供应链线上企业信贷风险动态聚类投影寻踪建模与实证研究

根据供应链线上核心企业情况等六个一级指标、信用记录等17个二级指标和核心企业净资产收益率等25个三级指标构成的评价指标体系和采集到的样本数据,应用动态聚类投影寻踪(DCPP)模型对12家基于供应链的企业信贷风险进行实证评估研究,建模结果表明:DCPP模型结果与低维逐次投影寻踪模型的结果完全一致,与专家法结果的一致性好,且不受人为主观因素的影响,又能同时求得企业信贷风险和评价指标权重的大小及其排序,能很好地应用于供应链线上企业信贷风险评估研究,具有可操作性和客观性好以及后续应用简捷等特点,是一种企业信贷风险有效和精细评估的新方法.     

基于加速遗传算法投影寻踪模型的企业可持续发展能力评价研究

可持续发展能力是企业核心竞争力形成的关键,因而科学的评价企业的可持续发展能力对企业的未来发展具有重大的战略意义。针对已有模型存在无法评价动态非线性寻优的问题,构建投影寻踪模型,并运用基于实数编码的加速遗传算法对模型进行求解,选择496家创业板企业为样本进行了实证研究。研究结果表明:仅有1.61%的企业具有强劲的可持续发展能力,36.29%的企业的可持续发展能力处于良好状态,而62.10%的企业的可持续发展能力处于中等偏下水平。基于实证研究,从建立合理的资本结构、增大偿债能力、提高经营能力、拓宽投融资渠道、完善市场环境等方面提出促进企业提升可持续发展能力的方法与途径。     

区域水资源可持续利用综合评价模型的构建及其应用——以哈尔滨市为例

针对区域水资源利用的现状及特点,构建影响区域水资源可持续利用的主要评价指标体系.运用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)的投影寻踪分类(PPC)模型,把多维评价指标值转化为一维投影值,获得指标体系最佳投影方向和投影值,从而做出判断.以哈尔滨市为例,对哈尔滨市区域水资源可持续利用程度进行综合评价,将评价结果与多目标决策的灰色关联投影法的评价结果进行对比,验证了该模型在该方面研究的科学性和有效性.     

企业竞争力评价的投影寻踪模型

建立了企业竞争能力评价的投影寻踪聚类模型,利用该模型可将企业竞争优势评价的多个指标转换为反映各指标综合信息的投影特征值,根据投影特征值的大小便可对企业竞争能力进行客观评价,整个过程无人为干扰。通过对5个煤炭企业竞争优势评价表明该方法操作简便,切实可行,为企业竞争能力综合评价的多因素影响问题提供了一条新途径。     

基于投影寻踪原理的建筑业综合实力评价分析

在分析影响建筑业综合实力因素的基础上,选择了规模效益水平、技术装备水平、效率水平三个方面共12个评判指标,建立了建筑业综合实力评价的投影寻踪分类模型(PPC),并利用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)求解最佳投影方向.根据投影值的大小对地区建筑业综合实力进行评价分析.PPC模型具有稳健性好、投影值准确度高、评价结果...     

投影寻踪动态聚类模型在房地产投资环境评价中的应用

将投影寻踪动态聚类模型引入到房地产投资环境评价方法中.针对房地产投资环境评价所面临的多因素高维复杂性问题,该模型能够完全根据样本数据特性将高维数据通过投影向量投影到低维数据,同时实现对低维数据的排序和自动聚类分析,进而通过研究低维数据以实现对高维数据的研究.最后通过辽宁省工业地产投资环境评价实例验证了该模型在房地产投资环境评价中的适用性.     

基于投影寻踪和最优分割的企业信用评级模型

提出一种基于投影寻踪和最优分割的企业信用评级模型。该模型运用投影寻踪对样本企业进行信用综合评分,将信用综合得分由大到小排序,生成有序样品序列;利用最优分割法对有序样品进行聚类,得出明确的聚类结果;将最优分割点对应的信用综合得分作为划分信用等级的阈值,从而实现对样本企业的信用评级。应用实例证明了该模型的可行性和有效性。     

非线性时间序列的投影寻踪学习网络逼近

本文研究非线性自回归模型投影寻踪学习网络逼近的收敛性,证明了在L^k(k为正整数）空间上,投影寻踪学习网络可以以任意精度逼近非线性自回归模型,给出基于投影寻踪学习网络的非线性时间序列模型建模和预报的计算方法和应用实例,对太阳黑子数据,山猫数据及西安数据进行了拟合和预报,将其结果与改进BP网和门限自回归模型相应的结果进行比较,结果表明基于投影寻踪学习网络的非线性时间序列的建模预报方法是一类行之有效的方法。     

投影寻踪模型的改进及其在城市水资源承载能力预测中的应用

在城市水资源承载能力研究中,偏最小二乘回归方法能有效地处理自变量间多重线性相关性问题,但不能较好地处理因变量与自变量间复杂的非线性问题.投影寻踪神经网络耦合模型是处理非线性问题的有力工具,而且神经网络投影寻踪耦合模型稳健性高,但不能较好地处理自变量间多重线性相关性问题.本文把这两种方法结合在一起,建立了基于偏最小二乘回归的神经网络投影寻踪耦合模型,对城市水资源承载能力进行了预测,并取得了满意效果.     

