The improvement of production efficiency and changes in business models brought about by the deep integration of the digital economy and the real economy have become an important driving force for industrial transformation and upgrading. This paper expounds the necessity of digital transformation of manufacturing industry and its path selection. The important role of industrial Internet and Internet platforms is pointed out, and the characteristics of industrial Internet platforms such as Midea Group and Siemens MindSphere and their effects on industrial transformation are analyzed. Enterprises should vigorously promote the deep integration of big data, the Internet, cloud computing, the Internet of Things, artificial intelligence, blockchain and the real economy, accelerate the digital transformation of the manufacturing industry, and inject new impetus into the high-quality development of the manufacturing industry.

日本在2001年3月引入了“量化宽松”政策，为了达到政策目标，日本银行采取了很多具体的操作方法。本文通过细致分析日本银行所使用的具体操作方式，发现日本银行不仅对国债和抵押资产证券进行操作，而且将买入汇票和外汇干预都作为政策实施的重要手段。然后，通过将日本银行的操作与美联储“量化宽松”政策中所使用的方法进行了对比，本文发现，虽然在操作中介目标、操作方法等方面存在差异，但两个央行都将流动性以准备金的方式留在银行体系内，没有明显增加流通中的现金，致使货币创造能力下降。最后从两国金融体系、贸易部门重要性和货币的国际地位等角度分析了两国操作方式差异的原因。

本文利用2009年至2011年首次公开发行并在主板、中小板块和创业板上市交易的公司相关数据，通过一个自然实验过程，利用双重差分模型考察了IPO超额申购分配制度变化对IPO发行抑价的影响，并评估了相应改革的政策效应。研究结果表明，取消超额申购平均配售制度的改革有助于提升中小板IPO发行定价效率，而对创业板没有产生显著影响。影响创业板IPO发行抑价的仍然是二级市场上的非理性因素。

针对现有文献对于机构投资者与股价波动率研究结果的大相径庭，我们认为不管是羊群效应模型，还是Fama-MacBeth截面回归方法均由于无法考虑二者之间的相关性问题而使股价波动率的估计有所偏误。于是，基于李勇、王满仓等（2010）所提出的扩展CAPM，本文将影响股价波动率的因素定义为机构投资者的逆向选择效应和道德风险效应，逆向选择效应和道德风险效应构成了机构投资者与上市公司经理人之间的代理成本，从而可以将羊群效应模型和Fama-MacBeth截面回归方法统一到相同的框架分析股价波动率的影响因素。在此基础上，本文运用05年1月至09年12月的相关数据选择反映机构投资者逆向选择效应和道德风险效应的相应指标，利用固定效应模型和TSLS模型等方法对上述结论进行实证检验。最后得出结论和相应的政策建议。

