基于DEA和BP神经网络的三阶段物流联盟伙伴选择

文章在DEA分析和BP神经网络的基础上提出了物流联盟构建的伙伴选择流程,通过三阶段选择确定物流联盟构建所需的最佳伙伴.首先依据候选伙伴的核心能力进行第一阶段分类.第二阶段在分类的基础上从效率入手,结合DEA模型对候选企业进行初选.第三阶段通过BP神经网络模型时候选企业进行综合评价,选出所需的伙伴企业,构建物流联盟.最后,结合算例,对候选伙伴做出了较为客观地评价,验证了方法的可行性.     

金融状况指数的FAVAR模型构建及效用检验

目前多数研究均选用利率、汇率、房价和股价等指标构建金融状况指数,造成大量经济信息丢失,故通过建立FAVAR模型,选择利率类、汇率类、房价类及股价类等69个经济指标,采用广义脉冲响应函数构建金融状况指数,并分析金融状况指数对我国通货膨胀率的预测能力。结果表明：利用FAVAR模型编制的金融状况指数能有效预测未来5~8个月内的通货膨胀运行趋势,具有较强先导作用。建议政府机构定期编制金融状况指数,前瞻性地制定相关政策,为及时降低通胀水平提供帮助。     

金融因素对期铜价格波动影响的实证研究

采用VEC模型和EGARCH模型实证研究金融因素和沪铜期货价格之间的关系,传导分析结果显示:汇率、外汇储备和货币供给量的变动通过不同的传导方式对期铜价格产生影响,在短期内各变量的变动均会使得期铜价格产生较明显的波动;而从长期来看,汇率和外汇储备的冲击效果会逐渐消失,但货币供给量的冲击效果具有很长的持续性。根据风险分析结果和信息冲击曲线得出,期铜价格波动的风险主要来源于外汇储备的变动,并且金融因素对期铜价格波动的影响具有明显的非对称性。