基于基尼系数的复杂电网结构的异构性分析

引入了经济学中的洛伦兹曲线和基尼系数的概念,用来分析复杂电网结构的异构性.通过仿真得到时空演化模型生成的各种网络的洛伦兹曲线和基尼系数,分析了时空演化模型的演化参数对基尼系数的影响.应用洛伦兹曲线和基尼系数对国内外的实际电网进行了异构性分析和比较,采用基于时空演化的OPA模型对IEEE39节点系统进行了连锁故障仿真,分...     

基于IDH专利数据的中国设计产业集聚趋势及其演变实证研究

运用洛伦兹曲线、基尼系数、聚类分析和相关分析等方法,以独立设计机构职务专利授权数为产出指标,首次描绘出25年来国内设计产业的集聚趋势,初步验证了设计产业集聚理论。研究结果显示:国内广义设计和工业设计产业存在霍金斯二阶集聚效应并随时间增强,独立设计机构工业设计集聚度高于广义设计;并提出了相应政策建议。     

测算洛仑兹曲线方程及基尼系数的新方法

一个国家（或地区）的人口可以按照收入从低到高分成若干等级．分析了收入分布所具有的特征，典型例子的分析表明，如下的假定有一定道理，即随着等级的提高，人数呈指数递减，收入却呈指数增加；依上述假定推导出洛仑兹曲线的数学表达式及基尼系数的计算公式；将这些理论应用于中国的收入差距分析，并给出了这种方法的应用前景．     

基于神经网络的交通信息融合预测方法

为了更加准确地预测动态变化的交通信息，通过分析城市道路交通流量变化的特点，提出一种基于神经网络的融合预测方法。这种方法根据预测数据各属性的特点，将数据构造为多个相关的时间序列。在此基础上，对各序列采取不同的处理方法，然后利用神经网络进行融合，得到最终的预测结果。这种方法可用于数据动态预测的各种领域。实验结果表明，采用这种方法可以有效地改善数据预测的误差。     

公平视角下的国企高管薪酬水平--仿真测算与比较

为讨论我国国企高管薪酬设置的公平性,提出一种能够实现基尼系数与收入分布之间转换的洛伦茨曲线表达式.基于该洛伦茨曲线,通过仿真测算了企业内部薪酬差距基尼系数经验"警戒线"对应的国企高管薪酬水平,并将测算结果与国有控股上市公司高管的实际薪酬对比.仿真结果表明,薪酬差距基尼系数的经验"警戒线"所对应的高管最高薪酬约为企业平均薪酬的3~4倍.比较2010-2016年的薪酬数据,我国国有控股上市公司高管最高薪酬与企业平均薪酬比值的均值介于3.9~7.1倍,表明国企内部初次分配收入差距较大,2015年政府限定央企高管薪酬不超过企业平均薪酬的7~8倍仍是宽松的约束.仿真测算结果可为我国薪酬规制政策力度的选择提供数量参考.     

多准则分级决策的扩展粗糙集方法

解决分级决策问题的方法主要涉及统计学、人工智能和运筹学等．粗糙集理论被证明是进行多属性决策分析的有利工具．但是，基于不可分辨关系或相似关系的传统粗糙集方法不适于解决带有准则的决策分析问题．因此，Greco等提出了一种扩展的粗糙集方法分析分级决策数据，该方法利用支配关系代替不可分辨关系对决策类进行粗糙近似．在此基础上，为了从决策数据中构造偏好模型，通过构造支配矩阵和支配函数计算最小决策规则．为了消除规则集中的冗余性，提出了规则化简的方法．此外，对基于规则的分级决策策略进行了研究.     

基于福利占优的我国城乡居民消费的税费调整

消费税改革必须立足于增大社会福利.本文将商品税费调整的福利占优方法从个体数据推广到组数据.在收入边际效用递减且大于零的一般假设下,组数据集中度曲线可以用于表达商品福利占优的基本命题.收入弹性是描述商品福利占优的一个重要性质,这里引入不平等厌恶参数,同时给出精确计算样本拓展收入弹性的组数据方法.利用2013年我国城乡居民八大类消费支出省域数据进行实证研究表明,对城镇居民的食品、衣着、居住、家庭设备及用品、医疗保健消费类别的补贴,对农村居民家庭设备及用品消费类别的补贴都可以提高整体的社会福利水平,这些结果为我国城乡居民消费支出的商品税费调整指明了方向.     

