薩斯期貨交易所(KCBT)首先推出了世界上第一個股價指數期貨合約——價值線指數期貨合約，上市伊始就受到投資者的廣泛歡迎。短短幾十年內幾乎所有的發達國家都擁有股指期貨市場和交易所，甚至亞洲的其他新興國家。本文主要通過對股票指數期貨推出前后的數據進行分析，利用GARCH模型和時間序列說明波動率的變動TARCH模型，為克服GARCH模型的不足，還將引入TGARCH和EGARCH模型，對股指期貨對現貨市場的影響進行實證分析。
二、數據的選取和處理
1.我國滬深300股指期貨簡介
HS300股指期貨于2005年4月8日正式，由滬深兩市A股中規模大、流動性好、最具代表性的300只股票組成，以綜合反映滬深A股市場整體表現論文的格式。根據中國證監會（證監函［2010］74號）文件，在2010年4月16日在中國金融期貨交易所上市滬深300股指期貨合約。
2.數據的處理
本文所選取的數據是2010年4月16日至2010年8月20日HS300股指期貨日收盤價(數據來源:中國金融期貨交易所)和2009年12月1日至2010年8月20日HS300指數的日收盤價(數據來源:大智慧)，作為本文分析數據。
三、實證分析
1.HS300指數日收益率的描述性統計
由圖1知均值0.1106，標準差0.0156，偏度-0.5652，峰度4.1630。 Jarque-Bera統計量為19.0744。由此可見，樣本期內該收益率序列尺具有典型金融數據的負偏、尖峰厚尾的統計特征。HS300指數日收益率起伏呈波浪狀，具有明顯的波動集群性現象，表明收益率序列很有可能存在ARCH現象。
圖1 HS300指數日收益率描述性統計量及柱狀圖
2.HS300指數日收益率的GARCH檢驗
（1）平穩性檢驗
建立模型之前必須先對HS300指數日收益率序列進行單位根檢驗。這里選擇ADF ( AugmentDickey-Fuller)檢驗。通過Eviews軟件得到如下結果，如表1所示:
表1 HS300指數日收益率ADF檢驗結果
t-Statistic
Prob.
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-12.17685
0.0000
Test critical values:
1% level
-3.474874
論文關鍵詞：KMV模型，信用風險，違約距離
1．引言
2010年來，國家針對房地產的政策不斷出臺，致使房地產公司發展面臨諸多風險。 2010年11月份，銀監會抽取60家大型房地產公司調研的結果表明：負債率整體上升，資金鏈趨緊金融論文，信用風險已成為房地產公司監管層心頭之患。本文采用修正的KMV模型，以求更適合我國房地產上司公司的特點，更加有效的對數據進行實證研究，分析公司在信用風險管理中應將違約距離控制在哪一個范圍cssci期刊目錄。
2．KMV模型的基本原理
KMV模型是根據Merton將有關期權定價理論運用于風險貸款和證券投資而開發出的一種實用高效的分析模型，用以衡量公司的信用風險。
KMV模型又稱預期違約率模型（expected default frequency，EDF模型），該模型將企業負債看作是買入一份歐式看漲期權，即企業所有者持有一份以公司債務面值為執行價格，以公司資產市場價值為標的歐式看漲期權。如果負債到期時企業資產市場價值V高于其債務D，公司償還債務，企業股東權益的價值為償還債務后的剩余金融論文，即V-D；而當企業資產市場價值小于其債務時，企業則無法償還貸款，選擇違約，股東權益變得毫無價值，股權所有者將會選擇放棄公司的所有權。
KMV模型評價公司信用風險的基本思路是以違約距離DD表示公司資產市場價值期望值距離違約點D (Default Point)的遠近，距離越遠，公司發生違約的可能性越小，反之越大。違約點D通常處于流動負債與總負債面值之間的某一點；違約距離常以資產市場價值標準差的倍數表示。該模型基于公司違約數據庫，根據公司的違約距離確定公司的預期違約概率cssci期刊目錄。
