基于VAR模型的陕西煤炭价格与供需分析

本文通过建立陕西原煤产量、煤炭价格和经济增长的向量自回归（VAR）模型，并利用脉冲回应分析，从实证角度分析三者之间的相互影响，提出防范和化解煤炭价格风险、形成合理定价机制的建议。     

美国量化宽松货币政策对中国宏观经济的冲击——基于世界石油价格为传导路径的分析

美国推行的量化宽松货币政策,能够通过多种传导路径对中国的宏观经济产生影响。本文选择2000年1月至2013年2月的月度数据,以美国总准备金水平作为量化宽松货币政策的替代变量,运用结构向量自回归模型,就美国量化宽松货币政策对中国货币市场和宏观经济的冲击进行实证分析得出:一单位美国总准备金的冲击,将以世界石油价格为传导路径,引致中国1年期存款利率持续下降,并将导致M2在短期内大幅波动,同时也将引致物价水平和零售商品总额表现为短期内下降后逐渐趋于平稳的变化趋势。     

基于特征增量的新类识别方法研究

在分类应用的过程中,经常会出现新的类别,导致数据分布发生显著变化,使得原分类模型不再适用。如何识别新的类别使分类模型能适应其出现已经成为一个亟需解决的问题。本文提出基于特征增量的SVDD(支持向量数据描述)新类识别方法。该方法在SVDD算法的基础上,通过增加新特征,扩大特征空间维度从而提高模型对于新类的识别能力。在多个数据集上的实验结果表明,该方法能有效识别新类,使更新后的模型具有更高的准确度。     

中小型高新技术企业初创期融资风险评价——基于模糊支持向量机融资风险评价方法

本文提出了基于模糊支持向量机的融资风险评价方法。该方法能够对融资风险进行有效地评价,从而为防范和规避融资风险提供依据。     

基于区间数向量投影的主要防御方向选择

一种基于区间数向量投影的主要防御方向选择方法。针对评价指标属性和权重的区间数,构造正理想方案,计算各方案在正理想方案的投影值,根据投影值完成方案的排序优选。实例分析验证了其有效性和适用性。     

基于最优模糊SVM的财务危机预警研究——来自成渝经济区上市公司的经验证据

以我国成渝经济区上市公司为研究对象,将模糊方法(Fuzzy Approach)引入支持向量机(Support Vector Machine,SVM),构建了模糊支持向量机(FSVM)模型,并对四种不同核函数下的FSVM进行了性能对比研究,同时,也与传统统计模型和其余人工智能模型进行了性能对比研究。实证结果表明,Gauss径向基核函数下的FSVM模型不仅较线性、多项式和神经元的非线性作用三种核函数下的FSVM模型具有更为优越的预测性能,同时,也显著优于传统统计模型和其余人工智能模型。     

中国金融状况指数的重建

在原有金融状况指数的短期利率、汇率、股价、房价的基础上,加入货币供应量、外汇储备和金融机构贷款总额3个变量,通过广义脉冲响应方法来构造中国的金融稳定状况指数。并且将两个指数对货币政策测度的效果运用样本内检验和样本外检验进行对比。实证结果表明,较金融状况指数而言,金融稳定状况指数与通货膨胀率之间有着更强的相关关系和更为显著的因果关系。     

税收收入、内生冲击与经济增长——基于M-VAR与脉冲响应的研究

本文通过对协整回归中正负系数不同的变量进行VAR建模,将主要税收收入、产业结构与经济增长进行内生性分析,探讨我国的税制特征和税收结构对经济增长以及产业结构的影响,并通过一系列实证研究得出相应结论。文章最后选取增值税、个人所得税、关税和消费税进行探讨,并对相应的改革路径给出了建议。