时间：2023-05-17 16:20:44
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(一)监督得不到有效合理的控制，导致统计工作产生风险我们大家都知道统计数据一般都是反映宏观整体现象，这种宏观整体现象往往都掩盖了事物的个体本质，因此大多数公众与某些部门对它产生怀疑却无从下手去监管，另外统计部门在统计信息时，占有主动权，具有权威性，这种信息的不对称性也容易产生职业道德风险，再有统计部门的垂直领导形式，使其工作都是“上派下行”，从而导致一些统计数据都是现有目标，再有统计，最后达到预期结果，统计工作的这种被动与尴尬已经成为普遍现象，这种从上到下无人监督，无人管理的现象所产生的后果是距离现实在越来越远，“此地无银三百两”的故事距离我们越来越近，社会将进入颠倒是非，真假难辨的恶性循环之中。
(二)统计法的力度不够，加速统计数据的风险产生从上边统计风险产生原因我们可以看到都是由于某些政府和个人短期利益的因素，而导致统计产生巨大的风险，这种短期的效益与其产生的长期风险是远远不对称的，但是许多政府与某些单位以及个人却还是选择了这一瞬间的短期利益，这是为何？我们常常听到某些单位或个人由于违反各种会计法、经济法，最后导致严重违反财经纪律、贪污腐化从而导致受到行政法律的制裁，严重者触犯刑法，最高可判无期乃至死刑和罚金。但是统计法律法规却没有这么大的力度，即使提供了虚假数据，即使受到行政处罚，也都是轻描淡写、隔靴搔痒而已，从根本起不到惩戒、震慑和遏止作用，却反而助长了统计数据失真的力度，加速了统计风险的速度。最后形成了“统计统计，三分统计，七分估计”的熟语。这也很好地回答了上述问题产生的根本原因。
二、针对当前我国统计工作职业道德产生的风险应采取的措施
(一)全面提高相关业务人员的综合业务素质统计工作涉及面广，对理论知识与实际工作能力要求高，它要求相关业务人员不仅懂得国家的法律法规，而且还要求相关业务人员掌握一定的财务、审计、经济、统计分析等一定理论知识，并且还特别强调了统计人员应该加强爱岗敬业、尽职尽责的职业道德，德才兼备，以德为先的职业道德和业务素质修养永远是统计人员的最起码要求，也是有效地避免统计风险的基本前提，所以统计人员应该通过各种渠道提高自己的综合水平，如参加各种统计相关的考试、学习辅导班以及业务比赛活动，使他们融入当今社会潮流之中，这样可以增强统计人员的自我提升、自我风险保护意识，这也是抵制社会上统计工作不正之风最有效的措施。
(二)政府及主管领导要用正确的发展观去指导统计工作我们大家都知道统计是为政府部门服务的，这是国家参与宏观调控的重要手段，但是在当今的市场经济体制下，以市场微观调控为主，国家宏观调控为辅的理念指导下，统计需要减少政府的干涉，甚至消除人为干预，这样才有助于国家的经济建设。所以各级政府应该转变职能态度，从而合理地引导各级主管领导具有科学的世界观，进而正确指导统计工作，引导宽松的统计工作环境，使统计工作者在良好的工作氛围中，放下包袱，努力工作，为国家制定合理有效的重大决策提供真实的数据，从而真实地反映国家的宏观目标，这样更有力促进社会经济的发展，促进人们的安全、社会的和谐。
(三)加强统计数据的监督反映统计数据失真给统计工作带来了一定的风险与隐患，其最大原因就是统计数据缺乏像会计工作那样的监督机构，另外统计数据的公布也非常笼统化，不如财务指标那样详细，计算方法与方式也不像会计那样进行详细地披露。所以国家应该尽早地出台一些法律法规以及有关政策，让统计部门加大信息披露的力度，如时间间隔应该缩短，披露的数据来源、方法、处理的过程等统计信息应该详细，让数据的使用者与监督者能够很好地分析数据的真实可靠程度，这样不仅增强了统计的公众监督力度，又有利于公众对统计的了解与认可，进而也让统计工作者工作起来有的放矢，避免了其左右为难的工作情绪，更避免了统计工作的重大隐患风险的存在。
(四)加强统计法律法规建设，完善统计规章制度目前国家对会计、经济等各种法律法规都进行了不断的完善与调整，此种方式方法得到了有效的反映，如偷税漏税逐步减少，行贿受贿、大吃大喝公款的现象极度收敛，这样不仅促进国家经济的发展，也受到了百姓的拥护与好评。那么如果在这种良好的氛围下，大力加强统计法律法规的建设，对那些原来不合理、不完善、不适合市场经济体制下的统计法律法规及规章制度进行删除或者合理的更新，并加以完善和必要的补充，如加大对政府与部门人为反方向干扰统计工作的监督与惩罚，加大胁迫统计工作者编制虚假数据而承担的法律后果，以及统计工作者在此过程中给予抵制而受到的奖励制度和听之任之、同流合污而承担的法律后果等等规定。这样统计工作者才能坚定地拿起法律的武器来保护自己，使自己勇敢地面对不法分子坚持真理，永不胆怯。因为谁也不能拿自己的一生和终身的家产去赌注，迫使不法分子没有可乘之机。这是杜绝统计工作职业道德风险，强化统计职业道德意识最有效的措施。
三、结束语
关键词：最小二乘支持向量回归机，金融时间序列，统计学习理论
1 引言
金融时间序列是一种特殊的时间序列，通常具有如下三大特点[1]：(1) 产生过程的随机性、复杂性；(2)数据多含有高噪声，并伴有异常值；(3) 数据间具有较强的非线性。 股票市场是一个受多方因素交互影响的复杂系统，对于股票价格的精确预测是非常困难的，甚至不可能的，但对于短期的趋势预测则相对较为简单，而且对投资者的投资行为具有极其重要的指导意义。论文格式，金融时间序列。