3．KMV模型的計算方法
KMV模型的計算有兩個重要的步驟：一是利用B-S模型倒推出公司資產的市場價值V及其波動率SV；二是計算公司的違約距離DD并得出一個期望違約率EDF。
3.1 計算公司資產價值V和資產波動率SV
由于公司股權市場價值可以采用B-S期權定價模型來構建公司資產價值和股權價值之間的關系，即：
（1）
B-S期權定價模型中公司股票的波動率SE和資產的波動率SV之間存在如下關系: ， 金融論文， 聯立得：
（2）
其中，E為公司股權市場價值，V為公司資產價值，N( )為標準正態累積分布函數, ，D為公司違約點，r為無風險利率，t表示當前時間，信用風險評價通常以一年為時段，設定違約距離的計算時間為一年，即T=1。
E、D和SE可以從資本市場上獲得，但公司資產價值V以及公司資產的波動率SV這兩個變量未知金融論文，于是通過(1)和(2)兩個方程組聯立用MATLAB軟件求解，算出這兩個未知數。
3.2計算違約距離DD和期望違約率EDF
違約點D即公司資產價值與公司負債價值相等時的價值，也就是當公司資產價值低于此違約點時，公司就會被視為違約。違約距離DD是指以公司資產價值在風險期限內由當前水平降至違約點的相對距離。假設公司資產價值屬于對數正態分布，計算公式為：
（3）
KMV公司根據違約距離,基于違約數據庫,可以映射出公司的期望違約頻率EDFcssci期刊目錄。由于我國當前還沒有公開的違約的數據庫可以使用,所以我們暫且采用理論上的預期違約頻率來代替。假設公司資產價值服從對數正態分布, 這樣就能利用MATHCAD軟件計算理論上的違約概率，計算公式為：
(4)
4.KMV模型的修正
4.1 股權市場價值E的修正
美國上市公司沒有非流通股，全部為流通股，而我國上市公司的總股本分為非流通股和通通股,二者同權不同價，所以不能簡單地以流通股股價乘以總股本來計算上市公司的股權市場價值。本文對此進行修正，將股權市場價值計算公式確定為：
(5)
其中，N1為流通股股數金融論文，P1為流通股股價，本文選取每季最后一日收盤價為流通股股價，N2 為非流通股股數，P2 為非流通股股價。
4.2 非流通股股票定價問題的修正
我國的國有股轉讓主要是協議轉讓，協議轉讓價格主要是基于每股凈資產的價格上下浮動。本文構造一個線性回歸模型，其中自變量為每股凈資產指標，因變量為股票實際轉讓價格，其對應的回歸方程如下：
(6)
其中，P為國有股實際轉讓價格；X為國有股每股凈資產。
本文選取2009年協議轉讓的50只股票的相關數據利用SPSS.17軟件中最小二乘法進行線性回歸分析，以確定方程(6)中的參數值及檢驗方程的可信度，SPSS回歸分析結果如表1所示cssci期刊目錄。
表1 非流通股定價模型回歸分析結果
未標準化系數
Beta
t
Sig.
B
標準誤差
方程 1
a
.495
.101
4.796
.000
b
.895
.052
.946
關鍵詞：科技創新；中長期信貸；財政科技撥款；證券市場
中圖分類號：F832.48
文獻標識碼：A
文章編號：1004-8308（2012）05-0109-08
創新是一個昂貴的過程，需要付出足夠的資源來啟動、指引和維持，因此，被普遍認為是創新經濟分析先驅的約瑟夫·熊彼特，把資源配置，尤其是金融資源配置的研究作為他創新研究的中心也就不奇怪了，熊彼特認為，創新通過信譽的建立來獲得資助，信譽能通過多種途徑建立，并重點強調了商業銀行的作用，即產生新的購買力并使企業家可利用，繼熊彼特之后，著名經濟學家希克斯在其著作ATheory of Economic History（《經濟史理論》）中也指出，英國的工業革命實際上得益于18世紀早期在英國發生的金融革命，因為一些主要科技發明在工業革命發生前就已存在，而工業革命中對這些科技發明的大規模使用得到了大量而長期的固定資產投資支持，如果金融市場不能提供充足并且低成本的流動性支持，則科技發明的大規模推廣和使用將受到極大限制，隨著20世紀70年代信息經濟學興起，當代經濟學家已把“信息不對稱”引入企業金融和投資行為間交互作用的研究中，指出企業和金融家之間的信息不對稱使得企業的外部金融比內部金融更加昂貴，一些研究認為，各產業的投資行為（金融要求）是由科技水平決定的，更多依靠外部金融的產業在擁有更發達金融市場的國家中應該成長更快。