一、绪论 在当今世界经济研究领域，各种经济理论如雨后春笋，蓬勃兴起，经济理论研究工作呈现出一派繁荣景象。然而，在这表面繁荣景象的掩盖下，经济学家的研究工作实际上早已进入了一个徘徊不前，无法突破的研究怪圈：忽视对宏观经济走势的研究，过分重视和追求经济理论和方法的创新。比如，当我们以“实践是检验真理的唯一标准”的观点去检验经济学家的理论是否有效时，我们发现经济学家的新理论、新方法、新法则，无论是多么富有创见，多么令人耳目一新，但最终还是经不起实践的检验，无法把握经济的变化规律。自1825年英国第一次爆发经济危机开始，至2008年的184年间里，世界主要资本主义国家经历过21次经济危机。期间，没有一位经济学家能做到提前把握世界主要国家的宏观经济趋势何时将出现拐点，经济危机将何时发生。经济学家所做的只能是眼睁睁地看着经济危机发生，给世界经济带来重创，而经济学家至今却拿不出有效的理论和方法来避免和防止经济危机的发生。 经济学家认为，经济理论研究包括纯理论研究和现实经济问题研究。前者是对经济理论的改进和完善，后者是对经济实际运行中出现的新问题进行理论研究，对有关经济现象做出理论上的解释，并创立出新的理论。其实，在我们看来，正是经济理论研究上的主次混淆、舍本逐末是导致今天经济理论研究工作进入一个怪圈的真正原因。经济理论研究应该包括主次两个方面：主要方面是研究如何依据经济运行过程中产生的经济现象和数据把握宏观经济走势。次要方面是对经济运行过程中的经济现象做出理论上的解释并发展新理论。这种理论上的解释必须既要顺应宏观经济趋势，同时又能起到对经济发展的微观调整的作用。如同一个良医，既要有诊病的技术，又要有治病的药方一样，经济学家既要有把握宏观经济变化趋势的能力，又要有把握这种趋势必须具备的理论和方法，两者不可偏废其一。在经济研究领域，宏观经济走势的研究必须占据主导地位，经济理论的研究应服务于宏观经济走势的研究。 宏观经济走势是什么？宏观经济走势是指在经济运行过程中那些尚未发生的、仍处在“无”的状态下的变化趋势。也就是说，宏观经济运行趋势是无形的，看不到摸不着的，所以一直以来经济学家无法在这一领域取得技术上的突破，甚至包括那些获得诺贝尔经济学奖在内的经济学家都坚持认为，未来的经济运行趋势具有不确定性和随机性，这些不确定性和随机性的因素是造成经济学家无法把握宏观经济规律的根本原因。因此，经济学家的通常做法是根据现行的经济理论和个人的经验，去预测未来经济变化趋势。预测是事先推测或猜测，只能达到50%左右的准确率。尽管如此，在报端、学术刊物以及经济理论研讨会上我们经常会看到经济学家针对同一个经济问题发表观点相左的预测文章，公说公有理，婆说婆有理，与猜谜语毫无二致。比如，自中国从计划经济向市场经济转型以来，关于经济理论、经济现象的分析日渐活跃，从宏观经济到产业经济，各路经济专家纷纷上阵，发表他们的经济预测文章。这方面有两个实际的例证。一是对后奥运经济的预测，在北京奥运会召开之前，就有专家到处发表言论，预测奥运会后中国经济将持续较快增长。二是对中国房地产业走势的预测，清华大学、北京师范大学早在2007年就有人以专家学者的身份，用赌博的方式坚称房价将会呈上涨趋势。他们的错误预测往往是误导了公众，对政府决策也会产生负面影响。 无独有偶，自19世纪初至今的200多年间里，西方经济学家、金融学家、金融投资者为了获取高额的投资收益，先后研究出不下百余种的图表和指标分析技术，简称技术分析。长期的投资实践表明，技术分析仅能达到一种类似于猜测的50%的准确率，无法把握外汇、期货、股票的未来变化规律，因而掌握指标分析技术的投资者往往赚少亏多，外汇、期货、股票市场成为吞噬资金的无底黑洞。令人痛惜的是，从国家级的投资集团，到大名鼎鼎的金融投资机构，再到普通投资者，年复一年，日复一日，仍然在沿用西方技术分析，在国际金融市场的大舞台上，正不断地上演着一幕幕投资失败的悲剧。 例证一：2007年11月27日，中国平安保险股份有限公司（简称中国平安）宣布从二级市场直接购得富通集团约4.18％的股权，称为富通单一第一大股东，后增持至4.99％，前后共斥资超过238亿元人民币。到2008年11月份，富通的股价已下跌超过96％，导致中国平安238亿元人民币投资只剩下10亿元人民币。例证二：2008年10月21日，香港中信泰富有限公司（Citic Pacific Ltd.）称，因一位管理人员用判断澳元走势的衍生工具进行了不当操作，该公司面临着近20亿美元的损失。中信泰富是一家得到部分中国政府资金支持的香港上市公司。 从表面上看，经济规律似乎与外汇、期货、股票规律没有多大的关系，甚至有人认为两者毫不相干。但如果从这些规律的属性上进行一番深入研究，我们就会发现无论是经济规律还是外汇、期货、股票规律，其实都属于同一类规律。比如，经济学家要做的是如何把握未来的宏观经济运行规律，金融投资者要做的是如何把握外汇、期货、股票未来的变化规律，所以两者面临同样一个技术难题，即如何把握各自未来的变化规律。