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測算方法論文范文1
論文關鍵詞：人力資本，物質資本，因子分析，嶺回歸
一、引言
“三農問題”是構建和諧社會和建設社會主義新農村的關鍵問題，《十二五規劃綱要》指出必須堅持把解決好農業、農村、農民問題作為全黨工作重中之重。制約新疆農村經濟發展的主要原因在于新疆農村居民的文化水平和綜合素質偏低，而文化水平和綜合素質偏低的原因在于新疆農村居民觀念陳舊和對教育和科技及醫療重視不夠及新疆農村人力資本投資不足，要增加新疆農民收入、發展現代特色農業、保持農村穩定，重點和核心還是提升新疆農村人力資本存量，亟需加大新疆農村人力資本投資。所以有必要對新疆農村人力資本投資對農村經濟發展的影響進行分析。
諾貝爾經濟學獎獲得者西奧多.W.舒爾茨（Theodore W. Schultz）首先提出了人力資本理論，發現人力資本投資可以解釋美國經濟增長超過投入要素的增長的經濟現象[[1]]。Becker（1964）以微觀經濟理論為科學基礎，使人力資本理論更加系統化[[2]]。Mincer（1958, 1974）在收入分配領域構建了人力資本理論[[3]-[4]]。Romer（1986）將知識作為一個獨立的新要素納入經濟增長模型，說明了特殊的知識和專業化的人力資本是經濟增長的主要因素農業論文，知識積累是促進現代經濟增長的主要源泉[[5]]。Lucas（1988）強調了人力資本尤其是人力資本的外在效應具有遞增收益的作用，認為人力資本是經濟增長的發動機[[6]]。
國內學者對農村人力資本的研究主要在于四個方面：農村人力資本的內涵；農村人力資本現狀；農村人力資本投資效應；農村人力資本投資影響因素。而研究重點和核心是農村人力資本投資效應。周曉和朱農（2003）研究表明人力資本的投入對我國農村經濟增長具有重要的促進作用，這種作用在經濟較發達的沿海地區特別明顯[[7]]論文開題報告。侯風云（2004）運用明瑟模型及其它的線性對數模型估計了我國農村不同形式人力資本收益率[[8]]。李勛來（2007）運用現代計量經濟學方法研究了我國農村人力資本與農村產出增長的關系[[9]]。龍翠紅（2008）選取1985年到2005年間的有關農村經濟的時間序列數據，分別從微觀和宏觀兩個角度對人力資本在我國農村地區經濟增長中的作用進行實證分析[[10]]。孫健和白全民（2010）用改進的形成基礎法測算我國農村人力資本存量的基礎上實證分析了我國農村人力資本投資對農村經濟增長的影響，并分析了我國農村人力資本貢獻率低的直接原因和深層次原因[[11]]。這些學者的研究為后續研究提供了很有價值的研究視角和方法，但對于農村人力資本存量的估算方法主要是教育存量法，而沒有考慮另外幾種類型的投資，顯然不能綜合反映農村人力資本投資的水平，有必要對農村人力資本有個全面的估算。而且對于農村物質資本和農村產出的估算方法和結果差異較大，還需對農村物質資本和農村產出的估算作進一步探討。尤其是在國家大力發展新疆的背景下研究新疆農村經濟發展問題有其現實意義。
基于這種分析，本文在構建農村人力資本投資指標體系的基礎上，對新疆農村人力資本投資綜合水平進行測算，研究新疆農村人力資本投資與新疆農村經濟發展之間的關系，尋找農村人力資本投資視角下的新疆農村經濟發展存在的問題和原因，試圖得出一些有益于新疆農村經濟發展的結論，提出提升新疆農村人力資本存量、促進新疆農村經濟發展的對策建議。
二、新疆農村人力資本投資綜合水平測算
對農村人力資本投資綜合水平進行測算，因子分析方法是一種較好的方法。因子分析方法就是在許多變量中找出具有代表性且相互獨立的少數幾個公共因子，將相同本質的變量歸入一個因子。它的優點是，這些因子反映了原始變量所代表的關鍵信息農業論文，這將有助于減少變量的數目，方便研究多個變量間的關系。本文選擇因子分析方法測算新疆農村人力資本投資綜合水平。
（一） 評價指標選取