現代科技創新早已超越工業革命時代依靠實踐經驗總結而來的技術革新和發明，而主要依靠基于科學研究和試驗基礎上的新發現和新突破來進行，通常認為，完整意義上的科技創新包括了基礎研究、應用研究和商業化等3個階段，其中商業化是最為關鍵的階段，美國經濟學家羅斯托指出，“18世紀的法國科學水平被判為至少相當于，而且很可能超過英國，在發明的質量（不是數量）上，法國也相當于或超過英國”，但工業革命卻發生在英國，英國相對于法國的優勢在于將科技發明成功實現商業化，只有將科技發明引進生產體系當中，科技發明才能轉化為科技創新，因此對科技創新的金融支持就不僅僅包括前期的研發投入，更重要的是對創新成果商業化階段（創新產品批量生產和銷售階段）提供資金支持，以Lerner為代表的現代學者則認為，由于科技創新具有高度不確定性和相對的市場配置失靈，政府不僅要對科技創新提供大量的財政投人，還應積極出資成立風險投資機構或基金直接進行股權或類似股權的投資，激勵科技創新活動，由此可見，科技創新的融資體系實際上包括了政府財政投入和資本市場籌資兩大部分，對于科技創新融資支持的實證研究，目前國內公開所能見的幾乎沒有，只有少數相關的研究，例如，沈能在其博士論文中安排了一章“金融安排促進技術創新功能實現的實證檢驗”，其模型的變量為“金融發展、技術創新、資本形成”；鄧平博士論文也寫入了“中國金融支持科技創新的VAR分析”一章，其模型的變量為“金融發展規模指標、金融發展結構指標、金融發展效率指標、科技創新指標”，顯然二人是從金融的制度安排角度來檢驗其對科技創新的作用，我們認為，在當今科技創新的時代，且不論金融制度安排根植于一國歷史文化傳統而有較強的路徑依賴性，無論一國金融制度如何設計，如果其能有效解決科技創新的關鍵難題——融資問題，則是適宜的，舍其而難以有更好的衡量標準，此外，張強和趙建曄對我國資本市場對科技創新的支持作用進行了實證研究，但其論文也僅僅考慮了資本市場的支持作用，并未探討財政投入對科技創新的支持作用，有鑒于此，我們擬就各種融資渠道對科技創新的支持作用及其動態影響關系進行計量實證分析，以便從整體上把握我國科技創新融資支持的重要作用。
1 變量選取與數據說明
1.1對科技創新指標的選取
我們對科技創新的衡量是從科技創新產出角度來考察的，因為從產出角度來衡量可以更加客觀地評價科技創新活動成效，由于科技創新成果衡量指標眾多，直接選用則會在建立多元回歸模型時讓問題分析變得復雜，且變量之間還可能存在嚴重多重共線性問題，為此，我們采用“主成分分析法”，在低維空間將信息分解為互不相關的部分以獲得更有意義的解釋，文章數據全部來自歷年的《中國科技統計年鑒》，基于數據可得性及盡可能獲得更多觀察數據方面考慮，并盡量剔除政府部門人為因素的影響，在《中國科技統計年鑒》的“科技成果”統計分項中，我們分別選取了“國內專利申請受理數”（簡稱專利申請，下同）、“國外主要檢索工具收錄我國論文總數”（簡稱科技論文，下同）、“全國各地區技術市場成交合同數”（簡稱成交合同）、“全國各地區技術市場成交合同金額”（簡稱成交金額）和“高技術產品出口額”（簡稱出口）等5項統計指標，分別記為PATENT、PAPER、CONTRACT1、CONTRACT2、EXPORT，數據的時間跨度為1987-2009年，計量調整后的有效數據為1988-2008年共21年統計數據，由于對變量取自然對數不會改變變量本身的協整關系，且能使變量趨勢線性化，消除時間序列中可能存在的異方差，因此，我們對以上5個指標分別取自然對數，記為LNPATENT、LNPAPER、LNCONTRACT1、LNCONTRACT2、LNEXPORT，EVIEWS軟件（本文所有計量均采用EVIEWS6.0分析）“主成分分析”的分析結果見表1。