支持向量机（Supportvector machine, SVM）是由Vapnik等人根据统计学习理论提出的一种借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。它以结构风险最小化为原则，具有结构简单、全局最优、泛化能力好等优点，已广泛应用于模式识别、回归分析以及时间序列预测等领域[2-4]。
在SVM的基础上，Suykens等[5]提出了最小二乘支持向量机(Leastsquares support vector machine，LS-SVM)，通过替换SVM的不等式约束为等式约束，将二次规划的求解问题转换为求解线性方程组的问题，从而大大简化问题的计算复杂度和存储量。本文将最小二乘支持向量回归机应用于上证180指数和香港恒生指数的收盘价的预测。实验结果表明，该模型具有学习速度快，预测精度较高的优点，适合于高噪声、非线性的股指预测，对于投资者的短期投资行为具有一定的参考价值和实用价值。
2 最小二乘支持向量回归机
设给定一个训练集，其中，。论文格式，金融时间序列。通过将支持向量机的不等式约束改为等式，Suykens等提出了最小二乘支持向量回归机的数学模型：
S．t ，(1)
(1)
其中:为权向量，为正则化参数，为经验误差，是一个非线性映射，为偏置。 为求解这个约束优化问题，构造Lagrange函数：
(2)
其中:为Lagrange乘子。
根据KKT条件可知，
(3)
(4)
(5)
(6)
消去和，方程(3)-(6)可写成如下形式：
(7)
其中:，为单位矩阵， ，，为核矩阵。
通过求解线性方程组(7)，得到最小二乘支持向量机的回归函数为：
(8)
3 实证分析
为了验证最小二乘支持向量回归机的有效性，选取在沪市较有影响力的上证180指数和香港恒生指数为实验数据，将它们的收盘价格作为预测对象。 需要说明的是，这里选取的核函数为径向基核函数。论文格式，金融时间序列。最优参数由网格搜索获得，搜索区间均为。实验环境为windows XP，内存512M，主频1.86GHz，Matlab7.0。论文格式，金融时间序列。均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)是常见的衡量回归模型性能的评价指标，这里我们采用如下三种指标评价模型的预测性能：
(1) RMSE=，
(2) MAE=，
(3) MRE=，
其中:代表第天股票指数的收盘价；代表第天股票指数的收盘价的预测值，N代表预测样本的总个数。
3.1 实验数据的选取
3.2 实验及结果分析
对以上数据，采用LS-SVM进行数值实验，两种指数的预测结果如图1、图2和表1所示。论文格式，金融时间序列。由图1和图2可以看出，LS-SVM对上证180指数和香港恒生指数的预测，真实值与预测值的拟合程度较好，且变化趋势与实际情况比较接近。论文格式，金融时间序列。表1反映出LS-SVM在预测过程中具有较高的预测精度，并且在学习时间上也有优势，其中上证180指数的运行时间为0.211690s，香港恒生指数的运行时间为0.214235s，这在实际操作中具有非常重要的意义。
表1金融时间序列实验结果
(一)学生缺乏论文写作经验
由于成人教育学生大多从事第一线的实务性工作，缺乏论文写作的实践机会，据我院对09级毕业班学生的调查，其中只有45%的学生在大专毕业时独立完成过字数为5000字左右的论文，还有55%的学生在大专毕业时未独立完成过毕业论文。在课程论文方面，在15门专业中，仅有3门课程采用课程论文的方式考核。在学生对课程论文的态度方面，87%的学生认为课程论文考核要比卷面考试容易，完成的压力小。近70%的学生表示自己完成课程论文的态度不够认真。在完成工作报告方面，仅有5．2%的学生在过去的三年时间中独立或参与过字数在10000字以上的工作报告的撰写，其余学生均未独立完成或参与。在论文和工作报告写作程序和要求的了解方面，近53%的学生表示对此方面知识十分缺乏，35%的学生表示略有了解，10%的学生表示有较多了解，2%的学生放弃表态。从上述数据可见，成人教育学生缺乏论文写作经历，对论文写作的要求程序方法都知之甚少，需要指导老师付出更多的精力和更为有效的方法加以指导。
(二)论文写作能力未能在课程教学中得以充分培养
论文体现了学生对某一具体问题的深入和全面的剖析的能力，这一能力的培养需贯穿于整个教学过程。但目前的教学在对实践问题进行剖析时，往往侧重于解决方案的优缺点阐述以及如何选择方案，而缺少对问题本源及其演变过程的分析。学生在学习过程中，更倾向于得到实用的结论，对于如何得出结论则关注不够。造成这一现象的原因大致有三点:一是对于问题本源的解释和阐述，需引用大量理论知识，因成人教育学生理论基础不够夯实，为减少学生学习难度，很多教师简化教学过程放弃对问题本源的阐述。二是实用主义急功近利的风气影响教学过程，将成人教育重应用性的理念演变成实用性，将高等教育演变成只教授学生“怎么做”，不阐述“为什么这么做”的短期职业培训。三是教师在对实践问题深入剖析时学生参与度很低。2012届金融专业学生课堂讨论，学习报告、课程论文等形式的作业准时提交率只有35%，远远低于普通题目形式作业的提交率。学生的低参与率阻碍了教学过程对学生问题分析能力的培养。
(三)论文选题趋同化、热点化
