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1、經(jīng)濟(jì)全球化與金融一體化正在廣泛推進(jìn),中國(guó)的經(jīng)濟(jì)也必將更快和更廣的融入世界經(jīng)濟(jì)體系中.但是,目前中國(guó)處在經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)軌的特定時(shí)期,存在許多經(jīng)濟(jì)實(shí)踐問題急需相應(yīng)的理論指導(dǎo).因此,進(jìn)一步積極探索更加適合我國(guó)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀的系統(tǒng)性、現(xiàn)實(shí)性、實(shí)時(shí)性和動(dòng)態(tài)性的分析方法和技術(shù)是十分緊迫的.論文利用最優(yōu)估計(jì)理論中的卡爾曼濾波方法和強(qiáng)跟蹤濾波方法以及小波分析理論中的多尺度分析方法,對(duì)一些經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)分析和多尺度分析,并應(yīng)用具體實(shí)例將新方法與傳統(tǒng)方法進(jìn)行了
2、比較,取得了一些有意義的研究成果.主要學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)為:1.β系數(shù)是度量資產(chǎn)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)重要指標(biāo),由于資產(chǎn)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)常受到各種不確定因素的干擾,因而,β系數(shù)具有一定程度的隨機(jī)性和動(dòng)態(tài)性.最優(yōu)估計(jì)理論中的卡爾曼濾波(Kalman filtering,KF)方法具有實(shí)時(shí)估計(jì)能力,論文基于KF方法對(duì)β系數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)估計(jì),并將其估計(jì)結(jié)果與傳統(tǒng)的回歸分析方法的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)基于KF方法的β估計(jì)值是實(shí)時(shí)變化的,并且更加有效,充分體現(xiàn)出KF方法的優(yōu)越
3、性.2.中國(guó)上市公司的股利信息含量問題已引起國(guó)內(nèi)部分學(xué)者的關(guān)注,論文通過股利與永久盈余之間的相關(guān)性來研究股利的信息含量.首先,利用最優(yōu)估計(jì)理論中的強(qiáng)跟蹤濾波(Strong Tracking Filtering,STF)方法對(duì)永久盈余進(jìn)行動(dòng)態(tài)估計(jì),結(jié)果表明STF對(duì)永久盈余的發(fā)展變化具有較強(qiáng)的實(shí)時(shí)跟蹤能力;其次,對(duì)股利與永久盈余之間是否存在顯著的相關(guān)性進(jìn)行分析,但檢驗(yàn)結(jié)果表明二者之間沒有顯著的相關(guān)性,進(jìn)而確定現(xiàn)階段上市公司的股利不能反映公司
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