基于生态位的奥运赞助企业品牌竞争研究

在当今社会,竞争涉及社会的各个领域,尤其是经济领域。而在经济领域,最重要,最突出的竞争就是品牌竞争。所谓企业品牌生态位就是企业在其品牌生态系统中所确定的"生态位",依据企业品牌生态位的形成探讨奥运赞助企业品牌的优势生态位,以此制定出奥运赞助企业品牌国际化的"生态"策略。     

河南省农村公共物品投资的经济增长效应研究

本文运用面板数据模型分析了河南省农村公共物品固定资产投资对农村经济增长的影响。固定效应模型表明,农村公共物品固定资产投资是造成地区间农业总产值差异的因素;随机效应模型表明,农村公共物品固定资产投资也是造成同一地区不同年份农业总产值变化的因素,即农村公共物品固定资产投资促进了农村经济增长。最后分析了河南省当前农村公共物品供给存在的问题及解决对策。     

“以医促养”还是“以养促养 ”:医疗保险与养老金的健康绩效比较

CLHLS2014年数据的结构方程模型估计结果显示,养老金收入能显著提高老年人的主观健康,并且主观健康还能显著增进生理健康。路径模型进一步检验发现养老金能通过显著改善受访者的居住条件、水果摄入量、及时就医、经济状况等途径来提高老年人的生理健康。而医疗保险支出与老年人主观健康、生理健康之间都呈显著负相关关系。相比医疗保险支出,养老金能带来更正面更积极的健康绩效,且促进老年人健康的途径更为丰富。实证结果说明,相比“以医促养”,“以养促养”的老年人健康绩效更优。本文建议我国从以疾病治疗为中心转为依托养老金购买养老服务,提高老年人生活质量的健康保障体系。     

提升算法对传统车险索赔频率建模模型的改进——基于我国五省交强险保单数据

广义线性模型作为非寿险定价的经典模型,在非寿险定价中得到了广泛的应用。近年来,以提升算法为代表的机器学习算法在保险领域取得了很好的效果,为保险产品定价提供了一种新的选择。本文将提升算法思想分别融入到回归树模型和广义线性模型(GLM)中去,用得到的新模型对我国车险索赔频率进行预测建模分析,并与传统的回归树模型和GLM进行比较。结果表明,加入提升算法后传统车险索赔频率建模模型的效果得到了很大的改善,并且在不存在过拟合的前提下,随着模型深度和迭代次数的增加,模型的效果也在不断优化。     

使用粒子群算法解决期权定价模型参数校准问题——以heston模型为例

期权定价模型的参数校准问题是一个常见的难题,以heston 模型为例,定价时需要估计6 个参数,参数估计问题实质上是高维非线性规划问题,由于估参函数的性质不好,一般的估参方法常常失效。使用粒子群（PSO）智能算法可以改善该模型的参数校准问题,因为粒子群算法具有内在随机性,因此参数估计中的局部极小值问题可以被较好地解决。使用2017 年12 月20 日的香港恒生指数期权作为估计样本,并对2017 年12 月25 日的期权进行样本外预测,数值结果表明使用heston 模型对期权进行定价并配合粒子群算法估计参数具有良好的定价效果。     

国内外知识付费研究进展：一个文献综述

对知识付费相关文献进行总结和梳理,以期为知识付费的后续研究提供参考和借鉴。通过对知识付费研究文献进行搜索和筛选,共选出42篇文献,并从中提炼出商业模式、用户行为和定价问题三个研究方向。基于上述三个方向总结归纳了知识付费的研究现状,并指出未来知识付费研究可以从完善平台交易机制、减少平台内外竞争以及完善定价研究等三个方面展开。     

农村基本公共服务农户满意度影响因素研究 ——基于Logistic-ISM模型

农村基本公共服务农户满意度对促进农村基本公共服务的可持续健康发展具有重要意义。基于496份调查数据,运用多元有序Logistic模型和ISM模型分析了农村基本公共服务农户满意度的影响因素及各影响因素间的关联关系和层次结构。结果显示,农户满意度受年龄、文化程度、家庭年收入水平、政府投入力度、政府监管力度、政府人员服务态度、农户参与度和对基本公共服务的了解程度等8个因素影响。因此,建立信息披露机制,完善政府投入机制,加强政府监管力度,有助于提升农户对农村基本公共服务的满意度。     

基于Stacking模型融合的店铺销量预测

为了实现企业产品销量预估,提高生产供应的准确性与效率,提出了基于Stacking模型的融合算法进行销量预测。算法设计了两层堆叠的模型结构,初级学习器采用随机森林、支持向量回归、差分整合移动平均自回归、轻量级梯度提升机器和门控循环单元5种单模型,将分类与回归树作为次级学习器构成Stacking融合模型,并对数据进行了预测。预测结果显示,使用Stacking模型融合后得到了较好的预测结果,比单模型中效果最好的模型的均方根误差更小,平均绝对误差更小,决定系数值更大,表明Stacking融合模型的预测准确率更高。所设计模型可用于对企业店铺的产品销量进行预测,帮助企业更好地安排生产、营销活动,为减少库存、缩短生产销售周期提供数据支持,对企业生产决策有一定的参考价值。     

The role of stochastic volatility and return jumps: reproducing volatility and higher moments in the KOSPI 200 returns dynamics

This paper investigates the role of stochastic volatility and return jumps in reproducing the volatility dynamics and the shape characteristics of the Korean Composite Stock Price Index (KOSPI) 200 returns distribution. Using efficient method of moments and reprojection analysis, we find that stochastic volatility models, both with and without return jumps, capture return dynamics surprisingly well. The stochastic volatility model without return jumps, however, cannot fully reproduce the conditional kurtosis implied by the data. Return jumps successfully complement this gap. We also find that return jumps are essential in capturing the volatility smirk effects observed in short-term options.

涉农供应链时间竞争的基本障碍分析

在传统的农业技术条件和涉农供应链管理模式下,典型的涉农链在时间竞争的强化与柔性机制的建立上面临诸多局限和障碍：（1）横亘于涉农供应链两类制造业之间的“速度陷区”.（2）“刚性点阵”.（3）“弱刹车机制”.（4）异构性问题.（5）时间竞争工具的有限性.（6）涉农供应链特殊的物流路径特征模式.上述诸因素综合作用形成了现实中两种常见的涉农链时间反应模式：弱反应模式和高成本反应模式.而现代供应链管理理念指导下涉农供应链时间竞争追求的却是-种有效反应模式.建立涉农供应链时间竞争的有效反应模式是一个复杂艰巨的过程.