制造车间生产能力的影响因素研究

为了有效地研究制造车间生产能力的状况,课题组分别提出了基于单因素方差分析和Logistic回归模型的车间产能影响因素分析方法。将统计学方法与实际生产制造相结合,不仅对实际生产可能存在的影响因素进行显著性检验,而且能够根据逐步分层回归分析的结果对影响因素的贡献能力进行排序。结果对比表明分析出的因素符合车间生产实际情况。该研究对提高车间生产能力具有实际意义。     

基于协整的豆类期货统计套利实证研究

文章选取大商所大豆、豆粕和豆油期货主力合约2006~2012年收盘价作为研究对象,对大豆压榨套利模拟实证,基于统计套利研究框架,对价格序列进行协整检验,以此为基础建立误差修正模型(ECM),验证三者价格之间存在长期均衡关系,根据协整系数确定套利交易投资组合,依据价差序列进行套利交易模拟,结果表明,豆类期货统计套利获利能力赢利能力并不明显,交易阈值的确定对于交易成本、交易次数和套利效果具有很强的关联性。     

基于洛特卡定律的国际社会化媒体研究成熟度分析

移动智能终端的不断升级和各种互联网技术的融合发展给社会化媒体产业带来了巨大的增长空间,近年来社会化媒体研究也随之成为最具增长力的学科领域之一。经典洛特卡定律能揭示特定研究领域作者数与所著科学文献数之间的规律,常被用来评判特定研究领域的发展成熟度,但存在精度不够等问题。在经典洛特卡定律的基础上,结合国际社会化媒体研究领域最新发展,拟合出该领域洛特卡定律常数的非线性回归方法来提高计算精度:以1994—2013年间ISI Web of Science数据库中社会化媒体相关主题的8 021篇文献为研究样本(SSCI数据库文献4 501篇,SCI数据库的文献4 279篇)展开研究,并进行K-S一致性检验。统计分析结果表明:国际社会化媒体领域的研究虽处于快速发展阶段,但成熟度不高,核心作者群尚未达到稳定状态。     

基于回归方法的灰色包络带预测模型改进

传统灰色包络带预测模型在上(下)界函数构造上有其不足,从而造成对预测精度影响。文章利用回归分析的方法构建上缘点连线的逼近曲线,并由此构建上缘点的序列点的上界函数。利用GM(1,1)模型得到时间响应式,并由时间响应式得到改进包络带预测模型。通过比较传统包络带模型、改进包络带模型和中位线序列模型预测精度,以说明改进的包络带模型在预测精度上得到了显著提高。     

人工鱼群算法优化SVR的预测模型

文章针对参数选择关系着支持向量回归机的性能进而影响GDP预测效果这一问题,引入人工鱼群算法将支持向量回归机的参数选择转化为组合优化问题,得到应用人工鱼群算法优化支持向量回归机的短期GDP预测模型。以辽宁省的GDP数据为例,将该模型的预测结果与同为智能算法的BP神经网路和单纯的支持向量机进行对比,结果表明该模型的预测效果优于其余两个,具有更好的学习能力和推广能力。     

控股股东持股比例对企业研发投资强度影响的实证分析

利用《中国工业企业数据库》发布的重工业企业调查数据,基于非参数回归、OLS估计以及Tobit估计的方法研究了控股股东持股比例对企业研发投资强度的影响。研究发现：控股股东持股比例对企业研发投资强度的影响存在门槛效应。股权性质（控股资本类型）、企业年龄对企业研发投资强度的影响并不显著,但企业规模对企业研发投资强度带来显著性影响。文章认为,控股股东持股比例大约保持在50%～80%左右更利于企业技术创新;企业间应加强技术创新合作以形成研发投资的规模效应。     

中美居民财产性收入结构比较

党的十八大报告再次强调“千方百计增加居民收入”,并提出“要多渠道增加居民财产性收入”,这一提法是我党“为民谋利”理念的具体贯彻。然而,现阶段我国财产性收入来源虽已趋多元化,但还不成熟,为了进一步提升我国居民财产性收入,有必要考察发达国家在这一方面的历史经验,并加以借鉴。本文主要以美国为例,对中美居民财产性收入结构加以比较,并运用分位数回归方法加以分析,得出相应的启示。     

浙江省制造业升级的影响因素分析与对策建议——基于全球价值链视角

笔者主要基于VAR动态系统模型、联合脉冲响应函数,对全球价值链视角下浙江省制造业升级的主要影响因素——技术能力、高级人力资本、生产性服务业、企业规模、制度创新进行了实证分析,并基于研究结果,分别从提升技术创新及应用能力、加速高级人力资本积累、完善服务平台建设、强化企业自身实力、加大政策支持力度及成效五个方面,对浙江省制造业升级提出了对策建议。     

基于加权案例推理模型族的软件成本SVR组合估算

精确地估算软件成本是软件项目成功开发的一个重要保证,直接影响着软件的风险控制和质量保证.为了更好地解决单一估算模型的不足,提出了集成多案例推理(CBR)模型的软件成本组合估算模型.首先,采用六种距离计算公式刻画新旧项目相似度,构建了六种CBR模型,并运用粒子群算法(PSO)来优化CBR模型族中的属性权重.其次,在CBR模型族的基础上,运用支持向量回归机(SVR)模型将不同CBR模型的估算结果进行集成,提高软件成本估算结果的精度.利用Deshamais数据库对模型有效性进行检验,实证结果表明,在六种CBR模型中Euc-CBR、Min-CBR、Gau-CBR和Mah-CBR模型估算结果没有明显差异,Gre-CBR和Man-CBR模型略优;提出的SVR组合估算模型估算精度明显优于单CBR模型和其他线性组合估算模型,能有效提高软件成本的估算精度.