神经网络计量经济学模型小样本问题的研究

神经网络计量经济学模型可以描述更加复杂的经济现象，但同时该模型对样本容量有一定要求，而现实收集的原始数据往往不能满足这一要求。本文推导了神经网络计量经济学模型样本数量要求，并采用B样条最小二乘拟合来对原始数据进行预处理，加大输入样本，最后建立神经网络计量经济学模型对日本政府参与中小企业金融的经济循环进行描述，结果令人满意。     

基于计量经济学的陕西省建筑企业经济分析

本文通过收集、整理陕西省建筑企业的相关数据,运用计量经济学多元回归数理统计知识,对陕西省建筑企业的生产、收益、负债情况进行了分析,说明陕西省建筑企业在1998-2008年期间整体发展为规模报酬递增型,由此计算出陕西省建筑企业的C-D生产函数,得出结论认为:陕西省建筑企业的发展主要依赖资本和劳动的投入,资本投入对陕西省建筑企业的贡献率大于劳动的投入。最后提出了相应的政策建议。     

我国通货膨胀的成因分析及应对建议——基于计量经济学模型的探讨

本文通过对我国1980年至2012年的CPI指数变动规律的观察,分析了我国通货膨胀的走势和通货膨胀的诱因,从众多因素中提取GDP、固定资产投资、外汇储备、定基比CP(I基期为1978年),作为CP(I上期为基期)的解释变量,运用实证分析的方法,建立回归模型;并逐步检验和修正,最后得出结论:1980～2012年中国通货膨胀的成因主要是需求过热、供给不足、外汇储备过多;并针对结论提出建议,人们更应该关注人均消费的商品数量,进一步完善外汇管理机制,维护物价稳定的预期。     

国内旅游收入的计量经济学分析

随着改革开放的不断深化,我国旅游业得到快速发展,旅游已成为人们的主要休闲方式。国内旅游收入作为一个衡量旅游发展的综合性指标,与国内生产总值和节假日制度具有密不可分的关系。文章对我国国内旅游收入的主要影响因素国内生产总值与闲暇时间进行了多元线性回归分析,找出了他们之间的定量关系,构建了一个计量经济学模型,并对模型进行了检验分析。     

计量经济学理论与案例分析的整合

计量经济学应用性和实践性的特点与案例教学法是一致的,本文基于案例分析对计量经济学教学积极而重要的作用,分析了当前计量经济学案例分析在内容、方式、支持资源和成绩评定方式等方面遇到的问题,提出解决问题必须对计量经济学基本理论和模型进行精致化和精细化的处理,必须选取恰当案例保证案例分析效果,而提升教师专业素质是实现计量经济学人才培养目标的保障。     

基于BP神经网络的建筑工程估价模型研究

提出了基于BP神经网络的工程造价估测模型，以工程特征为参数，用历史数据，建立模型，并验证了BP精神网络模型在工程造价估测中的优良效果，结果显示，BP神经网络在这方面具有很好的应用前景。     

基于神经网络的商品住宅价格模型研究

在分析城市商品住宅价格影响因素的基础上,用人均国民生产总值、商品住宅销售面积、人均可支配收入、人均储蓄存款余额、人均居住面积等可定量的统计数据作为输入变量,单位面积商品住宅价格为输出变量,建立BP网络,拟合商品住宅价格模型。用西安市的统计数据作为分析实例表明,模型拟合性较好。     

基于神经网络的企业财务危机预警模型研究

借鉴国内外财务危机预警研究成果,在我国的企业评价指标体系的基础上,结合我国企业的具体特征,对我国企业公司财务危机预警模型的指标体系进行了选择;论证了应用神经网络进行财务危机预警的可行性并通过实际数据进行了验证,结果表明BP神经网络模型用于企业财务危机预誓简单、高效.     

