基于耦合模型的现代服务业与城市化协调关系量化分析——以江苏省常熟市为例

地理研究GEOGRAPHICAL RESEARCH 第34卷第1期

2015年1月V ol.34,No.1January,2015

基于耦合模型的现代服务业与城市化

协调关系量化分析

——以江苏省常熟市为例

王毅1，丁正山1，余茂军1，尚正永2，宋晓雨1，常夏洁1

（1.南京师范大学地理科学学院，南京210023；2.淮阴师范学院城市与环境学院，江苏淮安223300）

摘要：在分析现代服务业与城市化互动关系理论的基础上，借鉴物理学中的耦合理论，分析了

现代服务业系统与城市化系统之间协调发展的机制，构建了两个系统的耦合评价模型及指标

体系，并以常熟市为例，对两者的耦合协调关系进行了实证研究。结果表明：不同类型的城市，其服务业与城市化之间存在不同的互动关系，对一般综合性城市而言，现代服务业与城市化之

间存在明显的耦合关系，二者相互作用，彼此影响。2003-2012年常熟市现代服务业与城市化

综合评价函数值总体均呈上升趋势；耦合度在十年间变化极小，基本保持在0.49左右；耦合协

调度呈不断上升趋势，实现了从2003-2008年失调阶段向2009-2012年协调阶段的转变。但总

体上，两系统耦合协调等级较低，到2012年尚处于初级协调阶段；耦合协调度的类型也长期是

城市化发展滞后型。

关键词：耦合模型；现代服务业；城市化；协调；常熟

DOI:10.11821/dlyj201501009

1引言

自20世纪80年代以来，世界产业结构发生了巨大变化，“工业型经济”不断向“服务型经济”转化。服务型经济已成为当今世界经济发展的主要趋势，现代服务业的兴旺发达已成为现代经济的一个显著特征[1]。城市是现代服务业得以发展的主要空间载体，城市化水平的高低能对现代服务业发展产生重要影响。国外学者Singelnann 最早对城市化与服务业的关系进行了研究，并指出城市化是服务业发展的原因[2]。Daniels 等在研究美国大中小城市的服务业时，发现在城市化过程中出现的区域市场是服务业发展的基础，城市化过程的推进使得服务业不断发展和扩张[3]。Harris 认为城市对区域经济发展有重要的影响，服务业中的金融、保险等行业均以城市为核心载体[4]。国内很多学者从服务业和城市化的经济特性与内在联系机理出发，对服务业与城市化的互动关系、互动发展的机理和模式进行了研究，并提出了相应的优化调控策略[5-7]。申玉铭等利用回归方法对1978-2005年中国城市化水平与服务业增加值比重进行分析，发现城市化水平每提高1个百分点，服务业增加值比重将上升0.729个百分点[8]。蔺雪芹等采用社会经济统计数据和多种分析模型，定量分析了1978-2008年中国城镇化与经济发展二者之间的关系以及城镇化对收稿日期：2014-04-19;修订日期：2014-10-13

基金项目：国家自然科学基金项目（41371171）；常熟软科学项目（CR201208）

作者简介：王毅（1989-），男，湖北宜昌人，硕士，研究方向为旅游规划与管理。E-mail:wangyearn@https://www.sodocs.net/doc/9416047380.html, 通讯作者：丁正山（1967-），男，江苏南京人，博士，教授，研究方向为旅游资源与企业管理。

E-mail:dingzhengshan@https://www.sodocs.net/doc/9416047380.html,

97-108页

地理研究34卷98

经济增长的影响机制[9]。冉建宇等以城镇人口和服务业增加值为指标，对2001-2009年中国各地区服务业与城市化的耦合协调关系及程度进行了研究，发现东部地区耦合协调度明显高于中西部地区[10]。此外，很多学者运用计量分析方法对一些地区进行实证分析，揭示了特定区域的服务业与城市化之间的关系[11-14]。

综上所述，国内外学者对现代服务业与城市化的定性研究居多，对二者的概念、内涵、特征及互动关系的研究已很成熟。但相关定量研究较少，且此类研究主要是借助相关性分析、格兰杰因果检验等方法验证了服务业与城市化存在密切联系，因此对二者之间的作用机制、影响因素等分析显得较为主观；对两者之间的协调性研究很少，对现代服务业与城市化发展是否相协调，以及如何判断它们的协调发展程度等方面的研究比较匮乏。并且，以往对服务业与城市化互动关系的研究通常都是用多个城市集合来进行相关性分析，很少研究单个城市二者之间的相互关系。

2现代服务业与城市化互动关系理论

大多数城市的服务业与城市化之间存在不同程度的互动性，但受城市性质和城市发展阶段等因素的影响。根据城市主要产业部门在城市的地位和作用及其所发挥的经济职能，可以将城市分为综合性城市、工业城市、旅游城市等[15]，其中以综合性城市居多。不同类型的城市，其城市化进程与服务业发展存在不同的关系。工业城市是工业革命后，随着现代工业的发展而产生的以工业生产为主要职能的城市，工业部门在城市经济结构中占有重要地位。工业城市可以在服务业相对欠发达的情况下，获得城市化和城市发展的成功。以唐山市为例，唐山是中国老工业基地之一，2013年全市实现生产总值6121.21亿元，其中工业增加值比重为58.70%，服务业增加值比重仅为32.10%，但城镇化率达到54.97%，高于全国平均水平。旅游城市是随着旅游业的发展，逐渐形成的以景区景点为核心、以旅游产业为主体的城市地域。旅游业发展是其城市化的核心动力，但这类城市有可能出现在服务业发展水平相对较高的情况下，而城市化过程却相对不成功的现象，尤其是在初期发展阶段。以张家界为例，作为中国最重要的旅游城市之一，2013年全市实现地区生产总值365.65亿元，其中工业增加值比重为25.40%，服务业增加值比重为62.50%，服务业比重远大于工业比重，但城镇化率仅为42.23%，远低于全国平均水平。这几类城市的服务业与城市化之间不存在显著的互动关系。

对于全国大多数综合性城市而言，产业发展相对均衡，工业增加值和服务业增加值在GDP中的比重差距较小，且都对城市化进程起到重要的作用，这类城市的服务业与城市化之间存在较为明显的互动关系。根据英国经济学家柯林·克拉克和美国经济学家霍利斯·钱纳里等的理论，在三次产业结构之间，农业处于不断减少的趋势，工业先是迅速增加，然后趋于稳定并逐渐下降，服务业则呈不断上升的趋势，最终整个产业将出现非农业、非工业的趋向，服务业的地位会越来越突出。而城市化是社会生产力发展到一定阶段的客观过程，随着生产力的不断发展，推进城市化进程的动力因素也在不断变化[16]。对大多数综合性城市来说，农业生产是城市化产生的前提，工业化是城市化产生和发展的基础性驱动力[17]，服务业则是城市化发展的后续动力。但服务业对其城市化的作用因工业化水平的不同而有所差异，在工业化初期，服务业的产生、发展主要是为居民生活和工业生产服务的；进入后工业社会后,工业化对城市化的推动作用逐渐减弱,而服务业的发展能够提高城市经济的聚集效益[18]，扩大城市外部经济效应，不断推动城市化进程提高质量，提高城市综合竞争力，进而成为城市化进一步发展的后续动力，特别