基于小波与径向基函数的大气污染预测研究

提出了一种实用于大气污染物的小波分析和RBF(RadialBasisFunction)神经网络相结合的预测方法,对污染物TSP(TotalSuspendedParticles)进行预测,得到与观测值相符的结果。应用小波分析进行检测,消除了预测数据中奇异点所包含的奇异信号。在此基础上应用RBF神经网络进行预测,研究结果表明,小波分析的利用提高了预测精度,验证了该方法简便、快捷,具有较强的实用性,为环境管理部门宏观调控提供了理论基础。     

基于大样本数据的机场业务量需求预测方法

机场业务量预测是机场建设规模决策的重要依据，基于大量样本数据，采用模型构建和实证分析的方法研究机场业务量需求预测。首先提出相关性回归和主成分回归两种预测方法，针对每个机场的客、货吞吐量，构建一元线性回归、相关性回归、主成分回归和逐步回归4类细分预测模型，并利用203个机场的客、货吞吐量数据对构建的模型进行实证分析。分析结果表明：机场客、货吞吐量与各类宏观变量存在着不同程度的关联性，其中与国内生产总值(gross domestic product, GDP)、社会消费品零售总额、居民可支配收入等变量呈现高度相关性。从4类预测方法的预测效果来看，构建的相关性回归和主成分回归模型预测效果表现较好。统计发现，在可允许的最大绝对误差百分比下，在203个机场中回归分析法可有效预测的机场数量占比达50%以上。机场客、货吞吐量量级越高，回归分析法可有效预测的机场数量越多，旅客吞吐量千万级以上机场和货邮吞吐量5万吨以上机场的可预测机场数量占比均可达90%以上。     

遗传程序设计在统计建模中的应用

介绍一种利用遗传程序设计的方法来自动生成统计预测模型，并进行误差估计分析，改变过去只使用拟合曲线粗糙、预测结果不理想的几种传统固定统计预测模型的传统分析方法。通过对[1]和[2]的真实历史资料验证，结果表明，与传统的线性回归、指数回归、抛物线回归三种方法对比，遗传程序设计建立的模型所预测的数据准确度明显要高。     

无标度网络的一个新的拓扑参数

为更深刻直观地定量刻划无标度网络的拓扑性质,将经济学中描述收入分配不均等程度的两个重要概念:洛伦茨曲线和基尼系数推广至一般的复杂网络.通过仿真和理论两个方面的工作,指出将这两个概念与幂律相结合可以更有效地刻划无标度网络的拓扑结构的异质性,同时还获得了关于无标度网络的一些重要性质.最后对基尼系数和网络结构熵进行了比较.     

多个动态序列之间非线性相关性度量方法

动态序列相关性推断是处理多维序列经济预测建模中变量选择问题的重要方法之一.本文把状态空间重构意义下相关维数计算方法推广到任意多个观测变量情形,定义了多个序列非线性相关度的概念,并讨论了计算方法的量纲稳定性.利用Lorenz系统进行仿真,并以中房综合指数上海、北京、广州数据作为应用实例进行非线性相关性推断,数据结果说明方法可行.     

经济转型时期我国城镇居民消费与收入的长期均衡关系

由于确定性时间趋势项代表了经济发展等的因素对消费的影响,故本文首次基于带有非参数时间趋势项的半参数模型对我国1978～2005年的消费收入进行了协整检验,实证结果表明：转轨时期我国城镇居民人均收入与消费之间存在着长期均衡关系;收入是消费的一个重要决定因素;同时趋势项的影响也并不是如很多文章描述的那样具有直线形式.     

利用时间序列与截面结合数据估计并检验个体差异

本文利用我国城镇家庭横截面与时间序列结合资料建立了食品消费函数。结果表明地区因素是很重要的食品消费因子。对我国南方与北方家庭进行比较说明,在食品消费方面存在明显差异,因此,部分南方高收入省区的恩格尔系数比北方低收入省区要高。本文仅用五年数据,引入２５个变量,从而消除了时间序列资料不足对经济计量模型应用的局限.     

基于基尼系数的我国教育经费配置区域与结构公平性分析

本文提出了基尼系数的一个等价算法：收入份额法，该算法不仅方便基尼系数按组群分解和来源分解，而且可以进行边际效应分析. 将上述方法应用于对我国省域教育经费配置的公平性分析，无论是从总体还是从区域结构来看，与1999年相比可以发现，2009年省域教育经费配置的公平性有了显著的改善. 中西部地区教育经费占总体教育经费的比重，出现了明显的上升；国家财政教育经费占总体教育经费的比重，也有较大幅度的提高. 国家财政教育经费来源和东部地区教育经费配置，对总体教育经费配置的公平性具有决定性作用. 增大国家财政教育经费来源和中西部教育经费在总体教育经费中的比重，有利于改善省域教育经费配置的公平性.     

地区能源效率与二氧化碳排放的差异性——基于Kaya因素分解

利用绝对差异法、相对差异法和基尼系数对我国28个省区1995-2005年间能源利用效率的差异性进行了比较；引入Theil指数和Kaya因子，深入研究能源消耗导致的地区间人均CO2排放的差别；进一步将28个省区划分为八个经济区，分解Theil指数为区闭和区内贡献。结果显示（1）各省区能源利用效率存在趋同现象。（2）Theil指数表明2003年后人均C02排放差异性在减弱，Kaya因子中贡献最大的是能源强度指标，其次是人均GDP，碳排放系数贡献相对较小。交互作用因子中能源强度和人均GDP之间表现出较大的负影响，即高收入地区能源利用效率高，人均C02排放也多。（3）八个经济区间的差异要大于经济区内部的差异，且一直占据主早地位。文章结论为节能减排提供了参考。