Predicting European Takeover Targets

This article extends the Palepu (1986) acquisition likelihood model by incorporating measures of a technical nature, e.g. momentum, trading volume as well as a measure of market sentiment. We use the proposed model to predict takeover targets in a large sample of European and cross‐border merger and acquisition deals and validate its performance on an in‐ and out‐of‐sample basis. The robustness of the proposed model is investigated across several dimensions. In addition we explore the ability of the model to form the basis of successful takeover timing investment strategies. The results of our empirical analysis suggest that the proposed model predicts European takeover targets with relatively high accuracy and is able to determine portfolios that earn significant returns which are not explained by conventional risk factors.     

水价对中国北方城市居民用水需求影响分析

介绍城市居民用水需求变化的背景，对北方城市居民用水需求进行了预测。得出结论：水价对于减少城市居民用水需求的作用非常显著；城市化的高速发展会对城市居民用水造成巨大压力，对城市居民用水价格、用水管理手段和农业节水制度的积极改革，为解决城市居民用水供需缺口提供可能。     

基于GRA&BPNN的广西粮食产量预测研究

[目的]研究粮食产量的影响因素并以其相关性为基础预测粮食产量对实现广西粮食产业的"做强做优"具有重大意义。通常情况下粮食产量与种植技术发展水平、农田耕地面积、土地肥力、气候等诸多因素相关,但是在样本数据不足、数据间关联度不明显的情况下则无法采用回归分析、灰系统等常用预测方法。[方法]文章应用灰色关联分析方法得到水库水量、农田有效灌溉面积、第一产业从业人口、播种面积、除涝面积等5个与广西粮食产量关系最为密切的因子变量,同时取2004~2012年的数据作为学习、训练样本,以2013~2014年的数据为试报样本,并以此建立BP神经网络粮食预测模型。[结果]检验结果表明运用本模型预测粮食产量具有较高的精度和良好的泛化性。[结论]根据模型结果,该文提出提升广西粮食产业发展的可行性建议,即加强水库的管理、引导与粮食产业相关的产业、稳定粮食种植面积、加强洪涝灾害的防御和治理能力、推进农业信息化。     

基于GNNM(1.1)模型的货运量及货运周转量预测

通过各种算法对货运指标进行有效预测,对于把握未来货运发展趋势有着非常重要的作用。文章将灰色预测与神经网络预测方法进行了有机结合,建立了一个基于灰色神经网络的预测(GNNM)模型。通过模型对货运量及货运周转量进行了预测,得到了较满意的结果,表明了模型具有较高的可靠性及实用性。     

基于LVQ神经网络的电信企业客户流失预测模型研究

随着人工智能的快速发展,人工神经网络被广泛地运用到分类预测领域。文章首先明确了客户流失的定义及其分类,然后分析了LVQ神经网络的基本原理,最后从研究样本的确定、预测变量的选取、模型的训练及评估三个方面构建了基于LVQ神经网络的电信企业客户流失预测模型,以期为电信企业客户流失预测模型的设计提供一定的借鉴意义。     

基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型

为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据处理网络(GMDH)集成起来进行电子商务客户流失预测。首先利用OSA算法选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入改进GMDH网络进行学习和训练,进而对测试样本客户流失状态进行判别。将该方法应用于某网上商店客户流失预测实证分析,预测结果验证了该方法对包含多种因素影响的电子商务客户流失预测具有优势,基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型具有较强的实用性和可操作性。     

我国通信企业客户流失预测研究综述

客户流失问题是全球电信企业面临的一个严峻问题。我国通信市场经过快速发展,市场容量已经接近饱和,客户流失成为我国各通信运营商面临的严重问题。文章综述了客户流失的影响因素及其预测模型和方法,以期为深入研究客户流失问题提供参考。     

机械系统可靠性模糊预计的可视化设计

在设计初始阶段,机械产品的可靠性数据往往十分缺乏,且具有一定的模糊性,计算繁杂,给机械可靠性预计带来了困难。采用模糊综合评判的方法,并建立机械系统可靠性指标模糊预计可视化系统,能较好地解决该问题。模糊综合评判能综合运用专家经验和模糊信息,可方便地应用于评估可靠性影响因素。在评估结果的基础上,再利用模糊推理理论对可靠性的预计值进行推理。该方法尤其适用于复杂机械产品设计初期的可靠性预计,弥补了现有可靠性预计方法的不足。通过实例讨论了其具体应用方法。所建立的机械系统可靠性指标模糊预计可视化系统可方便地应用于机械工程领域。     

基于ARMA模型的我国政府行政成本支出研究(1978—2009)

为抵御百年罕见的金融危机,我国财政赤字预算陡然增加,经济面临前所未有的严峻考验,确保政府行政部门开支不再超常增长对平安度过巨额赤字周期至关重要。文章针对1978--2009年中国政府行政管理支出数据,进行了时间序列分析,研究证明ARMA（1,2）模型适合中国政府行政管理支出建模;进而对政府成本进行预测,并提出了控制政府成本的相关建议,对控制其增长规模具有重要的现实意义。