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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.
以市场需求随机的视角建立Stackelberg博弈模型,研究基于碳标签制度的供应商和零售商组成的两级供应链协调策略。模型引入产品碳足迹e1作为决策变量,分别研究了在收益共享与成本共担契约下集中决策和分散决策中决策变量最优解及最优利润的变化情况。研究结果表明,在考虑碳排因素时集中决策相比于分散决策具有明显的优势;在参数满足一定条件下零售商通过与供应商共担碳减排成本,可以实现利润的增长,初步验证模型的契约设计的有效性。  相似文献   
3.
在经营规模扩大和农业劳动力成本上升的背景下,参与农业社会化服务市场成为农户优化资源配置的理想选择,而农户市场参与行为不仅包含服务需求(购买服务),还可能包括服务供给(提供服务)。基于服务需求和供给的二维视角,采用江苏省534个家庭农场调研数据和双变量Probit模型,实证分析了家庭农场的服务选择行为。研究结果表明:规模经营下家庭农场既购买服务也对外提供服务,且两种行为不是孤立的,而是存在着相关关系;经营规模与服务需求以及经营规模与服务供给之间不是简单的线性关系,而是呈现出显著的倒“U”型关系;影响家庭农场服务需求和供给的因素具有较大的差异性。具体而言,服务需求受到性别、年龄、农机价值、规模经营年限、流转租金以及正规信贷规模的影响,而服务供给除受上述因素影响外,还与农场主受教育水平、农场类型、土地经营条件以及农业技术培训等变量相关。因此,推进农地规模经营应与农业社会化服务体系建设密切结合;要关注家庭农场的服务供给功能,鼓励其兼职化提供服务;做好政策扶持工作以提升家庭农场的服务自给与供给能力。  相似文献   
4.
利用空间计量方法分析我国产业集聚对农业净碳效应的影响及其空间溢出效应,结果表明:2018年我国各省区农业净碳效应存在明显差异且两极分化严重;与2000年相比,各地农业净碳效应已出现均衡化趋势,整体梯度差异逐渐趋于收敛,高值省份数量增加且变化较大,低值省域数量减少且变化不大。产业集聚与农业净碳效应均存在空间自相关性,二者之间呈现“正N”型关系,即随着农业产业集聚程度的不断提升,农业净碳效应表现出“先增、后减、再增”的三阶段变化特征;从实际影响来看,区域内产业集聚度每提升1个百分点可促使农业净碳效应量增加1.621%;除此之外,农业公共投资、农业产业结构、区域经济发展水平等变量也表现出了一定的正向效应但作用力度要明显偏弱。产业集聚对农业净碳效应具有显著的溢出效应,并表现为区域间溢出和区域内溢出。具体而言,邻近地区产业集聚度每提升1%可促使本地农业净碳效应增加2.286%,而本地产业集聚对邻近地区产生影响后因受反馈作用自身农业净碳效应还会额外增加0.060%。  相似文献   
5.
国内学术界一般以西方学术发展史作为背景,把治理作为一种社会互动来进行研究。中国历史视野下的治理,发轫于中国社会生活,其内涵最初主要是为了获取生存资料,即有收成才能够形成秩序也就是治理。从“乂”这个象形文字来看,乂就是治理,其原意为“收割”。不过,围绕生存资料的生产和分配逐渐产生了更加丰富的社会权力关系,而巩固和拓展这种权力关系则使得构筑更加严格的秩序成为必然。神秘感是构筑秩序的重要依据,而赋予仪式以神秘感的则是觋、巫等知识群体,他们将天、帝、王、人通过仪式联系在一起,建构起一套以礼为基础的秩序。但是,西周末年,觋、巫的神秘感被世俗的君权摧毁以后,“君臣秩序”以及由此构筑起来的社会秩序都被颠覆,从而导致“君臣之礼既坏”和“礼坏乐崩”的情形。“以智力相雄长”不仅表现在王室内部、诸侯之间、社会层面上,而且也表现在知识分子身上。从此以后,士绝大多数以追逐爵禄而骄天下为荣,以至于两千多年来一直存在“士贱而君肆”的情形。“君士互动”的治理模式,正是随着神秘主义的礼的崩溃而崩溃的。  相似文献   
6.
