問題的分我們選取中國的經濟為主要研究對象，為了全面、深入地研究世博會經響力從經濟的角度進行計算，從而完成對世博的定量評估。視角二為不業的分析，通過收集、處理股價數據，結合資產定價模型(CAPM)模型，分別對市與從五大行業分別進行分析，從而針對世博對于市、全中國不業的影不不會、金 1模型的假假 的影響持續到2010年4月結束符號的說符 符號說

GDP總量t日的收盤價5.1宏觀經濟分

模型的建立與參考相關研究和文選取了10個可能與世博會影響有關的指們分別是GDP總程度（以人均年社會消費品零售額表示、城鎮化水平（以從事第二三產業人口占人口表示。本文選取了10個指標的時間序列數據，見表1以及表1（續。1年份 從事第二三產業人口占人口表示）的數據來自統計數據 年《中計年1(續)年GDP份1990%% 對指標進行非參數Spearman秩和檢皮爾曼等級相關系數的為：

1

6din(n2i斯皮爾曼等級相關系數的檢驗假設研究的總體之間無相關（即，備責假設為研究的總體之間有相關（即。檢驗的樣本估計量為樣本的相關系數rSP，在小樣本的情況下通常臨界值的r可直接t2總出貿城投國游消指利城就

城鎮資總

數

業人

化度城平由以上斯皮爾曼檢驗結果可知，匯率與消費指數2項指標與其他8項指標的沒有關聯。GDP總量、出口貿易額、城鎮投資總額、國外游客、消費指數、城鎮就業人數、市場化程度、城鎮化水平、利率這8項指標趨同性關系明顯。8個宏觀經濟變量大都是非平穩的,具有時間趨勢,OLS對變量之間進行回歸ADF(AugmentedDickey—FullerTest)檢驗。該檢驗法的基本原理是通過n次差分的辦法將非平穩序列轉化為平穩序列。通過非參數Spearman秩和檢驗我們篩選了8個變量GDP總量(x1)、出口貿易額(x2)、城鎮投資總額(x3)、國外游客人數(x5)、利率(x7)、城鎮就業人數(x8)、市場化程度x9、城鎮化水平x10(Eviews命令格式為In*=log(這種變化既可以避免序列相關現象的出現，又不改變變量之間的協整關系和短期調整模式，同時可以方便地8項指標之間的關系。為了避免上述經濟變量產生非平ADF8項指標的時間序列進行單位根檢驗，其結果如表3所示。表3單位根的ADF變變 lnlnlnlnlnlnlnln系數對應t 概 ------概 ------ -概 -從上表可以看出，所有指標的序列lnx1lnx2、lnx3lnx5lnx7lnx8lnx9、以lnx2lnx3lnx7lnx8lnx9lnx10六個序列都是二階平穩的，也就是說這八個在協整關系。協整模型的設定和滯后期確定原則是現根據最小化AIC和SC信息的的模型，經過反復檢驗確定協整變量具有線性趨勢并有截距項。我們用Johansen最大表4協整秩H 表中r表示協整關系的個數，在5%的顯著性水平r<=3的假設，即變量之間存建立向量自回歸（VAR）模1980Sims提出了向量自回歸模型，它不以經濟理論為基礎，而是一種用數據本lnYt=A0A1lnYt1AplnYtpt誤差向量，其協方差矩陣為，且Et)=0,Ett)=。由于城鎮投資總額(x3)為外生變量，所以lnx3因變量出現。對lnx1、lnx2lnx3lnx5lnx7lnx8lnx9lnx10AIC、SC反復驗證，結果如表5表 0 果，可以把7個的向量自回歸表示如以下矩陣所示：lnx10.2904 0.95300.52551.19880.1704 0.3436 0.13810.9755 lnx(1) 2 0.48540.20760.0640lnx(1)lnx2.05931.6090 0.17590.09680.85384.78350.2338 5 lnx(1) lnx2.27423.00070.98140.06464.88191.74753.2881 7 lnx 0.15690.14520.00220.01820.64820.08660.2751 lnx(1) lnx0.39900.28570.01930.05520.51690.35211.00990.4039