1期王毅等：基于耦合模型的现代服务业与城市化协调关系量化分析

99是服务业中的信息、金融等现代服务业对城市化的推动作用更加显著,不断促进城市化迈向更高水平；反过来，城市化进程中的人口集聚、工业集聚所带来的需求效应以及基础设施的完善等，也能为现代服务业的发展提供更好的空间载体和基础保障。可见，服务业发展水平能够影响这些城市的城市化进程与质量，因而，对某些综合性城市的现代服务业的发展与城市化进程的协调性进行分析，发现两者之间的耦合规律，具有一定的理论与实践价值。

常熟市是中国发达地区县级市的典型代表，2013年全市实现地区生产总值1980.31亿元，比上年增长9%。其中：农业增加值40.50亿元，工业增加值1048.29亿元，服务业增加值891.52亿元；三次产业比例为2.04∶52.94∶45.02。2013年常熟的城镇率超过72%。可以看出常熟市工业与服务业发展相对均衡，城市化水平较高，按照以上的城市分类，可以归为县级综合性城市。因此，常熟的服务业尤其是现代服务业与城市化之间存在较为显著的互动关系。基于此，本文基于耦合评价模型，构建现代服务业系统与城市化系统的耦合评价模型及指标体系，分析论证了现代服务业与城市化协调发展的关系，并以常熟市为例，对现代服务业与城市化的耦合发展关系进行实证研究。一方面能从整体上把握常熟市现代服务业与城市化综合发展水平及二者发展协调性的现状，另一方面通过分析常熟市现代服务业与城市发展协调关系的演变过程和特征，总结出一些共性的规律，为中国经济发达地区城镇现代服务业与城市化协调发展提供理论参考和案例示范。

3研究方法

3.1基本概念界定

耦合是物理学中的概念，是指两个（或两个以上的）系统或运动形式通过各种相互作用而彼此影响的现象[19]。协调是两个或两个以上系统或要素之间一种良性的相互关联，是系统之间或系统内要素之间和谐一致、良性循环的关系[20]。耦合度与协调度是对系统或要素之间耦合与协调状态、程度的描述和度量。

现代服务业是以现代科学技术特别是信息网络技术为主要支撑，建立在新的商业模式、服务方式和管理方法基础上的服务业①，既包括适应时代需求而发展起来的新兴服务业，也包括利用高新技术和管理方法对传统服务业的改造和升级，是现代经济发展的粘合剂[21]，其本质是实现服务业现代化，本文中的现代服务业主要涉及的是生产性服务业。城市化是一个综合的、复杂的人口、经济、社会、空间四维一体的过程[22]，是经济结构、社会结构、生产方式以及生活方式的根本性转变[23]，城市化进程不仅包括量的增加，还包括质的提升，本文的城市化进程主要指城市人口、经济、空间和社会四方面增长和进化。

现代服务业从发展水平、增长潜力、服务能力、专业化程度四个层面来推动城市化水平的提高，城市化从人口城市化、经济城市化、社会城市化和空间城市化四个层面来促进现代服务业更好的发展，基于此构建了两大系统耦合关联模型[24]（图1）。

现代服务业系统中的发展水平反映了现代服务业的数量规模，增长潜力反映了现代服务业的状态和后续发展能力，服务能力反映了现代服务业的发展质量，专业化程度反映了现代服务业相较于传统服务业的先进性，四者相互联系，构成一个有机整体；城市化系统中，人口城市化是核心，反映的是人口向城镇集中的过程，经济城市化是城市发①参见《现代服务业科技发展“十二五”专项规划》。

地理研究34卷

展驱动力，反映的是经济结构的非农化转变，社会城市化反映的是生活方式现代化的转变，空间城市化是载体，反映的是农村地域向城市的转变，四者相互促进，共同推动城市化进程。

3.2计算方法

3.2.1指标数据标准化现代服务业系统与城市化系统间及其各系统内指标间存在量纲，为了消除指标量纲的不同而造成的影响，需要对各指标数据进行无量纲处理[25]，公式如下：

u ij =ìí???x ij -min(x ij )/max(x ij )-min(x ij )，u ij 为正向指标max(x ij )-x ij /max(x ij )-min(x ij )，u ij 为负向指标(1)

式中：u ij 为其第i 个系统的第j 个指标；值为x ij (i =1,2;j =1,2…n )；max(x ij )、

min(x ij )分别为指标x ij 的最大值和最小值。

3.2.2权重的确定及其熵值化处理权重是被评价对象的不同侧面重要程度的定量分配，其实质是比较各项指标和各领域层对其目标层贡献程度的大小，合理分配权重是量化评估的关键。首先利用层次分析方法（AHP ）——建立判断矩阵A 并求解其最大特征根及其对应的特征向量，计算各级指标的权重系数ωj [26]；然后为提高权重的可信度和准确度，采用熵技术对以上求出的各级指标权重系数进行修正[27,28]。利用几何平均法和线性加权法来实现现代服务业子系统与城市化子系统中各指标对总系统的贡献程度，公式如下：

U i =1,2=∑j =1n ωij u ij ，∑j =1n ωij =1(2)

式中：U 1表示现代服务业系统的综合评价函数；U 2表示城市化系统的综合评价函数；ωij 为权重。

3.2.3耦合评价模型在参考相关文献和资料的基础上[29]，构建现代服务业与城市化耦合评价模型，以此来计算和分析二者之间的耦合关系以及反映两个系统的整体功效和协同效应。对于协调度的计算借鉴物理学中的容量耦合概念及容量耦合系数模型，建立多个系统相互作用的耦合度模型[30]，即：C n ={(u 1×u 2×???u n )/Π(u i +u j )}1n (3)

由此可推广出现代服务业与城市化的耦合度模型为：

图1现代服务业与城市化的耦合关联模型

Fig.1The coupling relevance model of modern service industry and urbanization

100

1期王毅等：基于耦合模型的现代服务业与城市化协调关系量化分析

C={(U1×U2)/[(U1+U2)(U1+U2)]}12(4)耦合度模型可以反映现代服务业与城市化耦合的程度，但是单纯依靠耦合度来分析判别可能会使所得结论与实际情况不相符。比如当现代服务业发展水平和城市化水平均很低时，但两者的协调度却很高，这显然不合需求。需要把耦合度与耦合协调度结合起来，从而反映现代服务业与城市化的真实协调发展水平。因此建立现代服务业系统与城市化系统的耦合协调度模型[31]，即：

D=(C+T)12,其中，T=αU1+βU2(5)式中：D为耦合协调度；T为现代服务业系统与城市化系统综合协调指数，反映二者的整体发展水平对协调度的贡献；α、β为待定系数，分别表示现代服务业与城市化的贡献系数。由于两系统的相互促进程度和相对重要性不同，现代服务业的发展一定能加快城市化的进程，但现代服务业不是城市化的唯一驱动力，因此在和几位专家交流的基础上，在实际计算中将α、β分别赋值0.4和0.6。

3.2.4耦合协调度等级标准划分耦合协调等级将耦合协调度0~1划分为10个等级区间，每个区间代表一个协调等级，每个等级对应一类协调状态，形成连续的阶梯[32]，从而更为直观地反映两个系统间的耦合发展程度。按照现代服务业与城市化耦合协调度的大小程度，在参照张延平[33]、廖重斌[34]等研究成果的基础上，耦合协调度划分标准如表1所示。

