我国银行业与房地产业极端风险溢出效应研究

本文通过CoVaR方法,结合GARCH模型和Copula函数,构建GARCH-Copula-CoVaR模型测度了银行与房地产两个行业在极端情况下的风险关联性及风险溢出效应。结果显示,两个行业在极端情况下具有较高的风险关联性,且在市场衰退时期相关性高于市场活跃时期;条件风险值CoVaR显示,两个行业存在双向的风险溢出效应,且风险溢出强度均超过50%,其中房地产的风险溢出性更强。     

基于不确定微分方程的网络舆情传播模型研究

不确定微分方程是由典范过程驱动的一类微分方程,是一种描述不确定过程或不确定动态系统的新型数学工具.本文在研究网络舆情传播过程和传播类型的基础上,充分考虑网络舆情传播过程中存在的一些不确定因素,根据网络舆情传播的不同阶段提出相应的基于不确定微分方程的网络舆情传播模型.最后结合甘肃兰州自来水苯含量超标事件给出了衰退阶段模型的数值计算实例,预测结果与实际传播情况基本吻合.     

融合差异相似双重约束的交通运输行业企业社会责任组合评价研究

本文基于国际上普遍认可的香港联合交易所、全球报告倡议组织G4与国际社会责任指南ISO26000的企业社会责任标准，结合中国"一带一路"、"交通强国"等国家战略及交通运输行业特点，以68家交通运输行业上市企业为研究对象，构建了包括责任治理、人权等在内的7个准则层以及包含员工离职比率等48个指标的企业社会责任评价指标体系.通过融合差异相似双重约束的组合赋权模型构建中国交通运输行业企业社会责任评价体系.本文的创新与特色：一是通过融合差异相似双重约束的组合赋权模型对三种单一赋权结果进行组合论证，既体现评价企业之间的差异性，又融合三种单一方法的特点，得到唯一的企业社会责任排名结果，解决了不同单一赋权方法差异太大且结果不一致的问题.二是通过欧式距离、保序性和余弦夹角原理对多种方法进行一致性检验，验证了本文模型优于单一赋权方法及单一组合赋权方法.实证结果表明，交通运输行业各子行业表现参差不齐且整体表现较差，航空运输业表现最好，高速运输业与公路运输业表现较差，港口运输业存在明显的瘸腿现象；发达地区、国企控股、高管年龄越大的交通运输企业，其社会责任履行越好.     

复合生态系统的行业优先发展排序

联合国教科文组织在其顾问们的协助下,于1971年提出了交叉影响分析模型。这种模型是一种多目标决策方法,它已经被几十个发展中国家所采用。这一模型主要用于地区发展规划研究,我们把此方法改进后用于地区行业发展优先排序研究。它主要有以下三个步骤。 1.确定行业系统边界与指标体系 行业系统是指参加行业优先发展排序的所有行业组成的集合,记为H。设共有m个行业参加排     

基于Pair Copula模型的资产组合VaR比较研究

运用多元相关结构研究领域新出现的pair copula方法估计资产组合的非线性相关结构,并结合能较好模拟金融资产分布的广义逆高斯分布(NIG)来估计资产的厚尾偏态特征,构建新的VaR计算模型。为了检验本文模型,运用国内5类行业股票价格的数据对其效果进行了实证分析。结果显示:相比基于正态分布的VaR模型和基于传统Copula方法的VaR模型,本文模型在描述高维相关结构时更加灵活,由此构建的VaR模型更接近实际发生的损失。     

银行与房地产开发企业的动态博弈分析

房地产行业的资金主要来源于商业银行,研究房地产企业和银行的关系具有重要的意义。本文运用博弈论基本理论和方法,通过建立房地产开发企业和商业银行的借贷动态博弈模型,分析得到了不同情况下的银行与房地产企业的博弈均衡。针对以上分析,本文提出了完善房地产融资、促进房地产企业和银行关系良性循环的一些建议。     

改进的DEA模型及其在地区行业经济评价中的应用

针对传统 DEA模型不能对有效决策单元做进一步评价这一缺点 ,本文通过重新定义生产可能集 ,提出一种改进的 DEA模型 (简称 MDEA) ,实现了对所有决策单元效率的充分评价与排序。在地区行业经济评价中的应用验证了该模型的有效性。     

基于SE-DEA模型与Malmquist指数的城市公交企业运营绩效评价

提出基于超效率数据包络分析(DEA)模型和Malmquist指数的公共交通企业运营绩效组合评价方法,系统分析公共交通运营状态,为科学评价城市公交运营绩效,改善公交服务水平提供决策依据。以长三角地区13家公交企业为研究对象,选取运营车辆数、从业职工数和百公里油耗为投入指标,选取车辆行驶公里数和乘客运载人数为产出指标,基于超效率-数据包络分析(SE-DEA)模型与Malmquist指数从生产效率、服务效率和综合效率三方面对公交企业运营绩效进行综合评价。结果表明:公交企业运营绩效波动较大,且呈现下降趋势;技术进步缓慢和规模效率不佳是造成运营绩效下降的主要原因。根据评价结果,从企业运营和行业监管2个角度提出可行的建议,以促进公交行业能够健康有序地发展。     

企业人力系统中的自组织

本文采用概率方法，构造了描述企业人力系统中职工行为的数学模型，通过建立方方程和平均值方程，分析了不同因素对职工行为的影响以及职工行为的自组织现象，结果表明：在一定条件下，职工间的（直接和间接的）相互作用，会使企业职工的行为产生高度的协同和自组织；固定工资报酬的长期效用决定职工具有怎样的行为倾向，怠工或不怠工；与企业经济效益相联系的浮动工资的短期效用有促使职工的行为走向协同和自组织的作用。     

