需求视角下京沪客运通道的市场分担率测算

对于各种运输方式市场分担率的测算,国际上通用的方法是旅客出行方式选择模型(LOGIT模型)。基于此,以京沪客运通道为例,在现有研究成果的基础上,对相关的参数进行设定和量化,在此基础上,应用LOGIT模型对京沪客运通道内各种运输方式的市场分担率进行需求视角下的测算,并对测算结果进行分析。     

需求视角下京沪客运通道的市场分担率测算

对于各种运输方式市场分担率的测算,国际上通用的方法是旅客出行方式选择模型(LOGIT模型).基于此,以京沪客运通道为例,在现有研究成果的基础上,对相关的参数进行设定和量化,在此基础上,应用LOGIT模型对京沪客运通道内各种运输方式的市场分担率进行需求视角下的测算,并对测算结果进行分析.     

基于经济学模型下的我国高等教育成本分担探析

我国高等教育成本分担越来越成为一个值得探讨的社会问题。本文从经济学角度对我国高等教育成本分担的理论、影响因素及其分担主体进行了剖析，其目的在于降低高校培养成本。提高办学效益。     

波动率预测:GARCH模型与隐含波动率

在预测未来波动率时,究竟是基于历史数据的时间序列模型还是基于期权价格的隐含波动率模型效率更高?本文对香港恒生指数期权市场所含信息的研究发现,在预测期限较短(一周)时,GARCH(1,1)模型所含信息较多,预测能力最强,但在预测较长期限(一个月)时,隐含波动率所含信息较多,预测能力较强。同时,期权市场交易越活跃,所反映的信息就越全面,隐含波动率的预测能力也就越强。     

我国财务危机预警研究变量选取的回顾

正一、引言财务危机是一种企业盈利能力实质性地减弱,并伴随持续亏损的渐进式的积累过程。财务危机的发生会使企业经营循环和财务循环无法正常持续或陷于停滞,前期表现为违约、无偿付能力、持续性亏损等,最终表现形式是企业破产。财务危机是企业危机的     

高维波动率的预测

多维波动率的预测在实际投资决策中是一个重要而困难的问题。本文分析了能够运用到高维情形下的五种波动率模型的预测方法,它们分别是EWMA模型、OGARCH模型、ICGARCH模型、GOGARCH模型和DCC模型等。对两组高维真实数据的波动率进行预测比较的结果显示,ICGARCH模型和DCC模型能够给出比其他三种模型更为准确的预测结果,此外,OGARCH模型EWMA模型要好,而预测效果最差的是GOGARCH模型。     

上市公司财务危机预警模型中变量体系的设计

本文以奥特马的Z分数模式和国内学者提出的预测模型为基础,以我国企业资料为依据,利用SPSS统计软件,采取显著性检验和相关性检验的方法筛选预警变量指标,对财务预警模型中的变量体系进行了设计.     

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。     

上市公司财务危机预警模型中变量体系的设计

本文以奥特马的Z分数模式和国内学者提出的预测模型为基础,以我国企业资料为依据,利用SPSS统计软件,采取显著性检验和相关性检验的方法筛选预警变量指标,对财务预警模型中的变量体系进行了设计。     

基于协同模型的铁路货运与经济发展关系研究

针对我国铁路货运和经济发展的特点,选取了能够表征两者发展的序参量;运用协同学理论,构建了铁路货运和社会经济发展关系的协同度测度模型;基于构建的模型,对近15年序参量的综合发展水平、协调度及协同度变化进行了分析研究,验证了模型的有效性.结果表明:该模型能客观全面地评价铁路货运和社会经济耦合因素协同发展水平和状态,且得出铁路货运发展和经济增长两者密切相连,在互动中循环上升的结论.     