從表1可以看出，第1和第2主成分的累積貢獻度（cumulative proportion）達到了99%以上，且第3主成分的特征值（value）明顯小于1，因此可以認為第l和第2主成分已能較好地反映5個一致指標的總體變動情況，從現實情況來看，專利和論文確實能很大程度上代表一個國家總體的科學研究和技術應用的水平，因此我們最終確定用PATENT和PAPER兩個指標來衡量我國科技創新的總體水平。
1.2對創新融資指標的選取
科技創新的融資體系包括政府部門的財政投入及資本市場籌資兩大部分，政府的財政投入不僅包括直接的財政科技撥款，還包括間接的財政投入，如各種對科技創新的稅收減免及科技獎勵等政策措施，資本市場籌資按籌資方式可分為間接融資和直接融資，即金融機構的各種貸款以及債券市場上的債券融資、股票市場上的股票融資和風險投資市場上的風險資本等，由于目前的統計年鑒只能給出政府的財政科技撥款一項，無法統計出財政對科技創新的種種間接財政支持，同時統計資料也無法細分出企業的科技貸款以及證券市場上的科技專項融資，因此我們選用政府的財政科技撥款、金融機構的中長期信貸和企業證券市場籌資來作為科技創新的融資考察指標，之所以選用中長期信貸指標，是因為我們認為科技創新是一個長期投入的過程（包括設備的更新和升級），中長期信貸更能穩定支持創新主體持續進行創新，需要說明的是，由于各統計指標時間跨度較大（1987-2009年），而這期間我國價格波動很大，依據科技創新的特點，我們對金融統計指標進行了價格調整，以便更客觀地反映資金投入的變化，具體而言，我們借鑒王玲和Szirma的研究，將綜合價格調整指數設定為0.5×P+0.5×W，其中P是固定資產投資價格指數，W為消費者價格指數（CPI），并以1986年的價格指數為基準進行調整，我們從《中國金融年鑒》中選取金融機構的“中長期信貸”以及“企業證券市場籌資額”統計項，從《中國科技統計年鑒》中選取“國家財政科技撥款”統計項，分別記為LOAN、BOND和FINANCE，各變量取相應對數后記為LN-LOAN、LNBOND和LNFINANCE。
2 計量模型構建
2.1變量的單位根檢驗
我們建立一個多變量的VAR模型，采用ADF（augmented dickey-fuller）方法進行檢驗。從表2可以看出，以5%的顯著性水平為衡量標準，各變量均為非平穩序列，而各變量的一階差分均為平穩序列。
2.2協整關系檢驗
由于LNPATENT、LNPAPER、LNLOAN、LNBOND和LNFINANCE各變量是非平穩序列，且是同階單整，因此可以進行協整關系檢驗，從表3可以看出，特征根跡（trace）檢驗和最大特征值（maximum eigen-value）檢驗均說明各變量存在3個協整方程，因此各變量通過了協整關系檢驗，說明這5個變量之間存在長期的均衡關系，各變量能被其他變量的線性組合所解釋，可以建立VAR模型進行分析。
2.3VAR模型的構建
建立VAR模型時需要確定滯后階數，從表4可以看出，以LNPATENT、LNPAPER、LNLOAN、LNFI-NANCE、LNBOND為內生變量，常用的5個檢驗標準（LR、FPE、AIC、SC、HQ）一致說明滯后階數為2。
3 模型分析檢驗
3.1脈沖響應函數分析
由于VAR模型是一種非理論性的模型，無需對變量作任何先驗性約束，因此在分析VAR模型時，往往并不分析變量之間的系數關系如何，而是分析系統的動態特征，即每個內生變量的變動或沖擊對它自己及所有其他內生變量產生的影響作用，這種影響作用可通過脈沖響應函數分析來實現，只有通過穩定性檢驗的VAR模型才可進行脈沖響應函數分析。
VAR模型穩定性檢驗從圖1中可以看出，我們所建立的VAR（2）模型全部特征方程根的倒數值都在單位圓內，說明模型是穩定的，可以進行脈沖響應函數分析。