在规律的属性上，经济规律和外汇、期货、股票规律均属于未来的变化规律。在现代经济社会中，经济学家和金融投资家所做的就是要把握未来中的那些对社会经济发展有着非常重要作用和价值的无形规律，如经济、金融、以及外汇、期货、股票规律等。令人遗憾的是，迄今为止，经济学家和金融投资家尚未找到如何把握这类无形规律的行之有效的技术方法。 从1991年我们的技术研究工作开始，至2006年四维金融投资技术研究取得成功，历时15年，我们不仅从理论上找到了世界经济学家无法把握宏观经济趋势和金融投资家无法把握外汇、期货、股票的未来变化规律的症结所在，而且找到了如何破解这种规律的方法。归纳为如下三点： 第一点，有形物质存在于三维空间。三维空间研究的是由一种有形物质形态向另一种有形物质形态的转化规律。把握三维空间中的有形物质变化规律的方法是分析、判断、推测、猜测等“有为”的技术方法。 第二点，无形物质存在于四维时空。四维时空是三维空间和时间的合称。四维时空研究的是无形物质与有形物质的相互转化规律。把握四维时空中的无形物质变化规律的方法是 “自然无为”的技术方法。 第三点，宏观经济规律和外汇、期货、股票规律都属于未来的变化规律。未来囊括了所有的无形物质。宏观经济规律和外汇、期货、股票规律属于四维时空中的无形物质与有形物质的相互转化规律，必须使用“自然无为”的技术方法，才能把握这种规律。 我们认为，经济学家无法把握宏观经济规律和金融投资者无法把握外汇、期货、股票的未来变化规律的症结就在于：错误地认为宏观经济规律和外汇、期货、股票规律属于三维空间中的有形物质规律，因而使用把握三维空间有形物质变化规律的分析、推测等有为方法，去把握存在于四维时空中的经济和外汇、期货、股票规律。 二、宏观经济规律和外汇、期货、股票规律属于四维时空中的“有生无”的转化规律 2.1四维时空：三维空间加上一维时间构成四维时空。三维空间囊括了一切有形物质。时间囊括了一切无形物质。因此，四维时空既包含了三维空间中的有形物质，又包含了时间中的无形物质。 2.2四维时空存在无形物质与有形物质的相互转化规律：根据老子“道生一，一生二，二生三，三生万物”，宇宙形成之前的无形的“道”（0），经过“一”（1）这一阶段的孕育，诞生出一个包含阴阳的完整的物质实态“二”（2），“二”即表示一切存在于三维空间中的有形物质。这一阶段，物质运动形态经历了“由无形物质形态向有形物质形态转化”的变化过程。即“无”生“有”的变化过程。用“无生有”数字式来表示，即为：0→1→2。我们把这一变化过程称之为“一来”。 根据老子所说的“有无相生”，物质形态的变化过程，既包括“无”生“有”的变化过程，也包括“有”生“无”的变化过程。所谓的“有”生“无”，就是把“道生一，一生二”，反转为“二生一，一生道”。这一阶段，物质形态的变化经历了“从有形物质形态向无形物质形态转化”的变化过程。用“有生无”数字式来表示，即为：2→1→0。我们把这一变化过程称之为“一往”。从而构成一来一往，非常对称。 在四维时空中，既存在由无形物质形态向有形物质形态转化的规律，又存在由有形物质形态向无形物质形态转化的规律。我们把这种“有”与“无”相互转化的规律，称为无形物质与有形物质相互转化规律。这种相互转化规律最初是由无形物质形态向有形物质形态转化，然后再由有形物质形态向无形物质形态转化。循环往复，没有穷尽。 2.3四维时空科学研究的是整个物质世界：四维时空科学研究的范围不仅包括从无形的“道”（0），经过“一”（1）的孕育，逐步诞生出来“二”的有形物质，用数字式来表示，即为：0→1→2，而且包括从“二”的有形物质，经过“一”（1）的孕育，逐步诞生出无形的“道”（0），用数字式来表示，即为：2→1→0。 2.4宏观经济规律和外汇、期货、股票规律属于四维时空中的“有生无”的转化规律： 根据以上对四维时空中的有无相互转化规律的研究，我们能够比较清晰地认识到宏观经济规律和外汇、期货、股票规律属于老子“有无相生”中的第二阶段“有生无”的转化规律，即由有形物质形态向无形物质形态转化的规律。对于宏观经济规律和外汇、期货、股票规律而言，是由有形的数据信息向未来无形的数据信息转化。用“有生无”数字式来表示，即是2→1→0。数字式2→1→0不仅仅是用以表示“有生无”的转化规律，重要的是这里面包含了中国古代象数原理，也即万物皆有其象，有象必有数，象为外表，数为内在，象为阳，数为阴，象反映的是有形信息，数反映的是无形的信息，谁能把握事物内在的定数，谁就能把握事物的未来规律。