高新技术企业创新资金配置风险预警的FOA-SVM模型及实证

为了提高创新资金的运营效率和为企业创新活动提供有效支撑,按照高新技术企业创新资金配置的生态化要求,从资金的来源、使用、偿还、收益分配四个维度进行风险分析并构建风险预警指标,给出创新资金配置的生态目标,将支持向量机二分类问题扩展到多分类并与果蝇优化算法结合构建风险预警的FOA-SVM (fruit fly optimization algorithm and support vector machines)模型,确定警度和警限,选取117家医药制造企业2016年数据进行模型验证并与GA-SVM (genetic algorithm and support vector machines)模型进行比较分析,研究表明,FOA-SVM模型分类准确率高而且对于高风险的误判率低,可以实现对高新技术企业创新资金配置风险的分类预警,为优化创新资金配置、防范与控制创新资金配置风险提供依据.     

大尺寸工程模型试验中的相似材料配比试验研究

大型物理模型试验是研究复杂工程问题的重要方法，如何快速、准确地确定相似材料配比是试验中至关重要的一环.为降低试验成本、简化试验步骤、充分调用原料性能，采用河砂、水泥和石膏这三种最普通的原料，以骨胶比(河砂与水泥石膏的质量比)和水膏比(水泥与石膏的质量比)为变量，进行了45组对比试验，对相似材料的物理及动、静力学参数进行了研究.获得了以河砂、水泥和石膏为原料配制的相似材料各物理量的变化区间；探讨了骨胶比和水膏比对相似材料各物理量的控制作用，并对比了其敏感性；基于多元线性回归分析建立了各因素与物理量间的定量关系，得到的拟合公式能较好地描述相似材料的性质.     

互助担保:连带责任、互助保证金与成员努力程度

构建了针对现行互助担保模式的简单模型，分析了在互助担保中连带责任以及互助保证金对成员企业努力程度的影响.为了进一步激励成员企业的努力程度，提出增加监督惩罚机制和次序担保贷款机制，并通过建立动态激励模型验证了这些机制的有效性.研究结果如下:在现行的互助担保机制下，连带责任越大成员企业努力程度越低，且保证金越多成员企业努力程度越低，而引入监督惩罚机制以及次序贷款机制能够一定程度避免成员企业低努力程度行为的发生.     

Robust model rankings of forecasting performance

This paper investigates robust model rankings in out‐of‐sample, short‐horizon forecasting. We provide strong evidence that rolling window averaging consistently produces robust model rankings while improving the forecasting performance of both individual models and model averaging. The rolling window averaging outperforms the (ex post) “optimal” window forecasts in more than 50% of the times across all rolling windows.     

前景理论视角下PPP项目共享风险管理演化及仿真分析

PPP项目往往特许期较长,复杂和不确定因素较多,利益主体目标不同,能够明确分配的风险因素往往不会产生较大的争议,需要双方共享的风险便成为PPP管理成败的关键。本文将前景理论引入PPP共享风险管理的过程中,分析了公私双方均选择积极管理策略的均衡在实际中难以达成的原因,得出了影响演化稳定策略的因素有:公私方积极管理的额外感知成本,对风险发生概率的正确判断,损失分担系数和奖惩力度。为加强PPP项目共享风险的有效管理,本文提出了加强公私双方风险识别和评估能力和风险概率判断的准确性,落实责任分担机制,加强奖惩力度等措施。     

Microbes,mathematics, and models

Microbial model systems have a long history of fruitful use in fields that include evolution and ecology. In order to develop further insight into modelling practice, we examine how the competitive exclusion and coexistence of competing species have been modelled mathematically and materially over the course of a long research history. In particular, we investigate how microbial models of these dynamics interact with mathematical or computational models of the same phenomena. Our cases illuminate the ways in which microbial systems and equations work as models, and what happens when they generate inconsistent findings about shared targets. We reveal an iterative strategy of comparative modelling in different media, and suggest reasons why microbial models have a special degree of epistemic tractability in multimodel inquiry.     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

基于SEM的高校体育教育学生满意度研究

借助"顾客满意度"理论,构建高校体育教育学生满意度测量量表.运用因子分析理论,对"感知质量"变量进行探索性因子分析,运用参数检验的方法对各变量在性别上的差异性做对比分析,运用结构方程模型的方法,对高校体育教育学生满意度模型中的5个变量进行相关性分析.因子分析结果表明,高校体育教育服务感知质量包括"体育硬件感知""体育教学感知"和"课外体育感知"3个维度;各变量的均值及差异性对比分析结果表明,学生对高校体育教育的"感知质量""感知价值"和"总体满意度"评分偏低,男生评分低于女生;结构方程模型分析结果表明,"体育硬件"对"总体满意度"有直接和间接的影响,"体育教学"通过中介变量"感知价值"对"总体满意度"有间接的影响.     

张家界大鲵产业集群竞争力测度的AHP-GEMS模型

构建了大鲵产业集群竞争力测度的AHP-GEMS模型，该模型包括四因素对，涵盖八要素.设计了大鲵资源量等34项评价指标，通过层次分析法确定指标权重，并运用GEMS模型对大鲵产业集群竞争力进行定量化测度与评价.以张家界市大鲵产业为例展开分析，结果表明，张家界市大鲵产业集群的竞争力评分为582.55，处于国家一般水平，具有本国范围内较强的集群竞争优势；但张家界市大鲵产业发展存在国内外市场不足、精深加工产业链不完善、从业人员素质与教育水平偏低、产业所在地交通与通讯设施不完善等问题.针对这些问题，提出了加强国内与国际市场融合、基础设施建设与可持续发展融合、产业与全域旅游建设融合、产业发展改革与创新融合等建议.     

中国股市正反馈交易涨强不对称的定价能力

中国市场存在显著的正反馈交易,且追涨程度远超过杀跌程度.这种现象本文称之为正反馈交易的涨强不对称.本文旨在研究这种涨强不对称是否具有定价能力.本文在Fama-French三因子模型的基础上构建了反转因子、正反馈因子和涨强不对称因子,对2010年以前上市的全部A股从1998年1月至2016年10月的数据进行实证检验.本文发现,涨强不对称因子的表现显著区别于正反馈因子和反转因子;尽管单一来看正反馈因子、反转因子和涨强不对称因子都有一定的定价能力,但在多因子模型中正反馈因子和反转因子的定价能力很弱,只有涨强不对称因子有显著的定价效果;且这种定价能力不是因为追涨、杀跌、流动性溢价或投资者情绪造成的.总之,涨强不对称是一个有别于传统因子的新定价因子,且其定价能力可能源于市场补偿非理性投机带来的风险.