结构突变下的高维汇率资产时变投资组合预测研究

金融市场存在结构突变现象是发生金融风险传染的关键所在,而风险传染又是投资组合研究中亟需解决的难点。本文以9种国际主要货币对美元汇率为研究对象,先构建隐马尔科夫模型来对汇率资产进行结构突变预测,并基于结构突变刻画的结果,构建动态R-Vine Copula模型来预测汇率资产的风险传染关系;最后,基于结构突变与风险传染的研究结果,筛选出适合的组合汇率资产,构建时变投资组合预测模型。实证结果表明：HMM模型能够有效地刻画出汇率资产中的结构突变;动态R-Vine Copula模型能够更加有效地刻画出汇率资产间的风险传染关系;基于结构突变与风险传染关系下的动态投资组合预测模型,具有降低投资组合风险与提升投资组合预测收益的优越性,能够为金融风险管理和投资组合研究提供模型参考。     

非正态ARCH族模型的预测绩效和VaR度量研究

本文以上海证券综合指数为样本,在残差项服从正态和非正态假设下,分别进行ARCH建模,比较正态残差项和非正态残差项ARCH族模型对波动率的预测绩效和VaR度量效果,以揭示分布假设对GARCH模型预测能力和风险度量的影响.     

中国能源战略与能源外交

中国就石油消费和进口总量来说，是世界上仅次于美国的石油消费增速最快的国家。2004年和2005年，中国石油进口依存度分别为47．3％和44．5％。专家预测，到2020年。中国石油消费量与国内可供量的缺口将达2．5-4．3亿吨。如果中国的石油产量不能够大幅度增长，今后新增的石油需求量几乎要全部依靠进口。中国将成为世界第一大油品进口国。     

基金经理预测能力检验

基金管理者自称能够战胜市场获取超额收益,国内已有的文献也证明了这一点。本文根据詹森的基金业绩评价思想,利用周和月两种频率数据,采用更长的样本期间,对我国54只封闭式基金进行研究,结论表明基金管理者的投资结果比随机选择持有策略还差,它们并不具有对个股和市场的预测能力。     

浅析群众涉法上访问题的原因及对策

信访工作是影响当前社会稳定的重要因素，能否妥善地解决好涉法上访工作是摆在各级党委政府面前的一项重要任务。检察机关从自身的角度来分析，我们认为，主要有以下原因：     

河南省2002年上半年经济形势分析与全年预测

上半年河南省经济发展态势良好,但也存在一些问题,下半年经济将继续趋好,全年国内生产总值将比去年同期增长9%. 一、河南省2002年上半年经济形势分析 上半年河南着力抓好扩大内需、调整结构、深化改革、东引西进、扩大开放,国民经济发展总体态势良好.上半年全省国内生产总值完成2080亿元,按可比价格计算比去年同期增长(以下简称增长)8.9%,增速比去年同期低0.6个百分点.其中第一产业增长3.8%,第二产业增长10.2%,增速分别比去年同期低2.2、1个百分点;第三产业增长9.5%,增速比去年同期高0.7个百分点.     

我国城市人口合理规模的系统预测研究

本文运用系统工程中的可能-满意度法对我国城市的合理人口规模进行了预测研究,建立了包含经济水平、社会生活、资源水平、生态环境和实力需求五大方面、11个条目、2 5个因素和 44个变量的系统模型,并根据不同的情况采用不同的因素并合规则,得出了在一个目标时间点上的城市合理人口规模及其所依赖的条件,最后通过应用实例,验证了本文方法的有效性。     

来华留学生在华就业意愿影响因素实证研究

近年来,中国提出的“人类命运共同体”、“一带一路”倡议等外交战略不断地深入推进,对既了解中国又了解世界的国际化人才的需求日益增强。本研究基于对中国高校留学生抽样调查数据,运用Multinomial Logit Model回归模型分析了在华留学生就业意愿与高校教育因素之间的关系,以探寻留学生在华就业的影响因素,并得到留学生在华就业预测模型。研究表明：就读学校排名、主修专业、实习经历、攻读的最高学历学位以及专业与就业相关性会对留学生在华就业意愿造成较大影响。高校可进一步加强留学生专业选择引导,引导留学生在华获得更高的学历,提供更多的实习机会,并进行就业引导,不仅可提高来华留学教育质量,而且可以服务于国家发展战略需要。     

基于重复购买理论的一种新的客户选择方法

在今天越来越激烈的市场竞争之中,越来越多的公司已经从产品驱动的市场竞争策略转向客户驱动的市场竞争策略。并且随着计算机技术及数据挖掘方法的飞速发展,直接市场营销越来越受到重视。如何选择目标客户邮寄货单的问题也就越来越引起市场直销者的兴趣。计分模型及增益表选择方法和单群预测及选择方法是目前普遍采用的两种客户选择方法。在平稳市场的假设下,客户的购买模式服从著名的重复购买理论。基于这个理论,本文提出了一种新的客户选择方法,即两群预测及选择方法。应用实际的客户数据比较这三种不同的方法,结果表明新方法表现最好。     

月度数据季节因素调整和预测

 内容提要：由于受气候条件、节假日、人们的风俗习惯、人口和国民经济增长等因素的影响,客运量呈现出周期性的增长趋势变化。为客运部门更好地安排客运计划,本文通过指数平滑法中的Holt-Winters模型将时间序列数据分解为季节波动和趋势波动。并对我国铁路、民航、水运和公路的2002-2009年的客运量数据进行拟合。结果表明,铁路和民航客运量数据具有明显的线性趋势和季节性特征,并进一步得出其波峰和波谷到达的时间;模型对铁路、民航、水运和公路客运量均有非常好的拟合效果,其平均绝对百分百误差（MAPE）依次为5.536%,7.49%、6.070%和3.633%。在此基础上对我国2010年各月份的客运量进行了科学预测。