基于Logit模型的武汉地铁物流系统货物运输组织

从政策、技术、运量、车辆等角度分析了利用地铁进行货物运输的可行性和必要性,确定了地铁物流的定位为城市货运,主要参与城市配送、冷链物流和快递物流。并以武汉为背景,结合既有地铁线网和运营模式,对武汉市地铁物流的市场需求和运输组织进行了深入的分析。结果表明2030年武汉市地铁物流总货运量需求将达到1189.8万t。预计武汉地铁可承载1140万t货运需求。地铁物流不仅可以满足城市货运的需求,而且将缓解武汉市38%的城市交通拥堵。     

基于集成学习的多式联运货运量预测模型构建

货运量精准预测是多式联运网络高效协同发展的重要基础,货运量时变性强、数据多样性缺失是实现精准货运量预测的问题所在。基于此,通过挖掘货物运输量(集装箱)的时间变化特征,构建初始相关时间特征输入集,结合斯皮尔曼相关性系数分布,采用Bagging+BP集成学习方法训练多个弱分类器,最终组合获取高精度的强学习模型。以南京龙潭港为例,对自回归移动平均模型(ARIMA)、Bagging+BP集成学习网络以及长短时记忆神经网络(LSTM)三种模型进行评价,实验结果表明,相比于其他模型,提出的Bagging+BP集成学习网络预测性能良好,有一定的实用价值。     

基于灰色模型的怀来公路货运量预测的研究

为了把怀来建设成为京西物流港,以系统工程学、交通规划为基础,采用灰色预测模型法,先对怀来公路货物运输量进行实地调查．通过把调查的数据整理聚类分析,以数据为依据构造怀来公路货运灰色模型,用该模型对怀来的货运量进行预测,并对灰色模型进行了验证,最后确定了近期怀来公路货运量,同时也为交通部门制定相关政策和科学决策提供了强有力的依据。     

基于Agent-人元模型的铁路货运站布局调整方法

为了解决我国铁路货运站数量过多、布局过密、难以产生规模效应等问题,借鉴经典的糖域(Sugarscape)模型,将Agent的智能性和人元模型中主客观属性综合考虑的特性相结合,建立了基于Agent-人元模型的铁路货运站布局模型。该模型将货主视为自主Agent,将货运站作为资源,Agent在寻求资源的过程中能量会发生变化,并根据自己的能量多少来引起货运站价值的变化。按照模型中设定的规则,对该模型进行了仿真分析,得到了一定范围内的货运站布局方案。从仿真结果可以看出,该模型将所研究的车站划分成保留站、待定站和取消站三类,这对于货运站布局优化以及战略装车点的设置具有指导性意义。     

考虑客户需求优先级的货物配装问题的模型与算法研究

通过引入顾客需求紧急性系数，建立了考虑客户需求优先级的货物配装问题的模型。设计了该问题的两阶段求解。通过实倒计算验证了算法的有效性。     

基于协同的产业集群信息共享模式研究

从产业集群协同的角度出发,通过分析产业集群的定义和属性,并结合产业集群协同的重要性以及它的发展现状,提出我国产业集群没有达到协同,不是一个真正意义上的产业集群。通过进一步分析没有达到协同的原因,指出决策或运作过程中信息缺乏与信息失真是协同失败的主要原因,而以协同为目标的信息共享是达成协同的有效途径。在总结和分析已有的信息共享模式的基础上,结合产业集群自身的特点和信息需求,最后提出了适合产业集群发展的信息共享模式。     

电子商务环境下零售商分销渠道的选择

针对电子商务环境下的产品分销渠道,研究了由一个制造商和一个零售商组成的供应链中零售商分销渠道的选择问题。运用主从博弈和Hotelling模型,分别建立了单一线下渠道模型和在同价策略下的双渠道模型,通过对模型的分析,给出了零售商选择不同分销渠道的条件。研究表明:制造商会积极促使零售商选择线上线下双渠道;构建线上渠道的运营成本会影响零售商的渠道选择。研究结果对零售商的渠道选择有一定的指导意义。     

基于回归模型的西北五省区货运量预测

基于2001~2012年西北五省统计数据,选择货运量为指标,应用SAS软件,对2002~2020年间西北五省货运量和周转量规模进行了预测。研究发现,到2020年,西北五省的货运量可望达到415 321万吨。其中:陕西最高,可望达到201 530万吨;新疆次之,可望达到83 078万吨;宁夏居第三位,可望达到64 924万吨;甘肃居第四位,可望达到46 871万吨;青海居第五位,可望达到18 918万吨。     

变量订货模型在家电行业库存管理中的应用

通过分析广西家电行业的库存管理技术现状及问题,将几种库存管理方法结合起来,再根据家电行业的特点建立变量订货模型。模型的建立主要解决货物订购时间、订购数量等方面的问题,从而最有效地进行库存管理,实现家电行业降低成本的目的。