0.06220.01440.01500.4641

10

lnx3

6方程因變 ln ln ln ln ln ln lnRFVAR2VAR模型可以認為是InverseRootsofARCharacteristicPolynomial-1.5-1.0- 圖 接著對每個方程進行ResidualTests（殘差）進行分析。結果表明，7建立的方程的殘差都較小，而且其R-squared值以及矯正的R-squared1。故檢圖 根據以上分析，可以發現，本文所建立的GDP總量(x1)、出口貿易額(x2)、城鎮投資總額(x3、國外游客人數(x5)、利率(x7)、城鎮就業人數(x8)、市場化程度(x9)、城鎮化水平(x10各影響因素的多變量VAR模型精度很高，擬合效果非常好。對原始數據進行重新生成,在GM(1,1)模型僅對原始數據進行一次累加再生成,方x(0)[x(0)(1),x(0) x(0)進行一次累加生成,得到數列x(1)[x(1)(1),x(1) x(1)k其中

x(1)(k)x(0)iz(1)z(1)(k)|k其中z(1k0.5[x(1kx(1k1)](kax(1)^其中:a,baab]T^a[a,b]T(BTB)1N( ( 其中YN[ (2),( ( z(1) B

.

.z(1)(n)解出a^后,就可以得到白化形式的微分方程解x(10x(01)， (k1)[x(0)(1)

b

ak

(k=1,2

(x

(k1)

(k1) (k由于2002年世博申辦成功，因而其后的各項指標均受世博影響。城鎮投資總額作 殘差和相對誤差較小的后驗差檢驗數C=0.042067遠小于0.35，所以模型的精度為優，采用年的投資總額數據同樣根據灰色系統進行預測，所得模型后驗差檢C=0.01450.35，模型精度同樣為優，得到在世博會舉辦的條件下投資總額的發展趨勢，所的預測數據見表7。 C=0.0420670.35，采用年的投資總額數據同樣根據灰色系統進行預測，所得模型后驗差檢C=0.01450.35，模型精度同樣為優，得到在世博會舉辦的條件下投資總額7個方面的不同指標，二者差距即對世博會及奧運會的定量評估。見表8。 )利假設不 辦和奧運和奧運和奧運 GDP總量 GDP總量、出口貿易額、國外游客人作預測圖，如圖4。5x

4x 出口易額出口易額（億國外游（萬GGDP/億 2 2 時間/

時間/4x5

時間/4x利率（%利率（%鎮就業人數（萬市場程度（人 時間/

時間/5x

時間/ 不召開世博會的趨勢預測曲線召開世博會后的趨勢預測曲線城鎮不召開世博會的趨勢預測曲線召開世博會后的趨勢預測曲線城鎮水平（%城鎮總（億42 時間/

時間/市對世博會的投資總額為：286億9GDP總量（億 博博博博博博

9(續)利假設不辦世博博7個方面的不同指標的影響都比較大，為中國5.2不業分分析世博對不業的影響，這里以中國的為背景，研究服務業、城以世博的概念股為目標，建立模型一，對市的不業進行分析。然后，再結合的五個板塊的藍籌股，建立模型二，針對世博對五大行業的影響進行分析。CAPM模型背景知CAPM是資本資產定價模型即CapitalAssetPricingModel的簡稱，它是由經濟Sharpe—Lintner-in模型。作為現代金融學的假設1：資本市場沒有摩擦。即不存在成本、不考慮任何個人所得稅、信息向市場中的每個人自由流動、資產無限可分以保證投資者可以以任何比例分配其投資、市場只假設3：投資者有相同的預期，即對期望收益率、標準差和資本產品之間的協方差有相同研究世博會的舉辦對市各大行業的經濟，以市的世博“概念股”為研塊的浦發銀行、復旦復華、機場、建工強生控股等40只進行分析(數據來源 中考慮到了新增股和個股退市的權重，具體表達式為

PP ln (rErf)

