基于贸易曲面的国际贸易均衡模型与贸易政策探讨

通过引入出口贸易曲面和进口贸易曲面,将传统的"平面贸易"修正为"立体贸易"。利用出口贸易速度和进口贸易速度,建立了贸易量一般模型。同时,将贸易速度选取线性和非线性形式,建立了贸易量线性和非线性模型。贸易量线性模型和非线性模型认为,可以通过各项贸易政策,控制贸易速度,达到国际贸易均衡。另外,重商主义是贸易量非线性模型的一个特例。     

基于非线性RBC模型的我国经济周期波动研究

通过采用非线性移动平均方法求解得到了一个三部门的中国经济周期模型，在此基础上考察并比较了线性模型与非线性模型对于中国经济现实数据的拟合程度。实证分析结果发现，非线性移动平均模型相对较好地拟合了中国经济的现实数据，原因可能在于：（１）非线性移动平均模型的二阶核密度与三阶核密度函数均表明以产出为代表的变量的二阶成分与三阶成分对于变量的变化具有持续性、显著性作用，而线性模型则忽略了高阶成分；（２）线性逼近过程中引入了大量的外生参数，这些参数校准与估计过程中的偏误导致线性模型对现实数据的拟合程度较差。因此，采用非线性模型考察中国经济周期可能优于线性模型。     

企业财务危机预测模型研究综述

有效的企业财务危机预测,可改善企业经营管理.单变量预测模型是利用单一财务比率指标预测财务失败,而多变量预测模型则注重多个财务比率指标的综合,如线性概率模型、线性辩识模型、Logit模型.从发展的眼光看,多变量预测模型有更大的发展和应用空间.     

趋势外推与ARMA组合的能源需求预测模型

能源需求预测是制定能源规划的重要组成部分.鉴于能源需求系统的复杂性和非线性特征,文章结合我国能源需求的历史数据,首先用趋势外推预测建立了单项预测模型,并对趋势外推预测的优缺点进行了分析;然后运用趋势外推与ARMA组合模型对趋势外推模型中的非趋势分量即残差序列进行分析,得到趋势外推与ARMA组合模型的预测结果;最后通过比较得出趋势外推与ARMA组合模型的预测结果不仅准确性高、而且稳定性好这一结论.这对于我国能源需求预测有着重要的理论意义和现实意义.     

关于灰色GM(1,1)建模问题

邓聚龙在他的书中提出一种数据处理新方法,即就数找数的规律的方法,称之为GM(1,1)建模方法。并认为此法“几个数据便可建立一个动态模型”,“灰色预测比其它预测方法精度高”,“特别适用于长期预测”等等。而灰色预测就是基于GM(1,1)模型的预测。杨秋明在他的文章中推广了GM(1,1)模型,称之为非线性灰色模型,记之为GM(1,1;(?))。 然而,我们在研究和实践灰色系统理论和方法时,发现GM(1,1)模型并非如此优良。相反,灰色GM(1,1)建模却存在许多严重的缺陷和不足之处。杨秋明试图用非线性的灰色模型来弥补线性灰色模型存在的问题,但效果不是太理想,且计算繁复。在我们这篇文章里,先对GM(1,1)建模进行了分析研究;然后给出二个案例,说明就拟合的角度来看,在用GM(1,1)或推广的GM(1,1;(?))建模时,直接应用多项式回归建模,往往会有更佳的效果。     

基于灰色系统模型的国库现金流预测

将灰色系统模型用于国库现金流预测,相比传统线性回归、ARMA模型预测精度较高,为国库现金流预测提供了新思路。     

城市生活垃圾管理问题研究

本文主要建立了灰色预测模型、多元线性回归预测模型和TSP最短路线模型、动态规划模型解决了城市生活垃圾产量的预测问题.     

国有商业银行信贷风险预警模型研究

建立预警模型是国际信贷风险领域的主流做法.多变量信贷风险预警模型的应用是国际上最有效的主流做法.在参考国内现有研究成果的基础上,运用线性概率模型和Logistic模型,通过统计分析的方法,建立国有商业银行信贷风险预警模型,并通过实证检验,可以说明,我国上市公司的财务数据是有效的,并且具有较强的预测能力;银行作为债权人完全可以根据上市公司的财务报表对上市公司的经营状况做出预测.     

