预期理论与商品价格的形成

本文介绍了四种不同的预期模型即蛛网模型、外推预期模型、适应性预期模型以及理性预期模型 ,说明了预期对商品价格形成的影响 ,并分析了以上四种模型的联系和差异     

MBS定价模型构建及其实证研究

文章在分析影响MBS定价模型两大因素,即期限结构模型和借款人提前清偿模型的基础上,将无套利B-K模型和外生提前清偿模型整合在一起,构建了MBS定价模型,并利用上海证券交易所国债市场数据对该模型加以了实证研究,实现了对过手证券和CMO的定价。     

“古典型”地区间投入产出模型:基础框架及其比较

地区间投入产出模型在产业关联与跨区域绿色核算等领域发挥了独特作用,受到理论界日益密切的关注.文章重点阐述了Isard模型、Chenery-Moses模型、Biefler-Tiebout模型、Leontief模型、Leontief-Strout模型等五种“古典型”地区间投入产出模型的基础数理框架,并系统比较了各模型的优劣势及适用性.     

Markowitz模型与Black—Litterman投资人情绪对资产组合的影响模型比较研究

由于马尔科维茨资产组合模型存在放大方差和对输入变量异常敏感以及无卖空约束下的无意义的权重问题,使均值方差模型很难在实际中应用。针对该模型的缺陷,利用BMA模型优化Black-Litterman模型观点加入方式,详细设定了模型观点矩阵,利用非贝叶斯法则构建了投资人对观念的置信度,明确计算了隐含均衡收益和上证指数数据,再次证实了投资人情绪对传统资产组合模型结果的影响,并从数理模型上阐释了两个模型所依据的理论基础。     

机会约束下的均值-半绝对离差投资组合问题研究

文章结合均值-半绝对离差模型和机会约束模型提出了不允许卖空时的机会约束下的均值-半绝对离差模型;研究了该模型的确定性等价问题;证明了对特定类型的概率分布模型的确定性等价是二阶锥优化问题,并给出了封闭的近似模型:借助Madab语言给出了求解程序,并分别采用股票市场的真实数据和随机产生的模拟数据测试了该模型的有效性.     

带有乘积项的结构方程潜变量交互模型研究

结构方程交互模型特别是对于如何设定结构方程交互模型在国内研究较少.文章通过对结构方程潜变量交互模型的探讨,着重对带有乘积项的结构方程交互模型进行了构建,详细介绍了带有乘积项的结构方程模型的设计方法,并对结构方程交互模型的设定问题进行了讨论.     

基于滑动窗口的区间值部分可加线性模型的宏观经济预测

针对区间型数据,文章在部分线性模型的基础上结合可加模型并引入滑动窗口模型,提出了基于滑动窗口的中点、极差部分可加线性模型,融合了半参数回归和滑动窗口模型的优点,同时又避免了维数灾难。依据交叉熵准则确定了滑动窗口的期数,并基于最小二乘法及核估计方法给出了模型参数和未知函数估计的迭代算法。在实证分析中,通过引入若干金融指标,对宏观经济进行预测。结果表明,改进模型优于传统回归模型。     

连续蛛网模型定性分析

蛛网模型是微观经济学中动态模型的一个典型例子,在经济学中有着很重要的用途.经典的蛛网模型是一个差分方程,文章引进物价上涨预期的因素,对蛛网模型进行了一般化推广,建立了连续型的蛛网模型.通过合理的假设,重新建立了系列微分方程形式的蛛网模型,基于微分方程定性理论给出了模型的敛散性条件.     

最优多项式时变参数离散灰色模型及应用

针对复杂的非线性小样本序列,文章在离散GM(1,1)模型基础上引入多项式时间项构造了多项式时变参数离散灰色模型（PDGM(1,1)模型）,证明了该模型的白指数规律、多项式规律重合性和伸缩变换一致性,优化了该模型的迭代基值。并且通过在PDGM(1,1)模型的发展系数和灰作用量中选取多个不同的多项式时间项,构造了一系列PDGM(1,1)模型,根据MAPE最小原则建立了最优多项式时变参数离散灰色模型。实例建模的结果表明该模型具有较高的模拟和预测精度。     

时间序列ARFIMA模型的贝叶斯预测分析

ARFIMA模型是时间序列分析理论体系中的一个新领域,其模型结构比较复杂.本文系统地研究了时间序列ARFIMA(p,d,q)模型的贝叶斯预测问题,给出了模型的似然函数形式,构造了模型参数的先验分布;根据贝叶斯定理严密地推断了参数的后验边缘分布密度函数,建立了贝叶斯ARFIMA模型预测的基本程序,并且进行了实证研究分析.     

