基于投资者行为参数的股票指数广义回归神经网络预测模型

在运用神经网络模型对股票价格进行短期预测时,一般的神经网络预测模型都是以价格的时间序列滞后作为输入变量,但是由于影响价格的因素错综复杂,很多因素无法准确测量,而且市场信息的噪音太大,因此预测效果往往不太理想,于是如何选择有效的输入变量就成为一个困扰这项研究的难题。     

浅议直线经理的定位与技能

通过直线经理人的界定,直线经理人要扮演好信息传递的角色,人际关系的角色,决策者的角色,具备"硬"技能和"软"技能,才能符合直线经理的技能要求。     

半参数模型估计方法概述

半参数回归模型,是由Engleetal(1986)在研究天气变化与供电需求之间的关系时引入的,是20世纪80年代以来发展起来的一种重要的统计模型。主要介绍了两类半参数回归模型:线性半参数回归模型和非线性半参数回归模型。概述了目前两类半参数回归模型常见的估计方法,这其中主要包括补偿最小二乘估计、核光滑估计,虚拟观测法等。     

半参数模型估计方法概述

半参数回归模型,是由Engleetal（1986）在研究天气变化与供电需求之间的关系时引入的,是20世纪80年代以来发展起来的一种重要的统计模型。主要介绍了两类半参数回归模型：线性半参数回归模型和非线性半参数回归模型。概述了目前两类半参数回归模型常见的估计方法,这其中主要包括补偿最小二乘估计、核光滑估计,虚拟观测法等。     

关于直线趋势外推法的改进

直线趋势外推法是一种常用的趋势预测方法,但由于其在使用过程中有一定的假设前提,考虑的影响因素很少,在应用中必然会产生较大的误差,本文在传统的直线趋势外推法的基础上,提出应考虑其他因素对预测量的影响,并提出影响参数和参数的影响程度系数,进而对初步预测值进行适当的修正,以降低预测误差。     

商业银行建立客户流失预测模型的方法研究

客户流失是竞争日益激烈的市场中银行面临的一大难题。通过分析银行客户流失的原因,提出了建立客户流失预测模型的方法。利用模型,发现预测流失群体,预测流失趋势,进而制定有效的控制策略,最大限度地降低客户流失率。为客户流失预测提供了一种新的研究思路和分析方法。     

新兴市场国家环境库兹涅茨曲线的估计——基于参数与半参数方法的比较

新兴市场国家是否在经济发展到一定水平后污染水平会下降呢?本文使用22个新兴市场国家1996-2009年的面板数据,分别采用参数和半参数方法估计了新兴市场国家的环境库兹涅茨曲线。研究认为:环境库兹涅茨曲线所描述的污染物排放量和经济增长之间典型的倒"U"型关系在不同的样本、模型设定形式和估计方法下并不一定得到满足,但是环境库兹涅茨曲线假说中所描述的污染物排放量和经济增长之间先上升后下降的整体趋势还是存在的,只不过下降的过程可能非常缓慢或者存在着波动。此外,在参数模型估计中,提高技术进步和贸易依存度可以减少二氧化碳排放量,而在半参数模型中,则截然相反。     

公司制在中国的发展及有关问题浅议

真正意义的公司是商品经济条件下,社会化大生产发展的产物。同时,公司这种企业组织形式的  发展,又会促进商品经济和社会化大生产的发展。在西方国家公司对经济的发展起着巨大作用。同样,  在我国建立真正的公司制度,将会有力促进我国商品经济和社会化大生产的发展。     

海南国内生产总值的统计预测模型

国内生产总值(GDP)是衡量一个国家或地区经济实力的指标。建立了海南建省以来的GDP预测模型,并通过时间序列模型得到自变量的预测年度数据,进而对海南"十一五"与"十二五"期间的国内生产总值进行了预测,为制订经济发展规划提供参考。     