中国对外贸易预测定量方法的研究综述

对外贸易对于推动中国经济发展具有重要作用,一个合理、恰当的对外贸易预测结果有助于制定适合经济发展的对外贸易政策和措施,进而精确预测对外贸易具有重要意义。本文较为详细梳理了中国对外贸易额预测的各类相关文献,从计量模型、时间序列模型、非线性模型、组合模型四个方面对各种定量预测方法进行归纳总结。     

我国通货膨胀对经济增长的非线性影响——基于STR模型的实证分析

将非线性STR模型应用于1952-2010年我国通货膨胀对经济增长影响的研究,揭示了二者之间复杂有趣的变化规律.研究结果表明:我国通货膨胀对经济增长的影响具有以下特点:(1)非线性特征,并能够通过LSTR1模型表达;(2)非对称性,当通货膨胀率上涨1％时,我国人均实际产出下降3.4809％;(3)阶段性特征,1952-1976年呈明显的非线性特征,1977-2007年呈明显的线性特征,2008-2010年又回到了非线性特征,我国目前滞胀风险很小.另外,基于VECM模型的脉冲响应结果显示:从长期来看,我国通货膨胀与经济增长的关系支持了古典学派和新古典学派“货币中性假说”;而对于经济增长的冲击,通货膨胀率表现出稳定的正向响应,意味着我国的通货膨胀将伴随着经济增长而持久存在.     

行为金融理论与当代金融学的发展

行为金融理论将心理学尤其是行为科学的理论融入到金融学,促成当代金融理论由传统力学的线性研究范式向以生命为中心的非线性复杂范式的转换,创立了行为组合理论与行为资产定价模型BAPM、RSV模型和DHS模型,同时也引发当代金融学分析方法的变革.行为金融理论发展是对标准金融理论的扬弃,并将代表着金融学未来的发展方向.     

多元线性回归模型检验方法

鉴于在回归模型中模型检验的重要性,阐述了多元线性回归模型的经济意义检验、统计检验、计量经济学检验及模型预测检验四级检验方法。     

人力资本与经济增长——基于非线性STR模型的实证研究

运用非线性STR（smooth transition regression）模型分析中国人力资本与经济增长之间内在动态依从关系。研究结果表明：中国人力资本与经济增长二者关系呈现出阶段性变化的非线性特征,并在线性与非线性关系间转换频繁。在1981～1993年和2004年以来两个阶段,两者之间关系表现为线性特征,表明人力资本对经济增长作用不显著;而在1994～2003年,两者之间关系则呈现非线性形式,表明此阶段人力资本对经济增长作用显著。     

国内35个大中城市房价指数预测

对我国35个大中城市同比和环比房价指数时间序列进行建模和预测,旨在比较完整和全面地揭示我国房价指数的可预测性以及所适合的预测模型。研究结果表明,我国房价指数是可预测的,且大部分是简单的AR模型和ARMA模型,预测精度较高。对服从非线性模型的房价指数,采用多层径向基函数网络建模可以大幅度提高预测精度。     

区域规划调整中的建设用地需求预测——以伊宁市为例

本文运用趋势预测法,建立了伊宁市GDP的预测模型,并通过GDP预测值构建了建设用地需求预测的线性模型.由于伊宁市存在着区划调整的问题,造成了个别年份数据的不统一.本文就这一问题,进行了理论性的探讨.对伊宁市2010年建设用地量作出了预测,为伊宁市近期发展与规划提供了可供参考的理论数据.     

经济预测中的线性组合模型及其实证

经济预测仅使用单项模型方法存在较大的风险,通过组合不同的单项模型,可以更加充分利用各个模型所提供的信息,从而构造出比单项模型效果更好的组合预测模型。以福建省居民人均消费水平为例,分别建立线性回归模型、灰色系统模型与指数增长模型,并在此基础上建立线性组合预测模型,对这些模型的预测效果进行实证比较分析。     

投入产出计量模型的一点见解

国民经济生产与分配的部门联系纵横交错,投入产出分析是研究经济系统各部门间"投入"与"产出"关系的线性模型,可以根据已知的某些产品或部门的需求变化预测其他产品或部门与之相应的需求变化.     

中国证券市场非线性结构的实证检验

用BDS统计量进行实证检验,找到了我国证券市场对数收益率序列存在非线性结构的证据,并且通过稳定性分析和线性过滤后的BDS统计量检验,排除了由非平稳和线性依赖产生非线性结构的可能。说明我国证券市场的非线性结构类型只能是混沌或非线性随机过程。     

信用风险评估模型预测力的验证研究

针对巴塞尔新资本协议对银行使用内部评级法的要求，提出了一种新的验证模式对信用风险评估中经常使用的线性判别模型、logit模型、probit模型和神经网络模型的预测力进行对比验证。在研究中，采用了ROC曲线对各模型进行全截断点预测力分析，同时，运用自抽样法（Bootstrap）随机抽取子样本进行模型预测力检验，以消除可能存在的样本依赖问题，并且基于上市公司的财务数据进行了实证分析。结果发现，logit模型的预测力较高且比较稳定，优于其他模型。     

人工神经网络在住房销售率预测中的应用

住房销售率是开发商最为关心的问题之一。多种不确定因素的影响为准确的预测销售率带来困难。人工神经网络能够模拟人脑的思维过程,建立多个变量的非线性模型,从而为准确预测住房销售率提供了一种新思路。