异因同果关联神经网络的研究

提出了一种异因同果关联神经网络模型,可以从不同角度分别建立不同的模型,并由其得到互不相同的模型预测值。异因同果关联神经网络模型将不同角度建立的模型有机结合起来,进而能够将多个神经网络模型进行综合考虑,得到一个综合的统一的模型预测结果。研究了新型模型的机理,结合实例进行仿真并与传统的神经网络模型的预测仿真结果比较,结果表明新型模型具有更高的预测精度。     

基于CES生产函数的河北省高新技术产业技术水平效率系数测算

以现代经济增长理论模型中的索洛模型为基础,建立河北省高新技术产业的CES生产函数模型,并应用模型对河北省高新技术产业的技术水平效率系数进行测算,从而并判断河北省高新技术产业规模的发展趋势。     

两类地质构造模型及其探讨

文章根据已有矿山地质资料、岩石力学及弹性力学理论,提出了基于地质数据的两种地质构造模型:局部拱模型和反拱模型。对两类模型的存在条件做出假设。通过已有岩石力学及弹性力学理论并结合本构方程,物理方程,边界条件对模型进行进行推导验证,得出影响模型发生作用的主要因素,并讨论各参数下模型对下方硐室如何起作用。     

我国流动性调整下的CAPM研究

运用Amihud的非流动性比率衡量流动性,并证实了我国股票市场存在流动性溢价现象。流动性溢价现象对现有的资产定价模型造成了很大的冲击,因为传统的资产定价模型并没有考虑也无法解释流动性溢价的问题。文章借鉴并改进了Liu的方法求得流动性因子,从而构建了流动性调整下CAPM模型(LCAPM),并研究发现LCAPM能够充分解释流动性溢价现象。此外,用LCAPM模型解释我国股票市场的规模效应、账面市值比效应和短期收益反转等市场异象,发现该模型能够解释这些传统定价模型所无法解释的异象,从而对我国的资产定价提供一定的指导意义。     

我国黄金期货市场的ARCH效应分析

本文分为两个部分。第一部分介绍ARCH模型理论并进行简要评价。第二部分应用ARCH模型分析我国黄金期货收益率的波动。通过模型分析,得出了我国黄金期货价格有着明显的ARCH效应的结论,也通过模型发现了相关问题,并提供了建议。     

基于KMV-Logit模型的上市公司违约风险实证研究

在银行信用风险管理方面,客户违约风险的度量是个关键。本文利用KMV模型计算得到违约距离(DD),并将DD值与Z-score模型中的五个参数作为自变量引入Logit模型中,实现KMV模型与Logit模型的结合,并得到了能够评估企业违约可能性的二元选择Logit模型。实证研究表明,由随机选取的沪市制造业的68家上市公司建立的Logit模型,在沪市制造企业违约可能性的评估中得到了较理想的结果。     

基于模糊空间距离的组合投资模型及应用研究

本文以模糊空间中的距离为切入点,给出随机变量取值为模糊数时方差的定义,并将其作为投资收益率为模糊数时投资风险的度量;此外,以模糊数的扩张运算定义随机变量取值为模糊数时的均值,并将其作为投资预期收益的度量,建立基于模糊空间距离的组合投资决策模型,将模型的模糊约束条件利用模糊数的排序关系转化为实数之间的关系来求解模型。最后结合实例说明该模型的应用,并与传统模型进行对比,结果表明该模型是传统模型的合理推广。     

基于BL时间序列模型的发展过程

通过总结时间序列模型ARMA模型的参数估计方法以及识别问题,进一步推出BL模型,给出了模型的定义以及各个变量的含义,然后再进一步的引出BL模型的发展现状,并引出最近比较热的算法——遗传算法.     

交通网络中动态OD矩阵反推算法研究

文章根据极大熵基本原理并运用排列组合理论推导出OD矩阵反推的极大熵模型;然后用拉格朗日乘子法求得该模型的非线性方程组,并运用Newton算法对此非线性方程组求解,得到动态OD估计矩阵。最后,在实例应用中,应用此模型和文章给出的模型解法取得了令人满意的结果。     

运用ARMA模型对股价预测的实证研究

时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一,它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律,并分析预测变量值。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型,被广泛应用到经济领域预测中。给出ARMA模型的模式和实现方法,然后结合具体股票数据揭示股票变换的规律性,并运用ARMA模型对股票价格进行预测。     

顾客价值创造视角的商业模式演进研究

商业模式演进是公司的价值创造的必经过程。该文从顾客价值创造角度分析了商业模式演进的过程,指出商业模式的焦点是为客户创造价值,关注"用新模式代替旧模式"是商业模式演进的目标;基于此,笔者通过分析影响商业模式演进的因素得到三点结论:顾客的消费观念是前提,把握顾客价值的细分、创新、重定位及价值体验是动力,最适合顾客的模式是目标。本文的研究结论将对中小企业的商业模式实践提供有价值的参考和依据。     