我国农业生产总值预测模型的探讨

通过计量经济学的方法,就如何拟合农业生产总值预测模型进行了探讨,并根据所建立的模型对影响农业生产总值增长的因素及相关的经济指标的关系进行了分析。     

基于信息熵的不良资产评估组合预测模型研究

不良资产价值评估是其处置的前提和关键环节,而不良资产处置定价受诸多因素的影响,目前常用的单一评价方法很难诠释不良资产的价值全貌。因此构建了一种基于信息熵的不良资产组合预测评估模型,通过不同专家运用不同评估方法对不良资产进行估价,分别计算每种评价方法的误差,此误差值运用熵值法计算几种单一评价方法的权重并以此来进行组合预测。该方法能综合单一评价方法的计算结果,大大提高了不良资产价值评估的科学性和准确性。     

Forecasting volatility

The forecasting ability of the most popular volatility forecasting models is examined and an alternative model developed. Existing models are compared in terms of four attributes: (1) the relative weighting of recent versus older observations, (2) the estimation criterion, (3) the trade‐off in terms of out‐of‐sample forecasting error between simple and complex models, and (4) the emphasis placed on large shocks. As in previous studies, we find that financial markets have longer memories than reflected in GARCH(1,1) model estimates, but find this has little impact on outofsample forecasting ability. While more complex models which allow a more flexible weighting pattern than the exponential model forecast better on an in‐sample basis, due to the additional estimation error introduced by additional parameters, they forecast poorly out‐of‐sample. With the exception of GARCH models, we find that models based on absolute return deviations generally forecast volatility better than otherwise equivalent models based on squared return deviations. Among the most popular time series models, we find that GARCH(1,1) generally yields better forecasts than the historical standard deviation and exponentially weighted moving average models, though between GARCH and EGARCH there is no clear favorite. However, in terms of forecast accuracy, all are dominated by a new, simple, nonlinear least squares model, based on historical absolute return deviations, that we develop and test here. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Jrl Fut Mark 25:465–490, 2005     

Factors of Forecasting:

This study investigates how forecasters view the forecasting process. Forecaster perceptions in industrial firms are found to be remarkably similar to those of forecasters in consumer products firms. Forecasters in service firms are found to be better satisfied overall with the forecasting process than forecasters in manufacturing firms. A factor analysis provides the basic factors of forecasting.     

Forecasting Advertising Expenditure

The 1980s are proving to be a decade of great uncertainty during which the possession of accurate short-term forecasting techniques can lead to better decision-making. Forecasts of advertising expenditure in total and by medium is an especially important source of information for the advertising industry—advertising agencies, media owners, advertisers—and all others concerned. Furthermore, it is particularly important to unravel the systematic from chance changes in the market as a whole. This paper attempts both to illustrate and to evaluate the ‘naive’ Box-Jenkins method of time series forecasting as related to aggregate advertising expenditures in Britain and West Germany.     

世界新船需求预测

世界新船需求预测是对未来一段时间内世界新船需求趋势做出预测。日本造船工业会(SAJ)、欧洲造船工业联合会(AWES)和韩国造船工业协会(KSA)等主要造船国家和地区的行业组织,经常对未来的新船需求进行预测。随着我国加入WTO和日益融于世界经济,为了参与国际竞争,要求我们加强市场方面的研究;再则,我国作为世界第三造船大国,有必要独立进行新船需求预测。为此,中国船舶工业经济研究中心开展了这方面的研究,并在较短时间内完成了2001～2015年世界新船需求长期预测。预测报告在今年9月上旬于北京举行的国际造船需求预测专家研讨会上正式发表,得到了外国同行的高度评价。     

基于房价收入比与售租比对我国房地产价格的分析

针对我国房地产价格自2004年以来出现的不断大幅上涨的现实,本文通过房价收入比、售租比两项指标,对于我国房价高到了何种程度,以及这种房价高涨现象背后所隐藏的经济规律进行了较深入的分析。最后,对于政府如何严格规范我国的房地产市场秩序、如何审慎监管流入房地产行业的国有资产以及如何完善对低收入群体的住房保障,提出了几点建议。