探讨Z-score模型在我国上市公司财务预警中的适用性

财务危机预警理论的核心是财务危机预警模型,本文选取Z-score模型为分析对象,以我国日用电子器具制造业为研究样本,对Z-score模型在我国上市公司的适用性进行研究,结果显示模型对于ST组企业的适用性明显优于其在正常经营企业的适用程度.     

基于投资者情绪的创业板股票收益率预测研究

以创业板股票市场为主要研究对象,基于文本挖掘方法对创业板股票收益率进行预测分析,利用词典法对从东方财富股吧爬取的2021年4月1日至2023年4月1日创业板股票评论的情感倾向进行分类,建立投资者情绪指数,构建基于粒子群算法优化的支持向量机(particle swarm optimization support vector machine, PSO-SVM)模型对收益率进行预测分析。在实证分析阶段,以创业板中流通市值最大的股票——“宁德时代”为代表,利用PSO-SVM模型对其收益率进行预测分析,同时设置一系列对照模型进行对比分析。结果表明：提出的模型预测结果优于其他对照组模型(多元线性回归、随机森林、支持向量机),而引入情绪指数的模型预测效果比未引入情绪指数的模型预测效果更好。     

基于现金流折现模型的双汇集团价值评估研究

本文以现金流折现模型为基础,以双汇集团为研究对象,结合资本资产定价模型,首先估计出双汇集团的加权平均成本,进而以其作为贴现率,对双汇集团的整体价值做出评估并对该模型的应用做出评价。     

信息服务优先期权定价模型与实证分析

基于所建立的信息服务优先期权定价模型、实物期权定价模型、完善的二叉树模型和完善的Black-Scholes模型,利用样本数据对图书馆信息服务进行了定价研究。结果表明:当基本的下载服务费为3元、服务周期为一年时,四个期权定价模型均表明消费者只需要额外支付约0.2—0.3元即可购买优先期权直接享受下载服务,同时也验证了信息服务优先期权定价模型的有效性。     

企业科技领军人物胜任力模型

本文对科技领军人物的概念进行了界定,同时对胜任力和胜任力模型的研究现状进行了概述;在此基础上,构建了基于知识与技能、管理胜任力和个人特质三个维度的企业科技领军人物的胜任力模型,并以此胜任力模型为层次评价模型,构建了一个基于层次分析法（AHP）的验证模型,具体介绍了验证方法以及模型的实际运用。     

陕西省GDP的预测方法比较与选择

以陕西省1993年至2010年不变价格的GDP为样本,分别应用了二次函数模型、指数函数模型和自回归整合移动平均模型对原数列进行了拟合、分析与预测。经过比较,三者的误差依次为17.948 3%,8.752 9%,3.389 0e-06。自回归整合移动平均模型与原序列高度拟合,误差几乎为零,因此不需要组合预测。     

国内外税收CGE模型及应用综述

本文按照从理论到实际、从静态到动态、从单一税种到多税种为线索,对国内外的税收CGE模型的应用研究进行了评述。进而,对CGE模型研究存在的争议进行了分析,对CGE模型在经济分析中所具备的优势进行了讨论。     

我国房地产上市公司财务预警研究

文章主要通过建立适合于我国房地产上市公司的财务预警模型来研究房地产企业的财务风险.首先,对财务预警模型的解释变量进行筛选,以我国1998—2010年房地产上市公司为研究对象,选取了48家ST公司和48家财务正常公司为样本,对入选解释变量进行了逐步筛选;其次,对于构建的3个Logistic模型进行分析比较,选取预测率较高的模型;最后,对获得的预警模型进行有效性分析,基于样本公司从前一年至前四年的财务数据进行返回预测检验,表明该模型预测的总准确率分别为:93.8%、89.6%、73.4%、65.6%.     

SWOT定性和定量分析模型在民航一市两场判据研究中的应用

通过对民航一市两场运行模式的深入研究,总结其发展规律和影响因素,进而建立基于SWOT分析方法的定性和定量判据模型。以上海和厦门为例,对SWOT定性分析判据模型进行了验证,证明了模型的有效性。     

基于机器学习的斜坡堤越浪量预测方法研究

针对斜坡堤越浪量预测方法,分别建立集成神经网络(ensemble neural network,ENN)、随机森林(random for-eset,RF)和支持向量回归机(suppport vector regression,SVR)3种机器学习模型对斜坡堤越浪量进行预测,并利用决定系数R2和均方根误差RMSE来评估模型性能.最后,对3种模型的性能进行分析.结果显示,集成神经网络模型的决定系数R2和均方根误差RM S E分别约为0.96和0.0018,随机森林模型的决定系数R2和均方根误差RMSE分别约为0.97和0.0014,支持向量回归机模型的决定系数R2和均方根误差RMSE分别约为0.94和0.002.对比发现,3种模型的决定系数都达到0.9以上,都具有较高的预测精度,随机森林相比其他两个模型精度更高.     

中国市场短期利率动态研究-基于有效矩方法的实证分析

本文以上海证券交易所国债回购市场的7天期回购利率为分析对象,选择从2000年1月4日到2005年12月13日的每日数据为样本,采用有效矩估计对三个在国外文献中流行的利率模型:CKLS模型、SV2模型、SV3模型进行实证分析.结果表明单因子CKLS模型不能很好的刻画我国短期利率的动态特征,SV2模型和SV3模型则可以较好的描述短期利率的动态变化过程.同时,受制于利率市场化问题,我国短期利率的水平效应较之于美国弱很多.     

