中国股市泡沫的三区制特征识别

本文使用一个三区制转换模型识别中国股市泡沫的非线性特征,刻画其动态演进过程,并探讨了异常交易量和超常收益率对三区制转换的解释作用.我们发现, 上证综指泡沫的变化可以明确划分为潜伏、膨胀和破灭三种区制,异常交易量和超常收益率对于泡沫的区制转换有很好的解释作用,样本内和样本外预测都取得了较好的效果.     

政府搬迁是房价上涨的推手吗?——来自微观住房交易数据的证据

近年来政府机关的搬迁现象越来越常见.本文利用2007-2018年微观住房交易数据,通过DID模型分析了政府搬迁对中国住房价格的影响及其作用机制.研究结果表明:政府搬迁对该城市整体的住房价格有显著的负面影响;政府的搬迁行为推高了政府迁入区与迁出区的房价,降低了城市中与搬迁不相关区域的房价;通过机制分析发现,政府搬迁吸引了常住人口的流入,促进了房地产开发,进而推动了迁入区房价的上涨;通过差异性检验发现,政府搬迁对中户型住房和毛坯房的价格影响相对较大;通过时间趋势检验发现,政府搬迁对房价的影响具有显著的"时间效应",随着时间的推移,政府搬迁对迁入区与迁出区房价的正向影响逐年增大,对其它城区住房价格的负向影响逐渐减小,并最终转为正向影响.     

用于基因预测的自适应滤波器的仿真研究

根据蛋白质编码区周期3行为,设计了两种用于基因外显子预测的窄带自适应滤波器,对基因序列进行滤波处理,获得了外显子的预测曲线;在此基础上,分析了最小均方误差（LMS）算法和递推最小二乘（RLS）算法用于基因预测的异同,通过比较滤波器参数和仿真曲线,表明递推最小二乘算法用于基因外显子预测优于最小均方误差算法。     

不同教育层次对人力资本的贡献

在潜在人力资本与实际人力资本的基础上,分析出教育、在职培训等因素与人力资本之间存在着一个“黑箱”。通过模糊神经网络映射,计算了我国不同科技发展水平三类地区的四级教育(小学以下、初中、高中、大专以上)对人力资本的贡献。结果表明:三类地区贡献差异明显;并非所有教育都能对实际人力资本产生积极作用,在一些地区低级教育可能会产生消极作用;同时,非教育因素积极作用较为显著。     

公司跨界经营、信息披露与分析师预测

通过手工搜集2003-2017年公司跨界经营数据,本文检验了公司跨界经营对分析师盈利预测的影响及其市场后果.实证结果表明,随着公司跨界程度的提高,分析师对其盈利预测的准确性下降,预测报告发布频率和预测修正幅度则会提高.同时,公司信息披露质量的提升有助于缓解公司跨界经营对分析师预测行为带来的不利影响.上述结果支持了信息处理成本假说和信息不确定性假说.最后,本文对跨界经营的市场后果做了检验,结果发现公司跨界经营程度越高,对分析师预测行为产生的消极作用越大,公司的市场折价程度越高.     

高层变革型领导行为与组织绩效间关系的理论整合与实证检验

变革型领导理论自提出后在近20多年来一直处于领导理论研究的核心地位, 通过对现有文献的回顾可以发现, 现有研究大多是从个体和团队层次来探讨变革型领导行为对其直接下属和其所在团队成员的影响, 从组织层面上来研究高层变革型领导行为对整个组织发生影响的成果则相对较少. 即使在有限的关于高层变革型领导行为与组织绩效之间关系的研究之中, 学者之间的研究结论尚不一致且存在冲突之处. 在归纳已有研究成果的基础上, 通过引入情境因素运用一个整合的理论分析框架不仅囊括了已有的研究, 而且对现有研究做了进一步的补充和扩展. 运用中国297家企业样本进行实证研究后发现, 在不同的外部环境下, 高层变革型领导行为对组织绩效的影响效果存在明显差异, 并且发现高层变革型领导行为并不只对组织绩效产生积极作用, 在特定情境下还会产生消极作用. 最后对研究结论、研究贡献和一些额外发现进行了讨论.     