評價指標選擇標準遵循三個標準：（1）指標的全面性?？紤]人力資本投資的主體，包括國家、社會團體、個人；考慮投資結構，包括教育投資、健康投資、在職培訓投資、遷移投資；考慮投資的存量與增量。（2）指標的科學性。指標的選擇依據人力資本理論，指標能較真實地反映人力資本投資水平。（3）指標的可獲性。指標能從統計年鑒或網站直接獲取，或者通過一定的計算可以得到指標的結果。依據這三個標準，本文選取了能反映農村人力資本投資綜合水平的12個統計指標，評價指標如下1：
X1:農村平均受教育年限2；X2：農村平均文化教育及服務消費（元/人）；X3：農村中專以上比重；X4：農村普通小學生均預算內教育經費支出（元/人）；X5：農村初級中學生均預算內教育經費支出（元/人）。X6：農村平均醫療保健消費支出（元/人）；X7：農村每萬人擁有鄉村醫生和衛生員（個/萬人）；X8：農村平均交通和通訊支出（元/人）；X9：農村居民家庭恩格爾系數；X10：農林牧漁業職工平均工資（元/人）； X11：農村每萬人擁有農業技術人員（個/萬人）；X12：鄉村就業人員占鄉村人口比重。
（二） 分析結果
1. KMO和Bartlett檢驗
KMO檢驗是用于檢查變量間的偏相關性，KMO統計量越接近于1，因子分析的效果越好，當KMO統計量在0.5以下時則不適合應用因子分析法；Bartlett檢驗是對變量間彼此獨立進行判斷，如果相關陣是單位陣則因子分析法無效[[12]]。從表1可以看出，KMO值為0.652，Bartlett值為318.9249，P＜0.0001，所以適用因子分析方法論文開題報告。
表1 KMO和Bartlett檢驗表2 特征根和累計貢獻率
KMO檢驗值
Bartlett球形檢驗
0.65
卡方值
自由度
顯著性
318.92
測算方法論文范文2
論文摘要：現代商業銀行的風險管理體系中，風險管理技術已經成為推動管理水平上升的重要推動力。本文闡述了當今世界銀行業所采用的主流的風險管理技術，并針對我國商業銀行風險管理技術方面尚存在的不足，提出了相應的整改措施和努力方向。
現代商業銀行的全面風險管理體系由眾多環節所構成，其中的每一個環節都需要一定的人力、物力以及技術支持，在前兩個要素能夠得到充分滿足的前提下，技術進步將直接影響商業銀行風險管理的水平。針對每一個風險管理環節，都具有相應適用的技術工具，但通常談到的風險管理技術是指風險度量技術，尤其是用于風險測度，的各種建模方法。事實上，風險計量模型也正是商業銀行推行量化風險管理所關注的重中之重，從而也是發展速度最快的方法論工具。
一、現代商業銀行風險管理技術
1．信用風險模型
傳統的信用風險度量方法有信貸決策的“6C”法和信用評分方法。近二十年來，由于商業銀行貸款利潤率持續下降和表外業務風險不斷增大，促使銀行采用更經濟的方法度量和控制信用風險，而現代金融理論的發展和新的信用工具的創新，給開發新的信用風險計量模型提供了可能?，F代信用風險度量模型主要有：(1)CreditMetrics信貸組合模型，運用VaR框架，用于對諸如貸款和私募債券等非交易資產進行估價和風險計算；(2)KMVEDFs信貸組合模型，利用期權定價理論評估企業的預期違約率；(3)CSFPCreditRisk+信貸組合模型，應用保險經濟學中的保險糟算方法來計算債券或貸款組合的損失分布；(4)麥肯錫CPV信貸組合模型，在CreditMetrics的基礎上，對周期性因素進行了處理，克服了CreditMetrics中不同時期的評級轉移矩陣固定不變的缺點。
2．市場風險模型
商業銀行市場風險的度量模型絕大部分是基于VaR方法。計算VaR主要的方法有三大類：一是方差一協方差方法(參數化方法)，二是歷史模擬法(經驗法)，三是結構性模擬法(蒙特卡羅模擬)。除此之外，極值方法和壓力測試也是常用的衡量市場風險的方法。
方差一協方差法假定風險因子收益的變化服從特定的分布(通常是正態分布)，然后通過分析歷史數據來估計該風險因子收益分布的參數值，如方差、相關系數等，進而得出整個投資組合收益分布的特征值。方差一協方差方法中有代表性的有組合正態法、資產正態法、Delta正態法和Delta-Gamma正態。歷史模擬法是一種簡單的基于經驗的方法．它不需要對市場因子的統計分布做出假設，而是直接根據VaR的定義進行計算，即根據收集到的市場因子的歷史數據對投資組合的未來收益進行模擬，在給定置信水平下計算潛在損失。
