基于报童模型的零售商补贴模式选择研究

本文以报童模型为基础,以最优化期望销售量为衡量标准,研究分析当补贴总额一定时对零售商可采用的采购补贴,销售补贴和价格补贴三种模式.研究表明,价格补贴和销售补贴的激励效果相同.同时,只有当需求的确定性部分占主导地位时,最优期望销售量随着补贴总额的增加而增长;当需求的随机部分占优势时,二者间的单调关系并不始终存在.线性需求假设结合数值分析结果显示,补贴模式的选择上存在门槛策略,当补贴总额较少时应选择采购补贴,而较为充足时则应采用销售补贴,将能够更有效地促进消费.     

地方政府研发补贴的区域竞争

通过构建中央政府干预的地方政府研发补贴区域竞争模型,运用空间面板方法基于中国31个省级地区2009-2015年的数据,分析地方政府在企业研发补贴上的区域竞争模式.研究发现,地方政府对国有企业的研发补贴呈现负的空间效应,地方政府采取相互替代的竞争策略,财政分权度系数显著为负说明国有企业所从事的基础性、全局性研发活动具有较大的外部性,地方政府对国有企业的研发补贴主要依靠中央政府的引导和支持,地方政府在国有企业研发补贴上的竞争实质上是对中央政府转移支付的竞争.对非国有企业的研发补贴则呈现正的空间效应,地方政府为了吸引和留住以市场为导向、流动性强的非国有创新企业采取相互模仿的竞争策略.研究结果表明,中央政府主导下的地方政府区域竞争会根据经济发展方式的变化而不断调整,竞争的对象向创新要素转移,充分体现了中国的制度优势以及市场在创新资源配置中的决定性作用.     

基于Shapley值法的快递自提补贴价格研究

快递公司对自提消费者实施补贴政策可以迅速培养他们自提快递的习惯,从而推广自提模式的发展.因此,制定合理的补贴价格至关重要.本文以快递公司与便利店合作开展快递自提服务为研究对象,对补贴价格进行研究.运用Shapley值法构建了快递自提补贴价格模型,讨论了补贴价格在长期和短期不同情况下快递公司给予自提消费者的补贴价格公式,并明确了快递公司补贴的范围,价格等.最后通过算例分析验证了该模型的有效性和实用性,该模型的提出,对于通过以补贴行为来促进快递自提模式的发展具有重要的现实指导意义.     

基于续航能力需求的新能源汽车产业链补贴策略研究

新能源汽车在产销量获得突破之后,充电基础设施不足成了制约进一步发展的重要因素,依靠新建短期内无法解决,着力提升汽车续航能力成为现实的可行选择.从产业链协调的视角出发,基于消费者续航能力需求,通过构建产业链一体化决策和独立决策模型,研究了新能源汽车产业链中电池生产商和汽车生产商的最优决策与协调问题,分别得出了两种决策下的最优策略组合,并分析了消费者续航能力需求对新能源汽车需求和价格的影响.结果表明:新能源汽车的需求和价格不仅取决于消费者的续航能力需求,还与产业发展水平和产业链决策方式有关,产业链一体化决策比独立决策更有效.为更好的实现一体化决策,引入了产业链内补贴机制实现了产业链协调,在此基础上给出了新能源汽车产业发展的政策建议.     

政府价格补贴下绿色供应链管理扩散博弈模型

为探完在政府价格补贴下竞争企业间绿色供应链管理的扩散过程,建立了基于企业和消费者理性决策基础上的三阶段演化博弈模型:第一阶段为政府选择补贴决策目标以及单位产品的补贴额度,第二阶段为市场中的竞争企业选择是否实施绿色供应链管理,第三阶段为选择不同策略的企业确定各自产品的价格.通过数值仿真讨论了政府的价格补贴给社会福利、绿色产品销量和实施绿色供应链管理的企业比例带来的影响.研究表明,政府的价格补贴可以促进绿色产品的销量和价格上升,增加实施绿色供应链管理的企业群体的收益.     

组织中秩序的起源与和谐管理

基于现有的理论使用层级、矩阵、混沌和复杂理论等探讨组织的秩序,文中回顾了这些理论并提供了一个解释组织中秩序起源的综合模型.在此基础上引入了和谐理论及HAUEC(构成和谐、组织和谐、内部环境和谐、外部环境和谐以及总体和谐)模型并使用该模型解释了海尔的组织变革.     

