税收遵从研究的自然随机实地实验法

自然随机实地实验方法是识别社会现象中因果关系的一种重要手段,在国外经济学界正得到越来越多的应用,国内学界对这一重要方法的应用还处于起步阶段,尤其是在税收遵从领域的应用几乎还是空白。系统梳理税收遵从自然随机实地实验研究的过程和结果,深入了解自然随机实地实验在税收遵从领域的具体设计方法及实施细节等,能够为国内开展相关研究提供经验借鉴。自然随机实地实验方法与税收遵从政策设计天然地契合,了解和掌握该方法对于推进相关学术研究和制定更加科学的税收征管政策都有重要意义。基于政治体制、文化传统、税收制度、社会环境方面的独特性,在我国运用自然随机实地实验法开展税收遵从研究的机遇与挑战并存。     

含迁移要素的区域人口随机预测方法及其应用--以浙江省宁波市为例

以宁波市为例,基于宁波市“六普”与“五普”数据,首先利用年龄别死亡率对同批次队列人口进行年龄移算,即人口留存分析,对比2010年的实际人口数和无迁移模式下的封闭人口数之差,进一步测算两次普查期间分性别、年龄别人口的净迁移量和净迁移率。然后,将迁移率与出生率和死亡率整合,构建多要素随机人口预测模型,预测宁波市未来人口变化趋势,并评估迁移、死亡、出生三要素对人口变动的弹性影响效果。结果表明：人口净迁入对宁波市人口总量变化影响最大,而低死亡率和低出生率是未来50年加剧宁波市人口老龄化的主要原因。未来50年内,劳动力人口净迁入对降低宁波市人口老年负担系数的作用有限。鼓励夫妇生育二孩,优化人才引进与落户机制,尽快建立起应对高龄社会的公共服务体系尤其是长期照护体系,应是宁波市人口政策改革的当务之急。     

新冠疫情科研合作网络的动态演化及其影响因素探析

基于WALKTRAP随机游走算法对科研合作网络进行社区划分,时间上通过建立时间指数随机图模型探究合作网络演化和动态演变影响机制,空间上通过建立空间误差模型探究国家科研合作的影响因素,研究结果显示：科研合作产出的重要社区主要围绕新冠疫情死亡因素、急性呼吸窘迫综合征、通风以及新冠疫情的治疗效果等展开研究;结构上,该社区呈不断发散的、稳进式增长的良性结构,但缺乏创新性和消融性;网络形态上,该社区从高稀疏的多维群集向高聚集的单一群集演变并伴随“小世界”网络特征;国家的科研合作关系具有空间溢出效应,科研产出水平、邻近国家的合作数量、隶属于同一机构作者及其学术成就对国家的科研合作关系均有显著正向影响。     

度量银行操作风险的POT幂律模型及其应用

本文在极值理论的POT模型基础上,建立了基于分维的POT幂律模型,给出了POT模型的阈值选择的理论解释,还给出了满足尾部分布适合幂律的条件.分析表明,此模型较已有方法能更方便地估计尾部参数,对小样本情形研究厚尾问题提供了新的思路.此外,为计算操作风险损失和的在险价值(VaR)问题,本文引入保险理论里的随机和模型,并给出了计算操作风险在险值的简化公式.     

排队论及其应用

<正> 排队论又称队论、等候线理论、随机服务系统理论,是运筹学的一个重要分支。它是研究工商、交通、公用事业、军事等部门中随机聚散现象及各种排队性质的理论,也是专门研究怎样合理设计和管理随机服务系统的科学。所谓随机服务系统,是指那些顾客不是按照固定的速度来到的服务系统。排队论就是研究怎样正确设计、科学管理和有效使用一个服务系统,使它既能满足顾客的需要,花费又最少的学问。     

Analysis of Supply Chain's Demand Information Sharing Values Based on Decision-Maker's Risk Aversion Characteristics

在随机需求条件下,利用条件风险估值( conditional value-at-risk,CVaR)的风险度量准则建立了供应链的需求信息共享决策模型,着重分析了零售商的风险规避程度以及市场需求的不确定性信息对供应链各决策者以及供应链整体信息共享价值的影响.研究结果表明,需求信息共享价值与零售商的风险规避程度、市场不确定性大小以及市场不确定信息所预测的市场需求变化情况有关.数值分析结果表明,零售商越害怕市场的不确定性风险,需求信息共享越有利于提升分散供应链的运作效率;但当市场信息反映出未来的市场需求是消极且零售商接近风险中性时,供应链的需求信息共享价值反而小于零,此时没有进行信息共享的必要.     

基于EIS的杠杆随机波动率模型的极大似然估计

杠杆随机波动率(SV-L)模型在金融计量学文献中已经引起了广泛的关注,然而,它的参数估计一直是一个难点.本文基于有效重要性抽样(EIS)技巧,给出了SV-L模型的极大似然(ML)估计方法.为了检验提出的EIS-ML方法的精确性以及小样本性质,构建了蒙特卡罗(MC)模拟实验.结果表明,EIS-ML方法是非常准确和有效的.最后,将EIS-ML方法应用于实际数据,选取上证和深证综合指数的日对数收益率数据为研究样本,利用SV-L模型对中国股市进行了实证分析.结果表明,中国股市具有很强的波动持续性,并且存在显著的杠杆效应.     

随机需求下企业采购外包的风险与博弈分析

企业将具有随机需求的报童商品的订购管理外包给第三方物流公司(3PL),使3PL和企业共同分摊不确定风险,3PL在管理企业物流活动的同时成为企业风险的分担者.这种合作方式无疑会对企业和3PL的决策产生重要影响.本文结合现有文献关于3PL在企业管理的作用,从数学模型上刻画3PL管理报童产品订购对企业、3PL的决策和绩效的影响.通过模型求解,本文得到了3PL最优订购量、企业最优销售价格和最优的损失分担比例满足的条件,不仅如此,通过对比3PL管理订购和企业管理订购的数学模型,本文发现在一定的损失分担比例和委托费用的前提下,3PL管理订购能够给企业和3PL带来更多的收益,而且风险越大3PL管理订购的利益就越突出.     

生存分析与股指涨跌的概率推断

通过研究上证指数连涨连跌的收益率,发现其服从伽玛分布,并且可得出股指涨跌的条件概率,以及极值时的情况,进一步研究了成交量的影响,从而说明了技术分析特别是价量分析为何在实际中仍然被广泛运用.可认为随机游动假说是一种粗糙的近似,本研究也有助于加深对市场有效性理论的认识.     

我国银行业流动性风险管理研究

本文在VaR和ES一阶期望风险测度基础上,发展了ES（a）高阶期望风险测度。该方法的最大优越性在于其在高阶广义随机占优情况下依然能保持精准,克服了低阶期望风险测度在高阶广义随机占优情况下可能出现的风险测度错误。