3.3评价指标体系构建

评价指标体系的建立是进行预测或评价研究的前提和基础，可以按照现代服务业系统和城市化系统的本质属性和特征将两个抽象的系统分解成为若干个可量化、可操作化的子系统，从而能够全面、多角度反映这两个大系统，最大程度满足需求。指标选取的正确、合理与否会对整个评价过程产生重要影响，为了最大限度保证所选指标科学性高、可操作性强并具有很好完备性、层次性和独立性，根据现代服务业与城市化系统耦合模型的内涵及协调度特征，依次采用频度统计法、理论分析法、专家咨询法对指标进行设置和筛选[35]，最终建构现代服务业系统与城市化系统的评价指标体系。在该体系中，现代服务业子系统包括发展水平、增长潜力、服务能力、专业化程度4项一级指标以及现代服务业增加值、现代服务业增加值占GDP的比重等11项二级指标；城市化系统包括人口城市化、经济城市化、社会城市化和空间城市化4项一级指标及人均GDP、城市总就业人数等16项二级指标（表2）。

表1耦合协调度等级划分标准

Tab.1Criteria for evaluating coupling coordination degree

序号1 2 3 4 5协调度区间

0.00~0.10

0.11~0.20

0.21~0.30

0.31~0.40

0.41~0.50

协调等级

极度失衡

严重失衡

中度失衡

轻度失衡

濒临失衡

序号

6

7

8

9

10

协调度区间

0.51~0.60

0.61~0.70

0.71~0.80

0.81~0.90

0.91~1.00

协调等级

勉强协调

初级协调

中级协调

良好协调

优质协调

101

地理研究

34卷4常熟市现代服务业与城市化综合评价指数及其耦合关系

常熟是中国大陆经济最强县级市之一，位于中国县域经济、文化、金融、商贸、会展和航运中心的前列，其综合实力始终保持全国百强县（市）第一方阵。近年来现代服务业已成为常熟增长速度最快、发展潜力最大的主导产业，已构成了中国服务业竞争力水平的第一梯队。与此同时，常熟城市化水平无论是量还是质都显著提高，2012年常熟城市化率达到72%，并在2013年被国务院发展研究中心确定为首个城乡一体化综合配套改革固定调研联系点。

由式（1）和式（2）计算出常熟市现代服务业系统的综合评价函数值U 1和城市化系统的综合评价函数值U 2，由式（4）和式（5）计算出两系统之间的耦合度C 与耦合协调

表2

现代服务业与城市化耦合的指标体系Tab.2The coupling evaluation indicators system of modern service Industry and urbanization 项目现代服务业系统城市化系统一级指标

发展水平增长潜力服务能力专业化程度人口城市化经济城市化社会城市化空间城市化权重0.61070.23530.09710.05690.29130.24150.19070.2765二级指标现代服务业增加值X 11

现代服务业增加值占GDP 的比重X 12

现代服务业从业人数X 13

现代服务业就业人数占城镇总就业人数X 14现代服务业增加值增长速度X 15现代服务业就业人数增长速度X 16生产性服务业增加值占GDP 的比重X 17接待境内外游人数X 18客运量X 19金融业区位商X 110房地产业区位商X 111城市人口密度X 22总就业人数X 23非农产业从业人员比重X 24人口自然增长率X 25人均GDP X 26城市经济密度X 27工业增加值占GDP 的比重X 28固定资产投资X 29每万人拥有普通高等学校人数X 210城镇居民家庭人均可支配收入X 211每万人拥有卫生医疗人员数X 212每万人拥有交通车辆数X 213土地城市化率X 214人均住宅建筑面积X 215人均公共绿地面积X 216人均拥有道路面积X 217

权重0.15450.47580.08130.2884

0.6666

0.3334

0.7235

0.0833

0.1932

0.6666

0.3334

0.4538

0.1650

0.2708

0.1104

0.3889

0.2771

0.1429

0.1911

0.2930

0.4118

0.1872

0.1080

0.4658

0.2771

0.1611

0.0960类型+++++++++++-++-++-+++++++++注：“+”表示正向指标，“-”表示负向指标。

102

1期

王毅等：基于耦合模型的现代服务业与城市化协调关系量化分析度D ，计算结果见表3和图2。

4.1现代服务业综合评价指数变化特征

从表3和图2可以看出：常熟市现代服务业综合评价函数值呈波动上升的态势，2004年、2006年及2009年出现了三个低值，而2005年、2007年及2011年出现三个峰值；2006年现代服务业综合评价函数值最低，为0.2778；2012年现代服务业发展水平最高，其综合评价函数值达到0.7991。究其原因，2003-2004年、2008-2009年现代服务业综合评价函数值较低主要是分别受到“非典”疫情和全球金融危机的影响，但在两个事件之后，现代服务业又得到稳步上升发展。这说明现代服务业有一定的脆弱性，但其发展的弹性系数较大，能从危机事件中快速

恢复；2006年常熟现代服务业从业人

员数、现代服务业从业人员数增长速

度、现代服务业从业人员数占总就业

人数的比重三个指标均为历年最低，

这导致了2006年现代服务业综合评价

函数值最低；到2012年现代服务业增

加值及其在GDP 中的比重、现代服务

业从业人员数、生产性服务业增加值

在GDP 中的比重等主要指标均为历年最高，使2012年常熟市现代服务业综合评价函数值达到历年最高。

4.2城市化综合评价指数变化特征

从表3和图2可以看出，常熟市的城市化综合评价函数值在多种因素的影响下，除了在2010年略有下降外，整体呈现出持续上升的趋势，2003年城市化综合评价函数值仅为0.332，但在2012年达到0.621，将近翻了一番。2003-2012年十年间常熟市城市化水平提升明显，质与量不断趋于统一，不仅空间城市化和经济城市化在逐年推进，人口城市化和社会城市化也逐步趋于成熟：城镇非农业人口比重和人均拥有道路面积不断增加，人均GDP 、城镇经济密度以及每万人拥有普通高等学校人数等明显提高，工业占地区生产总值

表3常熟市现代服务业与城市化综合评价值及耦合协调程度

Tab.3The comprehensive evaluation level and coupling coordination degree of modern service

industry and urbanization of Changshu

年份

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012U 10.29290.28580.42540.27780.48310.51180.50130.62540.79620.7991U 20.33200.34940.38380.39470.44460.46180.49870.48490.55400.6210C 0.49900.49750.49930.49240.49960.49930.50000.49450.49190.4961D 0.39730.40150.44720.41390.47940.49050.50100.52240.56580.6013耦合评价轻度失调濒临失调濒临失调濒临失调濒临失调濒临失调勉强协调勉强协调勉强协调

初级协调图2常熟市现代服务业与城市化综合水平及耦合协调程度

Fig.2The comprehensive level and coupling coordination degree of modern service industry and urbanization in Changshu 103

地理研究34卷的比重从2006年开始下降。这表明常熟市城市化对现代服务业发展的支撑力度不断增强。

4.3现代服务业与城市化相关性分析

由表3和图2可知，2003-2012年常熟市现代服务业水平和城市化水平在整体上均呈现出上升的趋势，对两者的综合评价函数值进行相关性分析，Person 相关系数高达0.936，存在显著的相关关系。从二者的线性拟合结果也可看出：在拟合精度高达0.876的情况下，现代服务业与城市化发展水平呈正相关，现代服务业综合评价函数值每提高1个百分点，城市化综合评价函数值相应的上升0.437个百分点（图3）。

