双层社会网络上的舆情传播动力学分析

本文构建了由线上社交网络和线下物理接触网络构成的双层社会网络模型,通过理论分析计算出稳态时的舆情传播者比例,得到双层社会网络上的舆情传播阈值大于单层线上网络舆情传播阈值,而小于单层线下网络舆情传播阈值.仿真实验结果表明,在线社交网络能够扩大舆情传播范围、加快舆情传播速度.各层子网的传播率对另一层网络中传播者比例几乎没有影响.此外,来自于线下网络的传播者转移率对舆情传播过程的影响作用小于来自于线上网络的传播者转移率.     

无标度网络中遗忘率变化的谣言传播模型研究

本文在无标度网络中研究了遗忘率随时间变化的谣言传播模型,推导出了对应的平均场方程,并在社交网络人人网中就遗忘率对谣言传播过程的影响进行了数值模拟.结果表明:遗忘率对谣言传播的最终规模有重要影响,初始遗忘率越大或遗忘速度越大,谣言的最终传播规模越小;与遗忘率为常数的谣言传播模型相比,谣言在遗忘率随时间变化的模型中传播规模更小.研究还表明,网络结构对谣言传播也有重要影响,谣言在无标度网络中的传播速度比在均匀网络中更快,最终传播规模更小.     

突发事件发生后谣言传播的IS_rS_nR模型

随着社交网络的发展,谣言传播的模拟变得尤为重要。基于传统的D-K谣言传播模型,首先提出一种新的考虑谣言信息和非谣言信息竞争传播的未知者-谣言传播者-非谣言信息传播者-沉默者(IS_rS_nR)模型,并综合考虑网络结构、用户间的交互行为等多种属性以用户群体的平均社会影响力计算不同群体间的转移概率。其次,给出IS_rS_nR模型的平均场方程,并分析方程平衡解的存在性和稳定性。MATLAB的仿真结果显示:(1)非谣言信息的传播与谣言传播的趋势一致;(2)网络平均度、谣言传播者、非谣言信息传播者群体的平均社会影响力对信息传播的传播速度、传播周期及传播范围均有显著作用。研究成果可以在一定程度上对于舆情监测和市场营销起到指导作用。     

复杂网络上阶段性传染病动力学分析

基于复杂网络,建立了多染病阶段的传染病动力学模型,通过对模型的动力学性态分析获得了基本再生数和最终规模。发现疾病在复杂网络中传播时,早期患者会加剧其传播。数值模拟验证了所得结论的正确性。     

非均匀网络中考虑辟谣机制的谣言传播模型

通过研究政府辟谣策略对谣言传播过程的影响,建立了非均匀网络中考虑辟谣机制的谣言传播模型,并得到了对应的平均场方程。通过稳定性分析得到了与辟谣机制强度以及网络结构有关的谣言传播阈值。仿真结果表明:无论是在均匀网络中还是在BA无标度网络中,传谣者最大影响力随辟谣率的增大而减小,并且对无知者进行辟谣可以有效降低谣言传播的最大影响力,对传谣者进行辟谣可以有效地降低谣言传播中移出者最终数。     

基于“S”型变化遗忘率与个案网络结构的企业隐性知识传播

隐性知识是现代企业竞争优势的战略资产,具有更高的价值。本文基于小世界网络中SIR模型为基础研究隐性知识传播规律,采用更符合实际的"S"型曲线作为变化遗忘率函数,构建遗忘率随时间变化的隐性知识传播复杂网络模型,使得该模型更能准确预测企业内部隐性知识传播过程;还采用随机抽样方式对C企业的所有员工发放调查问卷4500份,最终回收问卷4320份,获取C企业知识传播网络参数,对其隐性知识传播过程进行案例仿真。研究结果显示:遗忘率及其函数参数的变化对隐性知识传播的最终规模有重要影响。越大的初始遗忘率使得企业隐性知识传播的最终规模也越小,遗忘速度越快,隐性知识传播范围也越小;相比常数遗忘率的模型,考虑变化遗忘率的隐性知识传播随时间变化的最终规模要大。     