rf)tDtiD i 其中Pit為第i只第t日的收盤價格，pMt為成指的第t日的收盤價，rEt為某個行業的日收益，rMt市場指數的日收益率。Di為虛擬變量，當有世博會的影響時Di為1，沒有影響則為0。由于世博會開始的日期為2010年5月1號，因此的數據期間為2010年4月1日至2010年8月31日。為待估計系數，其中：為截距項；即為CAPM模型中的”系數，用以衡量個股（板塊）為我們分析的重點，如果在統計上顯著異于零，則說明世博會對該行業產生了顯著影響，并且影響程度為；t為擾動rfrM為市場指數利益，本模型中用成分指數測量進行分析，結果見表10。表10市五大行業板塊分Std.t-C000 Meandependent 0 Meandependent 0 Meandependent CStd.t-00 Meandependent 帶來了沖擊性的影響，反映在指數的收益上，帶來了2.008%的額外日收益。當然，這些收益是由于世博會在的舉辦帶來的，隨著世博會的結束，這個額外收益也隨大的影響，反映在旅游版指數的日收益率上，帶來了2.419%的額外日收益。這是顯而印象，將投入大量的用于城市基礎設施和其他設施的完善，提高城市形象。從表中數據也可以看到，世博會在舉辦，市城市設施板將獲得0.8905%的額外Forecast:Forecast:CHENGSHISHFActual:CHENGSHISHESHIForecastsample:181Includedobservations:81RootMeanSquaredMeanAbsoluteMeanAbs.PercentTheilInequalityBias Variance Covariance

6模型二：研究世博會對五大行業影從經角考慮我不忽視2008運會的舉辦經濟發展的重大響，時也能忽略2007年逐漸爆發的金融對經濟的沖擊作用，因此，在考世博會對五大行業的時須將上述因素考慮在內并予以區分和解量Et和t來分別反映奧運會和金對收益率的響。結合以上分析，基于資產定價(CAPM)模型，建立如下模型(rErf)t(rMrf)tDtEtFt

PP PPEi F1 4處 年月號以 1t處于2008年81號到現 金融的影響從2010年4月1號消退為0；個版塊選5只藍籌股，共25只藍籌2008112010910日的每日的收盤價格。數據的搜集主要通過編程并結合爬蟲軟件得到所研究的具體DependentVariable:Std.t-C1.31E-MeandependentS.D.dependentS.E.ofAkaikeinfoSumsquaredLog上表反映出，世博會舉辦，有利于拉動我地產行業的發展，根據表時國內房地產業的發展依舊受2008年奧運會的影響，維持3.8735%的額外收益，在考慮奧運會與世博會的同時，我地產業受到全球金融的影響，損失DependentVariable:Std.t-C1.47E-MeandependentS.D.dependentS.E.ofAkaikeinfoSumsquaredLog從分析的結果可以看到，隨著世博會的舉辦，反映城市設施版指數的額外日收益，影響著我國城市設施的發展，由于上輪金融的影響，為了維內穩城市設施版指數帶來了0.4953%額外日收益。Std.t-C9.67E-1.52E-MeandependentS.D.dependentS.E.ofAkaikeinfoSumsquaredLog外日收益。在2008年全球金融的情況下，國家為了拉動內需，刺激消費，使得在后金融時期，金融的影響仍然促使我國酒店旅游版指數維持1.786%的額外日Std.t-C4.08E-MeandependentS.D.dependentS.E.ofAkaikeinfoSumsquaredLog世界金融的影響下，為了維內社會和市場經濟的穩定，國家宏觀調控，加Std.t-C1.82E-1.90E-MeandependentS.D.dependentS.E.ofAkaikeinfoSumsquaredLog的投入，維內穩定，所以在后金融時期，服務行業版指數維持2.861%的額外 5.3在對宏觀經濟指標進行研究的過程中，通過建立向量自回歸模型，并且剔除了08利率、國外游客人數、消費指數、城鎮就業人數、市場化程度、城鎮化水7個方面在對各行業的發展情況研究的過程中，我們結合CAPM模型，分五塊進行研究。首先，對的世博概念股進行研究，發現世博對的行業發展有顯著的推進作用。然后，對的行業進行研究，分別得到奧運、金融與上綜上所述，世博對于中國經濟的影響是積極健康的，也是十分顯而易見的模型的評價與本文的最大優點在于我們分別從宏觀經濟方面與具體行業方面對世博會的經濟進行定量評估。并且，我們在模型中充分考慮到奧運與金融對宏觀向量自回歸(VAR)是基于數據的統計性質建立模型，VAR模型把系統中每一個CAPM最大的優點在于簡單、明確。它把任何一種風險的價格都劃分為三個（Spearman）相關系數準確度不高況，例如天氣，預測，工程等領域中，準確度高且穩定性好。CAPM模型除了在方面的應用外，也多應用于對成本進行估計，進行 參考48010572，201（7),[J]1,201附 while1ifstrcmp(tline,'')%k=str2num(tline(1:7k用 ifformatlong?forfori=(n+1):(n+k)f