交叉销售下基于支持向量聚类的数据驱动多产品库存鲁棒优化模型

针对单周期环境下考虑交叉销售的多产品库存决策问题,在市场需求不确定条件下,建立了带有预算约束的交叉销售多产品库存鲁棒优化模型。针对不确定市场需求,采用支持向量聚类(SVC)方法构建了满足一定置信水平的数据驱动不确定集。进一步,运用拉格朗日对偶方法将所建模型等价转化为易于求解的线性规划问题。最后,通过数值计算对比分析了SVC不确定集下及传统不确定集下的零售商利润绩效,并评估了SVC数据驱动鲁棒优化方法导致的绩效损失,进而分析了预算及交叉销售系数对零售商利润绩效的影响。结果表明,SVC数据驱动鲁棒优化方法具有良好的鲁棒性,能够有效抑制需求不确定性对从事多产品销售的零售商利润绩效的影响。特别地,需求分布信息的缺失虽然会给零售商带来一定的绩效损失,但损失值很小,表明文中提出的基于SVC的数据驱动鲁棒优化方法可以为管理者在需求不确定性环境下制定库存策略提供有效决策借鉴。     

基于SVR的股市预测与择时研究

本文首先阐述支持向量回归机原理,在此基础上建立了SVR预测模型,以HS300指数数据为测试样本,分析了SVR模型在时间序列预测问题中的优势,并在此基础上进行了交易实验.结果表明：支持向量回归机适用于预测股市大盘的短期走势,并能够得到比较好的预测效果.     

调速用旋变编码器误差分析与校正

旋变编码器受误差因素影响,会在转速位置测量时引入周期性波动,不利于运动控制。对此提出了基于电压矢 量和转速的误差校正方法,采用电压矢量计算直流偏置和幅值偏差并对其进行校正;采用转速谐波幅值计算相位偏差并 对其进行校正。实验结果表明转速位置波动得到了很好的抑制。该方法能有效校正旋变编码器误差。     

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。     

中国城镇化进程与服务经济发展动态关系的实证研究

文章实证分析了1978年至2011年期间,中国城镇化进程与服务经济发展的动态关系及其影响因素。研究结果表明:城镇化进程与服务经济发展在长期和短期均高度正相关;城镇化进程单向地促进服务经济发展;人均收入、就业结构、工业化程度和市镇化程度影响了城镇化进程对服务经济发展的短期促进作用。政策建议是:城镇化进程与服务经济协调发展;新型工业化与服务经济共同发展;解决服务消费的城市偏向和服务的供需失衡问题;放松服务业管制和引入市场竞争机制。      

人民币汇率形成机制改革后的股价和汇率相关性研究

通过协整检定、向量误差修正模型和VEC格兰杰因果检定,使用2005年7月22日~2007年4月27日的日交易数据,实证考察了人民币汇率形成机制改革之后,人民币兑美元汇率与我国国内股价之间的关系。结果发现,人民币兑美元汇率与上证综合指数间存在协整关系,达到了长期均衡;股票价格和汇率间存在着由人民币兑美元汇率到上证综合指数单向的长期和短期因果关系,不存在由上证综合指数到人民币兑美元汇率长期的或者短期的因果关系,人民币兑美元汇率是上证综合指数变化长期的和短期的原因之一。     

激励扭曲与经营者行为短期化

企业经营者必须将努力在追求短期利润指标和寻求企业可持续发展之间进行最优分配,给定努力向量在效用上完全替代,针对可观测利润指标而制定的激励合约越是有力度就越是诱致经营者去追求短期利润指标而忽视企业的基础管理工作,从而使企业可持续发展得不到保证.     

CONDITIONING VS. STANDARDIZATION FOR CONTRASTS ON ERRORS ATTRACTED TO STABLE LAWS

In multiple regression and other settings one encounters the problem of estimating sampling distributions for contrast operations applied to i.i.d. errors. Permutation bootstrap applied to least squares residuals has been proven to consistently estimate conditionalsampling distributions of contrasts, conditional upon order statistics of errors, even for long-tailed error distributions. How does this compare with the unconditional sampling distribution of the contrast when standardizing by the sample s.d. of the errors (or the residuals)? For errors belonging to the domain of attraction of a normal we present a limit theorem proving that these distributions are far closer to one another than they are to the limiting standard normal distribution. For errors attracted to α-stable laws with α ≤ 2 we construct random variables possessing these conditional and unconditional sampling distributions and develop a Poisson representation for their a.s. limit correlation ρ_α. We prove that ρ₂= 1, ρ_α→ 1 for α → 0 + or 2 ?, and ρ_α< 1 a.s. for α < 2.     

Likelihood-Based Inference for Weak Exogeneity in I(2) Cointegrated VAR Models

This article develops limit theory for likelihood analysis of weak exogeneity in I(2) cointegrated vector autoregressive (VAR) models incorporating deterministic terms. Conditions for weak exogeneity in I(2) VAR models are reviewed, and the asymptotic properties of conditional maximum likelihood estimators and a likelihood-based weak exogeneity test are then investigated. It is demonstrated that weak exogeneity in I(2) VAR models allows us to conduct asymptotic conditional inference based on mixed Gaussian distributions. It is then proved that a log-likelihood ratio test statistic for weak exogeneity in I(2) VAR models is asymptotically χ² distributed. The article also presents an empirical illustration of the proposed test for weak exogeneity using Japan's macroeconomic data.