上海西南地区形成发展热点研究

强化上海西南地区发展特质,应以先进制造业引领打造长三角制造业标杆,建设上海制造品牌重要承载区.加快头部企业和高端人才引入,提升产业链带动能力.在企业引入方面,推进生物医药、美丽健康、绿色化工、节能环保、新型显示、集成电路为核心的具有牵引力和影响力的重大项目向该区域高度集聚,建设高品质产业集聚区,扩大头部企业在沪产能.借助产业联盟等形式,建立园区内企业供需对接、政企交流平台,打造稳固的产业生态.     

项目动态BEP分析模型的创建与选用

BEP分析是项目不确定性分析的重要内容之一。现行的BEP分析模型,由于存在着未考虑资金的时间价值、理论依据不足、考察角度单一,以及方法过于简单等明显缺陷,客观上弱化了项目盈亏平衡分析的功效。为此,在对传统模型进行理性思考和比较的基础上,适应现代项目评估理论创新和实践的需要,提出以“内部收益率”等于综合资金成本率作为依据建立模型,以取代现行的静态BEP分析模型和以基准收益率为依据建立的现有动态分析模型。     

食品全产业链三维风险评价

为了有效控制食品全产业链风险,降低食品安全事件发生概率和影响程度,文章运用三维风险分析模型构建食品全产业链风险评价模型.从全产业链流程视角分析食品全产业链的各环节风险,从而构建食品全产业链风险评价指标体系.然后,采用熵值法确定食品全产业链风险评价指标重要度,结合现有食品全产业链风险发生可能性统计资料和风险后果划分标准,确定食品全产业链的各环节风险影响因素风险程度.根据风险发生概率、风险指标重要度和风险因素发生后果三维风险评价模型确定的关键因素,寻求相应的食品安全风险控制措施.     

基于多维Copula函数的投资组合CVaR分析

目前国内有关Copula函数的实证研究主要以二种资产的相关性为主.根据Copula函数在构建反映随机变量实际分布与相关性的联合分布函数上的优势,构建了反映多个资产收益实际分布和相关性的联合分布函数,并使用蒙特卡罗模拟技术,分析在不同置信度下投资组合的最小条件风险价值(CVaR).实证表明,根据所提出的模型度量资产的风险,可以使投资者选择的资产更加稳健,同时也有利于投资者对投资组合整体风险进行分散和监管.     

基于TOPSIS理论的企业供应商选择应用

供应链管理已经成为企业获取竞争优势的手段,供应商选择是企业构建供应链体系的重要内容。TOPSIS是一种简单易行的多因素选优的理论方法,它利用熵来确定评价指标的权重,避免了在确定评价指标权重时主观因素的影响,为公司的供应商选择提供了一种科学、量化、高效的手段。文章回顾了供应商选择的理论现状,介绍了TOPSIS理论模型和利用它进行供应商选择的步骤,通过对典型企业的深入调研,阐述了该企业如何应用TOPSIS进行供应商选择。     

基于回归分析法的外商直接投资绩效研究——以陕西省为例

外商直接投资（FDI）已成为中国区域经济发展的重要因素之一。以1983-2008年数据为样本,采用回归分析法,针对FDI对陕西省劳动就业、资本积累、技术进步和经济发展的效应进行了系统研究,结果表明：除技术进步外,FDI对其他因素均呈现出显著的正效应。基于细分行业,对FDI的产业投向、区域贡献和运作效益进行了比较研究,指出引进FDI中存在的问题,并在此基础上提出了建议。     

农业政策对农业上市公司股票价格波动的影响研究

分别运用描述统计、非参数统计推断、事件研究法以及时间序列的干预分析等方法,从不同角度研究了农业政策事件对农业上市公司股票价格波动的影响。结果表明,农业经济政策对农业上市公司股票价格波动有一定程度的短期影响。     

中国信息产业发展的投入产出分析——以福建省为例

信息技术及其产业的发展已经成为世界经济新的增长点和国际竞争新的制高点,其作用越来越重要。依据最新权威分类,通过编制福建省信息产业投入产出表,计算出信息产业与其它产业之间的经济依存系数、产业关联系数和波及效果系数,可以看出福建省信息产业的发展取得了一定的成绩,但在国民经济中的地位仍不高,提出需进一步以信息化带动工业化,以工业化促进信息化,努力提升信息产业的地位,正确引导信息产业的集群化发展。     

B-spline estimation for partially linear varying coefficient composite quantile regression models

Abstract

In this article, a new composite quantile regression estimation (CQR) approach is proposed for partially linear varying coefficient models (PLVCM) under composite quantile loss function with B-spline approximations. The major advantage of the proposed procedures over the existing ones is easy to implement using existing software, and it requires no specification of the error distributions. Under the regularity conditions, the consistency and asymptotic normality of the estimators are also derived. Finally, a simulation study and a real data application are undertaken to assess the finite sample performance of the proposed estimation procedure.