知识整合对企业核心能力影响研究

伴随着知识经济时代的发展,企业知识整合的问题已逐渐受到企业管理者的重视,知识整合的能力对于企业的发展起着非常重要的作用。本研究在相关文献基础上,建立知识整合与企业核心能力之间的关系假设,利用结构方程模型(SEM)和AMOS软件进行模型的检验和分析,通过研究证实知识整合对企业核心能力具有正向影响,基于研究结果对增强企业核心能力提供管理建议。     

基于指数回归-ARMA模型对我国居民储蓄的预测

随着我国经济快速增长、居民收入水平的显著提高,我国城乡居民人民币储蓄量快速增长。本文以1978一2007年我国城乡居民人民币储蓄量的历史数据为基础,根据趋势图拟合出与之相似的指数回归曲线,然后对其残差序列进行分析和识别,找出适合我国城乡居民人民币储蓄量的指数回归一ARMA模型,并根据此模型进行预测分析。     

组合预测在油气操作成本预测中的应用

油气操作成本在油气生产中占有较大比重，其高低直接影响油气田开发的经济效益。准确地预测油气单位操作成本，可以在生产中采取有效的控制手段，降低成本，提高企业效益。将组合预测法应用于油气操作成本的预测，利用非线性回归模型和灰色模型加权组合建立组合预测模型，并通过平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方误差和均方百分比误差等指标比较，证明组合模型比单一模型的预测效果更好，能提高油气操作成本预测的精度。     

几种岭参数选择方法的比较

比较了不同的几种岭参数选择方法的应用效果，结果表明，几种方法中没有一种方法被认为是优于其它的方法。但在均方误差准则下．几种岭参数选择方法所获得的估计都改进了设计阵呈病态时的最小二乘估计。     

面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法及其应用研究

本文首次将Elastic Net这种用于高度相关变量的惩罚方法用于面板数据的贝叶斯分位数回归,并基于非对称Laplace先验分布推导所有参数的后验分布,进而构建Gibbs抽样。为了验证模型的有效性,本文将面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法(BQR. EN)与面板数据的贝叶斯分位数回归方法(BQR)、面板数据的贝叶斯Lasso分位数回归方法(BLQR)、面板数据的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法(BALQR)进行了多种情形下的全方位比较,结果表明BQR. EN方法适用于具有高度相关性、数据维度很高和尖峰厚尾分布特征的数据。进一步地,本文就BQR. EN方法在不同扰动项假设、不同样本量的情形展开模拟比较,验证了新方法的稳健性和小样本特性。最后,本文选取互联网金融类上市公司经济增加值(EVA)作为实证研究对象,检验新方法在实际问题中的参数估计与变量选择能力,实证结果符合预期。     

样本选择参数分位回归模型及其在工资分布分解中的应用

在工资差距分解问题中,研究者经常会遇到样本选择偏差问题,直接忽略会导致最终估计结果产生严重偏差,同时在众多工资差距分解方法中,相比于均值分解,分布分解方法更受研究者青睐。针对参数分位回归,本文首次提出可加形式与非可加形式的样本选择参数分位回归（SSPQR）模型,并基于这两类样本选择参数分位回归模型给出修正样本选择偏差后的参数分位回归工资差距分布分解方法。运用上述方法及已有的工资分布分解方法,借助CHNS2015年度城镇数据,本文研究了我国城镇男女工资差距及差距分解问题,得出以下结论：①男女工资差距主要来源是性别歧视问题;②经过样本选择偏差修正后,实际的工资差距更大,歧视问题更严重;③男女工资差距程度在不同分位点上结果不同,换句话说,我们不能简单地仅从平均水平来判断工资差距程度;④与其他已有方法计算结果比较发现,SSPQR计算的工资差距程度更大。     

基于百度指数的房地产价格相关性研究

文章以我国大中城市的新建住宅价格为研究对象,以均衡价格理论为基础,使用搜索关键词的百度指数开展研究,分别使用自回归移动平均模型(ARMA)和带搜索项的自回归分布滞后模型对上海市的新建住宅价格指数进行了拟合和预测.实证结果表明:百度搜索指数与价格指数之间存在协整关系,建立的自回归分布滞后模型的拟合度达到0.918,预测精度相较ARMA模型提高23.2％.与传统的预测方法相比,模型具有很强的时效性,能够比国家统计局提前一个月发布房屋价格指数数据.     

金融集聚与地区生态效率的空间计量实证研究

文章采用主成分分析法、超效率DEA以及空间相关分析等方法对金融集聚指数以及生态效率水平进行评价,利用2009年-2013年相关数据,通过构建了空间滞后模型对金融集聚与地区生态效率的关系进行实证研究.研究发现,金融集聚与地区生态效率呈现"东高-中西低"良好的统一性,而且各省市金融集聚指数存在空间正相关关系.金融集聚对于生态效率的影响存在地域与行业差异性,在东部西部地区,金融集聚能够显著促进地区生态效率水平的提高,而在中部地区,金融集聚在一定程度上抑制生态效率的提高;银行业、证券行业以及保险行业对于不同地区的生态效率的影响在大小以及方向均存在差异.     

基于Bootstrap方法的回归分析的比较

文章系统研究了基于Bootstrap方法的回归分析,给出了Bootstrap残差法与成对Bootstrap法的适用范围及区别,比较研究了参数区间估计的分位点法与加速偏差修正分位点方法(Be),BCa可使Bootstrap统计量近似枢轴化,保证Bootstrap效果,并且利用实例验证了理论分析,模拟结果显示,成对Bootstrap法比Bootstrap残差法稳定,置信区间短.     

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.