动态经济系统的神经网络模型和预报

本文在神经网络反向传播模型基础上,改进了节点作用函数,提出了经济增长的神经网络模型,并进一步地给出神经网络的经济系统预报。最后,介绍在工业增长与环境污染问题中神经网络预报的应用。一、引言经济系统的预报,很多场合用一般计量经济方法难以奏效。这是由于计量经济方法难以描述经济系统的复杂机制和内涵.近年来,神经网络研究和应用的进展,已经引起生物、生理、物理、心理、电子、信息、计算机等诸多领域的极大关注。在经济     

基于神经网络的供应商选择模型

对供应商选择方法进行了总结。论述了神经网络的基本原理，以及供应商选择的特点，在此基础上提出了基于神经网络的供应商选择模型，并总结了基于神经网络的供应商选择模型的优缺点。     

基于神经网络的综合方法的研究

对神经网络与其它智能控制技术相结合进行了综述,主要有神经网络与模糊逻辑技术、小波分析、可拓理论、遗传算法和混沌等技术相互结合从而形成新型神经网络。进而概述了小波网络、模糊网络、模糊小波神经网络、遗传神经网络、混沌神经网络和开拓神经网络等模型的研究现状,并展望了今后的发展趋势。     

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。     

基于BP人工神经网络的绿色施工评价方法研究

在阐明绿色施工概念的基础上构建了绿色施工的评价指标体系.概括介绍了基于人工神经网络评价方法的基本原理,并分析了该方法应用于绿色施工评价的优越性.详细论述了基于BP人工神经网络的绿色施工评价模型的建立过程,包括神经网络的建立、学习训练,以及结果的检验等.将该模型应用于上海某工程的绿色施工评价,取得了令人满意的结果.     

基于BP神经网络的图书馆电子资料借阅服务评价模型

以图书馆电子资料借阅服务的服务质量问卷调查结果及其人工评价原理为依据,对所得到的数据进行量化,构建基于BP神经网络的图书馆电子资料借阅服务评价模型,分析了这种方法的优点,并进行实验,验证了这种评价模型的科学性。     

主成分分析法在神经网络经济预测中的应用

经济预测问题是典型的多指标小样本复杂系统的预测问题。神经网络非常适用于复杂非线性系统的处理，但神经网络的规模是影响它的泛化能力的一个主要因素。特别在样本集少，指标多的情况下，要保证神经网络的泛化能力，如何降低神经网络的规模就成为亟待解决的关键问题。本文提出了用主成分分析法从根本上降低神经网络的规模，提高神经网络的泛化能力的方法。并对我国失业问题进行了预测，取得了良好的预测结果。     

A Disaggregated Econometric Model Based on Flexible Functional Forms

This paper introduces an econometric input—output model for Western Germany in a disaggregation of 12 commodities and sectors. The ‘Jorgenson’-type equilibrium model is based on flexible functional forms on the supply and on the demand side of the commodity markets. For intermediate demand, the relationship between the translog function and its special cases—the Cobb-Douglas function— is exploited. Prices and production are endogenized by market-clearing conditions. The fully integrated model also endogenizes capital accumulation, a rudimental govern-ment budget and income distribution, as well as wages and labour demand on rationed labour markets. The results of a dynamic ex post simulation show that the model is able to depict the sectoral economic development in Germany in the sample period from 1970 to 1986.     

基于计量回归模型的我国医疗服务价格规制效果实证分析

当今中国老百姓"看病贵、看病难"的问题受到了社会各界广泛关注,其中医疗服务市场的核心因素——医疗服务价格直接决定了医疗费用高低和医疗服务利用程度。医疗服务价格规制政策不合理或国家对医疗服务规制不到位是造成目前我国医疗服务市场突出问题的重要原因。本文根据我国基本国情,采用最新的二手数据构建计量回归模型,并在多元回归分析中使用了Prais-Winsten AR(1)迭代法。通过实证的方法证明了医疗服务价格规制是影响医疗费用的重要因素,并得出价格规制出现了内部结构性扭曲的结论。     

计量模型中的加总偏误识别与检验

采用逐步分类加总方法,运用美加与欧盟五国大豆贸易经验数据,依据加总的一般形式对欧盟转基因政策贸易效应研究中的加总偏误问题进行分路径、分步骤的识别与检验,考察加总偏误的存在性及偏误来源,有效诊断加总过程内生性存在的路径与节点。根据有限剔除法将部分内生性因素进行剔除,分析结果显示修正模型中的加总偏误得到显著改善。