基于等维新息递补GM(1,1)幂模型的GDP预测

针对灰色模型在GDP预测中精度较低的问题,文章提出一种基于等维新息递补GM(1,1)幂模型的预测方法.为反映数据的非线性特征,在GM(1,1)模型的基础上引进拓展的非线性GM(1,1)幂模型;进一步利用最新信息优先的原则,建立等维新息递补灰色幂模型.将改进的模型应用到我国“十三五”时期GDP的预测中,验证了此模型在拟合和预测上的优势.     

经济景气指标与实际GDP增长率的混频预测

文章通过构建月度景气指标与季度实际GDP增长率之间的混频动态向量自回归模型,并采用期望最大值算法和卡尔曼滤波来实现混频数据和缺失数据的估计和迭代预测.大量月度景气指标的MFVAR模型的伪实时数据的多步滚动迭代样本外预测结果表明:虽然不同类别的月度景气变量在不同预测期的预测结果存在一定的差异,但实时预报、短期预测,以及组合预测结果均表明混频动态向量自回归预测模型对我国季度实际GDP增长率的实时预报和短期预测具有精确性、有效性与适用性.     

基于跨期消费平滑模型的国际资本流动性实证分析

文章通过采用中国历年的年度数据,构建跨期消费平滑模型,对国际资本流动性进行了测算.研究结果表明:基于消费平滑模型来测算的国际资本流动对于中国现阶段的分析具有一定的局限性.     

带线性误差的部分线性EV模型的经验似然推断

部分线性EV模型是经典的部分线性模型的推广,在此模型中,假定误差是线性过程.文章把经验似然方法推广到带线性误差的部分线性EV模型,提出了调整的经验对数似然比,并建立了非参数的Wilks定理.     

湖北碳市场价格形成机制及价格预测

文章通过EMD-SVM模型考察湖北碳市场碳价格形成机制并进行碳价格预测.结果表明:碳市场供需不均衡和碳市场发展过程中的重大事件对碳价格产生了较大的影响;同时,EMD-SVM模型也被证实具备良好的预测能力,期望能为市场决策者和参与者提供碳资产管理和风险规避保证.     

化肥施用量与自然灾害对湖北省粮食生产的影响

化肥与自然灾害是影响粮食生产的重要因素.文章计算了湖北省有效粮食单产量与有效单位化肥施用量,利用分位数回归模型与空间状态模型分析了二者之间的关系.研究结果表明,有效单位化肥施用量每增长1％,有效粮食单产量将增长0.2％左右.预测了轻微与较重自然灾害情况下2015-2030年湖北省粮食的总产量与因自然灾害而导致的粮食减产量,预测了化肥施用量零增长与每年3.98％速率增长情况下的粮食生产化肥施用量与流失的化肥施用量.     

图片信息丰裕度对消费者在线风险决策的影响

以图片标记信息丰裕度对消费者在线风险决策的影响为研究重点,引入详尽可能性模型(ELM),从购买行为发生之前的顾客关注度和购买之后的顾客满意度两个纬度,探索了消费者在线风险决策的影响因素。结果表明:信誉标记图片信息丰裕度中的评价方式种类和商家信用度、服务标记图片信息丰裕度中的保障服务以及商品促销标记,无论对消费者关注度还是消费者满意度均有显著的正向影响;支付服务图片信息丰裕度对消费者关注度影响不显著,但与消费者满意度有显著的正相关关系。另外,店铺动态评分、物流服务标记以及商品描述标记的图片信息丰裕度与消费者关注度及满意度相关性均不显著。研究结果为C2C交易平台以及网上卖家图片标记和信息展示提供了一定的理论指导。     

基于贝叶斯SDM模型的中国城镇居民收入收敛性分析

随着中国经济的高速增长,中国区域间贫富差距也日渐加大,在此背景下对中国城镇居民收入是否收敛进行检验并探究其影响原因十分必要。基于一个包括物质资本和人力资本投入的新古典增长模型,根据中国31个省市的1987—2013年数据,利用SDM模型和贝叶斯MCMC统计分析方法,研究城镇居民收入的收敛性问题,结果发现:中国城镇居民人均收入具有显著的空间差异,且在1987—2008年为发散、在2008—2013年以及1987—2013年为存在β收敛的变化趋势;物质资本对中国城镇居民收入增长的β收敛具有正向促进作用,而人力资本对其具有反向促进作用,增加物质资本投入有利于缩小地区收入差距,二者的不匹配可能是导致中国收入增长差距的原因。     

潜在成长模型在体育运动领域的应用

介绍了潜在成长模型的发展、类型和内容,通过分析、归纳、整理等,比较了潜在成长模型与传统t检验、方差分析、回归分析的差别,探讨了潜在成长模型研究设计的要求,通过台湾棒球职业球员薪酬成长模型说明。利用文献调查法,分析了LGM潜在成长模型在体育运动领域中应用的概况,举例说明体育运动领域应用LGM的情况,证实了未来潜在成长模型会在体育科学领域逐渐受到重视并得到快速发展。     

非线性面板数据聚类方法研究

对于一类变量非线性相关的面板数据,现有的基于线性算法的面板数据聚类方法并不能准确地度量样本间的相似性,且聚类结果的可解释性低。综合考虑变量非线性相关问题及聚类结果可解释性问题,提出一种非线性面板数据的聚类方法,通过非线性核主成分算法实现对样本相似性的测度,并基于混合高斯模型进行样本概率聚类,实证表明该方法的有效性及其对聚类结果的可解释性有所提高。