對脈沖響應分析，為避免模型中輸入變量順序不同而對脈沖輸出結果產生影響，我們采用廣義脈沖方法，脈沖響應情況如圖2、圖3所示。圖中橫軸表示沖擊作用的滯后期間數，縱軸表示各響應變量應對沖擊的變化幅度（各變量均為對數，代表了彈性的變化），實線表示脈沖響應函數，代表響應變量對相應沖擊的反應。
從圖2可以看出，當在本期給中長期信貸一個正沖擊后，專利申請前2期正向反應平穩，在第3期迅速上升到最大；此后開始滑落，并又從第6期開始持續上升，這表明中長期信貸將所受外部正沖擊經信貸市場傳遞給專利申請，且這一沖擊隨著時間的推移具有穩定的和越來越強的促進作用，專利申請對財政科技撥款的正沖擊響應迅速，當期就大幅度上升，并在第3期達到最大量；此后雖大幅度下滑但卻在第5期后基本保持穩定，這表明財政科技撥款將所受外部某一正沖擊經政府財政預算直接而迅速傳遞給專利申請，且沖擊具有顯著的促進作用和較長的持續效應，當在本期給企業證券籌資一個正的沖擊，經證券市場對專利申請產生正向影響，專利申請響應在第2期后基本呈現逐漸下降趨勢，并在第9期對沖擊的正向影響接近零，從圖3可以看出，中長期信貸的正沖擊對科技論文的前2期影響很弱；科技論文的正響應從第3期開始迅速上升，第5期后開始下降，但第6期后又開始持續上升，財政科技撥款的正沖擊對科技論文的前2期影響也較小，從第3期開始，科技論文正向響應明顯，并在第3～5期間保持穩定；從第5期開始下滑，此后基本保持平穩增長，證券籌資的正沖擊對科技論文的影響很弱，除當期有一點促進作用外，此后基本影響很弱，甚至在第6期后有負面影響，綜合以上脈沖響應函數圖可以看出，各變量沖擊對專利申請的影響基本上在第3年比較明顯，而對科技論文的明顯影響則保持在第3～5年左右，整體而言，中長期信貸對科技創新的促進作用比較顯著，期間雖有波動，但長期支持作用遞增；政府的財政科技撥款對科技創新的促進作用比較直接迅速，長期支持作用遞減；企業證券市場籌資對科技創新的支持作用較弱，除前面幾期有些促進作用外，后面幾期幾乎不起作用，甚至還可能帶來負面影響。
3.2VAR模型預測誤差的方差分解
脈沖響應函數描述的是隨著時間的推移，模型中的各內生變量對沖擊是如何反應的（如響應符號和響應強度等），但不能比較不同沖擊對某一特定變量的影響強度，而方差分解則是將系統的均方誤差分解成各個變量沖擊所做的貢獻，通過分析每一個結構沖擊對內生變量變化（通常用方差來度量）的貢獻度，來進一步評價不同結構沖擊對一特定變量產生影響的重要性，因此，方差分解可以給出對VAR模型中的變量產生影響的每個隨機擾動的相對重要性的信息，利用方差分解，我們可以看出在科技創新的支持作用中，隨著時間的推移，各個金融變量的貢獻率如何，表5和表6分別為專利申請和科技論文的方差分解情況，
從表5可以看出，不考慮專利申請自身的貢獻率，中長期信貸沖擊對專利申請的貢獻率隨時間穩步增長，在第10期達到最大，接近12%；財政科技撥款沖擊對專利申請的貢獻率從第2期后就平穩增長，并在第7期后貢獻率穩定在6%以上；企業證券籌資沖擊對專利申請的貢獻率很小，基本在1%左右；從表6中可以看出，同樣不考慮科技論文自身的貢獻率，中長期信貸沖擊對科技論文的貢獻率在第3期急劇上升，此后雖小幅波動但上升趨勢明顯，并在第10期的貢獻率超過36%；財政科技撥款沖擊對科技論文的貢獻率在第3期達到最大值，此后小幅波動和緩慢下降；企業證券籌資沖擊對科技論文的貢獻率很小，也基本在1%左右。
綜合以上方差分解分析可以看出，中長期信貸在促進科技創新的作用過程中貢獻率持續上升，且貢獻度最大；財政科技撥款對促進科技創新的即期效應明顯，且貢獻率基本保持穩定；企業證券籌資沖擊對科技創新的貢獻度微弱，幾乎沒有什么貢獻。
4 結論與建議