为培养学生对实践问题的分析能力和论文写作兴趣，毕业论文选题采用“学生自行选题，指导老师提修改建议”的方式。2012届毕业班学生中有近62%未从事金融业工作，对金融业的实践问题缺乏直观认识和兴趣，因此在选题时主要参考网络上的热点信息，出现论文选题趋同化、热点化的特征，而部分的热点问题带有很强的时效性和政策性，深入研究的价值不大，作为毕业论文的选题有失恰当。
(四)论文写作“搜索化”
我校图书馆数据库学科种类齐全资料丰富，为学生的论文写作提供强大的资料支持。但学生论文写作出现“搜索化”，资料堆砌成文的现象时有发生。究其原因，主要有三点:一是，学生选取某些具有时效性和政策性的热点问题作为选题。对于这类选题，学生受专业水平限制很难对其本源性进行探讨，而对政策方向的把握能力又不够。出于写作成绩的保险性考虑，学生往往只能资料剪接堆砌成文。二是学生在日常学习中已形成对网络信息和资料的依赖，独立思考能力下降，论文写作过程中极度依赖网络资料，由于资料分析删选重组的能力有限，难免用资料堆砌成文。三是部分学生因学习动力和精力有限，或者指导老师疏于对论文选题、成文的过程控制，导致部分学生出现抄袭网络资料现象。据我院2011届金融专业毕业生论文来看，抄袭率达到11%，都被判为不及格，以致影响正常毕业。
二、金融专业毕业论文指导工作的改进措施
(一)“循序渐进”式指导
我院金融专业专升本专业学制为三年，毕业论文工作一般被安排最后一学期，论文写作过程为期五个月。而全程培养学生独立思考能力来提高论文质量不能仅仅局限于这五个月，而应贯穿于整个三年教学过程，采用循序渐进指导方式。首先，在新生开学教育时，老师应强调毕业论文的意义，它是综合检验学生三年学习状况的重要环节，也有助于提高学生对工作任务的阐述解释能力。其次，开设学术修养培养课程，采用讲座方式，每学期循环开设，学生必须在论文开题前选修完成。讲座围绕选题方法、数据库使用与资料搜集、数据统计基本方法、论文写作格式、问题讨论交流方法五个主题展开。第三，从第二学年开始每学期至少有两门专业课需采用课程论文考试方式，课程论文要求从易至难，依据学习笔记———综述———问题阐述———完整论文，逐步提高要求。第四，配备辅导老师专业回复学生有关课程论文、工作报告写作方面的问题。通过上述改进方法，使学生在开题之前具备基本论文写作素养，减小不同背景和基础学生之间在写作知识掌握度上的差异，从而为最后一学期的论文写作做好准备。
(二)主导师与导师委员会相结合
2012届前，学生毕业论文采用导师负责制，每位导师指导10名学生，全程负责学生论文的指导，此种模式在实践中出现以下弊端:首先，指导老师受自身学术专业的限制，无法给学生提供最为专业的指导。其次，指导老师精力有限，同时指导10名学生的论文写作，质量控制受限。基于此，从2013届开始，金融专业开始采用主导师和导师委员会相结合的论文指导模式，该模式有如下特点:选题及开题报告答辩由导师委员会共同负责，导师委员会的三名导师对学生选题的口径、内容及可驾驭性共同做出评判;学生在写作过程中有任何写作问题，除了可向主导师寻求帮助之外，还可与导师委员会中任何一位导师进行学术探讨。
三、结论
论文关键词：股指期货，HS300，GARCH模型，TARCH模型
一、引言
股指期货是为了满足管理股票现货市场风险，尤其是系统性风险。股指期货的诞生之初，是为了满足在金融产品收益波动日益加剧的环境下，投资者进行有效避险的需要。自从1982年2月，美国堪萨斯期货交易所(KCBT)首先推出了世界上第一个股价指数期货合约——价值线指数期货合约，上市伊始就受到投资者的广泛欢迎。短短几十年内几乎所有的发达国家都拥有股指期货市场和交易所，甚至亚洲的其他新兴国家。本文主要通过对股票指数期货推出前后的数据进行分析，利用GARCH模型和时间序列说明波动率的变动TARCH模型，为克服GARCH模型的不足，还将引入TGARCH和EGARCH模型，对股指期货对现货市场的影响进行实证分析。
二、数据的选取和处理
1.我国沪深300股指期货简介
HS300股指期货于2005年4月8日正式，由沪深两市A股中规模大、流动性好、最具代表性的300只股票组成，以综合反映沪深A股市场整体表现论文的格式。根据中国证监会（证监函［2010］74号）文件，在2010年4月16日在中国金融期货交易所上市沪深300股指期货合约。
2.数据的处理
本文所选取的数据是2010年4月16日至2010年8月20日HS300股指期货日收盘价(数据来源:中国金融期货交易所)和2009年12月1日至2010年8月20日HS300指数的日收盘价(数据来源:大智慧)，作为本文分析数据。
三、实证分析
1.HS300指数日收益率的描述性统计
由图1知均值0.1106，标准差0.0156，偏度-0.5652，峰度4.1630。 Jarque-Bera统计量为19.0744。由此可见，样本期内该收益率序列尺具有典型金融数据的负偏、尖峰厚尾的统计特征。HS300指数日收益率起伏呈波浪状，具有明显的波动集群性现象，表明收益率序列很有可能存在ARCH现象。
图1 HS300指数日收益率描述性统计量及柱状图
2.HS300指数日收益率的GARCH检验
（1）平稳性检验
建立模型之前必须先对HS300指数日收益率序列进行单位根检验。这里选择ADF ( AugmentDickey-Fuller)检验。通过Eviews软件得到如下结果，如表1所示:
表1 HS300指数日收益率ADF检验结果
t-Statistic
Prob.
