加载随机预言模型可完善 RSA公钥密码体制

RSA公钥密码体制是当今最流行的公钥密码体制，它具有很多优点，但是在实际应用中由于它的代数性质．会让攻击积累有效信息，而且在加密大量消息的情况下，加解密速度非常慢，针时这两个缺陷，提出了一种加载随机预言模型的RSA公钥密码体制，这种体制不但保留了原来体制的保密性，而且还欠大降低了攻击时信息的积累。提高了加解密的效率，最后还将改进的方案推广到私钥密码体制和公钥密码体制的结合的方案。     

股票价格均值回归理论研究综述

随机漫步理论认为股票的价格是不能预测的,许多实证检验的结果也支持了这一结论。但是,近年来均值回归理论对随机漫步理论提出了挑战。从长期来看,股票价格呈均值回归是必然的;均值回归具有不对称性;政府行为对股票的均值回归具有一定的影响。     

上海燃料油期货市场有效性的随机游走检验

燃料油（Fuel Oil）作为成品油的一种，是石油加工过程中在汽、煤、柴油之后从原油中分离出来的较重的剩余产物，是广泛用于船舶锅炉、加热炉、冶金炉和其它工业炉的燃料。燃料油是目前我国石油及石油产品中市场化程度较高的一个品种。在2001年10月15日原国家计委公布的新的石油定价办法中，正式放开了燃料油的价格，燃料油的流通和价格完全由市场调节，国内价格与国际市场基本接轨，产品的国际化程度较高。从2004年1月1日起，国家取消了燃料油的进出口配额。     

对外开放度对我国区域技术效率的影响--基于省际数据的实证研究

本文运用随机前沿分析方法,基于29个省市自治区12年的面板数据,实证研究了对外开放度对我国技术效率省际差异的影响.结果表明,1992-2003年全国及各地区的技术效率呈明显上升趋势,但是东部地区技术效率要远远高于中西部地区;外商直接投资、出口和进口对我国技术效率的提升都起着积极的作用.     

我国商业银行规模经济效率的实证分析及建议

竞争是开放条件下银行必须面对的生存法则，对即将与外资银行展开全面竞争的中国银行业来说，提高竞争力的关键是要提高国有商业银行的竞争力。而竞争优势本质上是效率优势．也就是要最大限度地节约成本、增加收益。本文运用随机前沿方法对我国商业银行1994—2002年的规模效率进行了实证研究，引入超越对数成本函数和Cobb—Douglas成本函数并对两者进行了假设检验．估计出了各大银行的规模效率；在此基础上指出，国有商业银行经营过程中长期存在的规模不经济，表面上源于规模大、人员机构多．实质则是隐藏于它们背后的国有产权制度安排和金融领域的长期垄断。     

中国与东南亚国家贸易潜力及影响因素研究——基于随机前沿引力模型

运用时变随机前沿引力模型和贸易非效率模型,以1998-2016年中国及东南亚九个国家面板数据为样本,测度中国对东南亚国家出口贸易潜力,并分析其主要影响因素。结果表明：1998-2016年中国对东南亚国家出口贸易潜力呈现先上升后下降趋势,依然有较大提升空间,中国对东南亚国家出口贸易潜力差异较大。航空运输货运量、货币自由度、财务自由度、商业自由度及世界贸易组织成员国均对出口贸易非效率具有显著的影响。     

“营改增”影响地方政府税收努力研究

基于随机前沿分析法（SFA）测算2011-2015年我国地方政府税收努力程度,并运用双重差分法考察“营改增”对地方征税行为的影响。研究发现：“营改增”将地方税（营业税）变为共享税（增值税）,显著降低了地方政府税收努力程度;改革对税收努力的冲击受经济发展水平、转移支付额度和税收返还的影响,获取转移支付收入和税收返还越多的地区税收努力下降速度越快。后“营改增”时期,如何提高税收效率,缓解地方财政收入对转移支付和债务收入的依赖性,是理顺中央和地方财税关系,完善财税收入体系的重要问题。     

保险公司市场风险经济资本度量研究

经济资本(EC)是在既定期间和置信水平下,公司根据实际承担的风险计算的用以吸收非预期损失的资本额度,目前市场风险是整体经济资本测算体系中最为突出的风险.根据当前保险运营与资产投资的比例特征,同时对资产端与负债端建立市场风险投资模型,采用嵌套随机模拟方法进行两阶段情景生成,度量未来一年内不同风险测度下的市场风险经济资本需求,并对比不同情景数量下的测算稳定性.结果证明:随着内部或外部情景模拟次数的增加,市场风险经济资本测算结果对于极端风险的预测趋于稳定,在内外部情景数量乘积相同时运算时间基本一致.当内外部两阶段情景生成参数差异较大的情形下,应适当增加情景生成数量,以确保对于极端风险预测的准确性.     

基于阿里巴巴大数据重复购买预测的实证研究

淘宝网站能够收集到海量用户的购物行为日志,它使得掌握用户的购物偏好成为了可能。尽管用户的购买模式具有高度的多样性和自由性,但是周期性的购买是非常频繁的现象。因此寻找用户的周期行为对了解用户对商户的偏好非常重要。本文基于2017年阿里巴巴竞赛所获得的数据,从海量的购物行为数据中挖掘了用户特征、商户特征和用户-商户特征,对寻常情境下新用户未来在同一家店铺再次购买行为的预测进行了研究。此外,针对训练数据中类别及不平衡的问题,提出随机抽样并赋予各类别不同权重相结合的策略,并基于该策略将训练样本划分为6组,分别用SVM与随机森林训练多个预测模型。最后,通过集成将这多个预测模型共同进行预测。通过实验验证,所提出的组合预测方法具有很高的有效性。