Damage models for natural hazards are used for decision making on reducing and transferring risk. The damage estimates from these models depend on many variables and their complex sometimes nonlinear relationships with the damage. In recent years, data‐driven modeling techniques have been used to capture those relationships. The available data to build such models are often limited. Therefore, in practice it is usually necessary to transfer models to a different context. In this article, we show that this implies the samples used to build the model are often not fully representative for the situation where they need to be applied on, which leads to a “sample selection bias.” In this article, we enhance data‐driven damage models by applying methods, not previously applied to damage modeling, to correct for this bias before the machine learning (ML) models are trained. We demonstrate this with case studies on flooding in Europe, and typhoon wind damage in the Philippines. Two sample selection bias correction methods from the ML literature are applied and one of these methods is also adjusted to our problem. These three methods are combined with stochastic generation of synthetic damage data. We demonstrate that for both case studies, the sample selection bias correction techniques reduce model errors, especially for the mean bias error this reduction can be larger than 30%. The novel combination with stochastic data generation seems to enhance these techniques. This shows that sample selection bias correction methods are beneficial for damage model transfer.  相似文献   
7.
聚焦不同时期辽宁自贸区发展建设的政策,通过LDA大数据模型对自贸区建设的阶段性政策文本进行低维主题集合,能够识别大规模文档集中潜藏的主题信息、主题强度及结构特征。在此基础上,对比中央对辽宁自贸区的发展要求,能够准确发掘地方政策实施的侧重点与发展差距,进而识别自贸区建设发展的不足。研究发现:在主题强度上,主题间相似度较低且强度差距不明显;在主题领域上,政策颁布更侧重于行政审批、监管创新、项目建设等领域,而在投资、贸易、外汇管理、金融服务、科技创新、人才政策等领域较薄弱;在主题结构上,行政审批、绩效考核政策主题针对行政体制机制改革,监管创新、政府信息公开、电子信息化服务主题体现“服务型政府”的政策供给重点。基于此,需加强金融贸易、法治营商环境建设、人才引进、企业扶持等领域的政策供给。LDA主题模型;辽宁自贸区;政策文本;聚类分析  相似文献   
8.
传统的分数阶灰色预测模型在时间序列预测中具有较好的适应性和预测的有效性,但其累加和差分计算式比较复杂。一致性分数阶累加相对于一般的分数阶累加,形式更简单,更便于计算和理论推导。为了提高模型的适应性和预测能力,文章在CFGM(1,1)白化方程中引入一个新的可变系数,扩大了原有白化方程的适用范围,并在此基础上构建了一致性分数阶优化灰色模型,即CFOGM(1,1)模型。最优一致性分数阶阶数和可变系数通过PSO算法最小化平均相对误差获得。将构建的模型运用到两个实例中并与其他经典的灰色预测模型进行对比,结果表明所提出的模型具有较高的拟合和预测精度。  相似文献   
9.
文章基于改革开放以来的煤炭、石油、天然气、一次电力及其他能源消费增长率年度数据,运用HP滤波和MS-AR模型,透析能源消费周期多阶段的区制属性,刻画我国能源消费增速的时间路径变化特征。结果表明:(1)除一次电力及其他能源消费增长率外,各能源消费增长率均处于窄幅震荡状态,21世纪初呈现明显的下行态势;煤炭、石油增长率波动程度明显强于天然气、一次电力及其他能源消费增长率波动程度。(2)各能源消费增长率存在低速增长区制、中速增长区制、高速增长区制的三区制特征;以煤炭、石油为代表的传统能源消费增长率在低速和高速增长区制间动态跃迁,仅在相关政策、重大改革方针出台后跃入高速增长区制,在中速增长区制具有持续性;天然气消费增长率在低速增长区制具有惰性;21世纪以来,一次电力及其他能源消费增长率维持在高增长区制。(3)区制特征与波动风险具有联动效应,高(低)增长区制具有高(低)波动风险。  相似文献   
10.
部分线性模型是一类非常重要的半参数回归模型,由于它既含有参数部分又含有非参数部分,与常规的线性模型相比具有更强的适应性和解释能力。文章研究带有局部平稳协变量的固定效应部分线性面板数据模型的统计推断。首先提出一个两阶段估计方法得到模型中未知参数和非参数函数的估计,并证明估计量的渐近性质,然后运用不变原理构造出非参数函数的一致置信带,最后通过数值模拟研究和实例分析验证了该方法的有效性。  相似文献   
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