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题名跨境贸易人民币结算的发展及其影响因素分析
被引量：13
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作者
庞岩
卢爱珍
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机构
新疆财经大学中亚经贸研究院
新疆财经大学期刊编辑部
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出处
《国际商务研究》
CSSCI
北大核心
2017年第5期62-74,共13页
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基金
新疆维吾尔自治区研究生科研创新重点项目"空间经济视角下新疆与CAREC国家贸易便利化的金融支持研究"(项目编号:XJGRI2016111)
新疆维吾尔自治区人文社科基金项目"区域金融发展促进新疆与中亚贸易投资转型的实证分析"(项目编号:050113B02)
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文摘
本文在回顾我国跨境贸易人民币结算业务发展历程以及分析其内外部条件的基础上,运用VAR模型对2010年一季度到2016年一季度我国跨境贸易人民币结算相关季度数据进行实证分析,探究影响我国跨境贸易人民币结算的主要因素及作用机理。研究表明:我国对外贸易规模、汇率及离岸市场发展对跨境贸易人民币结算具有正向促进作用,但通货膨胀有显著阻碍作用。为更好推动跨境人民币结算的发展,本文从国家政策支持和市场资源配置两方面提出推进跨境贸易人民币结算政策法规体系的建设、完善人民币支付清算体系、深化金融市场开放与改革及拓宽境外人民币回流渠道等对策建议。
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关键词
跨境贸易人民币
结算
VAR
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Keywords
cross-border trade RMB
settlement
VAR
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分类号
F822.2
[经济管理—财政学]
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题名基于KNN模型的原油价格预测研究
被引量：6
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作者
楚新元
卢爱珍
张敬信
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机构
新疆财经大学金融学院
新疆财经大学期刊编辑部
哈尔滨商业大学基础科学学院
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出处
《价格月刊》
北大核心
2021年第5期15-22,共8页
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基金
新疆财经大学科研创新项目“新疆经济杠杆率水平的测算、风险评估及其对经济增长的影响研究”(编号:XJUFE2019B001)。
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文摘
针对非线性、非平稳且呈现剧烈波动的时间序列,使得传统的预测方法预测效果不够理想。尝试运用KNN模型对WTI原油价格进行预测,并与ARIMA模型和神经网络自回归(NNAR)模型预测结果进行比较,结果表明:KNN模型适用于WTI原油价格预测,且预测效果优于ARIMA模型和神经网络自回归模型。通过模型组合,利用KNN模型和神经网络自回归模型组合预测后,预测精度显著提升。
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关键词
KNN模型
ARIMA模型
神经网络自回归模型
预测精度
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Keywords
KNN model
ARIMA model
neural network autoregressive model
prediction accuracy
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分类号
F726
[经济管理—产业经济]
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