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-12.17685
0.0000
Test critical values:
1% level
-3.474874
论文关键词：KMV模型，信用风险，违约距离
1．引言
2010年来，国家针对房地产的政策不断出台，致使房地产公司发展面临诸多风险。 2010年11月份，银监会抽取60家大型房地产公司调研的结果表明：负债率整体上升，资金链趋紧金融论文，信用风险已成为房地产公司监管层心头之患。本文采用修正的KMV模型，以求更适合我国房地产上司公司的特点，更加有效的对数据进行实证研究，分析公司在信用风险管理中应将违约距离控制在哪一个范围cssci期刊目录。
2．KMV模型的基本原理
KMV模型是根据Merton将有关期权定价理论运用于风险贷款和证券投资而开发出的一种实用高效的分析模型，用以衡量公司的信用风险。
KMV模型又称预期违约率模型（expected default frequency，EDF模型），该模型将企业负债看作是买入一份欧式看涨期权，即企业所有者持有一份以公司债务面值为执行价格，以公司资产市场价值为标的欧式看涨期权。如果负债到期时企业资产市场价值V高于其债务D，公司偿还债务，企业股东权益的价值为偿还债务后的剩余金融论文，即V-D；而当企业资产市场价值小于其债务时，企业则无法偿还贷款，选择违约，股东权益变得毫无价值，股权所有者将会选择放弃公司的所有权。
KMV模型评价公司信用风险的基本思路是以违约距离DD表示公司资产市场价值期望值距离违约点D (Default Point)的远近，距离越远，公司发生违约的可能性越小，反之越大。违约点D通常处于流动负债与总负债面值之间的某一点；违约距离常以资产市场价值标准差的倍数表示。该模型基于公司违约数据库，根据公司的违约距离确定公司的预期违约概率cssci期刊目录。
3．KMV模型的计算方法
KMV模型的计算有两个重要的步骤：一是利用B-S模型倒推出公司资产的市场价值V及其波动率SV；二是计算公司的违约距离DD并得出一个期望违约率EDF。
3.1 计算公司资产价值V和资产波动率SV
由于公司股权市场价值可以采用B-S期权定价模型来构建公司资产价值和股权价值之间的关系，即：
（1）
B-S期权定价模型中公司股票的波动率SE和资产的波动率SV之间存在如下关系: ， 金融论文， 联立得：
（2）
其中，E为公司股权市场价值，V为公司资产价值，N( )为标准正态累积分布函数, ，D为公司违约点，r为无风险利率，t表示当前时间，信用风险评价通常以一年为时段，设定违约距离的计算时间为一年，即T=1。
E、D和SE可以从资本市场上获得，但公司资产价值V以及公司资产的波动率SV这两个变量未知金融论文，于是通过(1)和(2)两个方程组联立用MATLAB软件求解，算出这两个未知数。
3.2计算违约距离DD和期望违约率EDF
违约点D即公司资产价值与公司负债价值相等时的价值，也就是当公司资产价值低于此违约点时，公司就会被视为违约。违约距离DD是指以公司资产价值在风险期限内由当前水平降至违约点的相对距离。假设公司资产价值属于对数正态分布，计算公式为：
（3）
KMV公司根据违约距离,基于违约数据库,可以映射出公司的期望违约频率EDFcssci期刊目录。由于我国当前还没有公开的违约的数据库可以使用,所以我们暂且采用理论上的预期违约频率来代替。假设公司资产价值服从对数正态分布, 这样就能利用MATHCAD软件计算理论上的违约概率，计算公式为：
(4)
4.KMV模型的修正
4.1 股权市场价值E的修正
美国上市公司没有非流通股，全部为流通股，而我国上市公司的总股本分为非流通股和通通股,二者同权不同价，所以不能简单地以流通股股价乘以总股本来计算上市公司的股权市场价值。本文对此进行修正，将股权市场价值计算公式确定为：
(5)
其中，N1为流通股股数金融论文，P1为流通股股价，本文选取每季最后一日收盘价为流通股股价，N2 为非流通股股数，P2 为非流通股股价。
4.2 非流通股股票定价问题的修正
我国的国有股转让主要是协议转让，协议转让价格主要是基于每股净资产的价格上下浮动。本文构造一个线性回归模型，其中自变量为每股净资产指标，因变量为股票实际转让价格，其对应的回归方程如下：
(6)
其中，P为国有股实际转让价格；X为国有股每股净资产。
本文选取2009年协议转让的50只股票的相关数据利用SPSS.17软件中最小二乘法进行线性回归分析，以确定方程(6)中的参数值及检验方程的可信度，SPSS回归分析结果如表1所示cssci期刊目录。
表1 非流通股定价模型回归分析结果
未标准化系数
Beta
t
Sig.
B
标准误差
方程 1
a
.495
.101
4.796
.000
b
.895
.052
.946
关键词：科技创新；中长期信贷；财政科技拨款；证券市场
中图分类号：F832.48
文献标识码：A
文章编号：1004-8308（2012）05-0109-08
创新是一个昂贵的过程，需要付出足够的资源来启动、指引和维持，因此，被普遍认为是创新经济分析先驱的约瑟夫·熊彼特，把资源配置，尤其是金融资源配置的研究作为他创新研究的中心也就不奇怪了，熊彼特认为，创新通过信誉的建立来获得资助，信誉能通过多种途径建立，并重点强调了商业银行的作用，即产生新的购买力并使企业家可利用，继熊彼特之后，著名经济学家希克斯在其著作ATheory of Economic History（《经济史理论》）中也指出，英国的工业革命实际上得益于18世纪早期在英国发生的金融革命，因为一些主要科技发明在工业革命发生前就已存在，而工业革命中对这些科技发明的大规模使用得到了大量而长期的固定资产投资支持，如果金融市场不能提供充足并且低成本的流动性支持，则科技发明的大规模推广和使用将受到极大限制，随着20世纪70年代信息经济学兴起，当代经济学家已把“信息不对称”引入企业金融和投资行为间交互作用的研究中，指出企业和金融家之间的信息不对称使得企业的外部金融比内部金融更加昂贵，一些研究认为，各产业的投资行为（金融要求）是由科技水平决定的，更多依靠外部金融的产业在拥有更发达金融市场的国家中应该成长更快。
