Logistic模型预测的新思路

预测是Logistic模型的一个重要功能,文章在研究运用对数回归模型进行预测的问题基础上,进一步对Logistic模型在预测过程的由于模型随机项的非正态性、异方差性而引起的问题进行分析研究,研究发现,传统的预测方法会使得预测结果的精度不高,在考虑到模型随机项的存在及其具体特征后,通过分析推导,构造出新的预测思路和方法。     

基于非欧几何的效用函数及契约曲线的解法

本文给出了效用函数在空间里的一个几何模型。这个模型是笔者在"Arrow不可能定理"的逻辑讨论中推导出来的。本文成功地利用这个模型,求出了效用函数及"Edgeworth Box"上的契约曲线,并给出了这些函数的解条件。     

动态过程质量异常模式ANN-SVM识别模型及仿真分析

为简化ANN网络结构、降低MSVM识别的复杂度,提高动态过程质量异常模式识别效率,文章提出了基于ANN-SVM的动态过程质量异常模式识别模型.首先,在ANN分类器中应用均值特征把整体变化趋势上具有相似性的六种质量模式划分为三大类别.其次,利用SVM分类器对这三类进行再识别.应用均值特征构建的ANN网络结构简单,无需对其进行参数优化,并且ANN分类器将多分类问题转化为三个两分类问题,降低了MSVM的分类数.仿真结果表明:所提出的识别模型比单一采用ANN或MSVM分类器的整体识别精度均有显著提高,且大大缩减了模型训练时间.     

基于Ordered Probit模型的大学生实践能力研究

国内外各高校对在校大学生的实践能力进行考察评价时,往往只能通过等级划分的方式进行,基于此,文章通过运用Ordered Probit模型对经管专业在校大学生实践能力进行了研究,基于Ordered Probit模型的回归结果表明:(1)大学生专业知识水平、性别因素、实践经验等均在一定程度上影响了大学生的实践能力;(2)在大学女生中存在"高分低能"现象,而大学男生中则存在"高分高能"现象,知识与能力之间的关系在女生群体与男生群体中呈现出不对称性。     

中小企业创业胜任力的素质与能力双维度冰山模型

创业胜任力作为中小企业内生性成长驱动因素,对中小企业创业活动及创业绩效有着重要影响.文章尝试将传统素质冰山模型与创业能力结构相结合,构建中小企业创业胜任力的素质与能力双维度冰山模型.基于相关理论与实地访谈修正问卷量表,并进行了问卷预试.在此基础上,通过对230位创业者调查分析,构建了双维度冰山模型.该模型包含“一个分界点、素质与能力两维度、创造者性格等五个构面,29项指标”等四层次内容.     

国债回购利率预测模型研究

以国债回购利率为研究对象，分别建立ARIMA及GARCH模型，并比较这两种模型的预测能力。研究结果表明：使用传统ARIMA模型，模型ARIMA（0，1，1）配适较好；使用GARCH模型，模型GARCH（2，3）配适效果较好。此外，虽然GARCH模型的预测置信区间的波动性比ARIMA模型要小，但ARIMA模型的预测置信区间更小一些，因此其预测能力比GARCH模型更强。     

公务员高绩效品德模型构建与检验

公务员品德是公共管理领域研究的重点,探索高绩效品德构成对公务员队伍能力建设有着重要意义。文章在文献梳理、行为事件访谈和编码技术基础上,设计公务员品德量表进行问卷调查。问卷的探索性因子分析和验证性因子分析表明,公务员高绩效品德模型由"政治品德、个人品德和职业道德"三个维度13项指标构成。其中"政治品德"维度包含忠诚可靠、大局观念、宗旨意识、原则性四个指标;"个人品德"维度包含亲和、乐观坚定、包容大度、耐心细致、严谨审慎五个指标;"职业道德"维度包含奉献精神、责任心、协作精神和求真务实四个指标。随后,文章以绩效为效标,将公务员品德水平与绩效水平进行相关分析和回归分析,检验了该模型对公务员高绩效的预测作用。     

新闻对上海股票市场股价影响的实证分析

文章在界定新闻含义的基础上,借鉴国外学者在外汇领域建立新闻模型的研究思路和方法,建立股票市场狭义线性新闻模型,试图从新闻角度来解释股价变动的原因。以沪市为例进行实证研究表明,在所取样本区间,股票市场狭义线性新闻模型成立,新闻对沪市股价变动有显著影响:"人民币/美元汇率指数"新闻项、"消费价格指数"新闻项和"燃料动力价格指数"新闻项对股价变动存在显著性影响。     

经济增长方式的定量测度模型分析

定量研究经济增长方式对于促进我国经济增长方式由粗放型向集约型转变具有实际的理论与实际意义。本文把目前常用的定量测度模型分成要素贡献率比较法和指标体系综合评价法两大类进行分析比较,并应用AHP、主成分分析法和ANN等方法对经济系统的增长方式作定量测度。     

基于组合模型的宏观经济预警方法

为了更好地捕捉变量间线性与非线性复合特征,以及预警达到稳定收敛,文章构建了组合模型.该模型的预测值既考虑了自变量的滞后项和随机干扰项的线性时序成分,也考虑了非线性时序成分.同时该.模型吸收了人工智能研究成果,具备较强的数据处理能力和学习能力,能够挖掘变量间复杂的非线性关系,避免了单一线性模型对滞后性和随机干扰项硬性的线性约束,然后结合存储系统和二元神经网络,采用加权法迅速找到局部收敛点,确定预警等级.实证研究表明,组合模型具有训练速度快和预测精度高的特点,有较强的适用性.     