这说明常熟市现代服务业与城市化存在很强的相关性，具有耦合互动发展关系：常熟现代服务业中的交通运输业、金融业、房地产业等快速发展使常熟的城市服务功能和基础建设更加全面，增强了城市的吸引力，也让常熟城市化找到了新的“产业依托”，不断推动常熟城市化进程；常熟现代服务业增加值、就业人数及其在城镇总人口中比重等的增加给常熟城市化赋予了新的活力，促进了常熟市经济扩散效应的发挥，为常熟城市化向纵深跃进提供了后续动力；城市化过程就是服务业不断发展的过程[36]，常熟人口城市化和经济城市化的推进，为现代服务业的发展提供了坚实的基础和市场需求条件；常熟土地城市化率、人均住宅面积等增加不断刺激空间城市化，为现代服务业的发展提供

了空间载体和依托；社会城市化的

推进引起市民生活方式、行为方式

的现代化转变，也诱发服务业内部

不断推陈出新。因此，常熟市现代

服务业与城市化相互融合、相互促

进，逐渐一体化，城市化的推进促

进现代服务业的发展，而城市现代服务业的发展也加速了城市整体水平的提升。4.4耦合度及耦合协调度时序演变

从表3和图2中可知，2003-2012年耦合度一直保持在0.49左右，2011年耦合度最低，为0.4919；2009年耦合度最高，为0.50，十年间耦合度变化率极小，仅为1.65%；但耦合度的变化并不是逐年升高或降低，而是存在极小的波动。一方面表明现代服务业与城市化交互耦合的紧密性，另一方面也表明常熟现代服务业与城市化发展在不同时间耦合的强度、重点均存在一定的差别。

与此同时，耦合协调度处在0.3973~0.6013之间，除2006年略有下降外，整体呈不断上升的趋势，其等级也逐渐从失调阶段转变为协调阶段：2003-2008年处于失调阶段，2009-2012年进入协调阶段。两系统的耦合协调度以2009年为转折点，2009年之前现代服务业与城市化之间相互促进作用较弱，协调程度较低；2009年之后由于金融危机的影响不断减弱，以及常熟各镇根据江苏省及苏州市下发的关于加快发展现代服务业相关文件的精神和指示，纷纷结合镇域实情编制现代服务业发展规划，推动了现代服务业的就业人数、金融业及房地产业区位商等逐年增加，现代服务业得以迅速发展，其对城市化的促进作用进一步加大。同时，常熟人口密度、经济密度、固定资产投资、土地城市化率也逐年攀升，城市化水平不断提高，因此二者之间的协同效应得到增强，协调状态也不断向最优状态迈进。但要看到两系统的耦合协调度到2012年也只有0.6013，刚刚进入

初级协调阶段，要达到良好协调乃至优质协调，常熟市在促进现代服务业与城市化协调

图3现代服务业(U 1)与城市化(U 2)综合评价函数值线性拟合Fig.3The linear fitting of comprehensive evaluation value between modern service industry (U 1)and urbanization (U 2

)104

1期王毅等：基于耦合模型的现代服务业与城市化协调关系量化分析

105发展方面还有很多工作要做。

4.5耦合协调度类型

通过比较U1与U2，将常熟市2003-2012年现代服务业系统与城市化系统的耦合协调度分为三种类型：U1＜U2，现代服务业发展滞后型，说明现代服务业发展对城市化的贡献小于了城市化对服务业发展的推动作用；U1=U2，现代服务业与城市化发展同步型，这种情况很少见；U1＞U2，城市化发展滞后型，说明现代服务业发展对城市化的促进作用大于城市化对服务业发展的贡献。由图2可知，常熟市2003年、2004年和2006年的U1＜U2，因此这3年为现代服务业发展滞后型，其余年份均是U1＞U2，为城市化发展滞后型。可以看出常熟市2003-2012年间大多数年份现代服务业发展水平要比同期的城市化发展水平高，这说明，目前常熟的城市化发展水平与现代服务业发展需求不匹配，在一定程度上限制了常熟现代服务业的发展。这主要是因为改革开放以来，乡镇企业发展及外向型经济推动常熟经历快速城市化过程，短短30年完成西方近百年城市化历程，但这种快速城市化过程存在诸多问题，如社会、环境、资源等方面爆发的问题[37]，城市化实际质量并不是很高，从而导致其发展略滞后于现代服务业。常熟应走新型城镇化道路，采取优化转型、内生增长的产业提升策略，提升产业尤其是现代服务业对城镇就业和服务的支撑水平，保障城镇化的持久动力，重点利用沿江优势，以建设以滨江新城、南部新城、服装城为重点的省级乃至国家级服务业集聚区为契机，加快集聚总部经济、现代物流等服务产业，优化三次产业结构，从而推动常熟城市化水平和质量迈向更高台阶，也使服务业与城市化系统的耦合协调度向更高等级发展。

5结论与讨论

（1）从城市的定位与属性出发，阐述了不同类型城市的服务业与城市化之间存在不同的互动关系。从产业结构演进和城市化动力两个角度论证了一般综合性城市的现代服务业与城市化之间存在较为显著的互动关系，即耦合关系，现代服务业系统与城市化系统及其各要素相互作用，相互影响，使得现代服务业与城市化之间的协调状态不断迈向最佳状态。

（2）常熟市现代服务业发展水平提升明显，其综合评价函数值从2003年的0.2929上升到2012年的0.7991；常熟市的城市化进程明显加快，其综合评价函数值由2003年的0.332增加到2012年的0.621。常熟市现代服务业与城市化耦合度在十年间变化较小，基本保持在0.49左右；而耦合协调度从失调阶段进入协调阶段，其以2009年为分界点，2003-2008年处于失调阶段，2009-2012年进入协调阶段；常熟市现代服务业与城市化之间的耦合协调度到2012年也只有0.6013，尚处于初级协调水平，其耦合协调度的类型也长期是城市化发展滞后型。

在构建耦合指标体系的基础上，借助耦合模型，初步探讨和解析了现代服务业与城市化的耦合关系，对推进新型城镇化建设，激发城镇化动力，提高城市品质具有一定的借鉴意义。但是，现代服务业和城市化的内涵远比当前指标体系所反映的更为丰富，由于数据限制，目前的指标体系还很难全面刻画现代服务业与城市化的全部内涵，更为全面、合理的指标体系的构建值得进一步探讨。此外，本文仅以常熟一个城市来论证也存在一定的不足，采用更多样本城市的综合数据来进行论证分析是今后努力的方向。

地理研究34卷106

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地理研究34卷108

Quantitative analysis of the coordination relation between modern service industry and urbanization based on coupling model:

A case study of Changshu

WANG Yi1,DING Zhengshan1,YU Maojun1,SHANG Zhengyong2,

SONG Xiaoyu1,CHANG Xiajie1

(1.School of Geography Science,Nanjing Normal University,Nanjing210046,China;

2.School of Urban and Environment Science,Huaiyin Normal University,Huaian223300,Jiangsu,China;) Abstract:The prosperity of modern service industry has become a remarkable feature of the modern economy.And city is the main space carrier to the development of the modern service industry.Modern service industry is closely related to urbanization;they interact and influence each other.The paper,on the basis of the analysis of the interaction between modern service in-dustry and urbanization,with the help of coupling theory in physics,analyzes the functional mechanism of coordinative development between modern service industry system and urbaniza-tion system,and constructs the coupling evaluation model and index system of two systems. With Changshu as an example,the paper makes an empirical analysis of the coupling coordina-tive development relation between the two systems.We expect our research can grasp the com-prehensive development level and the status quo of coordinated development of modern service industry and urbanization in Changshu.In addition,we summarize some common laws about the development of modern service industry and urbanization,and provide theoretical reference and case demonstration for the towns in economically developed areas in China.The main con-clusions of this study are as follows.First,there exists the coupling relationship between mod-ern service industry and urbanization.The comprehensive evaluation functional value of urban-ization and modern service industry in Changshu generally presents an upward trend from2003 to2012.This illustrates that the modern service industry of Changshu have kept a sustained de-velopment.Besides,the level of urbanization also has been raised.The coupling degree has changed a little in the past ten years,being around0.49.Coupling coordinative degree presents a rising trend,the transition from imbalance during2003-2008to coordination during2008-2012.However,on the whole,the coupling coordinative degree of the two systems is very low, and it is only0.6013by2012.In addition,urbanization development lags behind modern ser-vice industry for a long time.To achieve a better coordination,further studies need to be strengthened.Finally,we carry on the self-examination for the shortage of the article,and point out the direction of future efforts.

