前言：中文期刊网精心挑选了测算方法论文范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
测算方法论文范文1
论文关键词：人力资本，物质资本，因子分析，岭回归
一、引言
“三农问题”是构建和谐社会和建设社会主义新农村的关键问题，《十二五规划纲要》指出必须坚持把解决好农业、农村、农民问题作为全党工作重中之重。制约新疆农村经济发展的主要原因在于新疆农村居民的文化水平和综合素质偏低，而文化水平和综合素质偏低的原因在于新疆农村居民观念陈旧和对教育和科技及医疗重视不够及新疆农村人力资本投资不足，要增加新疆农民收入、发展现代特色农业、保持农村稳定，重点和核心还是提升新疆农村人力资本存量，亟需加大新疆农村人力资本投资。所以有必要对新疆农村人力资本投资对农村经济发展的影响进行分析。
诺贝尔经济学奖获得者西奥多.W.舒尔茨（Theodore W. Schultz）首先提出了人力资本理论，发现人力资本投资可以解释美国经济增长超过投入要素的增长的经济现象[[1]]。Becker（1964）以微观经济理论为科学基础，使人力资本理论更加系统化[[2]]。Mincer（1958, 1974）在收入分配领域构建了人力资本理论[[3]-[4]]。Romer（1986）将知识作为一个独立的新要素纳入经济增长模型，说明了特殊的知识和专业化的人力资本是经济增长的主要因素农业论文，知识积累是促进现代经济增长的主要源泉[[5]]。Lucas（1988）强调了人力资本尤其是人力资本的外在效应具有递增收益的作用，认为人力资本是经济增长的发动机[[6]]。
国内学者对农村人力资本的研究主要在于四个方面：农村人力资本的内涵；农村人力资本现状；农村人力资本投资效应；农村人力资本投资影响因素。而研究重点和核心是农村人力资本投资效应。周晓和朱农（2003）研究表明人力资本的投入对我国农村经济增长具有重要的促进作用，这种作用在经济较发达的沿海地区特别明显[[7]]论文开题报告。侯风云（2004）运用明瑟模型及其它的线性对数模型估计了我国农村不同形式人力资本收益率[[8]]。李勋来（2007）运用现代计量经济学方法研究了我国农村人力资本与农村产出增长的关系[[9]]。龙翠红（2008）选取1985年到2005年间的有关农村经济的时间序列数据，分别从微观和宏观两个角度对人力资本在我国农村地区经济增长中的作用进行实证分析[[10]]。孙健和白全民（2010）用改进的形成基础法测算我国农村人力资本存量的基础上实证分析了我国农村人力资本投资对农村经济增长的影响，并分析了我国农村人力资本贡献率低的直接原因和深层次原因[[11]]。这些学者的研究为后续研究提供了很有价值的研究视角和方法，但对于农村人力资本存量的估算方法主要是教育存量法，而没有考虑另外几种类型的投资，显然不能综合反映农村人力资本投资的水平，有必要对农村人力资本有个全面的估算。而且对于农村物质资本和农村产出的估算方法和结果差异较大，还需对农村物质资本和农村产出的估算作进一步探讨。尤其是在国家大力发展新疆的背景下研究新疆农村经济发展问题有其现实意义。
基于这种分析，本文在构建农村人力资本投资指标体系的基础上，对新疆农村人力资本投资综合水平进行测算，研究新疆农村人力资本投资与新疆农村经济发展之间的关系，寻找农村人力资本投资视角下的新疆农村经济发展存在的问题和原因，试图得出一些有益于新疆农村经济发展的结论，提出提升新疆农村人力资本存量、促进新疆农村经济发展的对策建议。
二、新疆农村人力资本投资综合水平测算
对农村人力资本投资综合水平进行测算，因子分析方法是一种较好的方法。因子分析方法就是在许多变量中找出具有代表性且相互独立的少数几个公共因子，将相同本质的变量归入一个因子。它的优点是，这些因子反映了原始变量所代表的关键信息农业论文，这将有助于减少变量的数目，方便研究多个变量间的关系。本文选择因子分析方法测算新疆农村人力资本投资综合水平。
（一） 评价指标选取