所以只要破译了“有生无”数字式2→1→0，也就意味着破译了宏观经济规律和外汇、期货、股票规律中隐含的数字密码。 三、 破译宏观经济规律和外汇、期货、股票规律中隐含的数字密码 3.1破译“有生无”数字式2→1→0 第一步，如何破译“有生无”数字式“2→1→0”中的“2”。 （1）“2”表示三维空间中的一切包含阴阳两种形式的有形物质：即表示空间因素的阳性的有形物质，简称空间数字，和表示时间因素的阴性的有形物质，简称时间数字。 （2）破译“2”的具体方法是，第一，提取表示空间因素的阳性的有形物质信息，也即空间数字，第二，提取表示时间因素的阴性的有形物质信息，也即时间数字。 空间数字，是指经济和外汇、期货、股票在前一阶段运行过程中产生出来的表示空间因素的数字，如某个期货品种：上升了1000点，又回落了2000点。其中1000和2000，就属于空间数字。 时间数字是指经济和外汇、期货、股票在前一阶段运行过程中产生出来的与表示空间因素的空间数字相对应的时间数字。如某个期货品种：上升1000个点用了6个月的时间，6个月的时间与1000点相对应，6属于时间数字。又如某个期货品种：回落2000点用了10个月的时间，10个月的时间与2000点相对应，10属于时间数字。 第二步，如何破译“有生无”数字式“2→1→0”中的“1”。 （1）“1”是由阴阳各半、质量对称的物质构成的，包含如下两个方面的内容： 其一，“1”包含了一半阳性的有形物质和另一半阴性的有形物质。 其二，“1”既包含阳性的有形物质――空间数字，又包含阴性的有形物质――时间数字。空间数字和时间数字必须保持完全对应的关系。 （2）破译“1”的具体方法包括如下两点： 第一点，提取表示空间因素的阳性的有形物质信息，也即空间数字，然后将提取的空间数字进行周期量化，以确定提取的空间数字属于哪一个空间周期。 空间周期是指临界数字45、450、4500和50、500、5000，按照倍数递增或递减的顺序排列，形成的一系列数字。空间周期又依照升跌幅度的大小，分为标准小周期、标准中周期和标准大周期。 标准小周期：以45和50按照倍数递增或递减的顺序排列，形成的一系列周期数字。递增周期:45，90，135，180，225，270，315，360…等，和50，100，150，200，250，300，350，400…等。递减周期：360，315，270，225，180，135…等，和400，350，300，250，200，150…等。 标准中周期：以450和500按照倍数递增或递减的顺序排列，形成的一系列周期数字。递增周期：450，900，1350，1800,2250…等， 和500，1000，1500，2000，2500…等。递减周期：3600，3150，2700，2250，1800…等，和4000，3500，3000，2500，2000，1500…等。 标准大周期：以4500和5000按照倍数递增或递减的顺序排列，形成的一系列周期数字递增周期：4500，9000，13500，18000，22500…等， 和5000，10000，15000，20000，25000…等。递减周期：36000，31500，27000，22500，18000…等，和40000，35000，30000，25000，20000，15000…等。 比如：若提取的空间数字是275，因为275大于250而小于300，所以就把275作为一个250点的标准小周期看待，剩下的25点作为超过250点空间周期的余数。 比如：若提取的空间数字是1200，因为1200大于1000而小于1500，所以就把1200作为一个1000点的标准中周期看待，剩下的200点作为超过1000点空间周期的余数。 第二点，提取表示时间因素的时间数字的正确做法是，找出与提取的空间周期数字相对应的时间周期数字。 时间周期是指与空间周期数字相对应的时间长度。提取的时间周期数字的大小，是依据空间周期数据而定，以确保时间周期数字与空间周期数字的完全对应。而空间周期数字与时间周期数字的对应，说到底，是两组自然数的对应。 比如，与50、500、5000点空间周期所对应的时间周期可以是5分钟K线或50分钟K线、5日Ｋ线、5周Ｋ线等。因为50、500、5000点空间周期与时间周期5分钟K线、50分钟K线、5日Ｋ线、5周Ｋ线的对应，包含了自然数5与5的对应。表面上看50、500、500不是自然数，但它们各自包含了自然数5。 