基于DEA交叉评价模型的我国机构部门R&D效率研究

R&D(研究与开发)活动是国家发展科技创新的中坚力量,是国家或地区整体科技创新竞争力的源动力.合理评价R&D效率,有助于政府合理配置R&D投入并提高R&D产出水平.文章构建的DEA交叉评价模型,评估了我国主要机构部门的R&D活动投入产出效率,比较了我国R&D投入结构与发达国家差距.发现:为提高R&D效率,应该调整R&D投入结构,增加对高校及科研机构的R&D投入;同时努力实现地区间R&D活动均衡发展;企业部门需要组建高素质科技研发人才队伍.     

整数值时间序列模型单位根检验问题研究

非整数值时间序列单位根检验研究已趋成熟,而整数值时间序列单位根检验则刚起步.本文主要采用蒙特卡洛模拟方法对INAR(1)模型单位根检验中的DF统计量和∑Tt=1=1I{△Xt＜0}统计量进行了研究.研究发现:DF统计量渐近服从标准正态分布,有限样本情形下,该统计量的实际分布会受到样本容量与扰动项均值的影响;DF统计量不存在水平扭曲现象,能很好控制犯第一类错误的概率,由于数据生成特点,∑Tt=1I{△Xt＜0}统计量犯第一类错误的概率始终为0;DF统计量和∑Tt=1I{△Xt＜0}统计量的检验功效受到样本容量、自回归系数和扰动项均值的影响,多数情形下,∑Tt=1=1I{ △Xt＜0}统计量的检验功效高于DF统计量.     

基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警

随着计算机和互联网的快速发展,特别是在大数据时代,企业积累了大量有关企业经营、财务等相关数据,变量众多且关系纷繁复杂,如果利用传统的logistic回归建立企业信用风险预警模型往往效果不好.本文在充分考虑变量间的网络结构(Network)关系基础上,提出了网络结构Logistic模型,通过惩罚方法同时实现变量选择和参数估计.蒙特卡洛模拟表明网络结构Logistic模型要优于其他方法.最后,我们将其应用到我国企业信用风险预警中,充分考虑财务指标间的网络结构关系,科学地选择评估指标,构建更加适合我国国情的企业信用风险预警方法.     

贸易成本对CAFTA经济收敛的影响

本文在考虑空间相关性和空间异质性的情况下,使用贝叶斯空间杜宾模型研究了CAFTA(中国-东盟自贸区)的区域经济收敛问题,并重点分析了贸易成本对CAFTA经济收敛的影响.实证结果显示:其一,CAFTA区域在间接效应和总体效应上呈现出收敛态势,但在直接效应上呈发散态势,说明该自贸区成立与发展减缓了内部经济发散,但仍存在区域经济增长失衡的风险;其二,CAFTA组建与发展进程中的贸易成本下降,对区域经济收敛的影响逐渐从负面转向中性.因此,中国要以实施“一路一带”战略为契机,通过“互联互通”进一步降低区域内贸易成本,增强国内外自贸区的互动,以此更好地协调中国与其自贸区伙伴国的经济增长,为CAFTA升级发展创造更好的外部环境.     

全力以赴打好第三次全国农业普查攻坚战

第三次全国农业普查是我国全面建成小康社会进入决战阶段进行的一次重大国情国力调查。党中央、国务院对农业普查工作高度重视,并寄予很高的期望。今年中央一号文件将扎实做好第三次全国农业普查作为一项重要工作任务。国务院副总理汪洋同志在第三次全国农业普查领导小组第一次全体会议上全面部署了农业普查工作,要求查清"三农"发展基本情况,找准"三农"发展差距和短板,     

经济增长、中央转移支付与地方财政支出差异研究

文章以泰尔指数衡量了我国地方财政支出差异,并且运用格兰杰因果检验、协整检验、脉冲响应函数以及方差分解分析经济增长、中央转移支付与地方财政支出差异之间的关系,以及经济增长、中央转移支付对地方财政支出差异的影响,结果表明:经济增长扩大了地方财政支出差异,而中央转移支付缩小了地方财政支出差异.     

超高维数据降维与Logistic广义线性拟合分析

文章以美国威斯康星州的乳腺癌调查数据为例,分别采用SIS和TCS算法对高维数据进行降维处理,尝试将改进的Logistic广义线性模型对降维后的变量进行拟合.再与传统的一般线性模型、Logistic广义线性模型相比,结果表明,基于算法降维后的Logistic广义线性模型预测误差更小,其中基于TCS算法降维后的广义线性模型在拟合中要明显优于SIS算法降维后的广义线性模型.     

股市量化投资策略与实证检验

文章通过多个反映市场动态的因子模型,构造出可以根据市场变动做出自适应调整的平滑系数,建立了看涨和看跌市场动态自适应指数平滑模型,并且给出了基于模型的量化投资策略.以沪深300指数为样本,使用Bootstrap方法和ARCH族模型进行实证检验,从均值差异、流动性和信息不对称等角度分析市场动态自适应指数平滑模型投资策略对于股票市场收益率的预测能力.检验结果证明了策略具有较强的预测能力和对市场变化的适应能力.     

基于分层逻辑回归的小企业信用评价模型

由于小企业的财务信息不健全、贷款难与急、违约样本数据缺乏等特点,建立小企业的信用评价模型对于小企业获得贷款具有重要的作用.文章通过将统计抽样理论中分层思想与逻辑回归模型相结合,构造了基于分层逻辑回归的小企业信用评价模型,并对中国小企业进行了实证分析.     

基于偏最小二乘回归的COCOMO模型校准方法

准确的软件成本估算对于实现软件项目的科学管理具有重要意义.COCOMO系列模型是当今实践应用最为广泛的成本估算模型之一.文章针对现有的COCOMO模型参数校准方法只对比例因子和指数因子进行校准的问题,为了更好的实现COCOMO模型本地化,提出了一种基于偏最小二乘回归的参数校准方法,解决了工作量乘数因子的校准问题.采用COCOMO81原始建模数据库对校准后的参数进行验证,结果表明该方法能够明显提升COCOMO模型的估算精度.