经典创业模型比较研究

对创业模型的研究是创业理论研究的重点,也是创业研究的基础。本文对经典的、有广泛影响的创业模型进行了分析,主要有蒂蒙斯模型、加纳模型、威克姆模型、克里斯蒂安模型和萨尔曼模型,并按照资源、机会和环境三个维度对这些模型进行了比较研究,最后指出了这些创业模型的异同点和进一步开发创业模型的思路。     

华氏宏观经济模型的推广

本文对华罗庚教授的宏观经济模型进行了推广,在原来模型的基础上,增加了消费和投资,得到一种推广的模型,并对模型具有经济意义的解进行了研究,得到模型的均衡增长解。当消费和投资满足一定条件时,模型具有经济意义的解是唯一的。     

高等教育最优投资双层规划模型研究

高等教育投资具有"双层"的特点,上层为省级主管部门,下层为高等学校。本文成功运用了双层规划模型,在不考虑高校自筹发展资金投入的情况下,建立了高等教育最优投资双层规划模型,研究了模型最优解的存在性,给出并证明了模型最优解的等价形式,设计了模型解的算法并进行了算法复杂性分析。通过求解模型,可以同时得到省级主管部门和高等学校的最优投资决策方案。文章最后还给出了考虑高校自筹发展资金的两种情况下建立投资模型和求得最优解的方法。     

公司债务定价与资本结构:一个综述

本文主要对公司债务定价的结构模型进行文献综述。以是否分析公司最优资本结构为标准,我们将现有的结构模型分为外生结构模型和内生结构模型,并分别进行了介绍。同时还介绍了现有的结构模型实证检验方面的相关文献,最后我们对结构模型的发展趋势和脉络进行了总结。     

稳健非参数VaR建模及风险量化研究

参数VaR模型被广泛应用于风险测量中,然而需要给出具体的结构形式,这就容易发生模型错误设定的灾难,使风险计量的精确性易于产生较大偏差。针对参数VaR模型的设定误差问题,本文构建了SQ-ARCH和Nop-Quantile两个非参数VaR模型,诣在提高传统风险计量模型的灵活性、稳定性和准确性。采用稳健的分位数回归方法,得到了计算这两个VaR模型的具体表达式并给出了模型估计的算法和步骤。Monte Carlo模拟发现无论模型正确还是错误设定非参数VaR模型比参数ARCH类VaR模型更稳健。此外,把这两个稳健非参数VaR模型应用于我国股票市场风险量化的实证分析中。研究结果表明稳健非参数VaR模型比参数ARCH类VaR模型度量风险更准确。     

信用风险模型比较分析

本文分析了现代信用风险模型迅速发展的主要原因,对主要派别的代表性模型用数学语言进行了总结,比较分析了各模型的原理及优缺点,并简要介绍了各模型的实证效果。     

组织发展与环境的传送带模型研究

文章通过对物理学传送带模型的引入,提出了组织发展与环境的传送带模型。在一定假设前提下,探讨了组织发展模型中的三个作用力,并指出了"f静"对企业所起的重要作用,并通过案例证明了该模型。最后结合中国企业的实际提出了模型的实践意义。     

多元回归-马尔可夫复合模型在上证综指预测中的应用

本文研究了近年我国股票市场与国际股票市场指数之间的关联性,为了弥补一般多元回归模型对于随机波动性强的数据的预测误差大的缺陷,建立了多元回归-马尔可夫模型,通过对比分析,该复合模型较一般的多元回归模型预测效果更佳。最后利用复合模型对上证综指进行了短期预测。     

引入无风险证券的均值——VaR投资组合模型研究

本文根据Markowitz均值-方差模型的研究发展过程,结合机会约束模型,引入无风险证券,建立了用VaR代替方差作为风险度量指标的机会约束下均值———VaR投资组合模型,讨论了模型最优解的存在性和唯一性,并得到了模型最优解的解析表达式。     

基于可变权重的DEA效率评价模型

传统DEA模型将投入、产出权重视为固定变量。为了更合理地对决策单元的效率进行评价,本文研究了如何将有关投入、产出变量的权重的更多信息融入效率评价模型,提出了可变权重的概念,给出了一种基于可变权重的DEA效率评价模型。本文模型是CCR模型的推广。在有关权重信息可得的前提下,本文模型较之CCR模型中效率评价上更为合理。但是,如何准确度量投入、产出权重并将其函数化,是本文方法应用的难点。一个算例分析演示了本文模型。     

基于Kullback-Leibler信息量的最优ARMA模型组选择与组合预测研究

ARMA模型在管理科学领域有着广泛的应用,组合预测可以提高ARMA模型的预测效果,但是如何选择最优模型组是十分重要但尚未解决的问题。本文提出了一个基于Kullback-Leibler信息量(简称K-L信息量)的最优模型组选择方法确定那些与最优模型无显著差异的模型形成最优模型组。最后,本文通过模拟数据比较了基于最优模型组的组合预测与根据AIC准则确定的单个最优模型的预测效果,组合预测效果要优于单模型预测。     