现代科技创新早已超越工业革命时代依靠实践经验总结而来的技术革新和发明，而主要依靠基于科学研究和试验基础上的新发现和新突破来进行，通常认为，完整意义上的科技创新包括了基础研究、应用研究和商业化等3个阶段，其中商业化是最为关键的阶段，美国经济学家罗斯托指出，“18世纪的法国科学水平被判为至少相当于，而且很可能超过英国，在发明的质量（不是数量）上，法国也相当于或超过英国”，但工业革命却发生在英国，英国相对于法国的优势在于将科技发明成功实现商业化，只有将科技发明引进生产体系当中，科技发明才能转化为科技创新，因此对科技创新的金融支持就不仅仅包括前期的研发投入，更重要的是对创新成果商业化阶段（创新产品批量生产和销售阶段）提供资金支持，以Lerner为代表的现代学者则认为，由于科技创新具有高度不确定性和相对的市场配置失灵，政府不仅要对科技创新提供大量的财政投人，还应积极出资成立风险投资机构或基金直接进行股权或类似股权的投资，激励科技创新活动，由此可见，科技创新的融资体系实际上包括了政府财政投入和资本市场筹资两大部分，对于科技创新融资支持的实证研究，目前国内公开所能见的几乎没有，只有少数相关的研究，例如，沈能在其博士论文中安排了一章“金融安排促进技术创新功能实现的实证检验”，其模型的变量为“金融发展、技术创新、资本形成”；邓平博士论文也写入了“中国金融支持科技创新的VAR分析”一章，其模型的变量为“金融发展规模指标、金融发展结构指标、金融发展效率指标、科技创新指标”，显然二人是从金融的制度安排角度来检验其对科技创新的作用，我们认为，在当今科技创新的时代，且不论金融制度安排根植于一国历史文化传统而有较强的路径依赖性，无论一国金融制度如何设计，如果其能有效解决科技创新的关键难题——融资问题，则是适宜的，舍其而难以有更好的衡量标准，此外，张强和赵建晔对我国资本市场对科技创新的支持作用进行了实证研究，但其论文也仅仅考虑了资本市场的支持作用，并未探讨财政投入对科技创新的支持作用，有鉴于此，我们拟就各种融资渠道对科技创新的支持作用及其动态影响关系进行计量实证分析，以便从整体上把握我国科技创新融资支持的重要作用。
1 变量选取与数据说明
1.1对科技创新指标的选取
我们对科技创新的衡量是从科技创新产出角度来考察的，因为从产出角度来衡量可以更加客观地评价科技创新活动成效，由于科技创新成果衡量指标众多，直接选用则会在建立多元回归模型时让问题分析变得复杂，且变量之间还可能存在严重多重共线性问题，为此，我们采用“主成分分析法”，在低维空间将信息分解为互不相关的部分以获得更有意义的解释，文章数据全部来自历年的《中国科技统计年鉴》，基于数据可得性及尽可能获得更多观察数据方面考虑，并尽量剔除政府部门人为因素的影响，在《中国科技统计年鉴》的“科技成果”统计分项中，我们分别选取了“国内专利申请受理数”（简称专利申请，下同）、“国外主要检索工具收录我国论文总数”（简称科技论文，下同）、“全国各地区技术市场成交合同数”（简称成交合同）、“全国各地区技术市场成交合同金额”（简称成交金额）和“高技术产品出口额”（简称出口）等5项统计指标，分别记为PATENT、PAPER、CONTRACT1、CONTRACT2、EXPORT，数据的时间跨度为1987-2009年，计量调整后的有效数据为1988-2008年共21年统计数据，由于对变量取自然对数不会改变变量本身的协整关系，且能使变量趋势线性化，消除时间序列中可能存在的异方差，因此，我们对以上5个指标分别取自然对数，记为LNPATENT、LNPAPER、LNCONTRACT1、LNCONTRACT2、LNEXPORT，EVIEWS软件（本文所有计量均采用EVIEWS6.0分析）“主成分分析”的分析结果见表1。
从表1可以看出，第1和第2主成分的累积贡献度（cumulative proportion）达到了99%以上，且第3主成分的特征值（value）明显小于1，因此可以认为第l和第2主成分已能较好地反映5个一致指标的总体变动情况，从现实情况来看，专利和论文确实能很大程度上代表一个国家总体的科学研究和技术应用的水平，因此我们最终确定用PATENT和PAPER两个指标来衡量我国科技创新的总体水平。
1.2对创新融资指标的选取
科技创新的融资体系包括政府部门的财政投入及资本市场筹资两大部分，政府的财政投入不仅包括直接的财政科技拨款，还包括间接的财政投入，如各种对科技创新的税收减免及科技奖励等政策措施，资本市场筹资按筹资方式可分为间接融资和直接融资，即金融机构的各种贷款以及债券市场上的债券融资、股票市场上的股票融资和风险投资市场上的风险资本等，由于目前的统计年鉴只能给出政府的财政科技拨款一项，无法统计出财政对科技创新的种种间接财政支持，同时统计资料也无法细分出企业的科技贷款以及证券市场上的科技专项融资，因此我们选用政府的财政科技拨款、金融机构的中长期信贷和企业证券市场筹资来作为科技创新的融资考察指标，之所以选用中长期信贷指标，是因为我们认为科技创新是一个长期投入的过程（包括设备的更新和升级），中长期信贷更能稳定支持创新主体持续进行创新，需要说明的是，由于各统计指标时间跨度较大（1987-2009年），而这期间我国价格波动很大，依据科技创新的特点，我们对金融统计指标进行了价格调整，以便更客观地反映资金投入的变化，具体而言，我们借鉴王玲和Szirma的研究，将综合价格调整指数设定为0.5×P+0.5×W，其中P是固定资产投资价格指数，W为消费者价格指数（CPI），并以1986年的价格指数为基准进行调整，我们从《中国金融年鉴》中选取金融机构的“中长期信贷”以及“企业证券市场筹资额”统计项，从《中国科技统计年鉴》中选取“国家财政科技拨款”统计项，分别记为LOAN、BOND和FINANCE，各变量取相应对数后记为LN-LOAN、LNBOND和LNFINANCE。