由于“1”是由阴阳各半、质量对称的物质构成的，空间周期数字和时间周期数字中的两组自然数的完全对应，就是确保“1”的阴阳物质的对称。 第三步，如何破译“有生无”数字式“2→1→0”中的“0”。 为了便于理解，我们还必须从“有生无”数字式“2→1→0”说起。“2→1”表示的是，阴阳两种形式的有形物质信息――空间数字和时间数字“2”，向空间周期数字与时间周期数字完全对应组合的“1”转化。此时的物质形态仍属于三维空间的有形物质。 （1）“1→0”表示的是空间周期数字与时间周期数字完全对应组合的“1”向无形物质的“0”转化。此时的物质形态已转化为无形物质。 （2）“0”是一种无形的物质，它存在于时间中。由于时间囊括了一切无形物质，我们要把握“0”这种无形物质的规律，就必须从“1→0”化生阶段中的时间周期数字入手。 破译“0”的方法包括如下两点： 第一点，计算时间周期K线数字：就是从“1”包含的时间周期数字入手，计算空间周期数字范围内的时间周期K线数字。 比如，美元指数从昨天的最低点81.000开始，到今日的最高点81.500，总计上升500点。据此，提取的空间周期数字应是500点，时间周期数字应是5分钟K线。 计算时间周期K线数字的方法是，在空间周期数字500点的范围内，计算从最低点81.000到最高点81.500之间，共有多少根5分钟K线数字。若得出5分钟K线数字是12，12就是时间周期K线数字。 第二点，时间周期K线数字是数字密码。在“1→0”化生阶段中，是“1”化生出了“0”。同样道理，“1”包含的空间周期数字和时间周期数字，化生出了“0”包含的时间周期K线数字。时间周期K线数字就是那些隐藏在经济和外汇、期货、股票规律中，并且对经济和外汇、期货、股票规律起着支配或决定性作用的数字密码。 3.2四维时空数字计算式的创立：宏观经济规律和外汇、期货、股票规律属于“有生无”的转化规律，所以要想破译这种规律，必须首先破译老子“有生无”数字式“2→1→0”的密码含义，创立一套完整的、可重复使用的、具有自然无为属性的四维时空数字计算式。 宏观经济规律和外汇、期货、股票规律属于四维时空中的自然无为的规律。规律是不以人的意志为转移的，任何试图以有为的方法去把握的这种自然无为的规律的做法，注定要失败的。这就要求四维时空数字计算式，既不可以参杂任何在三维空间科学研究中人们业已习惯的有为的技术方法，也不可以使用文字语言，因为文字语言是三维空间的产物，是人与人交流所必须使用的“有为”的技术手段，具有模糊性和不确切性的缺点，所以必须使用数字语言。数字是自然的产物，四维时空数字计算式唯有使用数字语言，才能以自然无为的方式，直观地、准确地把握宏观经济规律和外汇、期货、股票规律。 四维时空数字计算式为：宏观经济规律和外汇、期货、股票之“有生无”的转化规律＝已经到达的空间周期数字＋提取的空间周期数字＋提取的时间周期数字＋计算得出的时间周期K线数字。解释如下： （1）“已经到达的空间周期数字”，是经济和外汇、期货、股票在前一个阶段运行过程中已经到达的空间周期数字，它相当于“有生无”数字式“2→1→0”中的“２”。 （2）“提取的空间周期数字＋提取的时间周期数字”，不是一般的数字相加，而是从经济和外汇、期货、股票前一阶段的时空周期数字中提取的一对完全对应的空间周期数字和时间周期数字。它相当于“有生无”数字式“2→1→0”中的“1”。 （3）“计算得出的时间周期K 线数字”，是在空间周期数字的范围内，计算时间周期K线得来的一组时间周期K线数字，它相当于“有生无”数字式“2→1→0”中的“0”。 为了简化四维时空数字计算式，我们不妨用N来表示“宏观经济和外汇、期货、股票‘有生无’的转化规律”， Ｎ＝已经到达的空间周期数字＋提取的空间周期数字＋提取的时间周期数字＋计算得出的时间周期Ｋ线数字。 四维时空数字计算式包括如下三个步骤： 第一步，计算出经济和外汇、期货、股票“已经到达的空间周期数字”。 第二步，根据经济和外汇、期货、股票在前一阶段运行过程中产生的时空数字，首先“提取空间周期数字”，然后根据提取的空间周期数字，“提取时间周期数字”。 第三步，根据已提取的时间周期数字，“计算得出时间周期K线数字”。 最后，根据计算得出的时间周期K线数字，也即密码数字，可以确定并预知经济和外汇、期货、股票未来一个周期的运行趋势和升跌周期数字。 四、四维金融投资技术的应用概况 4.1空间周期数字的延伸 空间周期数字的延伸是指，当经济和外汇、期货、股票运行完一个标准的空间周期、经过计算出现拐点时，由于市场中的能量尚未完全释放完毕，其原有的运行趋势不会马上改变，而是在超过这个标准空间周期数字若干点数之后，才会逐步出现拐点。