期货交易量和现货交易量在发电公司计划中的经济分配

首先运用投资组合理论和线性规划的方法，建立了发电公司在完成计划交易电量下的利润模型，应用函数求导的单调性判别法，分析讨论期货电量和现货电量之间的不同比例对发电公司利润的影响，并对成本价格进行了相关的探讨。     

基于反馈加权组合的电力市场下中长期负荷预测方法

本文简单分析了几种常用的中长期负荷预测方法存在的缺点,针对电力市场环境下对负荷预测精度的高要求,提出了一套精度较高且实用的中长期负荷预测的方法.应用该方法对广西某地方电网进行负荷预测,计算结果表明,该方法的预测结果误差小,在实际预测领域有较高的实用价值.     

中国技术市场规模扩张原因的实证检验

采用格兰杰因果分析法，依据需求拉动和技术推动理论，对中国技术交易规模扩张的原因进行了实证检验．结果表明：中国技术市场规模扩张的类型属于需求拉动的规模扩张，而不属于技术推动的规模扩张．     

中国股市交易量的周内效应

研究了中国股市交易量在一周里面的变化规律,采样时间跨度是从1990-12-19到2002-12-31。以市场换手率度量交易量,采用自回归广义自回归条件异方差(AR-GARCH)模型研究了中国股市交易量的时间系列。研究结果显示沪市和深市的日市场换手率不服从正态分布并且存在着自相关性和ARCH效应;AR-GARCH模型很好地拟合了日市场换手率时间系列,估计出来的参数十分显著;周一到周五的日市场换手率存在显著差异并且周一的市场换手率达到了一周的最大值。利用混合分布假说进行了解释,非交易日的信息积累可能是周一高换手率的原因。结果指出:在该研究的样本范围内,中国股市交易量存在着周内效应。     

基于离散Markov决策过程的发电公司多阶段决策

采用离散时间Markov决策过程(DTMDP)对以多阶段总利润最优为目标的发电公司决策问题进行研究．市场环境下，发电公司根据自身条件，其竞争策略可以是价格的接受者，也可以是价格的制定者．考虑了发电公司不同策略情况下市场均衡状态间的转换概率，分别给出了发电公司作为价格接受者和价格制定者时的多阶段决策模型．通过算例验证了所提模型的有效性和可行性．     

不同结算方式下发电商投标策略的Nash均衡分析

利用博弈论和最优潮流(OPF)研究了完全信息条件下发电商投标策略的Nash均衡解．考虑了2种不同的结算方式，一种按成本最小调度并以节点电价结算购电费用，另一种按购电费用最少调度并以各发电机组实际报价来结算购电费用，得到2种方式各种策略条件下各发电商的收益，进而利用博弈论找出Nash均衡点．其中各发电节点的电价利用OPF来计算．通过IEEE-9节点的算例检验了各方式在2种不同负荷水平下3个发电厂商投标策略的Nash均衡．结果表明，出现高负荷时2种方式的Nash均衡策略一致，低负荷时不相同，且当出现网络拥挤时Nash均衡策略会改变．所采用的研究方法也可用于分析不完全信息条件下发电商投标策略的Nash均衡解．     

市场环境下发电公司的动态学习与市场猜测均衡

提出了基于猜测供给函数模型的发电公司动态学习模型，用于分析和预测重复博弈的不完全信息电力市场环境下发电公司潜在的市场力．各发电公司根据公布的前阶段市场运行数据动态地调整其微增响应猜测，使之能够准确反映所有竞争对手相应于市场结清电价单位变化时所愿意引起的出力变化，从而动态调整提交的供给函数以获得短期最大利润．算例分析表明，发电公司动态学习有利可图；经过各发电公司动态学习并不断调整优化猜测供给函数将引导市场最终达到一猜测均衡结果．     

空盘量变动对我国期货市场期货价格收益波动性的影响

空盘量是除交易之外刻画期货市场交易活跃程度的另一个重要指标。将空盘量分解为可预期和不可预期两部分,研究空盘量的变动对期货价格收益波动性的影响。实证结果表明,空盘量对期货价格收益的波动性具有负向影响,即总体而言,空盘量的增加对期货价格收益波动性的影响小于空盘量的减少对期货价格收益波动性的影响;并且,不可预期空盘量对期货价格收益的影响比可预期空盘量对价格收益的影响大许多。同时,从信息经济学的角度对实证结果分别进行了解释。     

新兴市场企业国际化、组织冗余与创新绩效

国际化是新兴市场企业克服后发劣势、实现创新追赶的重要战略选择。基于组织学习理论,以中国具有国际扩张行为的高技术上市企业为研究样本,探索了新兴市场企业国际化水平对创新绩效的影响以及组织冗余的调节效应。结果表明:(1)新兴市场企业国际化广度对创新绩效具有正向影响,国际化深度对创新绩效具有正向影响;(2)沉淀性冗余在国际化广度与创新绩效之间具有负向调节效应,在国际化深度与创新绩效之间具有负向调节效应;(3)非沉淀性冗余在国际化广度与创新绩效之间具有正向调节效应,在国际化深度与创新绩效之间具有正向调节效应。最后,基于研究结论对新兴市场企业国际化和创新管理提出研究启示。     

Forecasting of dependence,market, and investment risks of a global index portfolio

This paper undertakes an in-sample and rolling-window comparative analysis of dependence, market, and portfolio investment risks on a 10-year global index portfolio of developed, emerging, and commodity markets. We draw our empirical results by fitting vine copulas (e.g., r-vines, c-vines, d-vines), IGARCH(1,1) RiskMetrics value-at-risk (VaR), and portfolio optimization methods based on risk measures such as the variance, conditional value-at-risk, conditional drawdown-at-risk, minimizing regret (Minimax), and mean absolute deviation. The empirical results indicate that all international indices tend to correlate strongly in the negative tail of the return distribution; however, emerging markets, relative to developed and commodity markets, exhibit greater dependence, market, and portfolio investment risks. The portfolio optimization shows a clear preference towards the gold commodity for investment, while Japan and Canada are found to have the highest and lowest market risk, respectively. The vine copula analysis identifies symmetry in the dependence dynamics of the global index portfolio modeled. Large VaR diversification benefits are produced at the 95% and 99% confidence levels by the modeled international index portfolio. The empirical results may appeal to international portfolio investors and risk managers for advanced portfolio management, hedging, and risk forecasting.