三角形灰云模型及其在银行信用评价中的应用

三角形灰云模型技术是现代银行信用评价所普遍使用的评价技术。采用三角形灰云模型信用评价方法,对浙商银行某支行2013年9月信用卡产生的相关业务进行实证分析,将客户信用划分为“优”“良”“中”“差”四个灰类级别,级别越高表明客户信用越好,级别越低表明客户的信用越差,从而为商业银行信贷决策提供依据。     

基于需求方的农业保险实证调研分析

以农业大省—湖南省为例,通过Logistic模型定量回归,对农业保险需求方农户利益的实现进行实证分析,研究发现：统保模式跨越了农户,违背了参与农业保险自主自愿的原则,这使得农户的利益难以实现。为此,提出了采用双到户模式和引入智能系统以实现农业保险需求方利益的路径。     

金融市场结构与货币政策成本传导渠道效应分析

以我国金融市场特征为变量,通过衡量利率传导程度以确定我国金融市场结构特征,运用三部门DSGE模型,分析成本渠道在货币传导机制中的表现.尽管我国利率传导程度不高,但是利率冲击对产出和价格的作用是显著的.成本渠道在发展中金融市场和发达金融市场中的表现差异较大,反映出我国金融市场体制不够健全,还存在着一定的市场摩擦,这提高了厂商与银行的交易成本;我国的制造业以劳动密集型企业为主,这种生产模式提高了企业对融资成本的敏感程度,增加了成本渠道在我国经济中的影响力.     

云计算环境下的审计业务模式变革研究简

云计算环境下的审计业务模式是未来审计信息化发展的必然趋势。在归纳了IT环境下审计业务模式演变并从IT和审计两个角度诠释“云审计”及其国内外研究应用现状的基础上,以审计业务流程为主线,从云服务与审计结合的技术场景、云计算环境下的审计业务流程实现步骤以及云计算应用所引起的审计业务风险变化三个方面出发,分析云计算环境下的审计业务模式变革,为掌握云计算应用所带来的审计业务流程变革、迎接云审计时代的到来提供理论基础。     

广西金融发展与经济增长关系的实证研究：1978-2012

利用广西1978—2012年地区生产总值、银行贷款和银行存款的时间序列数据,建立了三者之间动态关系的向量自回归模型（VAR）。研究结果显示：银行贷款和银行存款对地区经济增长有促进作用,并且银行贷款的影响大于银行存款的影响;在10％的显著水平上,地区生产总值与银行贷款构成双向Granger因果关系;在5％的显著水平上,银行存款与地区生产总值之间只存在单向Granger因果关系。据此,提出了广西金融改革发展的政策建议。     

人民币实际有效汇率、出口与经济增长

根据建立的VAR模型,考察了人民币实际有效汇率对出口贸易的影响,进而分析其对经济增长速度的影响。分析表明：短期内人民币实际有效汇率上升对我国出口量和工业增加值增长速度都存在负向影响,然而长期中,则存在着正向影响的趋势。面对人民币升值的趋势,我国企业应该抓住相应的经济发展机遇,并逐步提升企业自身的核心竞争力。     

收入流动性、代际传递与农村反贫困———异质性视角下新疆30个贫困县的实证分析简

文章从收入流动性、贫困代际传递与反贫困关系的理论研究入手,利用2000—2012年数据,选取新疆30个贫困县为研究主体,运用面板模型和面板误差修正模型分析了三者之间的长期和短期动态关系。研究发现：（1）从长期看,收入流动性、贫困代际传递对反贫困有显著作用,且收入流动性对反贫困的促进作用依赖于该县的贫困水平;（2）短期而言,新疆30个贫困县的收入流动性、贫困代际传递对反贫困的效果存在异质性。因此,建议制定以提高收入流动性和减少贫困代际传递为目标的对策和机制,并注重实行差异化措施来达到反贫困效果。     

寻计残疾人家庭脱贫与小康建设———基于中残联抽样调查数据的实证研究

文章借助世界银行的家庭贫困脆弱性定义和家庭消费理论,使用2007-2012年残疾人联合会抽样调查数据,对7266个家庭户混合横截面数据进行了消费模型估计和贫困脆弱性计算,并对2010年国务院“两个建设”政策进行了效果评价。研究发现,该项政策实施后,残疾人家庭贫困脆弱性整体上明显降低。智力残疾、教育水平低、生活在西部地区以及农村的残疾人所在家庭贫困脆弱性较高,这种特性决定了政府在制定和贯彻残疾人扶持政策过程中应分类规划、区别对待。     

经济系统中的数学建模

论述了经济系统中数学模型的建立问题,并对数学建模过程进行了理论分析。     

我国林业上市公司信用风险研究——基于KMV模型

文章以我国沪深两市A股林业上市公司为研究对象,选取2007-2012年首次成为ST的8家公司和对应的8家非ST公司为研究样本,运用KMV模型研究我国林业上市公司信用风险。实证过程中,文章根据我国林业公司特点研究确定KMV模型中各参数的计算方法,计算出在不同违约点下各个样本的违约距离,主要结论:财务危机前非ST公司与ST公司的违约距离表现出显著差异,运用KMV模型能够有效识别我国林业上市公司的信用风险状况;我国林业上市公司的违约点应设定为短期负债加上50%长期负债;在研究连续两年违约距离的基础上,构建了我国林业上市公司两级信用风险预警体系。