基于g-h分布的极值风险度量研究

依据ARMA-GJR模型构造标准残差序列,利用EVT模型拟合标准残差序列的尾部特征,进而确定样本阀值,最后结合g-h分布建立一种新的金融风险度量模型———基于ARMA-GJR-EVT-g-h的动态VaR模型。用该模型对上证综指进行实证分析,结果表明,该模型能够更合理有效地管理上证综指收益的风险,并且在高的置信水平上表现更好。     

多产品价格影响模型及其应用研究

 在市场经济条件下,由于受市场供求关系和宏观经济政策的影响,产品的价格会发生波动。这样,研究一种产品,特别是多种产品的价格变动对其它产品的价格影响,以及对综合价格指数的影响,就显得尤为必要。目前我国应用较多的价格影响模型主要是利用投入产出模型研究一些产品价格变动对另一些产品价格变动的影响。本文试图将投入产出模型与计量经济模型结合起来,不仅研究一些产品价格变动对另一些产品价格的影响,而且研究这些产品价格变动对综合价格指数（包括总产品价格指数、消费价格指数、投资价格指数）的影响预期,并结合北京市能源和水价格变动影响的案例进行实证分析,以期为多产品价格影响模型的应用提供方法论基础。     

基于SV-Copula模型的相关性分析

内容提要: 本文结合SV模型和Copula技术,建立两变量金融时间序列的Copula-SV模型,并以上海综合指数和深圳成分指数为例利用建立的模型进行分析,根据采用不同的Archimedean Copula函数,通过使用K-S检验说明用Clayton Copula研究上证综指和深圳成指的下尾相关性,用Gumbel Copula研究上证综指和深圳成指的上尾相关性是合适的,从而风险管理者就可以根据尾部相关性,定量的研究两个市场的相关性及预测市场的变化。     

An Examination of the Commerce Department Leading-lndicator Approach

Bivariate time series models are built that describe the empirical relationships between industrial production and components of the Composite Index of Leading Indicators (CLI). This reveals the indicators' average lead times at all points of the business cycle, the forms of the distributed lags involved, and their ability to explain later movements in economic activity. The relationship between industrial production and the CLI is also examined and used to test the contribution of the CLI toward improving time series model forecasts of the 1980 and 1981 recessions.     

Do Leading Indicators Lead Peaks More Than Troughs?

We develop a novel Markov switching vector autoregressive model to investigate the possibility that leading indicators have different lead times at business cycle peaks and at troughs. In this model, coincident and leading indicators share a common Markov state process, but their cycles are nonsynchronous, with the nonsynchronicity varying across regimes. An application shows that on average the Conference Board’s Composite Leading Index leads the Composite Coincident Index by nearly 1 year at peaks but by only 1 quarter at troughs. Allowing for asymmetric lead times yields improved real-time dating and forecasting of business cycle turning points.     

Estimation of value-at-risk using single index quantile regression

ABSTRACT

Value-at-Risk (VaR) is one of the best known and most heavily used measures of financial risk. In this paper, we introduce a non-iterative semiparametric model for VaR estimation called the single index quantile regression time series (SIQRTS) model. To test its performance, we give an application to four major US market indices: the S&P 500 Index, the Russell 2000 Index, the Dow Jones Industrial Average, and the NASDAQ Composite Index. Our results suggest that this method has a good finite sample performance and often outperforms a number of commonly used methods.     

非线性GARCH族的模型平均估计方法

本文考虑了非线性GARCH族的模型平均估计方法。在备选模型集合包含拥有不同模型结构的非线性GARCH族的情况下,本文构建了非线性GARCH族的模型平均估计量,并给出相应的权重选择准则。在一定正则条件下,本文证明上述模型平均估计量具有渐近最优性,即渐近实现真实最优的KL偏离度。蒙特卡洛模拟结果表明,在大部分情形下,本文提出的模型平均估计量取得了更小的相对KL偏离值。作为非线性GARCH族的模型平均估计方法的应用,本文对2016年6月1日至2017年6月1日上证指数的日波动率进行估计,与现有模型选择与模型平均方法相比较,本文模型平均估计方法具有更高的精度。     

股指时间序列的分形插值模型与R/S分析

运用分形插值模型和R/S分析法研究股指时间序列的变化规律和结构特征,通过建立分形插值模型刻画上证综合指数在一定时间内的变化规律,并预测其在短期内的指数走势。使用R/S分析法和Hurst指数,分析了上证综指的结构特征,指出市场具有状态持续性和分形分布等统计特征。     

The probabilistic reduction approach to specifying multinomial logistic regression models in health outcomes research

The paper provides a novel application of the probabilistic reduction (PR) approach to the analysis of multi-categorical outcomes. The PR approach, which systematically takes account of heterogeneity and functional form concerns, can improve the specification of binary regression models. However, its utility for systematically enriching the specification of and inference from models of multi-categorical outcomes has not been examined, while multinomial logistic regression models are commonly used for inference and, increasingly, prediction. Following a theoretical derivation of the PR-based multinomial logistic model (MLM), we compare functional specification and marginal effects from a traditional specification and a PR-based specification in a model of post-stroke hospital discharge disposition and find that the traditional MLM is misspecified. Results suggest that the impact on the reliability of substantive inferences from a misspecified model may be significant, even when model fit statistics do not suggest a strong lack of fit compared with a properly specified model using the PR approach. We identify situations under which a PR-based MLM specification can be advantageous to the applied researcher.     

股指时问序列的分形插值模型与R／S分析

运用分形插值模型和R／s分析法研究股指时间序列的变化规律和结构特征,通过建立分形插值模型刻画上证综合指数在一定时间内的变化规律,并预测其在短期内的指数走势。使用R／S分析法和Hurst指数,分析了上证综指的结构特征,指出市场具有状态持续性和分形分布等统计特征。