2 计量模型构建
2.1变量的单位根检验
我们建立一个多变量的VAR模型，采用ADF（augmented dickey-fuller）方法进行检验。从表2可以看出，以5%的显著性水平为衡量标准，各变量均为非平稳序列，而各变量的一阶差分均为平稳序列。
2.2协整关系检验
由于LNPATENT、LNPAPER、LNLOAN、LNBOND和LNFINANCE各变量是非平稳序列，且是同阶单整，因此可以进行协整关系检验，从表3可以看出，特征根迹（trace）检验和最大特征值（maximum eigen-value）检验均说明各变量存在3个协整方程，因此各变量通过了协整关系检验，说明这5个变量之间存在长期的均衡关系，各变量能被其他变量的线性组合所解释，可以建立VAR模型进行分析。
2.3VAR模型的构建
建立VAR模型时需要确定滞后阶数，从表4可以看出，以LNPATENT、LNPAPER、LNLOAN、LNFI-NANCE、LNBOND为内生变量，常用的5个检验标准（LR、FPE、AIC、SC、HQ）一致说明滞后阶数为2。
3 模型分析检验
3.1脉冲响应函数分析
由于VAR模型是一种非理论性的模型，无需对变量作任何先验性约束，因此在分析VAR模型时，往往并不分析变量之间的系数关系如何，而是分析系统的动态特征，即每个内生变量的变动或冲击对它自己及所有其他内生变量产生的影响作用，这种影响作用可通过脉冲响应函数分析来实现，只有通过稳定性检验的VAR模型才可进行脉冲响应函数分析。
VAR模型稳定性检验从图1中可以看出，我们所建立的VAR（2）模型全部特征方程根的倒数值都在单位圆内，说明模型是稳定的，可以进行脉冲响应函数分析。
对脉冲响应分析，为避免模型中输入变量顺序不同而对脉冲输出结果产生影响，我们采用广义脉冲方法，脉冲响应情况如图2、图3所示。图中横轴表示冲击作用的滞后期间数，纵轴表示各响应变量应对冲击的变化幅度（各变量均为对数，代表了弹性的变化），实线表示脉冲响应函数，代表响应变量对相应冲击的反应。
从图2可以看出，当在本期给中长期信贷一个正冲击后，专利申请前2期正向反应平稳，在第3期迅速上升到最大；此后开始滑落，并又从第6期开始持续上升，这表明中长期信贷将所受外部正冲击经信贷市场传递给专利申请，且这一冲击随着时间的推移具有稳定的和越来越强的促进作用，专利申请对财政科技拨款的正冲击响应迅速，当期就大幅度上升，并在第3期达到最大量；此后虽大幅度下滑但却在第5期后基本保持稳定，这表明财政科技拨款将所受外部某一正冲击经政府财政预算直接而迅速传递给专利申请，且冲击具有显著的促进作用和较长的持续效应，当在本期给企业证券筹资一个正的冲击，经证券市场对专利申请产生正向影响，专利申请响应在第2期后基本呈现逐渐下降趋势，并在第9期对冲击的正向影响接近零，从图3可以看出，中长期信贷的正冲击对科技论文的前2期影响很弱；科技论文的正响应从第3期开始迅速上升，第5期后开始下降，但第6期后又开始持续上升，财政科技拨款的正冲击对科技论文的前2期影响也较小，从第3期开始，科技论文正向响应明显，并在第3～5期间保持稳定；从第5期开始下滑，此后基本保持平稳增长，证券筹资的正冲击对科技论文的影响很弱，除当期有一点促进作用外，此后基本影响很弱，甚至在第6期后有负面影响，综合以上脉冲响应函数图可以看出，各变量冲击对专利申请的影响基本上在第3年比较明显，而对科技论文的明显影响则保持在第3～5年左右，整体而言，中长期信贷对科技创新的促进作用比较显著，期间虽有波动，但长期支持作用递增；政府的财政科技拨款对科技创新的促进作用比较直接迅速，长期支持作用递减；企业证券市场筹资对科技创新的支持作用较弱，除前面几期有些促进作用外，后面几期几乎不起作用，甚至还可能带来负面影响。
3.2VAR模型预测误差的方差分解
脉冲响应函数描述的是随着时间的推移，模型中的各内生变量对冲击是如何反应的（如响应符号和响应强度等），但不能比较不同冲击对某一特定变量的影响强度，而方差分解则是将系统的均方误差分解成各个变量冲击所做的贡献，通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，来进一步评价不同结构冲击对一特定变量产生影响的重要性，因此，方差分解可以给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息，利用方差分解，我们可以看出在科技创新的支持作用中，随着时间的推移，各个金融变量的贡献率如何，表5和表6分别为专利申请和科技论文的方差分解情况，
从表5可以看出，不考虑专利申请自身的贡献率，中长期信贷冲击对专利申请的贡献率随时间稳步增长，在第10期达到最大，接近12%；财政科技拨款冲击对专利申请的贡献率从第2期后就平稳增长，并在第7期后贡献率稳定在6%以上；企业证券筹资冲击对专利申请的贡献率很小，基本在1%左右；从表6中可以看出，同样不考虑科技论文自身的贡献率，中长期信贷冲击对科技论文的贡献率在第3期急剧上升，此后虽小幅波动但上升趋势明显，并在第10期的贡献率超过36%；财政科技拨款冲击对科技论文的贡献率在第3期达到最大值，此后小幅波动和缓慢下降；企业证券筹资冲击对科技论文的贡献率很小，也基本在1%左右。
综合以上方差分解分析可以看出，中长期信贷在促进科技创新的作用过程中贡献率持续上升，且贡献度最大；财政科技拨款对促进科技创新的即期效应明显，且贡献率基本保持稳定；企业证券筹资冲击对科技创新的贡献度微弱，几乎没有什么贡献。
4 结论与建议