区制转移因果视阈下CPI与PPI的内在驱动机制研究

为了探究通货膨胀的形成机制,发掘CPI与PPI之间"倒挂"的原因,以期为稳定物价水平,促进经济发展行稳致远提供政策参考,本文基于中国2001年1月至2017年9月期间的CPI,食品CPI (FCPI),非食品CPI (NFCPI),PPI,生活资料PPI (CGPPI)以及生产资料PPI (MPPPI)的月度数据,运用非线性马尔可夫区制转移因果(MSC)模型,以区制转移因果视阈测度不同时间区制内,FCPI与PPI, NFCPI与PPI, CGPPI与CPI以及MPPPI与CPI之间的时变动态因果关系,甄别CPI与PPI的非线性内在驱动机制及其作用路径.研究发现:1) CPI与PPI之间存在双向驱动作用,即PPI对CPI的正向驱动作用和CPI对PPI的反向倒逼作用同时存在.此外,物价的驱动阻滞表现得尤为明显.2) CPI与PPI之间内在驱动机制的作用路径并不相同:CPI到PPI的驱动主要由"FCPI→PPI"和"CPI→MPPPI"两条路径组成;而PPI到CPI的驱动则主要由"PPI→NFCPI"和"CGPPI→CPI"两条路径构成.3) CPI与PPI之间的因果关系具有时变性特征,总体而言,CPI对PPI驱动的作用区制较长,价格驱动机制也较为稳定;而PPI对CPI驱动的作用区制较短,价格驱动机制呈现波动性特征.4)国际上的特殊事件会对中国CPI与PPI之间的驱动机制产生较大影响,例如,2008年金融危机的出现削弱了CPI与PPI之间的驱动作用.     

一种基于基因表达式程序设计的新算法

基因表达式程序设计是一种基于基因组和表现型组的新型遗传算法,该算法在运行时具有很高的运行效率,实验表明在求解很多问题时比遗传程序设计优越两个数量级以上.通过对基因表达式程序设计的变异算子进行分析,发现在个体变异过程中存在着大量的基因漂移现象,这些漂移的基因一方面造就了种群的多样性,但是另一方面也降低了算法的效率,阻碍了算法精度的提高.为此,构造了一种新的算子--漂移抑制算子,通过在基因表达式程序设计方法中加入此漂移抑制算子构造出一种新的算法-基因漂移抑制算法(Gene Drifting Suppression Algorithm Based on Gene Expression Programming, GDSA-GEP),该算法在保持种群多样性的同时,能有效地控制基因的过度漂移.实验结果表明,新算法能有效地提高问题的求解精度.     

基于GIS的长江三角洲农牧系统生产力综合评价

通过系统集成 ,将农业生态经济分区、农牧系统综合评价等应用模型与 GIS进行集成 ,构建了农区农牧系统生产力综合评价系统 .采用该系统把长江三角洲的生态经济划分为 3个区 :北部经济次发达区 ( I区 )、中部经济发达区 ( II区 )和南部经济次发达区 ( III区 ) .同时 ,对长江三角洲农牧系统生产力进行综合分析 ,发现长江三角洲农牧系统的生产力具有大幅度提高的潜力 ,并存在显著的空间梯度差异.     

肿瘤特征基因筛选与调控网络构建

提出了一种肿瘤特征基因筛选和基因调控网络的构建方法.首先提取在肿瘤组织和正常组织中表达差别明显的277个基因,通过P-tree决策树方法找出多组肿瘤特征基因,然后结合现有文献中已被实验验证参与了肿瘤形成过程的基因,利用相关系数方法在肿瘤特征基因集中选出与之共通路的基因子集,并用贝叶斯网络方法建立基因间的调控关系,从而建立对肿瘤特征基因间调控关系的预测模型.     