在机械行业发展研究中的SD模型

通过对机械行业系统的分析，应用系统动力学的理论和方法，建立了机械行业发展研究的系统动力学模型。在行业发展研究中，利用本模型对行业系统进行模拟和超前控制，将有助于防止行业经济失误，提高宏观控制的科学性。     

非线性随机最佳变换模型及其应用

本文讨论了非线性随机最佳变换模型．采用稳健的非参数回归方法求解最佳变换函数，提出了相应的ＲＡＣＥ算法．仿真实验验证了该算法的有效性．     

基于马尔可夫毯时序回归模型的房地产板块指数预测

房地产板块是中国股市的核心行业板块，房地产板块股价指数走势的分析有助于对中国股市态势的正确把握. 针对行业板块之间的相关性难以发现和房地产板块股价指数难以有效预测的问题，基于股市行业板块之间指数波动的相关性，利用马尔可夫毯学习算法选择与房地产板块相关的行业板块，通过因果分析避免现行方法中选取相关板块的主观性；进而，利用Granger因果检验从中选择与房地产板块存在时序因果关系的板块，从而构建房地产板块的向量时序回归模型，实现对房地产板块股价指数的有效预测；最后，通过脉冲响应和方差分解对模型进行分析. 对于上证股市所进行的实验比较和实证分析的结果表明，该方法能有效预测房地产板块股价指数的走势.     

RANDOM WEIGHTING METHOD FOR CENSORED REGRESSION MODEL

Rao and Zhao (1992) used random weighting method to derive the approximate distribution of the M-estimator in linear regression model. In this paper we extend the result to the censored regression model (or censored " Tobit" model).     

ASSESSMENT OF LOCAL INFLUENCE FOR F-TESTIN LINEAR REGRESSION MODEL

1.IntroductionTheaimofthediagnosticsandinfluenceanalysisistoidentifytheoutliersorinfluelltialobservationsthatsubstantiallyaffecttheparameterestimatesandstatisticalinference.Therelatedworkthathasreceivedconsiderableattentioninlinearregressionmodelistheinfluenceontheregressioncoefficients(see[l--4]).Theinfluencefortheotheraspectsoflinearregressionmodelsuchasconfidenceregionshasalsobeenconsideredby[5].However,theinfluenceonFiestreceivedlessattentionasweknowtheF-testisverysensitivetotheinfluentia…     

沪深股票市场行业效应与投资风格效应的实证研究

按照证监会的行业分类标准与股票的成长性和市值,将中国股票市场的股票分为22个行业和8种投资风格.依据中国股市1991年1月到2003年12月期间的股票月收益率数据,利用带约束的回归分析方法对股票收益率的行业效应和投资风格效应进行分析,结果表明中国股票市场均具有明显的行业效应和投资风格效应,并且行业效应大于市值投资风格效应,市值投资风格效应大于成长性投资风格效应.因此,在中国证券市场上采取“自上而下”的资产配置方式是合理的.     

Support vector regression model for complex target RCS predicting

The electromagnetic scattering computation has developed rapidly for many years; some computing problems for complex and coated targets cannot be solved by using the existing theory and computing models. A computing model based on data is established for making up the insufficiency of theoretic models. Based on the "support vector regression method", which is formulated on the principle of minimizing a structural risk, a data model to predicate the unknown radar cross section of some appointed targets is given. Comparison between the actual data and the results of this predicting model based on support vector regression method proved that the support vector regression method is workable and with a comparative precision.     

非线性回归的弹性分析在股票投资与行情预测中的应用

根据我国沪深股市中个股在每一阶段内的每日成交量与每日收盘价的统计数据 ,应用最小二乘法分段拟合了成交量关于价格的非线性回归方程 ,并通过对回归方程的弹性分析 ,揭示了量价变化之间相互作用的内在规律 ,为股票投资和市场预测给出了一种比较实用的技术分析方法 .投资者只要及时把自己所选定的股票在近期内的日成交量与日收盘价的原始数据输入本文所给的数学模型 ,就可根据模型输出的弹性数值序列的变化特征 ,预测出该股的后期行情 ,然后调整自己的投资策略 .     

基于模糊回归分析的投资组合选择模型

近年来,在存在模糊性的金融市场中如何进行有效的投资组合管理吸引了学者们的关注,本文利用模糊线性回归对不同市场上长度不一致的股票数据进行了刻画和分析,并在改进的收益和协方差矩阵基础上构建了投资组合选择模型.算例结果表明,在股票数据长度不一致时,基于模糊回归分析的投资组合选择模型比截断数据的投资组合模型以及基于普通最小二乘回归的投资组合模型有更好的表现.     

A COMPARATIVE STUDY OF DATA MINING METHODS IN CONSUMER LOANS CREDIT SCORING MANAGEMENT

1. Introduction Data mining (DM), sometimes referred to as knowledge discovery in database (KDD), is a systematic approach to find underlying patterns, trends, and relationships buried in data. Data mining has drawn much attention from bothresearchers and practitioners due to its wide applications in crucial business decisions. Basically, the research on DM can be classified into two categories: methodologies and technologies. According to Curt (1995), the technology part of DM consists of…     

基于独立分量回归的加热炉钢温预报模型

轧钢加热炉系统具有多变量、非线性、大滞后、交叉耦合等特性,钢坯出炉温度的预报模型一直是个难题。仍然采用统计建模的思路,利用独立分量分析方法不依赖分布假设的优点,建立了钢坯温度变量和过程变量之间的独立分量回归预测模型。基于轧钢厂实际生产数据进行了建模与验证实验,误差比较分析表明,该模型能较好地预测钢坯出炉温度,且预测误差指标优于基于改进PCA的预报模型。