受限于统计数据的可得性及理论分析的需要，我们只考察了3种融资途径对科技创新的支持作用，计量模型分析结果显示，金融机构的中长期贷款和政府的财政科技拨款对中国科技创新的支持作用巨大，而证券市场的支持作用则十分微弱，这个分析结果与Tadesse的观点基本一致，Tadesse认为，在金融部门不发达时，银行导向型金融体系在促进技术进步方面所起的作用比较大；而在金融部门发达时，市场导向型金融体系则能起到更大的作用，总结模型的检验结果，我们的主要结论有以下几点。
（1）科技创新需要长期持续的资金投入支持，计量模型检验表明，科技创新能力与资金投入规模存在长期稳定的正相关关系，我国近年来科技创新能力大幅提升与政府财政的大力支持和资本市场的大规模融资紧密相关，同时，模型分析也表明，从增加资金投入到创新能力提升是有时间滞后期的，具体而言，融资规模冲击对专利申请的显著影响要到第3年，而对科技论文的显著影响则在第3～5年，换句话说，增加资金投入并不能对提升科技创新能力产生立竿见影的效果，这期间约有3～5年时间的滞后期，由此可见，提升科技创新水平需要国家制订有科技发展的长远规划，更需要构建稳定长期的创新融资渠道来保障。
（2）政府的财政投入对科技创新的支持作用显著，模型检验结果显示，我国财政科技拨款对科技创新的短期促进作用效果明显，长期作用则缓慢递减，特别是对于科技论文的促进效果显著，这从一个侧面也反映出科技创新的公共性和外溢性，实际上，相对于世界上其他科技创新活跃的国家和地区而言，中国财政科技拨款占财政总支出的比例一直较低，并还曾在本世纪初出现一定幅度下降（根据《2010中国科技统计年鉴》的数据，2000-2005年，中国科技拨款占财政总支出的比重一直在4%以下，2009年上升到4.2%），显然，要追赶发达国家的科技创新水平，我国财政科技投入需要构建一个稳定增长机制，且针对重大科技领域的财政投入还可以发挥启动迅速的作用效果。
福建 厦门361005；3.英国诺丁汉大学
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1.1P（计划）——明确培养目标定位，制订培养方案
中国人民大学的经济学、金融学、法学、商学等学科居全国领先地位，与这些优势学科相结合，促进学科交叉与融合，是学校工程硕士的发展方向和目标定位。我们设立了5个研究方向，其中金融信息工程方向是软件工程学科与金融学科的结合，企业信息化与电子政务是软件工程学科与工商管理学科的结合，计算机取整与司法鉴定是软件工程学科与法学的结合，大数据与云计算方向、基础软件方向都是我校计算机学科的重点研究方向。这5个研究方向与学校的优势学科紧密结合，充分彰显了中国人民大学全日制工程硕士的培养目标和定位。学生可根据兴趣自行选择研究方向，根据研究方向选修相应的课程。中国人民大学在工程硕士的招生、培养模式方案设置、学生实践落实、质量体系控制的过程中都与人文社科学科紧密结合，目标明确，过程严谨。
1.2D（执行）——实施培养方案，严格培养过程，完善质量保障
工程硕士培养要经过3个重要环节：课程学习、企业实习和学位论文。在每一个环节中又有若干环节，为保证培养质量，我们严格规范每个环节[2]。图2是一套完整的工程硕士培养质量保障体系。
1.2.1课程环节
在课程环节，除严格执行培养方案外，每门课程都有教学大纲。授课期间要进行教学评估，学生给每位授课老师在教学态度、教学内容、教学方式、教学效果等方面进行打分，也可给出具体的意见和建议。评估结果和学生给出的意见将会反馈给老师，让老师在教学中不断改进提高。每个年级的硕士班设立一名班主任，协调课程安排，了解学生动态，组织课余活动。
1.2.2实习环节
面向行业进行专业实践是培养模式高层次应用型人才的重要环节。落实实习基地和实习制度是保障实习环节有效完成的关键。我们选取与软件工程学科相关的高新技术型企业、金融信息化企业等作为学生的实习基地，在实习基地聘请企业导师，具体指导学生的实践环节。在实习过程中，制订实习管理办法，明确实习的时间、形式、要求，通过《企业实习手册》对实习环节进行过程控制。
1.2.3论文环节
工程硕士学位论文是工程硕士研究生掌握理论知识、实践能力、创新能力的全面体现，也是衡量培养质量和授予学位的重要标志。工程硕士的学位论文与工学硕士的学位论文侧重点不同，它更加重视解决工程实践的问题，因此论文的形式和评价标准也有不同的要求。我们将工程硕士论文划分为系统研制报告、IT管理类论文、工程设计类论文以及学术研究类论文4种类型，每一种类型都对论文提出了相应的要求。为保证论文的最终质量，我们在论文阶段设置了开题报告、、预答辩、论文评阅、论文答辩5个环节，每个环节都有相应的要求规范及实施办法，任何一个环节不通过，都不能进入下一个环节，这就保证了能够进入答辩的论文基本质量。具体实施如下：（1）开题报告环节。学院组织不少于3人的开题报告评审组，对学生的学位论文开题报告进行评审。基于工程硕士的培养目标，我们制订了开题报告评价标准。相关文件包括《开题报告模版》《工程硕士学位论文开题评价标准》。（2）环节。为了有效惩戒学位论文学术不端行为，保证研究生学位论文质量，加强研究生学术道德和学术规范建设，我们针对研究生学位论文学术不端行为进行专门审查，采取软件检测的方法，务求论文重复率不超过10%。相关文件包括《信息学院开展研究生学位论文学术不端行为审查工作办法》。（3）预答辩环节。工程硕士学位论文预答辩是保证学位论文质量的重要环节，是对进入答辩环节论文的又一轮筛选。相关文件包括《信息学院工程硕士研究生学位论文预答辩工作实施办法》《中国人民大学信息学院工程硕士学位论文预答辩评价标准》。（4）论文评阅环节。由两名专家对论文进行评阅，其中至少一名校外企业评阅专家针对论文的应用性给予评审和评价。（5）论文答辩环节。严格执行学校关于学位论文答辩环节的规定，保证通过的论文质量。