受限于統計數據的可得性及理論分析的需要，我們只考察了3種融資途徑對科技創新的支持作用，計量模型分析結果顯示，金融機構的中長期貸款和政府的財政科技撥款對中國科技創新的支持作用巨大，而證券市場的支持作用則十分微弱，這個分析結果與Tadesse的觀點基本一致，Tadesse認為，在金融部門不發達時，銀行導向型金融體系在促進技術進步方面所起的作用比較大；而在金融部門發達時，市場導向型金融體系則能起到更大的作用，總結模型的檢驗結果，我們的主要結論有以下幾點。
（1）科技創新需要長期持續的資金投入支持，計量模型檢驗表明，科技創新能力與資金投入規模存在長期穩定的正相關關系，我國近年來科技創新能力大幅提升與政府財政的大力支持和資本市場的大規模融資緊密相關，同時，模型分析也表明，從增加資金投入到創新能力提升是有時間滯后期的，具體而言，融資規模沖擊對專利申請的顯著影響要到第3年，而對科技論文的顯著影響則在第3～5年，換句話說，增加資金投入并不能對提升科技創新能力產生立竿見影的效果，這期間約有3～5年時間的滯后期，由此可見，提升科技創新水平需要國家制訂有科技發展的長遠規劃，更需要構建穩定長期的創新融資渠道來保障。
（2）政府的財政投入對科技創新的支持作用顯著，模型檢驗結果顯示，我國財政科技撥款對科技創新的短期促進作用效果明顯，長期作用則緩慢遞減，特別是對于科技論文的促進效果顯著，這從一個側面也反映出科技創新的公共性和外溢性，實際上，相對于世界上其他科技創新活躍的國家和地區而言，中國財政科技撥款占財政總支出的比例一直較低，并還曾在本世紀初出現一定幅度下降（根據《2010中國科技統計年鑒》的數據，2000-2005年，中國科技撥款占財政總支出的比重一直在4%以下，2009年上升到4.2%），顯然，要追趕發達國家的科技創新水平，我國財政科技投入需要構建一個穩定增長機制，且針對重大科技領域的財政投入還可以發揮啟動迅速的作用效果。
福建 廈門361005；3.英國諾丁漢大學
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1.1P（計劃）——明確培養目標定位，制訂培養方案
中國人民大學的經濟學、金融學、法學、商學等學科居全國領先地位，與這些優勢學科相結合，促進學科交叉與融合，是學校工程碩士的發展方向和目標定位。我們設立了5個研究方向，其中金融信息工程方向是軟件工程學科與金融學科的結合，企業信息化與電子政務是軟件工程學科與工商管理學科的結合，計算機取整與司法鑒定是軟件工程學科與法學的結合，大數據與云計算方向、基礎軟件方向都是我校計算機學科的重點研究方向。這5個研究方向與學校的優勢學科緊密結合，充分彰顯了中國人民大學全日制工程碩士的培養目標和定位。學生可根據興趣自行選擇研究方向，根據研究方向選修相應的課程。中國人民大學在工程碩士的招生、培養模式方案設置、學生實踐落實、質量體系控制的過程中都與人文社科學科緊密結合，目標明確，過程嚴謹。
1.2D（執行）——實施培養方案，嚴格培養過程，完善質量保障
工程碩士培養要經過3個重要環節：課程學習、企業實習和學位論文。在每一個環節中又有若干環節，為保證培養質量，我們嚴格規范每個環節[2]。圖2是一套完整的工程碩士培養質量保障體系。
1.2.1課程環節
在課程環節，除嚴格執行培養方案外，每門課程都有教學大綱。授課期間要進行教學評估，學生給每位授課老師在教學態度、教學內容、教學方式、教學效果等方面進行打分，也可給出具體的意見和建議。評估結果和學生給出的意見將會反饋給老師，讓老師在教學中不斷改進提高。每個年級的碩士班設立一名班主任，協調課程安排，了解學生動態，組織課余活動。
1.2.2實習環節
面向行業進行專業實踐是培養模式高層次應用型人才的重要環節。落實實習基地和實習制度是保障實習環節有效完成的關鍵。我們選取與軟件工程學科相關的高新技術型企業、金融信息化企業等作為學生的實習基地，在實習基地聘請企業導師，具體指導學生的實踐環節。在實習過程中，制訂實習管理辦法，明確實習的時間、形式、要求，通過《企業實習手冊》對實習環節進行過程控制。