基于绿色供应链的政府补贴效果研究

以绿色制造商和零售商组成的二级绿色供应链为研究对象，在政府对制造商研发补贴背景下，采用博弈论进行理论建模。建立了以政府、制造商和零售商为主体的三阶段博弈模型，然后运用数值仿真法进行了分析。研究表明：①政府对制造商进行补贴，社会福利水平比不补贴时要高；②政府对制造商进行补贴，能促进产品绿色度的提高；③随着政府补贴系数的增大，社会福利水平也在不断提高；④随着消费者敏感系数增大，消费者剩余和社会福利水平也在不断增加。     

和谐管理的耦合机制及其复杂性的涌现

在遵循和谐管理理论的研究框架下,通过借鉴Wright的适应度景观概念和Kauffman关于生物系统进化的NK模型,在界定了和谐景观后,利用系统分析和模块化设计的思想,将和谐管理中的和谐主题,和,谐以及环境等四个核心要素作为组织系统的四个模块或维度,并针对这些模块间的相互关联性以及互动程度的变化对组织系统绩效的影响,进行了仿真,仿真结果表明:和谐管理的耦合机制具有在局部最优和全局最优之间"适应性游走"的特征,并涌现出值得关注的复杂性.     

“供给侧改革”背景下的新能源汽车产业补贴政策创新研究

新能源汽车产业是我国战略性新兴产业之一,是解决环境污染和能源危机的重要方式.目前促进新能源汽车产业发展的补贴政策主要集中在需求侧,在"供给侧改革"背景下,调整补贴政策,有利于促进汽车产业结构调整和新能源汽车产业发展。本文考虑将国家财政补贴调整为向企业提供,并设计产业内补贴,两种补贴同时实施。研究结果发现,将补贴调整为向生产企业提供,也能起到对新能源汽车产业的促进作用;两种补贴同时采用,一方面可以激励传统汽车制造企业加大新能源汽车领域投入,促进产业升级,另一方面可以激励新进新能源汽车生产企业加大投入,从而促进新能源汽车产业的发展。另外随着新能源汽车产业的发展,行业内补贴会逐渐消失,具有良好的退出机制。     

基于SD的粮食预测和政策仿真模型研究

利用系统动力学的原理和建模方法描述了我国粮食中长期的供求状况,用因果关系图研究和分析了粮食生产、需求、库存和价格因素的因果反馈关系,并建立了一个系统动力学模型,其中的参数估计运用了计量经济学方法.模型模拟了个人投入、国家投入、自然条件和国家政策对粮食供求状况的影响,为政府决策部门进行粮食预测和政策仿真提供了数量依据,以期能够对我国粮食供求预测、预警和政策分析等层面提供一定的支持.     

高频金融时间序列的协同持续关系研究

对向量高频时间序列的“已实现”协方差阵提出相应的模型并建立了“已实现”向量自回归模型.应用Bollerslev和Engle提出的持续和协同持续概念,讨论了“已实现”向量自回归模型存在线性协同持续的充要条件和寻找这种线性协同持续向量的方法,在此基础上进行了实证分析,表明沪深两股市之间不存在线性协同持续关系.最后指出协同持续概念在动态组合投资、风险规避策略中的意义和作用.     

基于高维R-vine Copula的金融市场投资组合优化研究

为优化国际金融市场的投资组合,本文以全球具有代表性的七大股票市场重要股票指数作为金融市场的典型代表:首先运用较为灵活的APARCH模型来刻画股票指数收益序列的"典型事实"特征,其次针对投资组合优化模型中变量之间复杂相依关系,采用最大生成树MST (maximum spanning tree,MST)算法选择的R-vine Copula来刻画七个股票市场的相依结构,进而测度R-vine Copula相依结构下组合风险CVaR,最后基于R-vine Copula相依结构条件下建立Mean-CVaR投资组合模型,并实证对比了Mean-VaR,Mean-CVaR和基于R-vine Copula相依结构下的MeanCVaR模型的拟合效果.实证结果表明:考虑资产之间的相依结构能起到优化投资组合的效果,在降低投资组合风险的同时增加了回报率;基于R-vine Copula相依结构下的Mean-CVaR模型投资组合优化效果明显优于Mean-CVaR模型,而Mean-VaR模型较其它两种模型表现相对较差.     

