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上海市现金净投放适度规模研究——基于VAR和X-12-ARIMA模型的开题报告

一、研究背景及意义

现金是社会经济活动中最基础的货币形式，现金的有效供给和流通对于维持金融市场的稳定和经济平稳运行具有至关重要的作用。在这个数字化时代，电子支付已经逐渐取代了现金支付，但现金依然是许多人的主要支付方式，且在某些领域仍显得不可或缺。

上海市作为中国金融中心和城市经济中心，现金的支付规模一直处于较高水平，如何合理掌握现金净投放适度规模对于上海市的金融稳定和经济运行至关重要。因此，本研究将以上海市现金净投放为研究对象，通过对上海市现金净投放的变化进行分析和预测，为上海市金融决策部门提供数据支持和政策建议。

二、研究内容

本研究拟基于VAR模型和X-12-ARIMA模型进行上海市现金净投放适度规模研究，具体研究内容如下：

1.变量设定和数据收集：选取合适的经济指标作为解释变量和被解释变量，收集现金净投放相关的经济数据。

2.VAR模型分析：建立VAR模型，对现金净投放与宏观经济指标之间的动态关系进行分析，探讨经济变量之间的相互作用，进而预测现金净投放的未来发展趋势。

3.X-12-ARIMA模型分析：运用X-12-ARIMA模型对现金净投放数据进行季节调整和趋势分析，探究现金净投放的季节性变化规律和长期趋势走向。

4.模型检验和结果解释：对VAR模型和X-12-ARIMA模型进行检验和评估，解释模型结果，并结合实际情况提出相关的政策建议。

三、研究方法

本研究主要采用VAR模型和X-12-ARIMA模型对上海市现金净投放进行啊适度规模研究，具体方法如下：

1.VAR模型：VAR模型是一种计量经济学中常用的多变量时间序列分析方法，对多个因素之间的相互关系进行建模和预测。本研究采用自回归模型和移动平均模型相结合的VAR模型，通过Lag阶数选择法确定合适的滞后阶数，利用累计因果关系检验和Granger因果关系检验分析经济变量间的相互作用。

2.X-12-ARIMA模型：X-12-ARIMA模型是一种广泛运用的时间序列分析方法，包括季节调整和趋势分析两个部分。本研究将利用X-12-ARIMA模型对现金净投放数据进行趋势分析和季节调整，检验时间序列数据的平稳性和季节性特征，提取趋势和季节性成分，并根据历史数据和预测模型对未来的现金净投放趋势进行预测。

四、研究预期结果

本研究预期可以获得以下结果：

1.分析现金净投放与宏观经济指标之间的动态关系，探究经济变量之间的相互作用。

2.利用VAR模型预测上海市现金净投放的未来发展趋势，为政策制定提供参考。

3.通过X-12-ARIMA模型对现金净投放数据进行季节调整和趋势分析，探究现金净投放的季节性变化规律和长期趋势走向。

4.提出适合上海市现金净投放的适度规模建议，为上海市金融决策部门提供数据支持和政策建议。