专利定价模型比较分析研究

本文通过对经典的专利定价模型进行分析和比较,重点阐述了三类模型的优势、劣势及适用范围。在此基础上,为后续专利定价模型的研究提出了建议。     

技术成熟度模型的改进及在中国航天工业管理中的应用

通过对国内外航天工业工程的比较和在既有技术成熟度模型的概念和发展趋势分析的基础上,提出了改进的技术成熟度模型,并通过案例分析展示了模型的可行性和实用性。该模型建立在对技术概念深刻分析的基础上,针对我国的航天工业评审特点,以系统工程理论为指导,将评估指标细化的还原论方法与评审流程加强顶层设计的整体论方法相结合,使评审有序进行,便于操作,以期为我国的航天工业工程管理贡献力量。     

震荡油价走势推断模型的确立

本文用随机过程理论对震荡期油价序列进行了讨论,证实其为马尔柯夫链,并以马尔柯夫链的极限概率为依据,建立了油价序列的中长期推断模型。进而文章又对该序列进行了概率分布检验,证实对数正态分布是其经验分布的最佳拟合,并以此作为依据建立了油价走势的近期推断模型。文章指出,将这二者结合起来,构成油价时间序列由近期到中长期的一个完整的推断模型。作者用此模型对油价走势所作的推断与油价实际走势是相吻合,证实了模型的可信性和实用性。此外,用此模型还揭示出今后可能出现新一轮的国际油价飙升期。     

基于EGARCH(1,1)-M-EVT模型的风险度量研究

针对金融资产收益的异常变化,采用EGARCH-M模型对风险资产的预期收益做风险补偿并捕捉收益序列的厚尾性、波动的异方差性杠杆效应等特征,将收益序列转化为标准残差序列,通过EGARCH-M模型与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,建立了基于EGARCH(1,1)-M-EVT模型的动态VaR模型。通过对上证综指做实证分析,结果表明该模型能够合理有效地度量上证综指收益的风险。     

BP神经网络和多元线性回归模型对碳排放预测的比较

为帮助钢铁企业了解自身的碳排放情况,更好的实现节能减排,建立BP神经网络和多元线性回归模型对钢铁企业碳排放进行预测分析,以期找到一种精确、实用的碳排放预测模型,为工业化生产提供参考依据,致力于帮助企业做好提前的碳排放预测,掌握自身排放情况,能够更有效的实施温室气体减排,将企业的碳排量控制在国家政策允许的范围内。结果表明：发现两种模型均能有效的对碳排放进行预测,误差均小于5%;BP神经网络模型对碳排放的预测优于多元线性回归模型。     

中国代际收入流动性估计:基于随机系数模型

文章利用 1989-2011 年的中国健康与营养调查（CHNS）数据对中国的代际收入流动进行了分析。在充分控制生命周期偏误的前提下,文章通过构建随机系数模型进一步修正了模型设定偏误对估计结果的影响。实证结果表明,全国总体的代际收入弹性为 0.6 左右,农村内部为 0.7 左右,城市内部为 0.5 左右。我们发现,生命周期偏误倾向于导致低估代际收入弹性,但模型设定偏误对估计结果的影响方向并不确定。由于解决生命周期偏误的措施无法解决模型设定偏误,以住的研究有可能低估农村的代际流动,高估城市的代际流动。     

GRNN模型在鸡蛋价格预测方面的应用

文章首次将GRNN模型应用于鸡蛋价格的预测,数据来自上海市徐汇区20多个菜市场的均价,样本数据的采集频率为每天,将样本分成三组,其中60%作为训练样本、20%作为检验样本、20%作为测试样本。在训练模型的过程中,根据对结果的分析不断优化分组,最终确定所建模型的平滑因子为0.02。确定模型后训练得到的预测结果的平均绝对误差仅为0.019元,最终得到GRNN模型在鸡蛋价格预测方面具有良好的适用性的结果。     

股票市场风险溢出效应研究:基于EVT-Copula-CoVaR模型的分析

本文通过融合EVT-Copula模型和CoVaR模型的分析特点,构建了EVT-Copula-CoVaR模型,研究了美国股票市场的风险溢出效应,结果发现美国股票市场对英国、法国、日本、中国香港及中国股票市场均存在显著的风险溢出效应,平均风险溢出强度为56%,对中国上证指数的风险溢出强度最弱,但也高达33%。模型诊断和后验测试表明,该模型方法可以有效地对单个金融机构(或金融市场)的风险溢出进行衡量,有利于金融监管当局及时跟踪系统性风险的变化。     

Hedonic模型的发展和应用综述

Hedonic模型是站在产品具有异质性的角度来分析和评估产品价格,有别于传统经济学分析同质化产品的思想。在欧美国家,Hedonic模型的应用及其方法已经趋于成熟,并被广泛应用于各个领域和官方机构的评估体系;而在中国,Hedonic模型的应用仍然处于研究探索阶段。文章对Hedonic模型及其发展进行了系统的介绍,并总结了目前Hedonic模型几个重要的应用领域,为对该模型应用领域感兴趣的研究者提供了一个全面介绍。