台商对祖国大陆投资与两岸贸易间的动态关系——基于向量自回归模型的实证研究

台商对祖国大陆投资与两岸进出口贸易是海峡两岸经贸关系发展的核心内容.基于向量自回归模型(VAR),可对台商大陆投资与两岸贸易彼此之间的动态关系进行分析.研究结果表明:在短期内,台商的投资于台湾对大陆出口的促进和替代效应并存,于台湾自大陆进口则表现为替代效应;而出口和进口贸易对于台商投资则分别表现出正向和负向影响.从长期来看,台商对大陆投资与两岸贸易自我发展、自我扩张,都有着内在强化能力,但二者遵循不同的发展路径向前推演.     

我国出口信用保险与出口贸易动态关系研究--来自沿海经济圈省际面板数据的经验证据

利用沿海经济圈省际面板数据作为样本,使用面板向量自回归模型研究了出口信用保险与出口贸易的动态关系。研究发现：出口信用保险在短期内能促进出口贸易,长期内不具有持续效应;出口贸易提高出口信用保险需求水平的能力有限。两者呈现出非对等关系,出现这一现象的主要原因是保险费率垄断。     

金融工具的变迁——基于工程技术应用的资产价格行为研究综述

证券市场日新月异的发展,品种有股票、债券、期货、期权、可转换债券等多种多样,对证券的价格的变化的分析也流派林立,共同并存指导着投资者如何交易,这些分析流派或指导或误导着投资者。文章阐述了自然科学成果特别是工程技术成果借鉴到证券市场之前市场的分析法和借鉴后市场最新研究的分析法,以期回答为什么是“它”被借鉴,“它”为什么没有被借鉴,证券市场如何使用“它”的一系列问题。     

裂缝天线缝制造精度对电性能影响的预测

为了避免传统方法在分析结构因素对电性能影响时需要假设和近似处理的弊端,提出了根据平板裂缝天线生产制造中的数据,使用支持向量回归建立缝制造精度对电性能指标影响的预测方法。给出了一种以最小化支持向量回归的拟合能力和泛化能力为目标函数来选择支持向量回归机参数的方法,以方便该方法的工程应用。案例研究表明,该方法能够较准确地预测缝制造精度对电性能的影响;与传统的BP神经网络和最小二乘法对比,该方法具有更好的泛化能力,可以应用到平板裂缝天线的计算机辅助制造中。     

试论日本近代儿童文学观的形成与发展——日本明治期儿童文学的历史轨迹

日本近代儿童文学的历史,一般被认为是起步于进入明治维新时代之后。本文从时代发展的宏观角度,着重探讨了日本近代社会的儿童文学观的形成与发展,并基于此考察了日本早期儿童文学读物的特征与嬗变、创作型童话的诞生及其历史意义,揭示出明治时期萌芽的新的儿童文学的时代特征和发展的概貌,以及在世界儿童文学史上的历史地位。     

成都市农村居民现金收入影响因素实证分析

当前,面对国内外经济形势的新变化,中央政府把扩大内需作为改变我国经济增长方式和缓解国际压力的重要途径之一,而扩大内需就要提高农村居民的收入水平.为研究如何提高农村居民收入问题,从现金收入的角度,选取相关变量建立向量自回归模型,运用脉冲响应、方差分解等方法,对影响现金收入增速的因素进行了实证分析.结果发现：人均现金收入增速主要受人均工资性收入增速的影响,人均家庭收入增速次之,人均转移性和财产性收入增速最小.     

全球三大植物油期货市场国际关联性研究

期货市场国际关联性主要通过同一期货产品在跨国跨市场的期货价格互动关系上体现出来。利用多元协整检验、向量误差修正模型、方差分解和脉冲响应函数等技术对中国、美国、马来西亚3家期货交易所的豆油与棕榈油期货价格和中国豆油现货价格关联性进行研究。结果发现：大连、芝加哥、大马交易所的期货价格和中国现货价格之间存在长期均衡关系,芝加哥市场在影响力和定价权方面起到主导作用;总方差中来自于芝加哥、大连和大马交易所,分别为47．374％、33,193％和18．125％。在世界植物油期货市场中,芝加哥交易所的权威性比大连、大马交易所更强。     

基于支持向量机的养老保障满意度 非线性模型

目前对养老保障满意度的研究所采用的统计方法,都是基于养老保障满意度与影响因素之间的线性关系,且未对所建模型进行检验及理论预测。由于事物之间关系复杂,变量之间往往呈现非线性关系。采用支持向量机算法结合粒子群优化算法,建立养老保障满意度非线性模型。用于研究的养老保障满意度样本数为8 339份。结果显示,基于支持向量机的分类模型对养老保障满意度预测精度高于76%,预测性能优于二元逻辑回归预测结果。表明养老保障满意度与受教育程度、受教育满意度、家庭经济状况满意度、总体生活满意度、对社会总体评价等5个影响因素之间存在非线性关系。因此,应用支持向量机算法建立养老保障满意度非线性模型是可行的。     

基于主动学习的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是旋转机械的核心,其故障对设备运行构成严重威胁.目前,故障检测存在样本量不足、模式复杂、难以辨识等问题.由此,提出一种基于主动学习的滚动轴承故障识别方法.首先采集轴承运行数据,然后计算表征运行状况的5个时域参数和3个小波包变换获得的频域参数,最后设计基于聚类的主动学习算法进行分类预测.实验表明该方法比已有算法更好,准确率达到90%以上.     

AHP法中减少比较数量对计算排序向量的影响研究

文章研究使用层次分析法(AHP)处理决策问题时,减少比较数量对排序向量计算结果造成的影响;分析了AHP决策过程中存在的标准误差和判断误差,将它们引入判断矩阵得到新的判断矩阵形式;通过扩展标准集消除了标准误差,将判断误差视为随机向量,推导出排序向量估计式;最后通过一个实例证明,减少判断次数会增大排序向量计算结果出现较大误差的可能性.