基于流形学习的多核SVM财务预警方法研究

在进行财务困境预测时, 为了客观全面地反映企业的财务状况, 纳入较多的预警指标, 数据集维度将变得很大, 传统方法求解此类问题效果并不理想. 流形学习处理高维数据具有较好的降维效果,多核SVM对于分布不平坦的数据具有很好的分类性能. 基于此, 提出了“流形学习+多核SVM”的混合算法财务预警模型, 该模型适用于具有大量指标集的财务预警. 实验结果表明, 与传统预警方法相对比, 其具有更优的预测性能.     

金融市场动态相关结构的研究

为了研究金融市场间非线性的动态相关结构,提出了一类具有变结构特性的分阶段Copula模型以及相应的二元正态Copula模型变结构点的诊断程序.构建了分阶段二元正态Copula-GARCH模型并用于上海股市各板块之间动态相关结构的研究.结果表明,在刻画金融收益序列之间动态相关结构的能力上,变结构二元正态Copula模型优于时变相关二元正态Copula模型.     

基于分位数回归的金融市场稳定性度量

基于系统风险视角,通过分位数回归技术,提出了金融市场稳定性度量的新方法,在论述金融市场稳定性度量原理的基础上,设计出可行的 计算步骤,并据此实证分析了我国金融市场的动态特征. 实证结果显示,本文提出的金融市场稳定指数在数值上和趋势上都与金融市场的现实情况相符,能够有效检测出市场不稳定的时间区间,且具有稳健性,是监测金融市场运行状态的有效定量指标,可为金融监管提供技术支持.     

基于城市金融竞争力评价的我国多层次金融中心体系

为了对我国的多层级金融中心体系进行研究, 论文设计了一套系统的评价方法. 在评价过程中, 首先建立了评价各城市金融竞争力的指标体系, 接着采用熵权法、灰色关联分析法、主成分分析法等对我国21个大中城市的金融竞争力进行了评价, 再运用Kendall协同系数检验法对三种方法评价结果的一致性进行了检验并进行组合评价, 给出了各城市金融竞争力的排名, 最后还运用K-均值聚类分析法将21个城市划分了层级. 根据评价的结果以及区域经济发展的特点和各城市的优势和差异, 对我国多层次金融中心体系格局的构建给出了政策建议.     

基于GA-ANN的中国金融安全预警系统设计及实证分析

国家金融体系的安全运行关系到经济社会的稳定,建立有效的金融安全预警系统已成为各界十分关注的焦点.基于现有文献,在金融安全预警指标体系中补充影子银行相关指标,以保证高杠杆、高流动性风险的经济参数参与建模,使得金融安全预警指标体系更加完整;运用因子分析计算七个金融子系统及整体金融系统安全得分,基于遗传算法优化的人工神经网络(genetic algorithm-artificial neural network,GA-ANN)建立中国金融安全预警系统,观察金融系统运行是否平稳、金融安全得分是否出现剧烈波动或异常值,以此判断国家金融状况是否安全,并对2013年我国金融安全状况进行预测.其中,GA-ANN网络较径向基神经网络、反向传播神经网络和广义回归神经网络,具有更好的拟合精度.预测结果显示2013年下半年我国金融系统总体运行安全,但在影子银行、股市和保险子系统存在一定的不安全因素.研究成果为政策制定者和广大投资者对国家宏观金融安全预判提供了参考依据.     

基于CoES模型的我国金融系统性风险度量

为了更加准确地度量金融系统性风险,预防灾难性金融风险事件发生,本文基于尾部损失的均值提出了一个新的度量系统性风险的方法——CoES模型,相对于传统的CoVaR模型来说,该方法更关注尾部损失的均值而不仅仅是单一分位点上的期望损失,能够更加准确地捕捉系统性风险,为金融系统监管提供更为有效的信息.最后,本文将该方法用于度量2007-2016年间共21个金融机构对我国金融市场系统性风险的贡献.研究结果发现:1)CoVaR模型可能低估了金融机构的系统性风险;2)当银行行业受到冲击时,其对整个金融系统造成的风险最大,其次是保险,房地产和多元金融行业;3)在银行行业中,对系统性风险贡献最大的当属工商银行和中国银行,应对其进行重点监管;4)相对于银行和房地产行业,保险行业和多元金融行业自身的VaR值较高,但对金融系统性风险的贡献较低,因此应注意对其自身风险的管理.