Keywords:coupling model;modern service industry;urbanization;coordination;Changshu

信用风险量化的4种模型

信贷风险管理的信用评级方法 信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。 1、KMV——以股价为基础的信用风险模型 历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。 KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。 KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。基本原理如图所示： （1）KMV是如何工作的？ 假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。 在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。 KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。以下对EDF作简要介绍。

7种量化选股模型

7种量化选股模型 1、【多因子模型】 2、【风格轮动模型】 3、【行业轮动模型】 4、【资金流模型】 5、【动量反转模型】 6、【一致预期模型】 7、【趋势追踪模型】 1、【多因子模型】 多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。 基本概念 举一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，想要知道哪些人会跑到平均成绩之上，那只需在跑前做一个身体测试即可。那些健康指标靠前的运动员，获得超越平均成绩的可能性较大。多因子模型的原理与此类似，我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子即可。 各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。 一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。 打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。 回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。 多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。

候选因子的选取 候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。 例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。这就说明了在2011年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。 从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。同样的持有时间段，也是一个重要的参数指标，到底是持有一个月，还是两个月，或者一年，对最终的收益率影响很大。 选股因子有效性的检验 一般检验方法主要采用排序的方法检验候选因子的选股有效性。例如：可以每月检验， 具体而言，对于任意一个候选因子，在模型形成期的第一个月初开始计算市场中每只正常交易股票的该因子的大小，按从小到大的顺序对样本股票进行排序，并平均分为n个组合，一直持有到月末，在下月初再按同样的方法重新构建n 个组合并持有到月末，每月如此，一直重复到模型形成期末。 上面的例子就已经说明了这种检验的方法，同样的可以隔N个月检验，比如2 个月，3个月，甚至更长时间。还有一个参数是候选组合的数量，是50支，还是100支，都是非常重要的参数。具体的参数最优的选择，需要用历史数据进行检验。 有效但冗余因子的剔除 不同的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除，而只保留同类因子中收益最好，区分度最高的一个因子。例如成交量指标和流通量指标之间具有比较明显的相关性。流通盘越大的，成交量一般也会比较大，因此在选股模型中，这两个因子只选择其中一个。 冗余因子剔除的方法：假设需要选出k 个有效因子，样本期共m 月，那么具体的冗余因子剔除步骤为： （1）先对不同因子下的n个组合进行打分，分值与该组合在整个模型形成期的收益相关，收益越大，分值越高 （2）按月计算个股的不同因子得分间的相关性矩阵； （3）在计算完每月因子得分相关性矩阵后，计算整个样本期内相关性矩阵的平均值 （4）设定一个得分相关性阀值 MinScoreCorr，将得分相关性平均值矩阵中大于该阀值的元素所对应的因子只保留与其他因子相关性较小、有效性更强的因子，而其它因子则作为冗余因子剔除。

计量经济学模型分析论文

计量经济学模型分析论文 工商101

我国城镇居民储蓄存款影响因素的实证分析 摘要：近年来,随着中国经济的飞速发展,一直保持在高水平上的中国储蓄率受到了越来越多国内外经济学家的关注。高储蓄率给我国经济发展带来充裕资金来源,是支持经济快速增长的重要因素。更为重要的是,源源不断的资金流保证了金融机构的流动性,增强了银行的稳定性。与此同时,也给我国经济发展带来前所未有的挑战，因为，过高的储蓄,必然伴随着投资或消费的不足。所以对影响居民储蓄的主要因素进行分析,才能在制定宏观政策上采取适当的措施,使储蓄率保持在一个适当的水平,促进经济增长。本文利用我国1982年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型。通过对该模型的经济含义分析可以得出可支配收入率对储蓄率的影响不大，还有利率对储蓄率的影响很小，值得注意的是，模型中的基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的。

引言(提出问题) 自1949年以来，中国储蓄率随着经济增长和收入水平提高呈不断上升趋势，因而高储蓄率也被认为是解释中国经济高速增长的一个主要因素。虽然高储蓄率总是会导致更高的收入及较高的经济增长率，但并非储蓄率越高越好，必然会存在一个最优的储蓄率。 据统计，我国近年来的实际ＧＤＰ平均每年增长９％左右，而资本的净边际产量即（MPK－δ），约为0.9%。我国的资本收益(MPK－δ)＝每年0.9％，大大低于经济的平均增长率（ｎ＋ｇ＝9％）。可见，我国的资本存量已经远远超过了黄金律水平。也就是说，当前我国的储蓄率和投资水平已经偏高，而消费率则偏低。所以我们应该降低储蓄率，减少投资，把收入的更大份额用于消费，这样就会立即提高消费水平，并最终达到更高消费水平的稳定状态。 那应该如何降低我国的储蓄率呢？下面我们将以城镇居民的数据为例进行分析。

银行内部评级风险参数量化管理办法模版

附件2 x银行内部评级风险参数量化管理办法 第一章总则 第一条为规范x银行内部评级风险参数的量化和管理，提高信用风险计量的客观性和准确性，根据我国银监会监管要求和x银行有关规定，参照巴塞尔新资本协议内部评级法对商业银行的要求，制定本办法。 第二条本办法所称风险参数量化是指估计内部评级法下违约概率、违约损失率、违约风险暴露和期限等风险参数的过程。本办法所称风险参数量化管理包括风险参数的估计、监控及校准（优化）等管理活动。 第三条风险参数量化是x银行信用风险计量的基础性工作，风险参数量化结果是x银行信用风险管理和监管资本计算的重要依据。 第四条风险参数量化遵循以下原则： （一）统一性原则。要采用统一的方法和标准进行风险参数量化，确保量化结果在全行范围内可比。 （二）可靠性原则。参数估计要基于历史数据，借鉴专家经验，确保量化结果真实、可靠。 （三）稳健性原则。要考虑信用周期的影响，使参数量化结果既揭示历史和当前特点，又反映未来发展趋势。 第五条风险参数概念释义。 （一）违约概率是指债务人在未来一年时间内发生违约的可能性。

（二）违约损失率是指某一债项违约导致的损失金额占该违约债项风险暴露的百分比。 （三）违约风险暴露是指债务人违约时预期表内和表外项目的风险暴露总额。 （四）期限是指某一债项的剩余有效期限。 第六条风险参数量化方法释义。 （一）统计模型法是指基于历史数据开发统计预测模型，得到风险参数量化结果的方法。 （二）外部基准法是指通过建立内部评级到外部基准的映射关系，得到风险参数量化结果的方法。 （三）内部违约经验法是指通过划分风险类别，利用内部违约经验，得到风险参数量化结果的方法。 第七条本办法适用于x银行非零售风险暴露初级内部评级法和零售风险暴露内部评级法下的风险参数量化管理。非零售、零售风险暴露是指《x银行银行账户信用风险内部评级法风险暴露分类办法》规定的金融机构、公司及零售风险暴露。 第二章职责分工 第八条风险参数量化管理在高级管理层的统一领导下，由客户部门以及风险管理、信贷管理、财务会计、资产负债管理、信息技术管理等部门分工负责，共同实施。 第九条高级管理层是x银行风险参数量化管理的最高决策机构，主要负责审批风险参数量化管理的相关政策，并就风险参数量化结果及参数调整有关事项进行决策。 第十条风险管理部门是风险参数量化管理的主管部门，