1.3C（检查）——培养质量检验
培养质量的高低可以从论文质量、教师学生的反馈、就业情况3个方面来检验。
1.3.1论文质量
论文写作过程5个环节的把关保证了通过答辩的论文已经过至少3次专家评判、1次。在某个环节被淘汰的论文，需要重新修改后才可以再次进入答辩。
1.3.2学生和教师的反馈
我们定期举行授课教师、学术导师、企业导师座谈会和学生座谈会，通过座谈会的形式，收集学生和老师对培养方案、课程设置、实习安排、论文等环节的意见和建议，听取学生和老师的评价意见，听取导师反映的培养和指导过程中出现的问题，为下一步改进方案作准备。
1.3.3就业情况
工程硕士的培养目标面向企业、面向实践，因此学生的就业情况最能反映我们的培养质量。企业在选拔人才时有它所关注的指标，企业的人才需求是否与我们的培养目标一致，从就业率及就业情况就能反映出来。2012年人民大学第一届全日制工程硕士毕业生和2013年第二届毕业生的就业率均为100%，毕业去向为金融机构、国家机关、大型国有企业（非金融类）、外资企业和国内其他知名企业，有的学生甚至同时拿到几家单位的录用通知。以2010级为例，50名学生的毕业去向数据分布情况如图3所示。从图3可以看出，近一半的学生被金融机构录用，这与我们最初设定的培养目标不谋而合。我们秉承与人文社科优势学科相结合的理念，将金融与软件工程结合起来，学生在课程学习、企业实习等环节都接受了相应的培养和训练，这样的毕业生一定是用人单位所欢迎的。
1.4A（处置）——总结、反思及改进
PDCA理论的最后一个步骤，是对于既往的总结与反思，提出改进措施。通过检验和反思，我们对培养方案进行更精细化的调整，对开题、评阅、答辩的各个环节以及管理流程进行改进，使之更适应工程硕士的培养。
2结语
论文关键词：金融产业成长，经济增长，Granger因果关系检验，协整检验
一、引言
随着西方经济增长与金融发展理论的引入，金融发展与经济增长的关系已成为我国当代经济学界的一个重要研究领域,厘清两者之间的关系对于加快我国经济发展具有重要的政策意义。我国学者利用国内数据对两者之间的关系进行的大量实证研究，由于方法和指标体系的不同，研究结论各有差异。全国层面谈儒勇(1999)利用普通最小二乘法发现我国金融中介发展与经济增长显著正相关；王志强和孙刚(2003)采用带有控制变量的向量误差修正模型和Granger因果检验方法，发现1990年以来我国金融发展与经济增长之间存在着显著的双向因果关系。区域层面周立、王子明的研究表明：中国各地区的金融发展与经济增长都密切相关, 促进金融发展有利于经济的长期增长；冉光和、李敬等分别对我国东部和西部金融发展与经济增长的长期关系和短期关系进行了比较研究后认为:西部地区金融发展与经济增长之间具有金融发展引导经济增长的单向长期因果关系, 而无明显的短期因果关系，东部地区金融发展与经济增长之间具有明显的双向长期因果关系和双向短期因果关系。此外张兵、胡俊伟( 2003)、孙涌( 2003)、胡金焱、朱明星( 2005) 分别对江苏、贵州和山东三省的金融发展和经济增长的关系进行了实证分析。目前，国内理论界关于金融发展与经济增长关系的实证分析很多，但是大部分是对我国的整体情况做分析，对于省际情况的研究较少。我国是一个具有区域性特点的大国,经济在地域间的发展是不平衡的,金融发展的差异也很大, 因此研究一个区域金融发展与经济增长的关系对于该区域的经济发展更具有指导意义。基于这一认识，本文对重庆市金融发展与经济增长之间的关系进行了实证研究。
二、变量选择、分析方法与数据说明
根据数据的可收集性和经济政策的连续性，论文选取了两组指标: 一是反映经济增长的指标，二是反映金融发展状况的指标。（一）经济增长指标。通常一国或一地区综合经济发展水平用国内生产总值(GDP)来衡量，考虑到人均GDP 数据比总GDP 数据更能反映经济发展水平，并为剔除物价因素和人口因素的影响，本文采用了实际人均GDP的环比增长率( G) 作为衡量经济增长的指标。实际人均GDP 是通过重庆市GDP缩减指数( 以1978 年为基期) 加以调整得到的。（二）金融发展状况指标。本文选取两个指标来反映金融发展状况: 一是衡量金融规模的金融相关比率指标( FIR)。FIR指某一时点上现存金融资产总额与国民财富之比。通常,人们将其简化为金融资产总额与GDP之比。限于数据的可获得性, 本文的金融资产总额包括金融机构各项存款余额、贷款余额、国家债券发行额和企业债券发行额。二是反映金融结构的指标( BANK) , 即金融机构贷款余额在金融总资产中的比重, 可以衡量金融中介( 银行系统) 在金融体系中的相对规模和作用。
在分析方法上，为了避免模型出现伪回归现象，本文首先利用ADF 单位根检验检验变量的平稳性，并对非平稳性变量进行处理使之成为平稳时间序列。为进一步检验二者的因果关系，分析金融发展对经济增长的影响程度，本文采用Granger 因果关系检验对数据进行检验和分析。如果各变量均是单整的，我们将对其进行协整检验以确定金融产业成长与经济增长之间的是否存在长期稳定的关系。
本文样本区间为1997—2009年, 所有数据均来源于《重庆统计年鉴》, 除以上说明外 数据未作其他处理。本文应用Eviews5.0对数据进行分析和检验。
三、实证分析
（一） 单位根检验
采用ADF法对对变量G、FIR、BANK进行单位根检验，根据检验结果(表1)可见各序列一阶差分的ADF 检验值均小于5%的显著水平下的临界值，即G、FIR、BANK都是一阶差分平稳的, 即三者都是I(1)，即一阶单整。所以这三个变量具备了协整关系的必要条件，由此可以进行协整分析和因果检验。
表1 变量单位根检验结果
变量
检验类型( C, T, K)
ADF 检验值
临界值
显著水平
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