基于嵌入混沌序列的遗传算法

将混沌序列引入遗传算法中，获得了一种新的算法．该算法有效地克服了标准遗传算法中的“早熟”现象，并具有更快的收敛速度．计算机模拟验证了上述特征．同时还将改进了的算法用于多重小波神经网的训练．     

用遗传规划求欧拉回路

讨论了用遗传规划寻找任意欧拉图中的欧拉回路的原理，给出了解题的分级方法，群体定义方法与适合值的测试方法，并对结果进行了分析比较。     

A GREEDY GENETIC ALGORITHM FORUNCONSTRAINED GLOBAL OPTIMIZATION

The greedy algorithm is a strong local searching algorithm. The genetic algorithm is generally applied to the global optimization problems. In this paper, we combine the greedy idea and the genetic algorithm to propose the greedy genetic algorithm which incorporates the global exploring ability of the genetic algorithm and the local convergent ability of the greedy algorithm. Experimental results show that greedy genetic algorithm gives much better results than the classical genetic algorithm.     

基于遗传算法的非线性参数估计器

提出非线性参数估计的遗传算法方法。遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传学机理的全局搜索学习算法。文中介绍了遗传算法的基本原理和参数估计算法。仿真实例验证了该方法的良好特性。     

车辆路径问题的改进遗传算法

通过引入新颖交叉算子 ,构造了一种改进遗传算法 ,此算法摆脱了对群体多样性的要求 ,不存在传统遗传算法常见的“早熟收敛”问题 .将该算法用于解决车辆路径问题 ,实验结果表明 ,此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解 ,是求解车辆路径问题的一个较好方案 .     

改进的遗传规划研究

针对遗传规划中群体规模较大。收敛效率较低等特点，提出了对传统遗传规划中初始群体的生成方法的改进．使生成的初始群体具有良好的性能，从而提高遗传规划的收敛效率．通过对两个函数进行符号回归验证，说明此方法是合理可行的．     

遗传算法和遗传规划对比研究

通过对遗传算法定向搜索机制和遗传规划搜索机制的研究比较，可以看出，依据遗传算法的基本思想设计遗传规划的进化算子时，由于算子空间过大而导致盲目搜索。通过对遗传规划的研究，提出了一套有定向机制的进化算子，进而设计和实现了基于这一套算子的遗传规划算法。     

一种基于复形调优遗传算法的多学科优化方法

建立良好的优化方法,是多学科设计优化（multidisciplinary design optimization, MDO）求解的关键和难点。结合具有全局搜索能力的遗传算法和局部收敛特性的复形调优算法的优势,建立了全局优化算法,并将全局优化算法应用于多学科可行（multidisciplinary feasible, MDF）方法的多学科分析模型求解,建立了两级优化MDF（double optimization MDF, DO-MDF）方法和单级优化MDF（single optimization MDF, SO-MDF）方法两种计算构架。以CASCADE系统产生的多学科问题求解为例,对比5种计算构架对MDO求解的优化结果,结果表明,DO-MDF、SO-MDF两种计算构架通过有效关联学科分析的前馈信息流表现出更好的计算能力。     

遗传算法与旋转正交设计的结合应用

将遗传算法与旋转正交法结合起来 .在对种群进行操作的过程中 ,通过旋转正交法将问题可行域的不同正交子空间的最优个体不断引入到种群中 ,提高遗传算法的搜索效率和稳定性 ,同时有效的避免了多峰情况下经常出现的非成熟收敛现象.     

一种防止遗传算法成熟前收敛的有效算法

针对遗传算法成熟前收敛的原因进行了理论分析,提出了一种能够较好地防止成熟前收敛算法,并通过实例验证,结果表明本文提出的算法是有效的.