评价指标选择标准遵循三个标准：（1）指标的全面性。考虑人力资本投资的主体，包括国家、社会团体、个人；考虑投资结构，包括教育投资、健康投资、在职培训投资、迁移投资；考虑投资的存量与增量。（2）指标的科学性。指标的选择依据人力资本理论，指标能较真实地反映人力资本投资水平。（3）指标的可获性。指标能从统计年鉴或网站直接获取，或者通过一定的计算可以得到指标的结果。依据这三个标准，本文选取了能反映农村人力资本投资综合水平的12个统计指标，评价指标如下1：
X1:农村平均受教育年限2；X2：农村平均文化教育及服务消费（元/人）；X3：农村中专以上比重；X4：农村普通小学生均预算内教育经费支出（元/人）；X5：农村初级中学生均预算内教育经费支出（元/人）。X6：农村平均医疗保健消费支出（元/人）；X7：农村每万人拥有乡村医生和卫生员（个/万人）；X8：农村平均交通和通讯支出（元/人）；X9：农村居民家庭恩格尔系数；X10：农林牧渔业职工平均工资（元/人）； X11：农村每万人拥有农业技术人员（个/万人）；X12：乡村就业人员占乡村人口比重。
（二） 分析结果
1. KMO和Bartlett检验
KMO检验是用于检查变量间的偏相关性，KMO统计量越接近于1，因子分析的效果越好，当KMO统计量在0.5以下时则不适合应用因子分析法；Bartlett检验是对变量间彼此独立进行判断，如果相关阵是单位阵则因子分析法无效[[12]]。从表1可以看出，KMO值为0.652，Bartlett值为318.9249，P＜0.0001，所以适用因子分析方法论文开题报告。
表1 KMO和Bartlett检验表2 特征根和累计贡献率
KMO检验值
Bartlett球形检验
0.65
卡方值
自由度
显著性
318.92
测算方法论文范文2
论文摘要：现代商业银行的风险管理体系中，风险管理技术已经成为推动管理水平上升的重要推动力。本文阐述了当今世界银行业所采用的主流的风险管理技术，并针对我国商业银行风险管理技术方面尚存在的不足，提出了相应的整改措施和努力方向。
现代商业银行的全面风险管理体系由众多环节所构成，其中的每一个环节都需要一定的人力、物力以及技术支持，在前两个要素能够得到充分满足的前提下，技术进步将直接影响商业银行风险管理的水平。针对每一个风险管理环节，都具有相应适用的技术工具，但通常谈到的风险管理技术是指风险度量技术，尤其是用于风险测度，的各种建模方法。事实上，风险计量模型也正是商业银行推行量化风险管理所关注的重中之重，从而也是发展速度最快的方法论工具。
一、现代商业银行风险管理技术
1．信用风险模型
传统的信用风险度量方法有信贷决策的“6C”法和信用评分方法。近二十年来，由于商业银行贷款利润率持续下降和表外业务风险不断增大，促使银行采用更经济的方法度量和控制信用风险，而现代金融理论的发展和新的信用工具的创新，给开发新的信用风险计量模型提供了可能。现代信用风险度量模型主要有：(1)CreditMetrics信贷组合模型，运用VaR框架，用于对诸如贷款和私募债券等非交易资产进行估价和风险计算；(2)KMVEDFs信贷组合模型，利用期权定价理论评估企业的预期违约率；(3)CSFPCreditRisk+信贷组合模型，应用保险经济学中的保险糟算方法来计算债券或贷款组合的损失分布；(4)麦肯锡CPV信贷组合模型，在CreditMetrics的基础上，对周期性因素进行了处理，克服了CreditMetrics中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点。
2．市场风险模型
商业银行市场风险的度量模型绝大部分是基于VaR方法。计算VaR主要的方法有三大类：一是方差一协方差方法(参数化方法)，二是历史模拟法(经验法)，三是结构性模拟法(蒙特卡罗模拟)。除此之外，极值方法和压力测试也是常用的衡量市场风险的方法。
方差一协方差法假定风险因子收益的变化服从特定的分布(通常是正态分布)，然后通过分析历史数据来估计该风险因子收益分布的参数值，如方差、相关系数等，进而得出整个投资组合收益分布的特征值。方差一协方差方法中有代表性的有组合正态法、资产正态法、Delta正态法和Delta-Gamma正态。历史模拟法是一种简单的基于经验的方法．它不需要对市场因子的统计分布做出假设，而是直接根据VaR的定义进行计算，即根据收集到的市场因子的历史数据对投资组合的未来收益进行模拟，在给定置信水平下计算潜在损失。