蒙特卡羅模擬法是基于歷史數據，模擬出投資組合中不同資產可能的價格變化。并由此推算出投資組合價值的變化，進而求取其投資組合回報。將每一個模擬的投資回報進行分布處理，可以得出投資組合回報分布，從而按照一定的置信水平要求，求出VaR的大小。
極值理論是通過極限值理論或情景分析，研究小概率事件，估計損失規模，計算風險值。極值理論的優勢在于它直接處理損失分布的尾部，且沒有對損失數據預先假設任何的分布，而是利用數據本身說話。主要的極值理論模型有傳統極值理論、分塊樣本極值(Block-maxima)模型、POT(PeakOverThreshold)模型和C()PULA一極值理論方法。
壓力測試被用于測量極端情況下的操作風險情況。壓力試驗包括情景分析和系統化壓力試驗，其中情景分析是最常用的壓力測試方法，包括兩大步驟：情景構造和情景評估。情景構造描繪出某些極端情景。包括銀行極端損失的大小、風險因子波動的極端范圍等。情景構造的主要方法包括歷史模擬情景方法、典型情景方法和假設特殊事件方法。
3．操作風險模型
巴塞爾委員會在新資本協議的監管框架中。將操作風險正式單列為除信用風險和市場風險之外的第三種主要風險，首次將市場風險、操作風險與信用風險一起納入最低資本監管要求并強調不同風險之間的相關性，并分別提供了從簡單到高級的一系列操作風險衡量方法基本指標法是巴塞爾委員會設定的一種最為初級的操作風險度量方法，它將單一風險暴露指標的一個固定比例作為資本準備要求，即操作風險資本準備，為基本指標法所計算出的操作風險資本準備；El是機構的風險暴露指標；a為巴塞爾委員會設定的常數比例指標為銀行某年的最低監管資本要求，按照巴塞爾委員會所規定的加權風險資本8％的比例來計算；GI為銀行同期用于規范資本的總收入。是采用平滑方法計算得出的最近三年總收入的均值；1Z％是巴塞爾委員會給定的調整系數。
標準化方法對操作風險的度量要求銀行將總收入與業務線進行匹配，對每個業務種類都設定·個風險暴露指標EI以反映銀行在此業務領域的規模和業務量，從而對整體操作風險的資本金要求為 ，其中Ks為標準化方法下的資本分配；El。為每條業務線的風險暴露指標；為每條業務線的系數值，其計算公式與基本指標法相似S為銀行分配給第種業務的操作風險經濟資本的份額，MRC為銀行的最低監管資本要求，Ej為銀行第i種業務的指標值，12％是給定的調整系數；是對特定業務種類下銀行的操作風險損失與相應概括性指標間關系的衡量。不同業務種類的口值不同，均由巴塞爾委員會給定。
高級衡量法是巴塞爾委員會在《巴塞爾新資本協議》中所推出的一系列較為復雜的計量方法的總稱，主要包括內部衡量法、損失分布法和極值理論模型三種，它們均建立在對損失數據的分布進行合理假設的基礎上，運用量化的分析方法對操作風險的資本要求進行測算：(1)內部衡量法類似于信用風險度量中的內部評級法，是指銀行基于對預期操作風險損失的度量來估計風險資本要求的水平，即假定預期損失(損失分布的均值)和非預期損失(損失分布的尾部)之間具有穩固的關系，這種關系既可能是線性的，也可能是非線性的。利用內部度量法計算風險資本要求是基于這樣一個框架：將銀行的操作風險暴露分解成8大業務種類(與基本指標法相同)和7大風險損失事件類型。對于每個業務類別／損失事件組合(共有7×8—56個組合)，銀行可使用自身的損失數據來計算該組合的預期損失EL。監管資本則由預期損失(亦即損失分布的均值)和非預期損失(損失分布的尾部)的關系來確定；(2)損失分布法(LDA)是一種較為復雜的操作風險量化方法，它使用操作風險損失事件的歷史數據庫來計算操作風險資本金數量。在對損失事件頻率和損失強度的有關假設基礎上。對每一業務線／損失事件類型的操作風險損失分布進行估計。損失分布法依賴于銀行的內部數據來把握其特有的風險特征。每一個銀行中的每一種業務都具有自己的風險特征。這些特征是基于該業務的內在風險(如產品類型、復雜性和法律環境)和控制機制(如文化、系統、內控和政策等)。由于每個銀行都是獨特的，量化其風險特征的唯一途徑就是檢查分析其實際的損失數據；(3)極值理論近年來被引入到操作風險的量化管理領域。具體方法與市場風險的極值理論模型相似。 4．一體化風險模型