基于风险中性路径概率的三叉树期权定价模型

树方法是给经典期权进行定价的非常实用的数值方法,目前最流行的是二叉树模型。三叉树定价模型作为二叉树的一个扩展,其同样是在风险中性概率的基础上给经典期权进行定价,并且可以通过MATLAB实现。相比于二叉树而言,三叉树模型的定价结果具有更好的收敛性。除此之外,用三叉树模型对影响期权价格的一些因素进行敏感性分析,可以验证该模型的合理性。     

EWMA-GARCH模型与GARCH模型在估计收益率波动上的差异的实证及理论分析

VaR作为衡量风险的指标,其核心则在于对波动,亦即方差的估计。基于时间序列,关于条件方差的经典模型是GARCH模型,尽管后来又衍生出了EGARCH,PARCH等复杂模型,但在实务中GARCH模型仍占有重要的地位。文章分析了一种比较新的结合了EWMA模型的GARCH模型(以下称为EWMA-GARCH模型)计算VaR的参数估计方法,以检验其在估计波动上的实用性,并对实证检验结果做了理论分析。分析结果表明,尽管该结合模型缺乏完整的理论支持,但是其计算效果仍比较良好,当然这样良好的结果是建立在因缺乏理论依据而导致的对模型的其他要求之上的.至于是采用受理论支持的模型还是并不输实践价值的模型,文章也给出了一定的建议。     

经济发展方式的理论内涵与转变经济发展方式的基本路径

经济发展方式是具有中国特色的经济学概念,系由经济增长方式概念发展而来。文章从经济发展方式与经济增长方式的关系,经济发展模式与发展机制,以及发展绩效与发展方式评价等视角,探讨了经济发展方式的理论内涵,并在此基础上提出了转变经济发展方式的理论路径与实施机制。     

基于熵权灰色组合预测模型的区域能源需求预测研究

本文在充分考虑传统GM(1,1)模型所存在缺陷的基础上,结合灰色预测模型的最新理论成果,提出了基于GM(1,1)模型,新陈代谢模型,离散DGM模型三种灰色预测模型的组合预测模型,采用熵值法来确定组合预测模型中各单项方法的权重,并以湖北省为例,对湖北省2001-2010年能源需求总量进行实证研究,结果表明基于灰色组合预测模型的预测精度明显高于三种单项预测方法的精度,证明了该模型用于区域能源需求预测的科学性和有效性,在此基础上对2011-2015年湖北省能源需求进行了预测。     

应该用哪一个模型来描述中国货币市场利率的动态变化

本文论证了双曲模型是描述中国货币市场利率动态变化的最佳单因子利率模型。由极大似然估计可以得到单因子利率模型的边际密度函数。双曲模型的边际密度和非参数估计得到的边际密度函数拟合较好，其表现远远优于几个常见的利率模型（CIR、CKLS和AG模型）。与较一般的Ait-Sahalia模型相比差别很小，但参数形式得到简化，似然比检验也支持这一点。双曲模型在刻画利率的均值回复特征方面还克服了AG模型的不足。     

Queensland State Impact and Projection Model: The Household Sector

The Queensland Impact and Projection model is an integrated input–output econometric model of the Queensland economy. Its purpose is to complement a conventional input–output model for analyzing economic impacts at the state level. This paper provides an overview of some of the methods used to model the household sector in an input–output framework, before describing the approach taken in the Queensland model. Some results which support the empirical performance of the model are also provided. It is demonstrated that the integrated model is a viable alternative and improvement on the conventional input–output model. The results are consistent with the static input–output model and conform to expectations about how the economy responds in real impact situations.     

半参数模型在重力异常点插值格网化中的应用

半参数模型是参数模型和非参数模型的混合模型,其应用前景十分广泛。本文介绍了半参数模型中的补偿最小二乘法,并用实测数据验证了该方法的有效性,通过算例分析,该方法应用于重力异常插值格网化是可行的。     

商业模式批判

批判了商业模式的热潮,认为:商业模式同企业绩效间的关系并不明确,商业模式不等于竞争优势,其本质上只是一种思想和逻辑关系,因而不具备不可复制性,而且,类似于定位理论,商业模式思想有决定论倾向。好的商业模式通常是演化而来的,并非设计出来的。     

Bivariate exponentiated‐exponential geometric regression model

A bivariate exponentiated‐exponential geometric regression model that allows negative, zero, or positive correlation is defined and studied. The model can accommodate under‐ or over‐dispersed count data. The regression model is based on the univariate exponentiated‐exponential geometric distribution, and the marginal means of the bivariate model are functions of the explanatory variables. The parameters of the bivariate regression model are estimated by using the maximum likelihood method. Some test statistics including goodness of fit are discussed. A simulation study is conducted to compare the model with the bivariate generalized Poisson regression model. One numerical data set is used to illustrate the application of the regression model.