基于小世界网络的微博谣言传播演进研究

刻画谣言在微博上的快速传播状态,研究影响谣言传播的关键因素。基于传染病的基础模型,将受众扩展为5类(无知者、接触者、传播者、沉寂者、失去兴趣者),引入兴趣衰减系数描述个体多次接触谣言时转发兴趣降低状态,同时考虑了个体只会转发一次的现实状况。为验证模型的有效性,对模型进行了多主体仿真,并将仿真数据与两个真实案例的数据对比,发现构建的模型可以较好地拟合现实情况。通过仿真实验,对不同因素的系数进行对比分析,发现改变兴趣衰减系数、首次转发概率以及小世界网络的属性都显著影响了微博的传播演进过程。     

双重情绪交叉感染下重大疫情网络舆情传播研究

重大疫情会引起各种网民情绪的爆发，网民极端情绪交互作用在一定程度上决定着舆情走向。考虑重大疫情下网民情绪异质性与交叉感染性，将舆情信息中情绪因素对网络舆情传播的影响量化为强化度、分歧度和交叉感染率3个维度指标，构建双重情绪交叉感染下的SIPINR舆情传播模型；数值求解平衡点和传播阈值，证明了传播平衡点的稳定性；通过数值仿真揭示重大疫情网络舆情传播规律。研究表明：双重情绪交叉感染的存在将促使重大疫情网络舆情传播更加持久；初始情绪传播者比例不同会影响重大疫情网络舆情传播趋势；情绪强化度、分歧度和双重情绪交叉感染率均对网络舆情传播态势具有重要影响。     

在线社交网络谣言传播的仿真研究——基于聚类系数可变的无标度网络环境

在经典SIR传染病模型的基础上,根据在线社交网络中谣言传播的特点,将网络谣言的受众用户扩展为无知者、知晓者、信任者、传播者、暂时免疫者和永久免疫者6类。同时考虑到用户会因为不断接触某一相同的谣言而导致对该谣言的信任水平增加的现实情况,引入社会加强正向效应,提出了一个改进的在线社交网络谣言传播模型,并结合复杂网络的相关理论建立了一个考虑聚类系数可变的无标度网络环境进行仿真研究。仿真发现,谣言的传播能力与影响范围会随着社会加强正向效应、用户首次接触并相信谣言的概率、孤立节点密度以及初始传播节点的度的增大而增大,但会随着网络聚类系数的增加而得到抑制。本文提出的谣言传播模型比较符合真实在线社交网络的谣言传播特性,可以为实践中网络谣言的管控提供一定理论参考。     

社交网络结构对COVID-19疫苗接种意愿的影响

为提升民众接种疫苗的意愿，构建基于自我认知和他人认知为影响因素的个体接种意愿函数，运用复杂网络理论建立社交网络演化机制，研究社交网络结构和相关参数对疫苗接种意愿的影响机理，并提出相关建议，为实现社会面清零目标提供决策依据。结果表明：(1)在接种初始阶段，ER随机网络与无标度网络接种比例快速提升，而在后续接种阶段，小世界网络与规则网络的接种比例稳步提高；网络规模影响系统达到稳定状态的速度，网络规模越大，系统达到稳定状态的速度较快。(2)在社交网络中，初始接种比例、已接种群体的影响权重主要影响接种的速度；认知权重主要影响系统达到稳定状态时的接种比例，最终的接种比例与他人认知权重正相关。     

