城市金融中心的投影寻踪评价模型与实证研究

本文根据我国19个城市2006~2010年样本数据,建立了城市金融中心综合评价的投影寻踪模型,对19个城市的金融中心水平和各个评价指标的重要性进行排序和分类研究。根据模型的分析结果,讨论了不同区域城市的区位优势、经济实力和金融实力,提出了提高金融中心水平的措施和建议。     

基于广义回归神经网络的黄金价格预测

本文选取纽约商品交易所2014年11月20日至2015年8月27日（周末及节假日休市除外）的黄金期货价格数据和相应的影响因素指标数据,将样本数据合理分组为训练样本、检验样本和测试样本三类,建立广义回归神经网络（GRNN）模型用于预测黄金价格。建模结果表明：建立的黄金价格模型预测精度高,对黄金价格的预测相对误差绝对值都在2%以内,模型具有实用价值。     

中国批发和零售业投入产出效率研究

采用可剔除环境因素和随机干扰影响的三阶段DEA方法,对2007年～2009年我国30个省市批零业的投入产出效率进行实证研究.结果表明:我国批零业2008年的投入产出效率高于2007和2009年,整体的技术效率、纯技术效率和规模效率均相对较高,但不同省市之间存在明显差异,东部地区最优,西部次之,中部最差.剔除环境因素和随...     

企业纳税评估指标和模型的研究综述

文章对纳税评估选案正确率有显著影响的指标和模型进行综述分析,依据指标的使用频数整理出14个常用的评估指标,其中使用最多的是销售毛利率和总资产利润率等盈利能力类指标。共整理出17种评估模型,其中定性分析模型4种,统计分析模型5种,现代数据挖掘模型8种。通过对比各种模型的评估选案正确率发现没有哪一种模型适合所有纳税评估问题的研究,需要结合实际的评估问题选择适宜的模型,从而提高评估选案的正确率。     

在“首届食品安全与商务传播国际学术研讨会”上的领导致辞

各位来宾,各位同学们,各位专家,你们好.由我们三家单位主办的首届商务传播国际学术交流会,研究媒体与食品安全这个课题上,是我们贯彻十八大精神的一个具体行动.很有现实意义.我代表上海市商业经济学会,对本次的研讨会的成功召开,表示热烈的祝贺. 各位来宾,十八大报告中强调要加强社会建设,必须以保障和改善民生为重点.     

基于投影寻踪的商务酒店微观选址研究

商务酒店微观选址属于多指标综合评价问题,各指标在性质和重要性方面均存在明显差异。本文用投影寻踪(Projection Pursuit Clustering,PPC)技术建立商务酒店微观选址综合评价模型,该模型通过优化投影向量系数,将影响酒店微观选址的多维指标转化为综合反映各指标信息的一维综合投影值,并依据该投影值的大小对酒店位置的优劣进行客观评价和排序;同时,根据各评价指标投影向量系数的大小和是否大于0,可以判定评价指标的性质、重要性及其进行排序。实例研究表明,PPC建模过程简单,对样本数量的要求不高,可避免人为因素的干扰,模型的稳健性好,为商务酒店微观选址的非线性决策问题提供了一种新的研究方法。     

长三角地区批发零售企业经营绩效的超效率DEA研究

根据2005年～2008年长三角地区不同投资主体和所有制的批发零售企业的从业人员数等5个投入指标和销售总额等5个产出指标数据,应用DEA和超效率DEA方法,对企业经营绩效进行综合评价和生产规模效益分析.结果表明:在不同投资主体的企业中,外资企业的经营绩效最好,港澳台资企业的经营绩效最差;在不同所有制的内资企业中,国有企业的经营绩效最好,私营企业次之,股份制企业最差;有40%的企业DEA有效,65%的企业处于规模效率递增状态,增加这些企业的投入量将有助于提升其经营绩效.     

基于投影寻踪分类技术的各地区吸纳就业能力综合评价

摘要：根据吸纳就业能力评价指标体系,针对我国2007—2010年31个省市21个指标的124组样本数据,采用投影寻踪分类技术对各地区吸纳就业能力进行综合评价、排序和分类研究。实证结果表明：广东吸纳就业能力最强,广东和江苏为第1类地区,山东、浙江和上海为第1I类地区,中西部绝大部分省市属于第1V或V类地区;2007—2010年期间,所有省市吸纳就业能力都是增强的,但省市之间存在较大差异;地区经济实力对吸纳就业能力影响最大,其次是投资水平;在21个指标中,货物进出口总额、地区GDP等权重大于0．2433的10个指标最重要,占总权重的71．5％,地区GDP增长率和第三产业GDP比重是逆向指标。实证结果与我国当前经济发展和吸纳就业情况是吻合的。     

卷首语

骄阳似火,铄石流金.商学院校园中处处充满着收获前的喜悦.你看那小河边聚精会神埋头晨读的学子,你看那教室里诲人不倦认真授课的教师,和谐前行的上海商学院一点一点地呈现在我们眼前.承载着全校师生的殷切期望,凝聚着广大师生的创新智慧,2011年学生科研创新增刊终于集结刊印,展现在大家面前了.     

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。