蒙特卡罗模拟法是基于历史数据，模拟出投资组合中不同资产可能的价格变化。并由此推算出投资组合价值的变化，进而求取其投资组合回报。将每一个模拟的投资回报进行分布处理，可以得出投资组合回报分布，从而按照一定的置信水平要求，求出VaR的大小。
极值理论是通过极限值理论或情景分析，研究小概率事件，估计损失规模，计算风险值。极值理论的优势在于它直接处理损失分布的尾部，且没有对损失数据预先假设任何的分布，而是利用数据本身说话。主要的极值理论模型有传统极值理论、分块样本极值(Block-maxima)模型、POT(PeakOverThreshold)模型和C()PULA一极值理论方法。
压力测试被用于测量极端情况下的操作风险情况。压力试验包括情景分析和系统化压力试验，其中情景分析是最常用的压力测试方法，包括两大步骤：情景构造和情景评估。情景构造描绘出某些极端情景。包括银行极端损失的大小、风险因子波动的极端范围等。情景构造的主要方法包括历史模拟情景方法、典型情景方法和假设特殊事件方法。
3．操作风险模型
巴塞尔委员会在新资本协议的监管框架中。将操作风险正式单列为除信用风险和市场风险之外的第三种主要风险，首次将市场风险、操作风险与信用风险一起纳入最低资本监管要求并强调不同风险之间的相关性，并分别提供了从简单到高级的一系列操作风险衡量方法基本指标法是巴塞尔委员会设定的一种最为初级的操作风险度量方法，它将单一风险暴露指标的一个固定比例作为资本准备要求，即操作风险资本准备，为基本指标法所计算出的操作风险资本准备；El是机构的风险暴露指标；a为巴塞尔委员会设定的常数比例指标为银行某年的最低监管资本要求，按照巴塞尔委员会所规定的加权风险资本8％的比例来计算；GI为银行同期用于规范资本的总收入。是采用平滑方法计算得出的最近三年总收入的均值；1Z％是巴塞尔委员会给定的调整系数。
标准化方法对操作风险的度量要求银行将总收入与业务线进行匹配，对每个业务种类都设定·个风险暴露指标EI以反映银行在此业务领域的规模和业务量，从而对整体操作风险的资本金要求为 ，其中Ks为标准化方法下的资本分配；El。为每条业务线的风险暴露指标；为每条业务线的系数值，其计算公式与基本指标法相似S为银行分配给第种业务的操作风险经济资本的份额，MRC为银行的最低监管资本要求，Ej为银行第i种业务的指标值，12％是给定的调整系数；是对特定业务种类下银行的操作风险损失与相应概括性指标间关系的衡量。不同业务种类的口值不同，均由巴塞尔委员会给定。
高级衡量法是巴塞尔委员会在《巴塞尔新资本协议》中所推出的一系列较为复杂的计量方法的总称，主要包括内部衡量法、损失分布法和极值理论模型三种，它们均建立在对损失数据的分布进行合理假设的基础上，运用量化的分析方法对操作风险的资本要求进行测算：(1)内部衡量法类似于信用风险度量中的内部评级法，是指银行基于对预期操作风险损失的度量来估计风险资本要求的水平，即假定预期损失(损失分布的均值)和非预期损失(损失分布的尾部)之间具有稳固的关系，这种关系既可能是线性的，也可能是非线性的。利用内部度量法计算风险资本要求是基于这样一个框架：将银行的操作风险暴露分解成8大业务种类(与基本指标法相同)和7大风险损失事件类型。对于每个业务类别／损失事件组合(共有7×8—56个组合)，银行可使用自身的损失数据来计算该组合的预期损失EL。监管资本则由预期损失(亦即损失分布的均值)和非预期损失(损失分布的尾部)的关系来确定；(2)损失分布法(LDA)是一种较为复杂的操作风险量化方法，它使用操作风险损失事件的历史数据库来计算操作风险资本金数量。在对损失事件频率和损失强度的有关假设基础上。对每一业务线／损失事件类型的操作风险损失分布进行估计。损失分布法依赖于银行的内部数据来把握其特有的风险特征。每一个银行中的每一种业务都具有自己的风险特征。这些特征是基于该业务的内在风险(如产品类型、复杂性和法律环境)和控制机制(如文化、系统、内控和政策等)。由于每个银行都是独特的，量化其风险特征的唯一途径就是检查分析其实际的损失数据；(3)极值理论近年来被引入到操作风险的量化管理领域。具体方法与市场风险的极值理论模型相似。 4．一体化风险模型
