粮食连年增产背景下我国三大主粮的成本变化与差异分解

以2004—2013年我国三大主粮的分省统计数据为样本,运用广义熵指数与分项分解方法,研究粮食连年增产背景下我国粮食成本的变化特征与差异来源。结果发现:2004—2013年三大主粮的成本差异呈现不同的变化趋势,但2009年以来三大作物的泰尔指数均明显增加,主产区的成本优势相对稳固;土地成本与人力成本增长尤为迅速,两者占总成本的比例上升了10个百分点,其中人力成本是三大作物成本差异最为主要的来源,土地成本、增产性投入与省工性投入、增产性投入分别是稻谷、小麦和玉米成本差异的重要来源;在农业劳动力结构性短缺与务农机会成本攀升的背景下,省工性投入逐步替代劳动力投入将是基本趋势,因地制宜促进土地流转,大力推进农业机械化,将是从农业供给侧化解当前"高产量、高进口、高库存"困境的重要途径。     

汇改后中国外汇市场与资本市场联动效应——基于集合经验模态分解法

以投资者预期收益变动逻辑起点,构建在不同预期收益下外汇市场与资本市场的联动机制理论模型,进而将2005-2014年按金融市场改革历程划分为4个阶段,通过集合经验模态分解法对中国外汇市场与资本市场的数据进行分解,过滤掉代表资本价格随机波动的短周期分量,提取最具代表联动性的长周期趋势分量。采用VAR-GARCH-BEKK模型对4个阶段两个市场的均值溢出效应和波动溢出效应进行分析,结果显示:受中国经济增长的方式以及外汇管制制度影响,不同阶段两个市场间的溢出效应呈现出不同的特点,虽然总体来看联动强度有一定程度的加强,但是两个市场间"资金价格"传导机制的脆弱性并未获得实质性的改变。因此,只有推进汇率市场化,循序渐进的加快资本项目可兑换,完善人民币汇率形成机制,才能够不断提高货币政策调控的主动性和有效性性,维护国家利益。     

基尼系数的分解:收入增长能否降低收入不平等

本文首先将基尼系数的变化分解为收入增长效应和家庭排序变化效应,再分别将居民按城乡分组、居民家庭收入按来源构成进行分解,构建了基尼系数变化的三层分解模型.在此模型的基础上,采用2006-2011年中国健康调查数据(CHNS)讨论了各项收入增长对城镇、农村、城乡间及整体收入不平等的影响,并给出了一些政策建议.     

具有熵约束的均值-绝对偏差模糊投资组合优化

在实际投资过程中,有许多模糊因素影响投资决策.文章针对资产收益率为模糊数的投资组合决策问题,用绝对偏差和比例熵度量投资组合的风险和分散化程度,提出了具有熵约束的均值-绝对偏差投资组合优化模型,利用加权极大—极小模糊目标规划方法,将双目标规划问题转化为单目标规划问题,并运用旋转算法结合序列规划法进行求解.最后,通过实证研究比较了不同熵的取值对投资决策的影响.     

我国区域不均等:分解方法与实证分析

在对区域不均等度量指标及分解方法进行归纳性阐释的基础上,运用泰尔指数分析了我国自20世纪80年代中后期以来的区域不均等,并对我国区域差异中的城乡收入差距,东中西部农村地区的收入差距进行了分解。结果表明,在总的不均等中约70-80%的不均等来自城乡之间,只有20%-30%是由城市和农村内部引起的。东中西之间的不均等对总不均等的贡献大约只有20-30%,剩下的70-80%则归因于东中西各自内部不同省份之间的差距。     

基于EMD与DVG的非线性时间序列预测模型及其应用研究

针对具有非线性和不稳定性的时间序列,提出一种结合经验模态分解(EMD)、有向可见图(DVG)网络的动态预测模型。利用经验模态分解将原时间序列分解为多个固有模态函数(IMF),然后对分解后的高频和低频IMF利用快速傅里叶变换得到各自的周期;依据每个周期,从原时间序列的尾部截取长短不一的子序列,然后采用有向可见图算法转换为多个有向网络,利用随机游走在每个有向网络中寻找与时间序列最后一个节点相似的节点;最后,依据平行线法,预测时间序列的下一个数值。原油价格的时间序列是一类典型的具有非线性和不稳定性的序列,利用此模型对WTI原油每日价格进行实证分析。研究结果表明,此模型不但可以有效地预测时间序列的变化趋势,而且具有较高的预测精度。     

对外汉语报刊语言的长句教学探索

报刊语言中长句多,留学生读起来吃力。长句不讲不明白,也可能越讲越糊涂。制订化长句繁难为简易的教学方略,采取单项训练与综合训练相结合的措施,坚持循环往复、加强重现螺旋式提高的原则,可以提高留学生阅读速度和语言交际能力。     

变动均值和方差资产配置模型的应用研究

本文在均值-方差模型的基础上,以改善估计误差为主线,选取了10种变动均值-方差的资产配置模型,以等权重策略为基准,运用了确定性等价收益和Alpha值为判断准则,同时考虑了允许卖空限制和非允许卖空的情况,实证研究结果表明：虽然在资本市场中配置模型并不能显著战胜等权重策略,但随着投资范围的扩大,模型开始显现配置效果,尤其在Alpha准则下,变动均值-方差资产配置显著。同时本文还将实证结果和目前我国投资者的实际资产配置情况进行了比较,发现了现实配置结构中的不合理之处,并提出了相应的改善建议。最后对4类常用资产进行了模拟研究,其结果也进一步证实了本文的结论。     

FEPA-金融时间序列自适应组合预测模型

本文报告一种金融时间序列预测的信号分析、信息融合与智能计算组合模型,简称FEPA,由针对金融时间序列（FTS）信号分析的经验模态分解（EMD）、用于数据降维的主成分分析（PCA）和用于非线性建模的人工神经网络（ANN）三部分组成。该模型首先应用滑动窗口截取原始金融时间序列最近期数据集,应用EMD分解算法把数据集分解成不同尺度的本征模态函数（IMF）,然后通过主成分分析将分解后的数据降维,提取最有信息量的特征;然后将这些特征输入到神经网络进行组合预测。本文提出的组合预测模型FEPA是基于分解-提优-合成的信息融合思想,有效提高了预测可靠性。其创新点在于：1）首次给出了EMD算法的结构化表达,提供了今后融合更多信息的算法接口;2）通过多步长预测输出深入研究EMD分解的有效信息结构;3）通过切换到更细时间框架来处理EMD的端点效应,并探索了两级时间框架下的预测效果;4）给出了金融时间序列组合预测模型的一般性架构,具有可升级性和可扩展性。并且通过滑动窗口EMD使得实证更能切近实际。通过在沪深300股指和澳大利亚股指上的实证,结果表明FEPA预测模型在沪深300股指日线和15分钟线上的预测命中率高达78%和82%,在澳大利亚股指日线上也达到了74%的命中率,经比较,明显高于文献中常见的5种模型。     

个人教育投资的风险收益测度

将教育资本分解成受教育程度和职业的各种组合,借鉴Markowiz的有效投资组合理论,计算Mincer收入方程中扰动项的均值—标准差来衡量投资风险收益,以此建立中国教育投资风险和收益之间的平衡关系,并且利用F检验衡量投资组合的均值方差张成。结果表明,有效的教育资本组合不仅与所接受教育程度有关,还与未来职业选择有关。在以受教育程度为高中和中等职业的基础上,高中(06)可以张成其他全部14个投资组合的均值方差边界。因此,个体和政府在进行教育投资时,都需要全面衡量投资组合的风险收益平衡问题。