1.2.3論文環節
工程碩士學位論文是工程碩士研究生掌握理論知識、實踐能力、創新能力的全面體現，也是衡量培養質量和授予學位的重要標志。工程碩士的學位論文與工學碩士的學位論文側重點不同，它更加重視解決工程實踐的問題，因此論文的形式和評價標準也有不同的要求。我們將工程碩士論文劃分為系統研制報告、IT管理類論文、工程設計類論文以及學術研究類論文4種類型，每一種類型都對論文提出了相應的要求。為保證論文的最終質量，我們在論文階段設置了開題報告、、預答辯、論文評閱、論文答辯5個環節，每個環節都有相應的要求規范及實施辦法，任何一個環節不通過，都不能進入下一個環節，這就保證了能夠進入答辯的論文基本質量。具體實施如下：（1）開題報告環節。學院組織不少于3人的開題報告評審組，對學生的學位論文開題報告進行評審。基于工程碩士的培養目標，我們制訂了開題報告評價標準。相關文件包括《開題報告模版》《工程碩士學位論文開題評價標準》。（2）環節。為了有效懲戒學位論文學術不端行為，保證研究生學位論文質量，加強研究生學術道德和學術規范建設，我們針對研究生學位論文學術不端行為進行專門審查，采取軟件檢測的方法，務求論文重復率不超過10%。相關文件包括《信息學院開展研究生學位論文學術不端行為審查工作辦法》。（3）預答辯環節。工程碩士學位論文預答辯是保證學位論文質量的重要環節，是對進入答辯環節論文的又一輪篩選。相關文件包括《信息學院工程碩士研究生學位論文預答辯工作實施辦法》《中國人民大學信息學院工程碩士學位論文預答辯評價標準》。（4）論文評閱環節。由兩名專家對論文進行評閱，其中至少一名校外企業評閱專家針對論文的應用性給予評審和評價。（5）論文答辯環節。嚴格執行學校關于學位論文答辯環節的規定，保證通過的論文質量。
1.3C（檢查）——培養質量檢驗
培養質量的高低可以從論文質量、教師學生的反饋、就業情況3個方面來檢驗。
1.3.1論文質量
論文寫作過程5個環節的把關保證了通過答辯的論文已經過至少3次專家評判、1次。在某個環節被淘汰的論文，需要重新修改后才可以再次進入答辯。
1.3.2學生和教師的反饋
我們定期舉行授課教師、學術導師、企業導師座談會和學生座談會，通過座談會的形式，收集學生和老師對培養方案、課程設置、實習安排、論文等環節的意見和建議，聽取學生和老師的評價意見，聽取導師反映的培養和指導過程中出現的問題，為下一步改進方案作準備。
1.3.3就業情況
工程碩士的培養目標面向企業、面向實踐，因此學生的就業情況最能反映我們的培養質量。企業在選拔人才時有它所關注的指標，企業的人才需求是否與我們的培養目標一致，從就業率及就業情況就能反映出來。2012年人民大學第一屆全日制工程碩士畢業生和2013年第二屆畢業生的就業率均為100%，畢業去向為金融機構、國家機關、大型國有企業（非金融類）、外資企業和國內其他知名企業，有的學生甚至同時拿到幾家單位的錄用通知。以2010級為例，50名學生的畢業去向數據分布情況如圖3所示。從圖3可以看出，近一半的學生被金融機構錄用，這與我們最初設定的培養目標不謀而合。我們秉承與人文社科優勢學科相結合的理念，將金融與軟件工程結合起來，學生在課程學習、企業實習等環節都接受了相應的培養和訓練，這樣的畢業生一定是用人單位所歡迎的。
1.4A（處置）——總結、反思及改進
PDCA理論的最后一個步驟，是對于既往的總結與反思，提出改進措施。通過檢驗和反思，我們對培養方案進行更精細化的調整，對開題、評閱、答辯的各個環節以及管理流程進行改進，使之更適應工程碩士的培養。
2結語
論文關鍵詞：金融產業成長，經濟增長，Granger因果關系檢驗，協整檢驗
一、引言