人民币汇率波动影响我国外汇储备变动的理论模型和实证研究

本文在综合考虑国际收支和外汇储备需求的基础上构建了人民币汇率波动影响外汇储备的理论模型, 并利用相关数据实证检验了人民币汇率波动对外汇储备的影响. 模型结果表明: 规模变量、进口倾向、国外收入及汇率因素对外汇储备需求的影响取决于这些变量各自对外汇储备瞬时变化的确定性部分μ的影响. 实证结果表明: 长期上, 规模变量、进口倾向、名义有效汇率、实际有效汇率对外汇储备变动都具有显著正效应; 而储备增长自身波动、实际有效汇率波动及汇率制度对外汇储备变动均呈明显负影响; 国外收入、中美实际利差、名义有效汇率波动对外汇储备变动的影响不明显. 短期内, 名义有效汇率及实际有效汇率变动对外汇储备变动都呈明显负效应, 国外收入具有显著正影响, 而其它变量的变化对外汇储备影响不明显.     

外汇储备的组合预报法

通过深入研究我国外汇储备季度增量与主要宏观经济变量的计量关系,发现宏观经济形势对外汇储备增长有重要影响.提出R²权重组合预报法, 该方法将R²统计量作为模型预测结果组合的权重, 对不同模型的预测结果进行组合加权,得到了较为稳定而且准确的预报结果:外汇储备规模将会持续增长.对此结果提出了相应的政策建议.     

汇率预测的“米斯和罗格夫之谜”破解——来自非参数方法的回答

汇率预测非常困难,其波动具有时变性、随机性和模糊性等统计特征.现存文献中各种方法和模型的预测效果受很多因素影响,其预测力都不及随机游走模型,这就是汇率预测领域所谓的"米斯和罗格夫之谜(The Meese and Rogoff puzzle)".本文使用非参数方法研究汇率波动及其预测模型,发现较之任何参数方法、半参数方法都具有更大的灵活性.为了克服"维数魔咒",本文提出非参数可加模型来研究汇率预测问题.与现有模型相比,在同样的观察样本期内,非参数可加汇率预测模型有更好的样本外预测能力,这有力地证明了"米斯和罗格夫之谜"并非难以破解.此外,我们将非参数可加汇率模型应用于人民币对美元的汇率预测,其结果仍然揭示了该模型很好的拟合度和预测能力.本文为汇率预测这一研究领域提供了新的研究思路和方法.     

远期汇率的异常波动与波动期限结构

以美元/日元远期汇率为例,利用马尔可夫机制切换算法研究远期汇率对数收益率的异常波动,并将异常波动与宏观经济形势和宏观事件相对照,较好地解释了宏观因素对汇率波动的影响. 同时,利用GARCH(1,1)模型拟合剔除异常点后的汇率波动,所得到的不同到期期限的远期汇率的条件方差表明,期限较长的远期汇率的条件波动较大,期限较短的远期汇率的条件波动较小,说明不同期限的远期汇率可能存在信息不对称, 即期限越长,信息的不确定性越大.     

除噪技术及其在汇率数据中的应用研究

应用复杂系统理论研究了汇率混沌数据延时嵌入相空间重构方法及其伪相图的获取技术．通过嵌入空间矩阵的分解来得到混沌时序的奇异谱曲线，依此获取混沌时序的内在本质特征及判定其噪声的组成比例，将混沌数据的除噪技术用于汇率数据非线性本质特征的提取．计算结果表明：伪相图在极大程度上反映了原复杂系统的内在本质特征．这一研究对于汇率混沌数据的除噪、本质特征获取、非线性混沌模型的确立技术等都有着极其重要的理论和实际意义．     