全面風險管理體系的形成和發展對風險管理在技術上、成本上提出了更高的要求，從而促使銀行開始尋求新的解決之道。目前，在世界范圍內誕生了一批風險管理專業化公司，以及基于全面管理理念而建立的新一代風險管理模型——一體化風險度量模型。這些一體化模型將信用風險、市場風險、操作風險三大類風險和其他風險進行整合管理，為商業銀行實現全面風險管理目標，提供了技術基礎。具有代表性的模型有：(1)由AIgorithmics(簡稱Algo)公司設計的風險觀察(RiskWatch)模型，在市場定價的基礎之上開發出“未來定價(MarktoFuture)”方法來為資產組合定價；(2)由AXIOM軟件公司建立的風險監測(RiskMonitor)模型，將方差一協方差，蒙特卡羅模擬，歷史模擬及多因子分析等方法進行整合，對所有市場，業務線及金融工具的風險提供一種可以持續、一致測量的方法；(3)由Askari公司開發的風險賬本(RiskBook)模型，用一種一致的分析提供多種風險的視角；(4)由IQFinancialSystems公司創立的RiskIQ模型，基于RAROC的風險綜合管理模型；(5)金融工程公司(FinancialEngineeringAssociates，Inc．)風險管理模型，在風險矩陣RiskMetrk的基礎之上改進了VaR技術，可以使用戶確定新的交易將如何影響整個資產組合的VaR，并提供了VaR成份分析；(6)網際測險公司(Measurisk．Conr)風險管理模型，基于監管者的規定，對客戶的基金在總體水平上的風險做出綜合評估。
二、我國商業銀行風險管理技術存在的不足
(1)風險管理工具與技術落后
目前，西方發達國家的商業銀行在風險的量化管理方面遠遠領先于我國的商業銀行。我國商業銀行在風險管理工具和技術方面的差距主要表現在：首先，國外商業銀行通常會大量運用金融衍生工具進行資產保值的風險轉移策略，這主要得力于國外發達的金融衍生品市場。我國目前除了一些地方性的商品期貨交易所和正在籌建的金融期貨交易所，尚無成熟的金融衍生品市場，由此限制了我國商業銀行運用金融衍生品對以市場風險為主的銀行風險進行控制；其次，國外已經相對成熟的大量風險量化模型，如VaR等，在我國還處于萌芽階段，風險管理人員對模型的運用能力還有待加強；第三，由于起步較晚，尚未建立起同時為監管者、市場和銀行所接受的數據甄別標準，使得我國商業銀行大多無法建立完善的、整合的歷史損失數據庫，而沒有數據就意味著基于數據統計分布的量化模型根本無法建立。
由于風險量化管理的不足，使得銀行在日常管理中更多地使用定性分析和人為直接控制，主要依靠缺口管理和指標分析法進行風險管理。如信用風險管理，大多依據貸款投向的政策性、合法性及安全性；又如經濟資本的計算，由于無法達到《巴塞爾新資本協議》的量化標準，還只能采取標準法進行衡量。
(2)數據庫的缺乏
數據庫是構建整個操作風險量化管理體系的基礎，它儲存著大量內外部共享性分類信息。通常而言，這些信息分別與特定業務、損失事件或風險目標相對應．這些存儲的數據包括前臺交易記錄信息、各種風險頭寸、金融工具的信息、極端損失事件、外部損失事件等等。數據結構由操作風險管理方法的復雜程度而定，通常可以分為動態數據和參考數據(靜態數據)兩大類。前者包括與具體業務相聯系的交易數據以及內外部損失數據，后者則主要包括產品數據和風險管理模型數據等。
巴塞爾委員會對風險管理模型，尤其是風險度量模型的損失數據具有非常高的要求，包括數據的累積性、真實性、客觀性、準確性等等方面。目前我國大多數商業銀行已經建立了大集中數據庫用于搜集內外部損失數據，然而由于技術尚未成熟，并且體制方面的原因也導致外部損失數據尤其是低頻高危的操作風險損失數據的搜集具有較大難度，這使得目前的數據庫一方面不夠全面，另一方面更新較慢，限制了量化管理模型的應用。
三、發展我國商業銀行風險管理技術的著重點