四川省天然气消费量变权重组合预测

在BP神经网络及最小二乘支持向量机预测模型的基础上,利用基于样本点优化的变权重组合模型对四川省天然气消费量进行了预测,结果表明该预测方法在样本数目有限的情况下,在性能上不但优于各单项预测方法,同时也在很大程度上好于固定权重的组合预测模型,对于四川省经济发展有着重要的意义。     

风险价值在石油期货投资控制中的应用

风险价值（VaR）方法是20世纪90年代以后发展起来的一种新型风险管理工具,作为一种金融风险测定和控制的模型,它简单易操作,相比于传统的金融风险管理模型,更具有实用性和投资参考意义。本文尝试将风险价值这种在金融领域被广泛应用的风险控制工具应用于石油期货投资风险测量中,利用蒙特卡罗模拟技术计算VaR值。数值模拟结果表明该方法是一种可行的定量风险测量方法,具有在石油衍生工具风险控制领域应用推广的价值。     

时变资本资产定价状态空间模型的构建及实证

为提高CAPM模型定价效率,文章在资产定价模型中引入投资者情绪影响因子,并利用状态空间模型建立了动态的基于投资者情绪的资本资产定价模型.实证分析表明投资者非理性情绪是证券定价的一个系统性因子,并且风险溢价因子及投资者非理性情绪因子具有显著的时变特征.     

基于遗传算法优化的LS-SVM模型的应用研究

文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理,利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型.并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比,结果表明,在样本有限保证一定精度的情况下,遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机模型的范化能力较强,能够利用该模型对四川省天然气消费量进行预测,并在最后利用该模型预测2007～2009年四川省天然气消费量.     

中国地区经济趋同和趋异的实证分析

学术界对当前中国地区经济的趋同与趋异问题做了大量的实证分析,但是许多研究结论并不一致,这主要是研究的时间段和方法选择的差异造成的。针对这一现象,采用非参数分析方法,分别利用一元和多元的核密度估计,对我国1978年以来的经济增长中的省际趋同模式进行了分析。实证分析表明：在我国的省级经济增长中,无法获得可信的、存在趋同趋势的数据支撑,我国各省的经济增长路径迄今还没有收敛的迹象,不同省份之间的增长率的差异也随着经济增长而扩大,甚至地区内的产出差距也在增加。同时,研究结果认为我国各省区市之间也不存在俱乐部趋同的趋势。     

基于主成分分析的LS-SVM非线形预测模型应用

天然气消费量的预测对于四川省这样的一个天然气资源大省有着非常重要的意义。影响天然气消费量的因素很多,并且影响机制比较复杂,传统的线形预测模型必然会存在较大误差。文章在考虑影响四川省天然气消费量众多影响因素的基础上,选择出比较有代表性的自变量体系,利用主成分分析方法对自变量体系进行降维及去噪,并将生成的主成分作为四川省天然气消费量预测模型的自变量体系,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立非线形预测模型。结果表明,该模型性能明显强于其它预测模型,具有一定的应用价值。