"联防联控"政策下空气污染治理的效应研究

为提升大气污染整体防治水平， 环保部等部门于2010 年5 月发布了 《关于推进大气污染联防联控工作改善区域空气质量的指导意见》。 本文利用中国大陆241 个地级市的数据， 对联防联控政策效应及其实现途径进行了研究。 结果表明： 我国空气污染水平存在显著的空间相关性， 在控制其他因素不变的前提下， 联防联控政策确实降低了空气污染水平。 且联防联控政策主要通过控制空间相关效应降低了空气污染水平。 进一步地， 本文发现当前空气污染会抑制经济增长， 而联防联控政策可以有效缓解工业企业高污染对经济发展带来的负面效应。 因此， 应该制定更为严格的环保政策， 有助于实现经济高质量发展， 实现建设美丽中国的目标。     

影子银行对货币政策的影响研究——基于Var模型实证分析

我国影子银行的发展规模迅速扩大,而影子银行作为金融创新的产物,在推动经济发展的同时,其潜在的金融风险也对金融稳定和货币政策调控目标的实现产生了影响。文章通过建立VAR模型,分析了影子银行对我国货币政策影响。结果表明,影子银行在一定程度上弱化了货币政策作用,并根据分析结论提出了相关的政策建议。     

基于大数据对“萌宠经济”引发的IP化休闲市场研究——以星巴克为例

随着"萌宠经济"热度不断升温,萌宠系列IP产品越来越受到广大消费者的热捧。2019年2月末星巴克于市面门店发售了一款名为"猫爪杯"的双层玻璃杯",萌宠经济"引发的IP化市场再次成为"80""90"后消费者关注热点,也成为城市休闲市场的热点。文章以此为研究的基点,透过星巴克的营销手段,收集星巴克近两年新闻及消费者评论数据,运用R语言等软件进行大数据分析,构建消费者购买行为模型进行分析,最后得出结论,进而对目前休闲市场营销线下实体店运营提出针对性建议和意见。     

水文序列相依变异识别的RIC定阶准则——以自回归模型为例

水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的"相依有变异而残差无变异的最小阶数"的检验标准。     

基于偏微分方程框架分析下期权定价中Black-Scholes模型与二叉树模型

近年来,期权定价理论和衍生的产品越来越广泛。期权的定价原理基本上可以分为蒙特卡罗模拟法、偏微分方程方法、动态规划法,有限差分方法等。关于期权定价,其中最著名和适用最广泛的方法有两种,一种是动态规划法中的二叉树期权定价模型,另一种是偏微分方程法中的BlackScholes期权定价模型,两种方法在实际中都得到了大量应用。本文通过对两个数学模型的整合和分析,做优缺点对比,整理总结两个模型各自的适用范围。