隨著西方經濟增長與金融發展理論的引入，金融發展與經濟增長的關系已成為我國當代經濟學界的一個重要研究領域,厘清兩者之間的關系對于加快我國經濟發展具有重要的政策意義。我國學者利用國內數據對兩者之間的關系進行的大量實證研究，由于方法和指標體系的不同，研究結論各有差異。全國層面談儒勇(1999)利用普通最小二乘法發現我國金融中介發展與經濟增長顯著正相關；王志強和孫剛(2003)采用帶有控制變量的向量誤差修正模型和Granger因果檢驗方法，發現1990年以來我國金融發展與經濟增長之間存在著顯著的雙向因果關系。區域層面周立、王子明的研究表明：中國各地區的金融發展與經濟增長都密切相關, 促進金融發展有利于經濟的長期增長；冉光和、李敬等分別對我國東部和西部金融發展與經濟增長的長期關系和短期關系進行了比較研究后認為:西部地區金融發展與經濟增長之間具有金融發展引導經濟增長的單向長期因果關系, 而無明顯的短期因果關系，東部地區金融發展與經濟增長之間具有明顯的雙向長期因果關系和雙向短期因果關系。此外張兵、胡俊偉( 2003)、孫涌( 2003)、胡金焱、朱明星( 2005) 分別對江蘇、貴州和山東三省的金融發展和經濟增長的關系進行了實證分析。目前，國內理論界關于金融發展與經濟增長關系的實證分析很多，但是大部分是對我國的整體情況做分析，對于省際情況的研究較少。我國是一個具有區域性特點的大國,經濟在地域間的發展是不平衡的,金融發展的差異也很大, 因此研究一個區域金融發展與經濟增長的關系對于該區域的經濟發展更具有指導意義。基于這一認識，本文對重慶市金融發展與經濟增長之間的關系進行了實證研究。
二、變量選擇、分析方法與數據說明
根據數據的可收集性和經濟政策的連續性，論文選取了兩組指標: 一是反映經濟增長的指標，二是反映金融發展狀況的指標。（一）經濟增長指標。通常一國或一地區綜合經濟發展水平用國內生產總值(GDP)來衡量，考慮到人均GDP 數據比總GDP 數據更能反映經濟發展水平，并為剔除物價因素和人口因素的影響，本文采用了實際人均GDP的環比增長率( G) 作為衡量經濟增長的指標。實際人均GDP 是通過重慶市GDP縮減指數( 以1978 年為基期) 加以調整得到的。（二）金融發展狀況指標。本文選取兩個指標來反映金融發展狀況: 一是衡量金融規模的金融相關比率指標( FIR)。FIR指某一時點上現存金融資產總額與國民財富之比。通常,人們將其簡化為金融資產總額與GDP之比。限于數據的可獲得性, 本文的金融資產總額包括金融機構各項存款余額、貸款余額、國家債券發行額和企業債券發行額。二是反映金融結構的指標( BANK) , 即金融機構貸款余額在金融總資產中的比重, 可以衡量金融中介( 銀行系統) 在金融體系中的相對規模和作用。
在分析方法上，為了避免模型出現偽回歸現象，本文首先利用ADF 單位根檢驗檢驗變量的平穩性，并對非平穩性變量進行處理使之成為平穩時間序列。為進一步檢驗二者的因果關系，分析金融發展對經濟增長的影響程度，本文采用Granger 因果關系檢驗對數據進行檢驗和分析。如果各變量均是單整的，我們將對其進行協整檢驗以確定金融產業成長與經濟增長之間的是否存在長期穩定的關系。
本文樣本區間為1997—2009年, 所有數據均來源于《重慶統計年鑒》, 除以上說明外 數據未作其他處理。本文應用Eviews5.0對數據進行分析和檢驗。
三、實證分析
（一） 單位根檢驗
采用ADF法對對變量G、FIR、BANK進行單位根檢驗，根據檢驗結果(表1)可見各序列一階差分的ADF 檢驗值均小于5%的顯著水平下的臨界值，即G、FIR、BANK都是一階差分平穩的, 即三者都是I(1)，即一階單整。所以這三個變量具備了協整關系的必要條件，由此可以進行協整分析和因果檢驗。
表1 變量單位根檢驗結果
變量
檢驗類型( C, T, K)
ADF 檢驗值
臨界值
顯著水平
G
（c，t，2）
-3.76
-3.93
5%
G
（c，0，2）
-3.83
-3.21
5%
BANK
（c，t，2）
-1.01
-3.88
5%
BANK
（0，0，2）
-2.33
-1.98
5%
FIR
（c，t，2）
-2.43
-3.88
5%
FIR
（0，0，2）
-1.60
