基于BP神经网络和控制图的工业经济预警研究

文章基于BP神经网络和控制图,建立了工业经济预警模型.根据BP神经网络对工业生产总值增长率的预测值,可以利用控制图中的控制上下限对工业经济的运行状况进行预警分析.实证结果表明,该模型具有较好的预警效果.     

我国区域人力资本分布与经济增长——基于面板数据的实证分析

本文基于对人力资本技术的理论假设,实证研究了各地区教育水平的离差对经济增长的影响。实证研究发现,人力资本的平均指标和离散指标对经济增长具有显著影响。各地区不同层次教育水平的比重对各地区经济增长影响效果不同。最后指出各地区在利用有限的资源进行教育投资时,应将资源合理地分配到各级教育中,而不是仅仅促进某一种教育层次的提高。     

中国海洋经济预测研究

本文运用经济增长理论、经济计量理论、灰色系统理论和神经网络理论,根据1990-2004年的年度数据,构建了中国主要海洋产业的发展趋势与预测模型,系统地分析了2005年中国海洋经济的发展趋势.     

中国地区经济增长收敛性半参数计量分析

文章以经济增长文献中有关收敛性理论为基础,运用半参数计量经济理论建模,对1990～2006年中国区域经济的增长收敛性进行实证分析,从而探讨中国地区经济收敛或发散的内在原因.实证发现,中国大部分城市之间存在条件收敛,只有个别地区发散.     

递归预测器神经网络在中国金融市场的实证研究

金融时间序列预测是金融理论领域的研究热点之一。以金融市场中普遍存在的弱混沌为基础,对递归预测器神经网络在中国金融市场的预测应用进行实证研究。在网络训练上,提出用遗传算法优化网络的阈值、权值以及激发函数的幅值和斜率。对国内股票、期货和黄金市场中几个有代表性的品种进行实证检验,计算了预测均方根误差（RMSE）和预测精度（PA）,并和两种典型的神经网络预测模型——BP神经网络、径向基函数神经网络做了比较,结果表明该模型有较好的预测效果。     

浙江省教育经济效益的比较研究

本文研究的主要目的是:以浙江省为例,从地区的角度研究教育与经济之间的均衡关系和因果关系. 研究方法和思路是:首先,对本文所用数据和实证方法进行简要介绍.然后,对浙江省和全国实际数据建模,用协整方法检验教育变量与经济变量的长期均衡关系,用格兰杰因果关系检验法分析其因果关系.再对模型结果进行对比分析和解释,以全国和区域两个视角考察教育与经济增长的相互关系,主要探讨教育对地区经济增长的作用,为地区教育和协调发展提供实证证据.     

基于灰色神经网络的第三产业发展趋势的预测模型

第三产业发展趋势的预测对于国家或地方政府制定宏观政策有着重要的意义。为更加准确的进行第三产业的预测,从多角度选取指标利用信息墒理论合成综合指标,建立灰色神经网络对其进行预测,实证分析表明灰色神经网络比单一的灰色预测模型和传统BP神经网络预测模型拟合和预测能力要好,说明了模型适应成都第三产业发展趋势的预测。     

我国股价指数与利率间的协整关系

许多理论和实证研究表明:一国股票市场价格的波动与该国的经济状况密切联系,实体经济的良好表现可以极大的促进股票市场的发展,同时,一国股票市场的兴盛也可以促进该国经济的发展.而股价指数是反映了股票市场发展及波动状况的核心指标之一,因此,无论从理论还是实证的角度来分析股价指数与一些实体经济变量的关系具有非常重要的意义.本文拟从实证的角度来研究我国股价指数与我国利率间的关系.     

基于BP神经网络的S＆P500指数期权定价

期权定价理论源于影响期权价格的变量和期权价格之间的非线性关系,传统的Black-Scholes期权定价公式过于严格的假设削弱了该公式在现实中的适用性,使其在理论与应用上均存在缺陷。因此,能够以任意精度近似复杂非线性系统的神经网络运用于期权定价。分别利用BP神经网络和Black-Scholes期权定价公式对S＆P 500指数看跌期权进行定价,实证结果表明BP神经网络的定价结果要优于Black-Scholes定价公式。     

中国经济增长与教育投入

本文运用计量经济学中Granger Causality因果关系检验法和回归分析法对中国经济增长与教育投入之间的关系进行了实证研究.结果表明中国经济增长与教育投入之间存在着明显的双向因果关系;1952-2002年间,教育投入对我国经济增长的贡献率约为24.23%,表明教育投入在一定程度上促进了我国经济的增长.     

财政教育总支出对经济增长影响的定量分析

教育对经济增长发挥着越来越大的作用,这已为世界各国所公认.运用1978～2005年的统计数据,对中国财政教育支出与经济增长的关系进行了实证研究,结果显示,财政教育支出对经济增长具有显著的负效应.     

基于差值灰色RBF网络模型股票指数预测

针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大,而灰色理论能弱化数据随机性的特点,文章提出了差值结合法将灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型有效地结合起来,构建了差值灰色RBF网络预测模型。将该预测模型运用于股票指数预测,实证结果表明:该模型预测精度高,平均预测误差为0.52%,与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度,在股票预测中具有一定的使用价值。     

基于BP神经网络模型的企业绿色经营绩效评价方法

文章首先根据循环经济的有关理论,构建完成了包含经济绩效、环境绩效和社会绩效三个维度的企业绿色经营绩效评价指标体系;然后探讨了基于模糊数学评价的指标权重确定方法以及基于BP神经网络模型的企业绿色经营绩效;最后结合实施循环经济的样本企业进行了实证分析,对循环经济视角下企业绿色经营绩效的整合性评价模式进行了探讨。     

基于Logistic回归和BP神经网络的财务预警模型比较

国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率.文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎.     

教育对经济增长贡献的计量分析

本文采用菲德模型对教育在经济增长中的作用作了全新的阐释。由实证结果可知,教育对陕西经济增长的综合作用十分巨大,同时由回归得出教育的外溢作用也是巨大的,本文的最后部分给出了经济学上的理论解释及陕西实行“科教兴省”的可行性分析。     

经济增长与政府最优规模关系探讨

财政政策对经济增长的冲击影响是学术界广为关注的另一方面.对于财政政策与经济增长的关系,不论从理论方面还是实证方面都存在着广泛的讨论和研究.     

科技进步与经济增长的场理论探讨

本文以物理学的场理论作为研究工具,建立了生产函数的梯度模型,产出梯度的变化可以用来反映科技进步状况,从而为科技进步和经济增长的评价增添新的、可应用的理论和方法.用此方法对华北某省的科技进步和经济增长情况进行了实证探讨.     

浙江区域特色经济的产业组织研究（上）

一、产业组织理论发展的简要回顾 研究浙江区域特色经济的产业组织问题,需要借鉴产业组织理论的研究成果.简要回顾产业组织的理论发展,旨在为后文的实证研究奠定理论基础.     

中国固定资产投资与电力生产的动态经济调控

本文运用经济控制理论建模与实证研究的方法,应用极点配置理论建立中国固定资产投资与电力生产的动态经济系统调控模型,通过此模型制定中国固定资产投资与电力生产的经济调控策略.     

安徽教育财政支出与经济增长的实证分析

运用1995~2010年安徽财政教育支出和安徽经济增长的数据,采用协整检验、Granger因果关系检验等计量方法,实证分析了安徽财政教育支出和安徽经济增长的关系。实证结果表明:在短期及长期内,安徽财政教育支出都对安徽经济增长产生了促进作用。