及时性自适应高维经济基本面建模与汇率预测分析

在人民币国际化不断推进,人民币汇率双向波动加强的背景下,构建具有优良预测能力的汇率预测模型愈发重要.参数模型对汇率预测的能力不仅取决于模型设定是否正确,还取决于模型能够同时:一方面能否迅速探测模型参数的结构性变化以使用最佳信息估计模型参数,另一方面能否及时识别模型解释变量以使用最佳解释变量对汇率进行预测.本文构建了自适应变元算法.该算法不仅能实时检测模型参数的结构性变化,探测参数的最大化同质区间,同时还能对变量进行及时识别以选择最佳模型解释变量,提高模型的预测能力.在样本外向前3至24个月的汇率预测中,自适应变元算法能显著超越随机游走,马尔可夫机制转换模型,误差修正模型,实时最优窗算法,多元自适应可变窗算法与其他经济基本面模型包括:弹性货币模型,购买力平价模型,利率平价模型,泰勒规则模型,偏移泰勒规则模型.变量选择结果显示,自"811"汇改以后,经济基本面因素决定了人民币汇率走势.中国与其他发达经济体包括欧元区,英国与日本的经济基本面同样能够决定美元兑人民币汇率走向.另外,自"811"汇改之后,人民币汇率预期相比于"811"汇改之前更易受到外部冲击的影响,合理的人民币汇率预期监管依然需要依赖于实行有管理的浮动汇率制度,防止汇率风险.     

碳排放便利收益与期权价值分析

根据持有成本理论,运用欧洲气候交易所的EUA日交易数据验证碳排放市场中市场参与者持有碳排放现货是可以获得便利收益,且便利收益是一种看涨期权。实证结果显示:碳排放便利收益对实施灵活的资产交换策略具有明显的期权特性。运用修正的Margrabe交换期权定价模型,市场参与者利用碳排放便利收益的行为特性灵活地变换交易策略,可以获得资产交换的期权价值。     

服务型领导与团队绩效:基于社会交换视角的解释

目前文献中对于服务型领导理论的研究多集中于个体层面, 在团队层面将服务型领导对团队绩效的影响过程看成是团队成员间的交换过程. 基于社会交换理论探讨了服务型领导对团队绩效的影响机制, 尤其是领导成员交换和团队成员交换在其中的中介作用, 以及团队差序氛围在其中的调节作用. 研究结果发现: 服务型领导与团队绩效显著正相关, 领导成员交换和团队成员交换在两者之间的关系中起完全中介作用, 团队差序氛围对服务型领导与团队绩效之间的关系具有显著的正向调节作用. 研究告诉团队领导者, 不仅要通过塑造自身的服务型领导风格来实现对团队差序氛围的替代作用, 同时还要善于为团队成员营造一种高质量领导成员交换和团队成员交换的感受, 从而提高团队绩效.     

国际油价冲击对汇率体系稳定性影响的研究综述与展望

油价冲击对汇率体系稳定性的影响是国际金融领域研究的重要课题,本文系统梳理和评价了国际汇率制度中间化倾向发展对油价冲击传导的非对称性和传导强度差异化影响的文献,市场风险的信息传导和汇率波动非线性化现象研究的最新成果. 在文献研究基础上,本文指出油价冲击对汇率体系稳定性影响的未来研究的突破口是：不同汇率制度安排缓冲油价冲击的内在规律、 油价冲击影响汇率的传导模式和强度、油价冲击和汇率的非线性研究范式.     

人民币汇率、沪港通交易与股指波动

伴随着沪港通等资本市场开放政策的深入实施,人民币汇率、外资流动与内地股市间的联动效应将如何演变?本文运用SV-TVP-SVAR模型深入考察研究了人民币汇率、沪股通资金净流入与上证50指数三者之间互动关系的时变特征,研究发现:从同期关系看,人民币汇率贬值显著负向影响着沪股通资金净流入和上证50指数,而沪股通资金净流入对上证50指数有着显著正向影响;从时变脉冲响应走势看,人民币汇率贬值总体上导致了沪股通资金净流出,并拖累了上证50指数表现;沪股通资金流入对人民币汇率贬值有着显著的时变影响,且推高了上证50指数;上证50指数上涨导致了人民币汇率升值和沪股通资金流出,证实了沪股通资金的逆向投资风格.因此本文的实证结果首次刻画了人民币汇率、沪股通交易与内地股市三者之间的联动效应,然后提出了维护人民币汇率基本稳定、完善沪港通交易机制和促进资本市场健康发展相关政策建议.