ARCH类模型拟合我国股市波动的实证分析

股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一。在国内外长期的金融时间序列实证分析中，人们发现金融时间序列通常带有一些明显的特征：金融时间序列波动的集聚性，即在某些时间内波动十分剧烈，而在另一些时间内波动又相对平静；金融时间序列的收益率分布存在尖峰厚尾性，即收益率分布的峰度比标准正态分布的峰度高等。虽然大量的事实表明，短期金融资产价格及收益率是不可预测的，但研究表明，ARCH类模型可以成功预测金融资产收益率的方差。本文采用ARCH类模型对我国股票价格指数进行拟合，从而得出一些有益的结论和启示。     

相空间重构与神经网络相结合的预测方法研究

相空间重构技术与人工神经网络作为处理非线性系统问题的有效工具,文章通过介绍两者技术原理,寻求二者的结合点,提出了相空间重构与神经网络相结合的时间序列预测方法,并将其用于国际原油价格预测,经实证分析,该方法具有一定的准确性和有效性。     

矩阵张量积的半正定性

利用半正定矩阵的谱分解这一工具证明了半正定(或正定)矩阵的张量积仍为半正定矩阵，同时还给出了矩阵为半正定(或正定)的一个等价条件。     

金融困境下的模块化分解与金融现代化

模块化是处理复杂性问题的有效途径，运用模块化思路可以有效解决中国当前面临的金融困境，实现中国金融现代化。本文首先论述了模块化的基本原理及其功能，并在此基础上，针对中国金融现代化改革提出了模块化分解的思路，通过将金融模块分解成产权、信息和业务三大主要模块，并吸收国外现代金融的“适应技术”和“适应制度”来解决资本市场的股权分置问题。在整合这些模块的基础上，通过模块化集中，可以提高中国金融的全球竞争力，实现安全性、盈利性和稳定性的均衡。     

对外贸易与经济增长的实证分析

自从古典经济学家提出比较利益理论以来,对外贸易与经济增长之间的关系问题一直是经济学界研究和争论的一个焦点.     

目标成本管理四环节

成本作为一项反映企业工作质量和经济效益水平的综合性指标，是决定企业在市场竞争中得以生存和发展的基本因素之一。要提高企业经济效益，必须因企制宜地抓好目标成本管理，通过推行目标成本管理，不断提高经济运行质量，促进经济增长方式的转变。笔者根据近期在基层企业的调查，对推行目标成本管理过程中应把握好的四个重点环节作以下分析。一、准确测定目标，保证成本目标的先进性和合理性测定目标成本是企业实行目标成本管理的重要环节，目标成本的准确程度直接影响着成本的分解、控制和考核，因此，企业要根据科学先进、合理可行的要求…     

能源生产的经济数学模型及预测

本文利用灰色系统和时间序列分析理论对能源生产的数学模型进行了研究,提出了一类建模及预测方法。实践表明,这一方法有显著的应用价值。     

中国饲料工业期货的价格发现实证研究

本文借助向量自回归模型、协整检验、误差修正模型、方差分解、脉冲响应函数等方法,以中国唯一的饲料工业期货———大连商品交易所豆粕期货品种为例,研究了期货价格与现货价格之间的动态关系,定量刻画了期货市场在价格发现中的作用。研究结果显示:豆粕期货价格与现货价格存在相互引导关系,并且期货与现货价格之间存在长期均衡关系,对豆粕期货来说,期货市场在价格发现功能中起到主导作用。     

基于VAR模型的山东省经济增长波动分析

本文通过建立向量自回归模型,运用脉冲响应函数和预测方差分解的方法对山东省经济增长的波动情况进行了实证分析。研究结果表明:各变量对山东经济增长的影响均不太明显。这说明山东经济一直保持稳定快速发展的势头。