改进的以x(1)(n)为初始条件的GM模型

在对以为初始条件的GM模型分析的基础之上,初值的选取对模型的精度有着重要的影响。文章在分析了GM(1,1)模型的预测精度之后,提出了一种修正初值法来提高模型的精度,对以为初始条件的GM模型进行了改进,使所建的模型的精度大为提高,最后通过具体的实例验证了模型的实用性与可靠性。     

众数回归森林模型及其在收入分配研究中的应用

为解决传统非参数众数回归模型没有考虑解释变量间复杂交互影响的局限，文章将众数回归与机器学习方法相结合，提出了一个新的非参数众数回归模型：众数回归森林模型。该模型一方面充分考虑了各个解释变量之间的交互影响；另一方面采用Bagging技术汇总多个众数回归树的结果，提高了预测性能。数值模拟结果表明：第一，与线性众数回归模型和众数回归树模型相比，众数回归森林模型极大地提高了估计和预测精度；第二，当数据为偏态分布时，众数回归森林模型的估计和预测精度显著优于中位数回归森林和均值回归森林模型。此外，将众数回归森林模型应用于收入分配研究中，得到了与中位数回归森林和均值回归森林模型不同的结果。     

企业绩效评价的空间混合效应计量模型构建

文章在对企业业绩评估维度特征分析的基础上,借鉴传统计量检验模型,通过引入空间混合效应模型,构建了企业业绩评估空间结构混合效应的固定模型与随机系数模型,探究了该模型的空间统计检验变量GMM参数;最后就这些计量检验模型及参数进行了讨论,提出了企业业绩空间计量检验模型改进方向,为企业绩效评价工作提供了一个新的研究方向。     

三种灰色系统模型的预测比较

灰色系统模型误差直接影响模型的预测精度。文章在传统灰色系统模型的基础上,重新定义了误差数列q(0)(k),并对误差数列q(0)(k)进行了深入讨论,从而得到了两个修正模型,并与传统模型进行了比较。     

非竞争型投入产出价格模型研究

按照对进口项处理的不同,投入产出模型分为竞争型模型和非竞争型模型。本文讨论了非竞争型投入产出价格模型,该模型考虑了进口的作用。相对于竞争型模型,工资对价格的传导效应降低。此外,该模型还能分析国外进口产品价格的变化对国内部门的影响。本文测算了1997年、2002年、2007年的工资和进口品价格上涨对对单个部门及整个经济所造成的影响。     

对背景值和灰导数同时优化的新GM(1,1)模型

文章在现有的对灰色模型的背景值,灰导数的单独优化方法基础上,提出了对背景值和灰导数同时作用的优化方法,结合迭代的方法建立新模型;从理论上严格论证了新模型对标准指数序列而言具有白化指数律重合性;通过来源于生产实际的数据验证了新模型相对于原始模型、单独优化灰导数模型、单独优化背景值模型,都具有更优的模拟精度和预测精度。     

具有不同转换机制的非线性模型理论与应用研究

近几年来,非线性时间序列模型被广泛地应用于经济学领域,尤其是其中的STAR模型能很好的描述很多经济变量的运行轨迹。本文正是对于STAR模型中转换函数的不同函数形式形成的模型进行讨论,除了常见的LSTAR和ESTAR模型外,本文还提出了令转换函数为三角函数的的TSTAR模型,并且对于这三种STAR模型的检验和模型的选择作了一些探讨。     

基于Logistic回归和后验概率SVM的住房贷款组合评估模型

本文针对单一模型存在的分类精度有限的不足,提出了应用组合预测模型进行信用评估的方法.选择Logistic回归和后验概率SVM模型作为单一模型,构建了基于二者的非负权重线性组合预测模型,并将模型应用于住房信贷评估.应用结果表明,组合评估模型的分类精度高于单一模型,并且获得了较好的稳健性,对于构建住房信贷评估模型是一个很好的选择.     

NHPP类软件可靠性模型的扩展

时现有的NHPP类软件可靠性模型进行了扩展,提出了一个新NHPP类软倬可靠性的模型,该模型将排除的软件错误数和引入的软件错误数都看成随机变量,并利用该模型对软件的可靠性指标进行评估,最后通过实例对一个特殊的NHPP模型进行了验证.     

幂律可变的一类无标度网络演化模型

在对现实网络的研究中,很多学者都发现节点间的连接概率并不仅仅取决于节点度数的大小。因此本文参照BA模型建立了一个幂律指数可变的无标度网络演化模型(NABA模型),该模型中节点的连接概率是由节点的度和吸引度共同决定的。并且,在此基础上,计算出了NABA模型的度分布函数。由结果可知,通过调节模型的参数,NABA模型可以退化为BA模型。因此可以说BA模型是NABA模型的一种特殊形式。