上高县粮食系统强化改制后的企业内部管理

职工身份全部置换———实行聘用制,大米加工企业实行股份制改造———大幅减员,粮食收购市场逐步放开———收购数量难测。面对企业改制后出现的一系列新情况,江西省上高县粮食局不断加强改制后的企业内部管理,近日出台了《职工管理办法》、《中层干部管理办法》、《机关工作人员管理办法》、《会计员管理办法》、《统计员管理办法》、《防化员管理办法》六项制度,旨在激发干部职工的工作热情,建立一支勤奋、高效、廉洁的队伍,营造一个团结、合力、向上的工作环境,确保上级业务部门和县委、县政府下达工作任务的完成,并争先创优。六项制度…     

基于非线性主成分分析的信用评估模型研究

传统的主成分分析（PCA）本质上是一种线性映射算法,无法有效处理非线性关系的数据。本文在分析自联想神经网络（AANN）的基础上,借鉴传统PCA方法中的序数主成分概念,提出了基于顺序自联想神经网络（SAANN）的非线性主成分分析法（NLPCA）。进一步,结合神经网络（NN）和Logisitic模型,以我国上市公司为研究对象,分别构建了基于NLPCA-NN和NLPCA-Logisitic的信用评估模型。实证结果及ROC曲线分析表明,本文构建的NLPCA相比传统的线性PCA方法能有效地实现数据的非线性特征提取与降维,提高模型预测性能。此外,实证结果还表明,在相同PCA方法处理数据的条件下,神经网络模型的信用评估效果要好于Logisitic模型。     

降低成本 提高质量 抓住机遇 上高县粮食部门三管齐下扩大粮食销售

<正> 江西省上高县国有粮食部门从降低收购成本、提高粮食质量、抓住销售机遇入手,二管齐下做好了粮食销售这篇文章。1998～1999年他们的粮食购销总量达到28.5万吨(贸易粮,下同),今年一季度,他们又销售粮食1万余吨。 近年来,粮食市场疲软,各地国有粮食部门粮食销售困难,为了确保敞开收购农民的余粮,减少粮食企业的亏损,上高县粮食系统狠抓扩销工作,大力做好粮食销售文章。     

信用评估中的特征选择方法研究

特征（变量）选择是信用评估中常用的一种数据降维技术,然而传统的基于相关性的特征选择方法（CFS）在计算变量间相关系数时,本质上是一种线性分析方法,无法有效处理非线性关系的数据,导致不能准确估计变量间相关性的大小。本文在分析CFS方法的基础上,引入Gebelein最大相关系数（GMC）,提出了一种非线性相关性特征选择方法——基于Gebelein最大相关性特征选择方法（GCFS）。在此基础上,结合支持向量机（SVM）技术,构建了GCFS SVM评估模型。该模型能有效地识别变量间的非线性相关关系,更真实估计变量间相关系数大小,从而筛选出最优变量子集,最终提高模型评估预测能力。为验证本文所提方法的效果,通过对两个公开的信用数据集的实证研究,结果表明：与其他方法相比,本文提出的GCFS方法能显著改善信用评估模型预测性能,提高模型判别能力,本研究成果也为信用评估模型的构建提供了一种新的思路和有益的参考。     

市场竞争中的经营杠杆作用分析及垄断厂商最佳经营杠杆的确定

首先对经营杠杆在市场竞争中的作用进行了分析，然后通过一个两阶段厂商竞争模型，从阻止潜在竞争对手进入市场角度出发，给出垄断厂商应保持的最佳经营杠杆。     

以五种方法解决粮改工作中的五难和五种矛盾

<正> 目前,随着粮食流通体制改革的深入进行,出现了一些深层次的问题,这些问题主要表现为五难:顺价销售难、收购市场管理难、政企分开操作难、扭亏增盈措施难、仓容爆满敞开收购难。在思想认识上,也随即产生了五种突出矛盾:计划收购与市场经营的矛盾;经营放开与严格粮食收购市场管理的矛盾;顺价销售与市场价位太低的矛盾;企业职工长远利     

“三个一”购销粮食15万吨

江西省上高县粮食系统紧扣粮食购销重点,实施“三个一”工程,即建立一支销售队伍,完善一个销售网络,树立一个名优品牌,2002年购销粮食1万吨,全行业与上年相比增效458万元,首次出现近年来粮食库存负增长的好局面,粮食经营步入良性循环。建立一支素质高、能量大、责任心强的销售队伍。一是不断选拔思想好、能力强、身体健康的年轻职工充实到销售一线。二是落实新老销售人员的传帮责任。三是完善销售责任制度。完善一个点多、量大、信誉度好的销售网络。在巩固老市场的基础上努力开拓浙江、上海、贵州、云南等东西部新市场。打造一个物美、质优…     

ARIMA融合神经网络的人民币汇率预测模型研究

本文在深入分析了单整自回归移动平均(ARIMA)模型与神经网络(NN)模型特点的基础上,建立了ARIMA融合NN的人民币汇率时间序列预测模型。其基本思想是充分发挥两种模型在线性空间和非线性空间的预测优势,即将汇率时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ARI-MA模型预测序列的线性主体,然后用NN模型对其非线性残差进行估计,最终合成为整个序列的预测结果。通过对三种人民币汇率序列的仿真实验表明,融合模型的预测准确率显著高于包括随机游走模型在内的单一模型的预测准确率,从而证实了融合模型用于汇率预测的有效性。这一结果也表明,人民币汇率市场并不符合有效市场假设,可以通过模型对汇率未来走势做出较准确预测。