经典单方程计量经济学模型多元线性回归模型

第三章、经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型 一、内容提要 本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型，其基本的建模思想与建模方法与一元的情形相同。主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方面的应用等方面。只不过为了多元建模的需要，在基本假设方面以及检验方面有所扩充。 本章仍重点介绍了多元线性回归模型的基本假设、估计方法以及检验程序。与一元回归分析相比，多元回归分析的基本假设中引入了多个解释变量间不存在（完全）多重共线性这一假设；在检验部分，一方面引入了修正的可决系数，另一方面引入了对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的联合性F检验，并讨论了F检验与拟合优度检验的内在联系。 本章的另一个重点是将线性回归模型拓展到非线性回归模型，主要学习非线性模型如何转化为线性回归模型的常见类型与方法。这里需要注意各回归参数的具体经济含义。 本章第三个学习重点是关于模型的约束性检验问题，包括参数的线性约束与非线性约束检验。参数的线性约束检验包括对参数线性约束的检验、对模型增加或减少解释变量的检验以及参数的稳定性检验三方面的内容，其中参数稳定性检验又包括邹氏参数稳定性检验与邹氏预测检验两种类型的检验。检验都是以F检验为主要检验工具，以受约束模型与无约束模型是否有显著差异为检验基点。参数的非线性约束检验主要包括最大似然比检验、沃尔德检验与拉格朗日乘数检验。它们仍以估计无约束模型与受约束模型为基础，但以最大似然 χ分布为检验统计原理进行估计，且都适用于大样本情形，都以约束条件个数为自由度的2 量的分布特征。非线性约束检验中的拉格朗日乘数检验在后面的章节中多次使用。 二、典型例题分析 例1．某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为36 .0 . + = - 10+ 094 medu fedu .0 sibs edu210 131 .0 R2=0.214 式中，edu为劳动力受教育年数，sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。问

企业信用风险评估模型分析

企业信用风险评估模型 企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的 核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。 I —、企业信用风险评估概念 企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法，分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。 信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。 I 二、企业信用风险评估模型构建 (一）信用分析瘼型概述 — 在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客户实力。 计分模型 Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。在评级的对象濒临破产时，Z 计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。 2.巴萨利模型

巴萨利模型（Bathory模型）是以其发明者Alexander Bathory的名字命名的客户资信分析模型。此模型适用于所有的行业，不需要复杂的计算。其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。 Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。 3.营运资产分析模型 营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能，其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段：第一阶段是计算营运资产（working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。从评估值的计算公式中可以看出，营运资产分析模型流动比率越高越好，而资本结构比率越低越好。 《 营运资产分析模型是管理性模型，与预测性模型不同，它着重于流动性与资本结构比率的分析。由于净资产值中包含留存收益，因而营运资产分析可以反映企业的业绩。 □第三章企业征信业务 又因为该模型不需要精确的业绩资料，可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产和资产负债表比率的计算，确定了衡量企业规模大小的标准，并对资产负债表的评估方法进行了考察，可以确定适当的信用限额。 4.特征分析模型 特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析；从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征，把它们编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。 (二）企业信用风险评估模型构建① 1.预测性风险模型构建——Z计分模型

计量经济学分析模型

计量经济学分析模型

摘要 改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。并找到影响居民消费的主要因素。 关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews

目录 摘要.................................................................. II 前言. (1) 1 问题的提出 (2) 2 经济理论陈述 (3) 2.1西方经济学中有关理论假说 (3) 2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4) 3 相关数据收集 (6) 4 计量经济模型的建立 (9) 5 模型的求解和检验 (10) 5.1计量经济的检验 (10) 5.1.1模型的回归分析 (10) 5.1.2拟合优度检验： (11) 5.1.3 F检验 (11) 5.1.4 T检验 (12) 5.2 计量修正模型检验： (12) 5.2.1 Y与的一元回归 (13) 5.2.2拟合优度的检验 (13) 5.2.3 F检验 (14) 5.2.4 T检验： (15) 5.3经济意义的分析: (15) 6 政策建议 (16) 结论 (17) 参考文献 (19)

7种量化选股模型

【多因子模型】 多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。 基本概念 举一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，想要知道哪些人会跑到平均成绩之上，那只需在跑前做一个身体测试即可。那些健康指标靠前的运动员，获得超越平均成绩的可能性较大。多因子模型的原理与此类似，我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子即可。各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。 一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。 打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。 多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。 候选因子的选取 候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。 例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。这就说明了在2011年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。 从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。 同样的持有时间段，也是一个重要的参数指标，到底是持有一个月，还是两个月，或者一年，对最终的收益率影响很大。 选股因子有效性的检验 一般检验方法主要采用排序的方法检验候选因子的选股有效性。例如：可以每月检验，具体而言，对于任意一个候选因子，在模型形成期的第一个月初开始计算市场中每只正常交易股票的该因子的大小，按从小到大的顺序对样本股票进行排序，并平均分为n个组合，一直持有到月末，在下月初再按同样的方法重新构建n个组合并持有到月末，每月如此，一直重复到模型形成期末。 上面的例子就已经说明了这种检验的方法，同样的可以隔N个月检验，比如2个月，3个月，甚至更长时间。还有一个参数是候选组合的数量，是50支，还是100支，都是非常重要的参数。具体的参数最优的选择，需要用历史数据进行检验。 有效但冗余因子的剔除 不同的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除，而只保留同类因子中收益最好，区分度最高的一个因子。例如成交量指标和流通量指标之间具有比较明显的相关性。流通盘越大的，成交量一般也会比较大，因此在选股模型中，这两个因子只选择其中一个。 冗余因子剔除的方法：假设需要选出k 个有效因子，样本期共m 月，那么具体的冗余

建立计量经济学模型的步骤和要点1

阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根 建立计量经济学模型的步骤和要点 一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。 生产函数就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。 1、确定模型所包含的变量 在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。 严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。 关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。 首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。 法拉兹·日·阿卜——学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸收都不可耻。． 阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根 其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法。