我们把超过标准空间周期的数字称为惯性因素造成的空间周期数字的延伸。 比如，已知美元指数已经走完一个2000点上升周期，计算结果得出美元指数将出现反转，进入一个下跌空间周期。然而这时美元指数没有马上进入跌势，而是继续上升，一直上升到2400点才进入下跌空间周期。我们把美元指数上升到达的2000点周期，称为标准空间周期，把超过标准空间周期2000点之后的400点，称为惯性因素造成的数字延伸。 数字延伸幅度的大小是由市场人气的旺弱决定的，大致可分为如下五种情况： 正常情况下，无论上升空间周期还是下跌空间，其数字延伸的幅度均为标准空间周期数字的15%～30%。 市场人气过旺，上升空间周期数字延伸的幅度为标准空间周期数字的30%～50%。 市场人气过旺，下跌空间周期数字延伸的幅度为标准空间周期数字的5%～15%。 市场人气过弱，上升空间周期数字延伸的幅度为标准空间周期数字的5%～15%。 市场人气过弱，下跌空间周期数字延伸的幅度为标准空间周期数字的30%～50%。 4.2四维金融投资技术的计算实例 （1）2008年12月18日计算美元指数未来一个空间周期的运行趋势及空间周期数字。 已知：美元指数从2008年11月21日最高点88.463，下跌至2008年12月18日的最低点77.688，共计下跌了一个10.775点。10.755点包含了一个10.000点的标准空间周期。　 四维时空数字计算式的三个步骤： 第一步，计算出美元指数从最高点88.463下跌10.000点空间周期所到达的周期数字，即88.463-10.000=78.463。 第二步，空间周期数字是10.000点。根据已提取的空间周期数字10.000，提取的时间周期应为2周Ｋ线。 第三步，根据时间周期2周Ｋ线，计算得出10.000空间周期范围内的2周K线数字是3。 兹列出四维时空数字计算式如下： N＝78.463＋10.000＋2WK＋3 根据以上计算式的数字密码，得出计算结果是：其一，美元指数的下跌周期结束，开始进入一个上升空间周期。其二，美元指数未来将有一个10.000标准周期的上升空间。 美元指数未来要到达的标准空间周期数字＝最低点77.688＋10.000＝87.688点。 一般情况下，惯性因素造成的延伸数字的计算，要依据美元指数到达87.688时的市场人气旺弱的情况，另行计算。 （2）2008年10月28日计算中国股票指数“中证流通”下一个空间周期的运行趋势及空间周期数字。 已知：“中证流通”从2008年1月15日的最高点5736.52，下跌至2008年10月28日的最低点1626.04，总计下跌了4110.48点。4110.48点包含了一个4000点的标准空间周期。 四维时空数字计算式的三个步骤： 第一步，计算出“中证流通”从最高点5736.52，下跌4000点空间周期所到达的周期数字。即5736.52－4000=1736.52。 第二步，提取的空间周期数字是4000点。根据已提取的空间周期数字4000，提取的时间周期为20日Ｋ线。 第三步，以时间周期20日Ｋ线，计算得出最高点5736.52至1736.52之间的20日K线的数字是9。 兹列出四维时空数字计算式如下： H＝5736.52 　 N＝1736.52＋4000＋20DK＋9 根据以上计算式中的数字密码，得出计算结果是：其一，“中证流通”的下跌空间周期已经结束，开始进入上升周期。其二，“中证流通”未来有一个1000点标准周期的上升空间。 未来“中证流通”将要到达的标准空间周期数字＝最低点1603.96＋1000＝2603.96点。 惯性因素造成的延伸数字的计算，要依据2603.96到达时的市场人气旺弱的情况，另行计算。 4.3四维金融投资技术的准确率 四维金融投资技术是人类科学史上第一项超三维空间科学的技术。根据宏观经济和外汇、期货、股票“有生无”转化规律的自然属性，四维金融投资技术是在破译了老子“有生无”数字式“2→1→0”的基础上成功创立出一套自然无为的、可重复使用的四维时空数字计算式，在整个计算过程中，它使用的全部是数字语言，没有加入半点人为的分析、推测的成份，所以四维金融投资技术能够达到100%的准确率。 4.4四维金融投资技术的应用范围 （1）四维金融投资技术可以用于计算和把握一个国家和地区的宏观经济规律。只要有详细的、完整的经济或金融运行数据（包括月、季、年的数据），我们就能够掌控经济变化的动态情况：其一，宏观经济运行趋势是继续平稳的向上运行还是将出现经济下滑？其二，若继续平稳运行，可以计算出宏观经济走势将平稳运行至未来哪一年。其三，可以提前一至三年计算出宏观经济走势下滑的大致时间。 （2）四维金融投资技术可以用于计算和把握国际外汇市场、期货市场和股票市场所有投资产品的运行规律。 (3) 四维金融投资技术可以用于计算和把握现货市场中的任何一个产品的运行趋势。 五、四维金融投资技术的科学价值与市场价值 5.1四维

