简介：基于1994年至2014年月度数据建立VAR模型,在一个模型系统中考察人民币汇率与美中贸易逆差、美国失业率之间的动态关系。尽管美中贸易逆差、美国失业率和人民币汇率时间序列表现为非平稳过程,但它们都是一阶单整过程,且满足协整关系,相应的VAR模型也是稳定的。脉冲响应显示人民币汇率贬值的冲击仅在短期内对美中贸易逆差产生影响,甚至有益于美国失业率的降低。方差分解分析发现各变量仍是解释其变动的主要因素,其他变量的结构冲击贡献率较低,VAR模型系统中经济变量之间的关系相对比较独立。美国政界和学界认为人民币汇率是美中贸易逆差进而美国失业率的罪魁祸首在经验上得不到支持,将美中贸易逆差、美国失业率归咎于人民币汇率低估的言论,更多的是出于政治而非经济目的。
简介：以2015年重庆市38个区县的债务数据作为研究样本,利用灰色关联方法（GM）与BP神经网络两种理论在非线性处理方面的优势,构建了基于GM-BP神经网络的地方政府债务风险预警系统,并运用该预警系统对重庆市各区县债务风险进行了实证分析。结果表明：2015年重庆市33个区县债务风险处于绿色可控区,4个区县（大渡口区、开县、南川区、潼南区）处于橙色预警区,1个区县（城口县）债务风险处于红色风险区,重庆市地方政府债务风险总体可控;并且,与未经约简的BP神经网络预警系统相比,GM-BP神经网络预警系统的训练时间更短,预警准确性更高,在结合预警地区的实际情况做出微调后,其更具有一定的普适性。
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