Tree‐Based Logistic Regression Approach for Work Zone Casualty Risk Assessment

This study presents a tree‐based logistic regression approach to assessing work zone casualty risk, which is defined as the probability of a vehicle occupant being killed or injured in a work zone crash. First, a decision tree approach is employed to determine the tree structure and interacting factors. Based on the Michigan M‐94I‐94I‐94BLI‐94BR highway work zone crash data, an optimal tree comprising four leaf nodes is first determined and the interacting factors are found to be airbag, occupant identity (i.e., driver, passenger), and gender. The data are then split into four groups according to the tree structure. Finally, the logistic regression analysis is separately conducted for each group. The results show that the proposed approach outperforms the pure decision tree model because the former has the capability of examining the marginal effects of risk factors. Compared with the pure logistic regression method, the proposed approach avoids the variable interaction effects so that it significantly improves the prediction accuracy.     

基于分位数回归的FDI城市分布影响因素研究

中国的外商直接投资(FDI)主要集中在部分城市,其在城市间的分布呈现出均值左偏的特征。针对FDI在城市间分布不具备正态性且存在较多离群点的问题,运用一般分位数回归方法分析1994-2012年影响FDI在中国287个城市分布的影响因素。研究表明,劳动力成本、市场规模和潜力、制度质量、人力资本、基础设施和当地竞争环境都是影响FDI城市分布的重要因素。同时,各因素对FDI影响程度随FDI城市分位的变化而变化。市场规模与潜力、政府效率、人力资本对FDI的影响随分位点增高有明显下降趋势,而基础设施对FDI的促进作用随分位点增高而上升。     

HAC法在平稳过程之间伪回归中的适用性研究

通过蒙特卡罗模拟技术揭示各种HAC法在平稳过程伪回归中的适用性.研究发现,与核权函数HAC相比,预白化HAC法具有明显的优势;进一步的研究表明相对于被解释变量的持久性,解释变量的持久性对HAC的影响较大;当数据过程是高阶自回归过程时,在样本容量不是很大的情况下预白化方法的拒绝率会随着阶数增加而增大,只有在样本容量较大和BIC信息准则情况下预白化HAC的拒绝率才接近检验水平.     

基于非线性-主成分Logistic回归的会计舞弊识别研究

混沌理论认为,人类行为大多具有非线性特征。会计舞弊属于行为会计的研究范畴,而传统上基于统计理论构建的舞弊识别模型大多受限于线性约束假设,可能存在模型设定偏误和信息提取不充分的缺陷。以沪深A股受到监管处罚的上市公司及其配对公司为样本,借鉴Taylor展开式的非线性思想,并使用主成分分析消除变量多重共线性,构建了非线性-主成分Logistic回归的会计舞弊识别模型。与线性回归模型对比发现,前者具有更高的舞弊识别正确率,模型拟合度更优。应用这一模型有助于更加充分提取舞弊识别信息,提高舞弊识别效率。     

Instrumental Variables Estimates of the Effect of Subsidized Training on the Quantiles of Trainee Earnings

This paper reports estimates of the effects of JTPA training programs on the distribution of earnings. The estimation uses a new instrumental variable (IV) method that measures program impacts on quantiles. The quantile treatment effects (QTE) estimator reduces to quantile regression when selection for treatment is exogenously determined. QTE can be computed as the solution to a convex linear programming problem, although this requires first‐step estimation of a nuisance function. We develop distribution theory for the case where the first step is estimated nonparametrically. For women, the empirical results show that the JTPA program had the largest proportional impact at low quantiles. Perhaps surprisingly, however, JTPA training raised the quantiles of earnings for men only in the upper half of the trainee earnings distribution.     

基于前景理论的物流配送干扰管理模型研究

针对干扰事件导致物流配送难以顺利实施这一难题,运用干扰管理思想,通过结合行为科学中对人的行为感知的研究方法与运筹学中定量的研究手段,从客户、物流配送运营商、配送业务员三个方面度量物流配送系统的扰动,提出基于前景理论的扰动度量方法,构建字典序的多目标干扰管理模型并采用改进的蚁群算法进行求解.实例结果表明:本文方法比全局重调度方法和局部重调度方法更实用——能够均衡各方的利益,得到的调整方案对系统的扰动更小.     

经济增长与能源强度：基于面板平滑转换回归模型的实证分析

选取1960-2009年间9国的面板数据,基于面板平滑转换回归（PSTR）模型及改进的算法,实证分析了经济增长与能源强度间的关系。实证结果不仅支持了经济增长与能源强度之间倒U型关系的存在,而且表明在一国经济的不同发展阶段,经济增长与能源强度之间存在连续平滑转换机制,机制转换效应使经济变量以阈值为界从一个机制转为另一个机制;目前,中国的经济增长与能源强度处于倒U型曲线的上行阶段,当人均GDP达13208.48美元时,能源强度的拐点或将出现,经济增长对能源的依赖程度或将逐步下降。     

一种基于客户行为时序分析的反洗钱异常交易识别方法

可疑交易报告制度是打击洗钱活动的一项基本机制,如何有效甄别可疑交易是金融机构和金融情报中心面临的一个技术难点。为辅助反洗钱分析人员从海量金融交易信息中甄别客户异常交易,本文提出一种预测误差和统计处理综合法--CPEST,通过分析客户前后行为的一致性来发现异常。CPEST建立客户行为模型,根据预测误差对客户行为进行时点异常检验,并在此基础上构造一个窗口检验,以提高对涉嫌洗钱行为的识别能力。本文在支持向量回归和核密度估计等具体实现手段的基础上,运用CPEST对实际交易和仿真数据进行分析,结果表明该方法的有效性和可行性,具有应用推广价值。     

管理层权力与企业价值：基于产品市场竞争的视角

以2005－2011年上海证券交易所A股市场为研究对象,将个人和机构投资者情绪的影响进行对比研究以明确两种情绪在市场中扮演的角色。以往的相关研究大多关注两者的相互影响或其中一种对市场的影响,本文将两者同时考虑,并利用滚动回归方法从量化股票收益对投资者情绪变化的敏感度这一新视角深入到个股层面。研究表明:机构投资者情绪可以帮助预测个人投资者情绪,反之不成立;另外,机构投资者在市场上表现得更为理性,他们的情绪能够预测后市,而个人投资者情绪不具有预测性;进一步研究后发现,投资者关注度越高的股票,其收益对投资者情绪变化的敏感度越高,这种现象无论是在对个人还是对机构投资者情绪变化的敏感度上均表现出一致性。     

公司经营困境风险的动态评价模型研究

以医药制造业上市公司为例,在一个特定的行业背景下,采用非配对取样方式,应用Log istic离散时间风险模型,对公司经营困境风险进行了动态评价。结果显示,股票的S igm a系数值、股权集中度、公司规模及资产负债率与经营困境风险显著相关。评价中发现,为了达到一个较好且合适的分类识别正确率,决策者必须在型Ⅰ类错误成本与型Ⅱ类错误成本之间进行权衡。此外,在行业内选取了经营困境公司与经营健康公司作为2个对照组,发现2组公司的经营困境风险动态演化过程存在明显差异,这种可视化演示方法对经营困境发生的危险时段有预测作用。