全面风险管理体系的形成和发展对风险管理在技术上、成本上提出了更高的要求，从而促使银行开始寻求新的解决之道。目前，在世界范围内诞生了一批风险管理专业化公司，以及基于全面管理理念而建立的新一代风险管理模型——一体化风险度量模型。这些一体化模型将信用风险、市场风险、操作风险三大类风险和其他风险进行整合管理，为商业银行实现全面风险管理目标，提供了技术基础。具有代表性的模型有：(1)由AIgorithmics(简称Algo)公司设计的风险观察(RiskWatch)模型，在市场定价的基础之上开发出“未来定价(MarktoFuture)”方法来为资产组合定价；(2)由AXIOM软件公司建立的风险监测(RiskMonitor)模型，将方差一协方差，蒙特卡罗模拟，历史模拟及多因子分析等方法进行整合，对所有市场，业务线及金融工具的风险提供一种可以持续、一致测量的方法；(3)由Askari公司开发的风险账本(RiskBook)模型，用一种一致的分析提供多种风险的视角；(4)由IQFinancialSystems公司创立的RiskIQ模型，基于RAROC的风险综合管理模型；(5)金融工程公司(FinancialEngineeringAssociates，Inc．)风险管理模型，在风险矩阵RiskMetrk的基础之上改进了VaR技术，可以使用户确定新的交易将如何影响整个资产组合的VaR，并提供了VaR成份分析；(6)网际测险公司(Measurisk．Conr)风险管理模型，基于监管者的规定，对客户的基金在总体水平上的风险做出综合评估。
二、我国商业银行风险管理技术存在的不足
(1)风险管理工具与技术落后
目前，西方发达国家的商业银行在风险的量化管理方面远远领先于我国的商业银行。我国商业银行在风险管理工具和技术方面的差距主要表现在：首先，国外商业银行通常会大量运用金融衍生工具进行资产保值的风险转移策略，这主要得力于国外发达的金融衍生品市场。我国目前除了一些地方性的商品期货交易所和正在筹建的金融期货交易所，尚无成熟的金融衍生品市场，由此限制了我国商业银行运用金融衍生品对以市场风险为主的银行风险进行控制；其次，国外已经相对成熟的大量风险量化模型，如VaR等，在我国还处于萌芽阶段，风险管理人员对模型的运用能力还有待加强；第三，由于起步较晚，尚未建立起同时为监管者、市场和银行所接受的数据甄别标准，使得我国商业银行大多无法建立完善的、整合的历史损失数据库，而没有数据就意味着基于数据统计分布的量化模型根本无法建立。
由于风险量化管理的不足，使得银行在日常管理中更多地使用定性分析和人为直接控制，主要依靠缺口管理和指标分析法进行风险管理。如信用风险管理，大多依据贷款投向的政策性、合法性及安全性；又如经济资本的计算，由于无法达到《巴塞尔新资本协议》的量化标准，还只能采取标准法进行衡量。
(2)数据库的缺乏
数据库是构建整个操作风险量化管理体系的基础，它储存着大量内外部共享性分类信息。通常而言，这些信息分别与特定业务、损失事件或风险目标相对应．这些存储的数据包括前台交易记录信息、各种风险头寸、金融工具的信息、极端损失事件、外部损失事件等等。数据结构由操作风险管理方法的复杂程度而定，通常可以分为动态数据和参考数据(静态数据)两大类。前者包括与具体业务相联系的交易数据以及内外部损失数据，后者则主要包括产品数据和风险管理模型数据等。
巴塞尔委员会对风险管理模型，尤其是风险度量模型的损失数据具有非常高的要求，包括数据的累积性、真实性、客观性、准确性等等方面。目前我国大多数商业银行已经建立了大集中数据库用于搜集内外部损失数据，然而由于技术尚未成熟，并且体制方面的原因也导致外部损失数据尤其是低频高危的操作风险损失数据的搜集具有较大难度，这使得目前的数据库一方面不够全面，另一方面更新较慢，限制了量化管理模型的应用。
三、发展我国商业银行风险管理技术的着重点