基于VaR的金融资产配置模型

本文根据均值-方差模型的框架,建立了用VaR代替方差或标准差作为风险的测量指标时的均值-VaR模型,同时使用等VaR线分析了两种模型的内在联系。作为模型的扩展本文还分别考虑了存在无风险资产,负债和非正态分布时的情形。此外讨论了均值-VaR模型有效边界的一些性质。     

信用风险中回收率分布的双Beta模型

本文研究了随机回收率的分布,建立了回收率的双Beta分布密度模型,它具有双峰分布的特点,这与Moody公司的最新研究相吻合,弥补了现有回收率分布模型均为单峰的不足。利用基于数论网格的序贯优化算法对所建模型的参数做出了估计,借助于核密度估计的工具,进行了实证分析,结果表明双Beta模型的拟合误差很小,远小于Beta模型的误差,它是表示回收率理想的模型。最后给出了抽取双Beta分布随机数的方法。     

面向对象的模型生成与链接

本文用Sm alltalk 语言完成了模型的生成与链接. 首先建立了各种基本原子模型类, 如线性规划模型类、运输模型类等, 再用原子模型类生成实例对象, 从而产生各种具体的原子模型. 在通过模型链接组建复合模型时, 提供了一个复合模型类Commodel 来完成子模型运行、链接等功能. 最后, 用实例进一步说明了其使用法, 并证明此方法可行和有独特的优点.     

最大承载力火车售票模型分析

本文针对火车运营过程中大量出售无座车票带来的各种问题,建立了火车最大承载能力模型。通过此模型计算火车的最大承载能力,并以此为基础,建立基于最大承载能力的火车站售票模型,并对此模型进行了分析。此模型也可为公路和航空售票提供借鉴。     

投资组合理论选择的对比分析

投资组合理论从1952年Markowitz建立的均值-方差模型开始,先后经过了Sharpe的资产定价模型和单因素模型以及Ross等人建立的套利定价模型,而各类模型均有其相应的优势和局限。本文对以上理论模型进行了对比分析,并且总结出单因素模型应为对我国证券市场进行实证分析的首选模型。     

SCD模型与ACD模型比较研究

针对近几年在研究金融市场超高频序列时出现的ACD模型和SCD模型,先从理论上探讨了ACD模型、SCD模型与ARMA模型之间的关系,指出两类模型均可转化为ARMA模型,具有一定的相通性;然后实证比较了两类模型的自相关函数对实际数据自相关系数的刻画能力,以及利用基于随机模拟的似然比检验方法,从实证角度比较两类模型对持续期序列的拟合优度,得出在拟合金融市场超高频持续期数据时,SCD模型比ACD模型更具有优势。     

基于MCS方法的高斯仿射利率期限结构模型研究

本文在最小卡方估计方法基础上研究了高斯仿射利率模型的参数识别和估计问题。以标准化高斯模型为起点,从结构化模型和简约化模型参数的函数关系出发研究高斯仿射模型的可识别性,最小卡方估计量继承了结构化模型极大似然估计量的所有渐进性质并保证了参数估计量的可靠性。以上交所2006-2013年隐含于国债价格月度数据的零息票收益率为样本采用最小卡方方法实证研究了高斯仿射期限模型,结论表明高斯仿射模型很好的拟合了观测的期限结构,并且整体上看简约型和结构型参数估计量的统计性质的优劣具有一致性。     

基于非均匀离散Fourier变换的隐含Levy模型估计研究

市场上交易的期权价格蕴含了市场参与者对期权标的资产价格未来运动的预期信息,基于期权价格得到的标的资产价格运动模型被称为隐含模型,应用于衍生品定价与风险管理显著优于基于资产价格历史数据得到的模型,Levy模型近年来被广泛应用于描述金融资产的价格运动。Levy模型一般不存在解析形式的概率密度函数,但总是存在解析形式的特征函数。利用Levy模型下期权定价的Fourier变换理论,基于非均匀离散Fourier变换研究了隐含Levy模型的参数估计问题。首先,基于Fourier变换的欧式期权定价,给出了欧式看涨期权价格与特征函数之间的关系。接着,介绍了Levy过程基本性质及其特征函数。再接着,给出了非均匀Fourier变换;然后,给出了Fourier域的模型拟合与参数估计。最后,演示了本文方法的在估计隐含Levy模型中的应用,从模型参数估计与模型识别两个方面验证了方法的有效性。研究结果表明,本文方法能够解决Levy过程不存在着解析形式密度函数导致的难以估计隐含模型参数问题,能够处理市场上交易的期权执行价格分布不均匀,数据量少的问题,是一种有价值的参数法隐含概率密度估计方法。     

基于神经网络的工程造价快速估算

本文根据神经网络的原理和工程造价估算的特点,建立了基于神经网络的工程造价估算模型;阐述了估算模型的基本原理;并通过住宅建筑估价模型的建立,说明了模型的实现方法且验证了其实用性。