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1.
文章提出具有卖空总量限制、阈值约束和V型交易成本的多阶段均值—半绝对偏差(M-SAD)投资组合优化模型。该模型分别运用均值和半绝对偏衡量资产的收益率和风险。由于交易成本的存在,该模型不满足无后效性的动态优化问题。文章将该模型近似为一般动态规划问题,提出一种新的离散迭代方法,并证明该算法是线性收敛的。最后,文章通过实证研究比较分析卖空总量限制和风险偏好系数取不同值时对投资组合最优策略的影响,验证模型和算法的有效性。  相似文献   
2.
采用 Hicks Moorsteen指数对中国省域以多维城乡差距为非期望产出的包容性全要素生产率进 行测度和比较分析,结果表明:考虑多维城乡差距的包容性 TFP指数低于传统 TFP指数,技术进步的快 速下降是导致 TFP指数下降的重要原因;城乡差距较小的东部地区包容性 TFP指数高于中西部地区, 包容性经济增长存在区域差异;滞后一期的城乡产业发展差距对包容性经济增长具有显著的抑制作用。 全国以及中西部的经济发展水平与包容性经济增长存在“倒 U型”关系,城乡差距较小的东部地区,地 区经济发展与包容性经济增长正相关。城镇化率有助于推动全国以及东、中部地区包容性经济增长,但 与西部地区包容性经济增长负相关。产业结构对包容性经济增长具有抑制作用。要推动经济包容性增 长,必须缩小多维城乡差距,注重经济高质量发展,推动产业合理布局,并根据各地区不同的经济发展以 及城乡发展阶段采取不同的发展战略。  相似文献   
3.
“十四五”时期是开启社会主义现代化建设新征程的关键阶段,从空间布局、制度创新和城市发展等层面,对“十四五”时期中国构建高质量的区域协调发展与新型城镇化体系进行研究。研究认为,在空间布局层面,需要以因地制宜的区域重大战略为引导,进一步实施区域协调发展战略,实施做强、做精重点开发区与保护限制开发区、禁止开发区的主体功能区战略,构建起高质量发展的国土空间布局和支撑体系; 在制度创新层面,通过健全市场一体化发展机制、深化区域合作新机制和建立面向现代化的区域政策调控机制,以现代化制度创新驱动区域协调发展; 在城市发展层面,通过提升城市人的现代化,打造城市经济现代化和现代化的城市基础设施,规划科学的城市群结构,建设中心城市与城市群基础设施、要素之间的共建共享与自由流动机制,建设以人为核心的新型城镇化。  相似文献   
4.
随着信息技术的发展,数字经济已经成为经济增长的"新引擎"。但由于缺乏权威的产业统计分类标准,学者们一直面临"数字经济研究缺乏数字依据"的尴尬境地。文章基于国家统计局公布并实施的《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》中的分类标准,对各省份统计年鉴的数据进行重新整理,利用熵权法构建数字经济发展指数,测度了我国30个省份的数字经济发展水平,分析了各省份数字经济发展的差异以及时空特征。研究发现,2009—2019年我国数字经济产业发展迅猛,各项子产业都取得了长足的进步。相比较而言,数字要素驱动业发展速度略低于其他三个子产业;数字经济发展存在着明显的区域不平衡。东中部地区的数字经济发展状况明显优于西部地区,南方优于北方,而且区域不平衡有持续扩大趋势。  相似文献   
5.
提高林业专业合作社运行效率是实现林业高质量发展的重要途径。林业专业合作社运行效率包括经济效率、社会效率和交易效率。采用DEA-Tobit模型对林业专业合作社运行效率进行实证分析,研究发现:(1)林业专业合作社整体运行效率较低,这是规模效率和纯技术效率共同作用的结果。林业专业合作社的经济、社会与交易的效率值处于[0.25~0.35],纯技术效率值处于[0.55~0.75],规模效率值处于[0.35~0.45]。(2)外部环境因素对林业专业合作社运行效率具有显著影响。用外部环境变量对投入指标的松弛变量进行SFA回归,发现外部环境变量对不同类型林业专业合作社运行效率影响和作用路径差异显著。(3)林业专业合作社运行效率内部改进存在冲突,即组织资产总额、合作社股权制衡度、财务信息公开次数等指标对林业专业合作社运行效率内部改进存在冲突。因此,林业专业合作社要通过提高全要素生产率,统筹国际国内生产与分工格局,营造林业专业合作社良好的发展环境,利用双循环发展机遇提升林业专业合作社运行效率等措施来提质增效。  相似文献   
6.
本文基于全国13个省份近万劳动者调查数据,从三个层面探讨劳动者职业技能培训倾向及效果的影响因素。研究发现:劳动者性别、年龄、学历等多方面个体特征及其对培训政策的了解程序会影响其参与职业技能培训的倾向;学历、婚姻状况及就业状况则影响劳动者参与职业技能培训的次数;培训补贴、培训方式和培训时间则显著影响职业技能培训的效果。因此,本文从加大政策宣传力度、完善公共服务、改善培训方式、优化培训补贴机制、合理选择培训时间和加强培训师资建设等方面提出了相关意见建议。  相似文献   
7.
This paper proposes a new hysteretic vector autoregressive (HVAR) model in which the regime switching may be delayed when the hysteresis variable lies in a hysteresis zone. We integrate an adapted multivariate Student-t distribution from amending the scale mixtures of normal distributions. This HVAR model allows for a higher degree of flexibility in the degrees of freedom for each time series. We use the proposed model to test for a causal relationship between any two target time series. Using posterior odds ratios, we overcome the limitations of the classical approach to multiple testing. Both simulated and real examples herein help illustrate the suggested methods. We apply the proposed HVAR model to investigate the causal relationship between the quarterly growth rates of gross domestic product of United Kingdom and United States. Moreover, we check the pairwise lagged dependence of daily PM2.5 levels in three districts of Taipei.  相似文献   
8.
Asymptotic methods are commonly used in statistical inference for unknown parameters in binary data models. These methods are based on large sample theory, a condition which may be in conflict with small sample size and hence leads to poor results in the optimal designs theory. In this paper, we apply the second order expansions of the maximum likelihood estimator and derive a matrix formula for the mean square error (MSE) to obtain more precise optimal designs based on the MSE. Numerical results indicate the new optimal designs are more efficient than the optimal designs based on the information matrix.  相似文献   
9.
10.
In this paper, we consider parametric Bayesian inference for stochastic differential equations driven by a pure‐jump stable Lévy process, which is observed at high frequency. In most cases of practical interest, the likelihood function is not available; hence, we use a quasi‐likelihood and place an associated prior on the unknown parameters. It is shown under regularity conditions that there is a Bernstein–von Mises theorem associated to the posterior. We then develop a Markov chain Monte Carlo algorithm for Bayesian inference, and assisted with theoretical results, we show how to scale Metropolis–Hastings proposals when the frequency of the data grows, in order to prevent the acceptance ratio from going to zero in the large data limit. Our algorithm is presented on numerical examples that help verify our theoretical findings.  相似文献   
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