Applying comparative institutional analysis method, based on the the analysis of typical cases , in the framework of Marxist historical materialism, this article discuss the path and direction of Chinese System Change , we get a new form of government which has a kind of indirect elections and the relative concentration of power in the People's Congress (parliament), and agrees with the principle of separation of powers. it has important reference value for the reform of transition countries

文章从我国当前银行体系制度约束的典型事实出发，通过建立面板门限模型和面板向量自回归模型，考察了紧缩性政策下，我国银行个体特征决定贷款行为差异性的影响机制。研究表明，在以资产主导型的盈利模式，较为宽松的资本金补充机制和完善的银行间同业市场制度的约束下，如果银行的资产规模越小，资本充足率和流动性比率越高，可能会面临较高的外部融资成本，并且贷款下降幅度较大。反之，如果银行的资产规模越大，资本充足率和流动性比率越低，就会面临较低的外部融资成本，而贷款下降幅度较小。这也就意味着，由银行个体特征所引致的贷款行为差异性，有可能会弱化货币当局通过银行贷款渠道传导紧缩性政策意图的力度。

主权财富基金是国际金融市场一类崭新的有影响力的机构投资者。全球的主权财富基金的现有规模大概在3万亿美元左右。其规模还将继续不断增长。从主权财富基金兴起的原因看，首先，国际货币体系的变革是主权财富基金兴起的根本原因；其次，能源价格上涨是导致主权财富基金规模扩张的重要原因；最后，经济全球化为主权财富基金的运作提供了良好的环境。根据“国家经济人模型”，国家在经济发展的初期和高增长阶段，外汇储备迅速增加，国家逐步将盈余财富用于投资。然而，随着生产要素的消耗，国家积累的财富逐步达到顶峰。当国家经济进入富裕导向阶段或稳定低增长阶段时，国家需要消费积累的财富，投资也倾向于无风险资产。目前看，各国设立主权财富基金主要有五方面目标:（1）跨期平滑国家收入；（2）协助中央银行分流外汇储备；（3）跨代平滑国家财富；（4）预防国家社会经济危机；（5）支持国家发展战略。

文章采用非自愿超额准备金率增长率作为流动性状态的衡量指标，通过建立超额准备金的动态模型，运用动态模拟方法和门限向量自回归模型，考察了非自愿超额准备金率增长率周期性波动情况和不同流动性状态下货币政策的传导效应。研究表明，自 1998 年以来，在外汇占款、银行业贷款以及贷款利率的综合作用下，流动性状态发生了过剩与短缺之间的周期性交替转换，并且流动性过剩状态与短缺状态相比，货币政策的传导效应会相对弱化，这也就说明，随着流动性状态的转换，我国货币政策传导效应将表现出具有区制依赖的非线性特征。

2004年底中国航油(新加坡)股份有限公司因石油衍生品交易出现巨额亏空而申请破产保护。这一事件的影响远远超过了中航油本身，中国国企的管理水平和能力又一次成为海外金融界和投资者的议论热点。 导致中航油事件的原因，众说纷纭。但笔者认为在风险管理与监控上的明显漏洞，是造成中航油事件的重要原因。尤其是面对变化莫测的全球衍生品交易，没有先进的实时计算机风险监控系统，对境外企业的管理和对交易风险的监控只会是一句空话。 当然，对国企的风险监控将是一个牵涉面很广、时间很长的系统工程，但随着监管制度的加强和实时风险监控系统的实施，以及管理水平的逐步提高，类似中航油事件再发生的可能性就会大大降低。