模型风险的量化

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/9416047380.html, 模型风险的量化 作者：李荣荣顾茜 来源：《商情》2011年第50期 事实表明模型风险产生的危机不容忽视，而量化和模型在金融中又不可或缺。着重介绍了基于贝耶斯模型平均的模型风险度量，并提出了一种全新的思路与方法，即在经济资本金计提中把模型风险考虑进去，从而更直观地量化模型风险。 金融市场模型风险经济资本 一、研究背景 金融市场常被看作一个复杂系统，把其中的各种数据如个股价格、指数、房价等看作是物理实验数据，力图寻找和阐释其中的“物理”规律。例如Black-Scholes-Merton模型所对应的微分方程就是物理学中的热传导理论。但是同物理模型相比，金融模型是为了描述同人类的举止行为有关的市场变量，模型仅仅是对市场变量的最好估计，准确性低于对物理现象的描述。 2007年次贷危机以来，市场剧烈运动，异常情况层出不穷，金融模型的失效威胁着整个 世界金融体系。由模型风险引发的损失逐步增加。主要包括：模型的前提假设、相关的风险变量的确定和选择、风险变量的运动规律模拟、模型参数的估计、模型的运用。但关于模型风险的量化方法几乎没有，因此研究模型风险的量化是非常重要的。2009年，华尔街量化的领军 人物发布了《金融模型师的宣言》指出：“金融不是自然科学，研究的是‘货币价值的精神世界’不是‘自然界’。技术分析也不是科学，将现实世界与模型混为一谈就是相信人类遵循数学法则。但是量化和模型在金融和经济中不可或缺，它们的研究须从模型开始，并在此基础上融入常识与经验。” 本文认为解决金融模型失效的问题，不是抹杀模型的功劳，而是要科学审视模型、评估模型、管理控制模型风险，因此量化模型风险以改善风险管理是必不可少的。由于其风险因素是操作风险覆盖的人为错误，因此，目前对模型风险的量化研究还不充分，且没有应用到经济资本金的计提中。本文鉴于此介绍了基于贝耶斯模型平均的模型风险度量，并提出了一种全新的思路与方法，即在经济资本金计提中把模型风险考虑进去。 二、模型风险的概述 (一)模型风险分类 从金融机构的角度，模型划分为：（1）定价模型：这种模型主要用于选择证券资产、金融工具定价、确定投资战略和投资组合。（2）风险模型：通常用于预测某种特殊价值的变化

安全风险评估模型

4.2安全风险评估模型 4.2.1建立安全风险评价模型和评价等级 ⑴建立原则 参考安全系统工程学中的“5M”模型和“SHELL”模型。由于影响危化行业安全风险的因素是一个涉及多方面的因素集，且诸多指标之间各有隶属关系，从而形成了一个有机的、多层次的系统。因此，一般称评价指标为指标体系，建立一套科学、有效、准确的指标体系是安全风险评价的关键性一环。指标体系的建立应遵循以下基本原则[]：①目标性原则；②适当性原则；③可操作性原则；④独立性原则。由此辨识出危化安全风险评价的基本要素，并分析、确定其相互隶属关系，从而建立合理的安全风险评价指标体系[]。 ⑵安全风险指标体系 以厂房安全风险综合评价体系为例，如下图所示。

厂房安全风险综合评价体系A 危害因素A 1 被动措施A 2 主动措施A 3 安全管理A 4 事故处理能力A 5 物质危险性A 11 物质数量A 12 生产过程A 13 存放方式A 14 厂房层数A 15 使用年限A 16 耐火等级A 21 防火间距A 22 安全疏散A 23 防爆设计A 24 自动报警及安全联动控制系统A 31 通风与防排烟系统A 32 室内安全防护系统A 33 其他安全措施A 34 安全责任制A 41 应急预案A 42 安全培训A 43 安全检查A 44 安全措施维护A 45 安全通道A 51 安全人员战斗力A 52 图4.1 厂房安全风险评价指标体系 ⑶建立指标评价尺度和系统评价等级 经过研究和分析，并依据相关法规、标准，给出如下指标评价尺度和系统评价等级，如表4-1和表4-2所示。 各指标的定性评价 好 较好 中等 较差 差 各指标的对应等级 E 1 E 2 E 3 E 4 E 5 各指标对应的分数 5 4 3 2 1 系统安全分区间 [4.5,5] [3.5,4.5] (2.5,3.5) (1.5,2.5) [1,1.5] 各指标对应的分数 5 4 3 2 1 设最低层评价指标C i 的得分为P Ci ，其累积权重为W Ci ，则系统安全分S.V.为： ∑=?=1 ..i C C i i W P V S （4-1） 4.2.2利用AHP 确定指标权重 在调查分析研究的基础上，采用对不同因素两两比较的方法，即表3-1的1～9标度法，构造不同层次的判断矩阵。然后，求解出个评价指标的相对权重及累积权重。对判断矩阵的计

关于课程关系量化分析的数学模型

承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：05 所属学校（请填写完整的全名）：延安大学 参赛队员(打印并签名) ：1. 彭瑞 2. 呼建雪 3. 朱培育 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： 日期： 2012 年 8 月 27 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）： 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

关于课程关系量化分析的数学模型 摘要 本文探讨研究了关于某高校两个专业四门课程分数、学生学习水平的差异显著性以及课程间相互影响的情况。 首先我们对两个专业的各科成绩分别统计了平均值、标准差、及格率以及优秀率这些统计量值，又根据这些数据作出了特性指标矩阵；然后采用模糊聚类分析中的最优划分法得到了聚类分类结果，得到结论为：两专业的高级程序设计语言分数差异性显著，其他三门科目均没有显著差异。 接着我们根据课程间的联系，采用层次分析法得到各个科目在总成绩中所占的权重，即得到关于衡量学生学习水平的总成绩模型： 4j 3j 2j 1j 0.2323x 0.3619x 0.6090x 0.6664x +++=y 然后利用单因素方差分析法得到专业对学生学习水平影响的显著性05.0132.0>，即两个专业学生的学习水平无明显差异。 对于问题（3），我们直接利用SPSS 软件中的回归分析法得到高级程序语言设计、离散数学两门课程学习的优劣会影响到数据结构和数据库原理的学习。 最后，综合以上分析得到对于专业主干课的学习，我们应该认真学好专业基础课，以便为后续课程的学习打好基础。 关键词： 模糊聚类分析 层次分析 单因素方差分析 回归分析

计量经济学模型

多元线性回归模型 一、建立模型 社会物流总费用受多种综合因素的影响，如运输费用、仓储费用、包装费用、装卸搬运费用、流通加工费用、信息处理费用等，而其中最重要的因素就是运输费用和仓储费用，即运输费用和仓储费用与社会物流总费用之间存在单方向的因果关系；由此，我们可设以下回归模型：Yi=b0+b1*x1i+b2*x2i+ ui 现在以中国1995年至2004年物流总费用占GDP比例（%）的资料进行回归分析，并对估计模型进行检验。 1995年至2004年物流总费用占GDP比例（%） 在Eviews中新建工作簿，定义变量“商品价格”（x1）、“消费者人均月收入”（x2）及“商品需求量”（y），并输入相关数据，得出相应散点图如下： ①x1 与y 的散点图为：

②x2与y 的散点图为： 由两张散点图不能明确的看出x1、x2与y之间存在线性关系，故通过Eviews 软件计算，得出估计模型的参数结果如下：

由以上数据可知回归方程为： Y=11.57032+0.405599*x1 +0.794365*x2 （5.07） （2.67） （7.69） 1499.02=R 8909.02=R 37.62689=F 二、模型检验 1、 经济意义检验： ①b0=11.57032，在运输费用与仓储费用接近于零时，仍存在其他物流费用；②b1=0.405599，说明运输费用与社会物流总费用之间存在正的线性关系，运输费用每增加1%，社会物流总费用增加0.405599% ③b2= 0.794365，说明仓储费用与社会物流总费用之间存在正的线性关系，仓储费用每增加1%，社会物流总费用增加0.794365% 2、计量经济学检验： ①拟合优度检验：本模型的拟合优度系数为0.914898，表明本模型具有较高的拟合优度，x1、x2对y 的解释能力较好； ②变量的显著性检验（t 检验）：方程的截距项和斜率项的t 检验值分别为5.07、2.67、7.69，均大于5%显著性水平下自由度为n-2=8的临界值t0.025(8)=1.860，模型参数估计显著，拒绝原假设H0； ③方程的显著性检验（F 检验）：有上图可知，F-statistic =37.62689；Prob(F-statistic)

