投资率门限特征、消费促进与经济增长：1995-2007

 目前,国际经济形势欠佳,出口市场严峻,拉动内需成为我国经济工作重点,投资与消费的关系再次受到学界关注。本文阐述了投资率和消费率协调统一的关系,并运用1995-2007年中国省区面板数据,根据投资率的门限特征进行非线性回归。分析结果表明,投资率主要存在两个门限值,第一个门限值位于44%,在该值以下,消费率的提高显著促进了经济增长;第二个门限值为36%左右,在该值以下,消费率的提高进一步拉动经济增长速度。然而,单纯依靠消费需求拉动将导致投资不足的“陷阱”,为此,本文提出了两项政策建议：挖掘可极大拉动第二产业增长的新消费点;在东部和中西部之间实现有所差异的战略布局。     

PLC控制系统在工程应用中抗干扰问题的分析

分析了电磁干扰及其对PLC控制系统干扰的机制,指出在设计阶段必须综合考虑控制系统的抗干扰性能,并提出了几种有效的抗干扰措施。     

从“凯恩斯效应”到“阿米曲线”——政府规模与经济增长关系的非线性转向

政府规模与经济增长之间的关系问题是宏观经济研究中的核心问题之一.关于两者关系的传统研究往往以线性假定为基础,所以实证结果出现了巨大的差异.这种现象促使研究者从非线性角度重新审视政府规模与经济增长之间的关系.“巴罗法则”在内生增长框架内为政府规模与经济增长关系研究提供了一个标准的分析框架,揭示了两者之间的倒“U”关系.而“Armey曲线”不仅非常直观地表达了政府规模与经济增长之间的非线性关系,同时还指出这种非对称关系的非对称性质,具有很强的总结性和政策指导意义.     

一类非线性自治系统的全局稳定性

对文[1]给出的数学模型作适当改进,得到一类非线性自治系统x.=-αx (β-αχ-αy)(1-e-λx),y.=-αx-αy。在给定的条件下,同样获得与文[1]平行的两个结果,并证明了改进后的非线性自治系统的平衡点的唯一性及全局稳定性。     

信贷规模与房地产价格的非线性动态关系——基于中国直辖市数据的比较研究

运用非线性平滑转换模型对中国直辖市的信贷规模与房地产价格的动态关系进行对比研究。研究发现如果想要通过控制信贷规模调控房地产价格,天津和重庆更容易达成调控目标,北京则很难。在信贷规模对房地产价格产生非线性影响的条件下,信贷规模对房地产价格的影响存在不同状态,重庆在不同状态间的变化速度最快,其次是天津,最慢的是北京。     

支持向量机模型在统计学上的应用研究

支持向量机的问题本质上是一个经典的二次规划问题.避免了局部最优解.有效地克服了维数局限性,而且可以结合利用最优化理论中许多算法.文章通过对线性支持向量机和非线性支持向量机的分析研究,又进一步研究了其在统计学这个大的领域里的一些具体应用.而且把支持向量机和Boosting算法相结合以提升该学习算法的强度.     

Armey曲线与中国最优财政支出规模

学术界在财政支出规模对经济增长的作用问题上一直存在较大分歧。实际上,已有研究结论大相径庭的主要原因在于对两者关系的线性设定。而Armey曲线否定了传统的线性研究前提,解释了财政支出规模和经济增长之间的非线性关系,直观地揭示了最优财政支出规模的存在性。我国的最优财政支出规模为0.1657,即当财政支出占GDP的比重为0.1657时,财政支出可以最有效地拉动经济增长。     

基于神经网络的物流需求预测——以浙江省长兴县为例

为了寻找城市经济与城市物流之间的内在关系,并为城市物流规划提供必要的决策数据和依据,建立基于神经网络的“城市经济一物流需求”预测模型,对城市物流需求量进行预测。应用人工神经网络模型研究城市经济与城市物流需求之问的内在非线性映射关系,为城市物流需求预测提供了一种新的思路和方法。本文以浙江省长兴县历年经济数据作为模型的信息输入。建立起长兴县物流预测模型,并进行求解。     

基于ANN方法对汇率波动非线性的检验与预测比较

针对汇率制度改革以来人民币/美元汇率的波动表现,我们分别利用EGARCH模型、STAR模型和ANN模型对其波动的规则性表现进行了分析。基于人工神经网络模型实现了对汇率波动的非线性检验,通过拟合效果和预测精度的比较发现,EGARCH模型的拟合效果好于ANN模型,但预测精度恰恰相反。通过检验判别的汇率波动为非线性的事实说明,我国汇率波动已经具有了反映国内外经济景气变化的信号功能。     

Sherman-Morrison算法在隐式差分格式求解中的应用

在微分方程数值解法中,出于稳定性的考虑隐式差分格式运用的比较多.但隐式差分格式在计算过程中要解一些大型的线性或非线性的方程组,计算较复杂.本文对对流方程的初边值问题的隐式有限差分格式,利用sherman-Morrison算法对差分格式进行了求解,这样可以将一类方程的求解问题转化为三对角方程,用经典的追赶法求解.