信用风险量化的4种模型

信贷风险管理的信用评级方法 信贷风险管理的新方法 信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。 1、KMV——以股价为基础的信用风险模型 历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。 KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。 KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。 KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。信用中国https://www.sodocs.net/doc/9416047380.html, 我们共同打造换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。基本原理如图所示： （1）KMV是如何工作的？ 假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。 在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。 KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。以下对EDF作简要介绍。 使用前面描述的期权方法，普通股的市场价值可以用一个买入期权的价值来评估，模型如下： E=f(A，，r，B，ζ) (1) 其中：公司资产的市场价值(A)及其市场价值的波动( )，不能直接观察到，是由公司股票的市场价值及其波动和公司债务的账面价值估计的；公司的违约发生点(B)是短期债务的全部价值加上长期未偿付债务的一半价值之和；贷款的到期

现代计量经济学模型体系解析

#学术探讨# 现代计量经济学模型体系解析* 李子奈刘亚清 内容提要:本文对现代计量经济学模型体系进行了系统的解析,指出了现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,在经典计量经济学模型理论的基础上,发展成为相对独立的模型理论体系,包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学,并对每个分支进行了扼要的描述。最后在/交叉与综合0的方向上提出了现代计量经济学模型理论的研究前沿领域。 关键词:经典计量经济学时间序列计量经济学微观计量经济学 一、引言 计量经济学自20世纪20年代末30年代初诞生以来,已经形成了十分丰富的内容体系。一般认为,可以以20世纪70年代为界将计量经济学分为经典计量经济学(Classical Econometrics)和现代计量经济学(Mo dern Eco no metr ics),而现代计量经济学又可以分为四个分支:时间序列计量经济学(Tim e Ser ies Econo metrics)、微观计量经济学(M-i cro-econometrics)、非参数计量经济学(Nonpara-m etric Econometrics)以及面板数据计量经济学(Panel Data Eco nom etrics)。这些分支作为独立的课程已经被列入经济学研究生的课程表,独立的教科书也已陆续出版,应用研究已十分广泛,标志着它们作为计量经济学的分支学科已经成熟。 据此提出三个问题:一是经典计量经济学的地位问题。既然现代计量经济学模型体系已经成熟,而且它们都是在经典模型理论的基础上发展的,那么经典模型还有应用价值吗?是不是凡是采用经典模型的研究都是低水平和落后的?二是现代计量经济学的各个分支的发展导向问题。即它们是如何发展起来的?三是现代计量经济学进一步创新和发展的基点在哪里?回答这些问题,对于正确理解计量经济学的学科体系,对于计量经济学的课程设计和教学内容安排,对于正确评价计量经济学理论和应用研究的水平,对于进一步推动中国的计量经济学理论研究,都是十分有益的。 现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,以经典计量经济学模型理论为基础而发展起来的。所谓/问题0,包括研究对象和表征研究对象状态和变化的数据。研究对象不同,表征研究对象状态和变化的数据具有不同的特征,用以进行经验实证研究的计量经济学模型既然不同,已有的模型理论方法不适用了,就需要发展新的模型理论方法。按照这个思路,就可以用图1简单地描述经典计量经济学模型与现代计量经济学模型各个分支之间的关系。 本文试图从方法论的角度对现代计量经济学模型的发展,特别是现代计量经济学模型与经典计量经济学模型之间的关系进行较为系统的讨论,以期对未来我国计量经济学的发展研究提供借鉴和启示。本文的内容安排如下:首先分析经典计量经济学模型的基础地位,明确它在现代的应用价值,同时对发生于20世纪70年代的/卢卡斯批判0的实质进行讨论;然后依次讨论时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学的发展,回答它们是以什么问题为导向,以什么为目的而发展的;最后以/现代计量经济学模型体系的分解与综合0为题,讨论现代计量经济学的前沿研究领域以及从对我国计量经济学理论的创新和发展 ) 22 ) *本文受国家社会科学基金重点项目(08AJY001,计量经济学模型方法论基础研究)的资助。

计量经济学经济模型分析

我国居民消费水平的变量因素分析 2010级工程管理赵莹 201000271120 改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力，特别是进入20世纪90年代以来，居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大，对国民经济产生了拉动作用。我国经济逐步由短缺经济走向过剩经济、由卖方市场转向买方市场，社会消费需求不足，居民消费问题显得更加突出。特别市对于如何启动内需，扩大居民消费变得越来越重要。因此，及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势，制定符合我国现阶段情况的国民消费政策，对于提高我国经济增长速度和质量都有重要意义。 我选取了全国1990年-2009年居民消费水平及其影响因素的统计资料，详 一、建立回归模型并进行参数估计 导入数据后得到下表：

表2 由表2可知，模型估计的结果为： 550.78004.0023.0403.0?3 21-+-=X X X Y (0.046) (0.016) (0.006) (50.521) t= (8.743) (-1.442) (0.802) (-1.555) 999564.02=R 999483.02=R F=12239.64 n=20 D.W.=0.9217 二、异方差性的检验 用怀特检验进行异方差性的检验，得出下表：

表3 由表3可知，35292.11n 2 =R ，由怀特检验，在α=0.05的情况下，查可 知92.16905 .02 =）（χ >35292.11n 2=R ，表明模型不存在异方差性。 三、序列相关性的检验 由表2中结果可知D.W.=0.9217，D.W.检验结果表明，在5%的显著性水平下，n=20，k=2，查表得20.1d =L ，41.1d =U ，由于0

计量经济学名词解释

1、计量经济学 计量经济学是一门从数量上研究物质资料的生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学。 2、数据质量 数据满足明确或隐含需求程度的指标 3、相关分析 主要研究变量之间的相互关联程度，用相关系数表示。包括简单相关和多重相关（复相关）。 4、回归分析（Regression Analysis） 研究一个变量（因变量）对于一个或多个其他变量（解释变量）的数量依存关系。其目的在于根据已知的解释变量的数值来估计或预测因变量的总体平均值。 5.内生变量 指由模型系统内决定的变量，取值在系统内决定 6、面板数据 时间序列数据和截面数据的混合 7.异方差: 总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。 8.自相关 自相关是在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间的相关或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间的相关 9.多重共线性 解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系。解释变量存在完全的线性关系叫完全多重共线；解释变量之间存在近似的线性关系叫不完全多重共线。 10.虚拟变量 虚拟变量：在建立模型时，有一些影响经济变量的因素无法定量描述 构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量，记为D 11.平稳序列 是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。

12.伪回归 所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。 13.协整 所谓协整，是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的 14.前定变量 所有的外生变量和滞后的内生变量。前定变量=外生变量＋滞后内生变量＋滞后外生变量 15.恰好识别 恰好识别：能够唯一地估计出结构参数值。 16.结构式模型 体现经济理论中经济变量之间的关系结构的联立方程模型，称为结构式模型17.过度识别 过度识别：结构参数的估计值具有多个确定值 18.自回归模型 自回归模型：指模型中的解释变量仅是X 的当期值与被解释变量Y 的若干期滞后值，它由于被解释变量的滞后期值对被解释变量现期做了回归，故叫做自回归模型。 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。 19.拟合优度2R:拟合优度检验：指检验模型对样本观测值的拟合程度 20.修正的拟合优度2R 二、.