基于AAWDA-PP回归模型的边坡稳定性评价

在边坡的稳定性评价中保证边坡分类的准确度十分重要.人工非洲野狗群体智能算法,能够通过模拟野狗的觅食行为来对目标函数进行寻优.结合投影寻踪算法以及阻滞增长曲线函数,建立人工非洲野狗优化投影寻踪模型,利用非洲野狗算法AAWDA优化投影指标函数及阻滞增长曲线函数参数,提高了模型求解的准确性,通过对求解后的结果建立回归模型,然后根据分级阈值对边坡等级进行分类,测试结果显示较好的精度.将模型应用于案例边坡的稳定性分析,并同PSO-PP模型,ANN模型所得结果进行比较分析,得出运用AAWDA-PP回归模型预测结果与经验值之间的误差最小,说明模型在研究边坡稳定性评价分级中更加准确有效.     

股权激励与公司绩效：基于调整成本

文章从调整成本角度出发,运用广义矩估计法重新审视股权激励与公司绩效之间的关系,并寻找调整成本的决定因素．在不考虑调整成本的传统模型下,公司绩效对于股权激励有显著的负向影响,但考虑调整成本后影响不再显著;在决定因素方面,股权激励的调整速度与机构投资者持股比例、高管数量以及市场价格正相关,公司绩效的调整速度与沉没成本正相关而与公司定价能力负相关．     

供应链企业社会责任治理决策研究——基于SD-演化博弈分析法

采用演化博弈模型和系统动力学相结合的方法探讨不同治理措施情景下的供应链企业社会责任决策问题,并进行了仿真分析。结果表明,供应链各环节企业决策之间存在着相互影响作用;当制造商和零售商有一方具有较高的履行企业社会责任意识,另一方具有较低的履行意识时,具有较高意识的一方无论有无激励措施,最终都会趋于履行企业社会责任,而较低一方选择不履行决策,除非有力度较大的激励措施出现;当二者以中性态度对企业社会责任的履行进行决策时,激励措施的实施对制造商更有效;制造商相对于零售商履行企业社会责任,对消费者偏好所带来的市场效应更加依赖;政府补贴在短期内是较为有效的激励方式;惩罚力度越强,激励作用越好,持续时间越久;若两种激励措施搭配使用,可以更好地发挥激励作用。     

中国上市公司治理、绩效与高管薪酬相关性研究

本文以中国社会科学院公布的中国上市公司100强治理评价报告和上市公司年报为基础,以中国上市公司为对象,研究了公司治理与公司绩效、高管薪酬的关系。通过分析和实证检验,得出中国上市公司治理、高管薪酬和公司绩效之间没有明显的线性关系,高管薪酬更多的是由公司规模而不是公司绩效决定的。     

Studies on a general stock-bond integrated portfolio optimization model

The purpose of this paper is to extend a stock-bond integrated portfolio optimization model proposed by one of the authors in 1997 to the case where the universe covers risky (corporate) bonds in addition to stocks and risk-free (government) bonds. An integrated approach has been applied to Japanese market and was proved to generate a portfolio which usually outperforms standard asset allocation strategy. Inclusion of risky bonds is expected to lead to an even better portfolio. To properly handle risky bonds, we introduce a new scheme to quantify the risk associated risky bonds. We will demonstrate that the scheme proposed in this paper works very well, at least in the Japanese market.     

基于离散选择模型DCM的产品差异市场分析

本文从计量经济学的角度,利用离散选择模型对产品差异市场进行了研究,在消费者异质性需求和厂商异质性能力假设下,利用消费者产品性能边际效用递减规律推导出产品性能消费者收益函数,利用产品性能边际成本递增规律推导出产品性能厂商成本关系函数,最后得到消费者需求弹性和厂商在最大创造价值的产品性能决策点.     

公司规模门槛效应下的董事会独立性与公司价值的关系

对于独立董事比例与公司价值之间的关系,以往的研究得出了完全不同的两种结论,原因是因为公司在确定独立董事比例可能与公司规模等公司的自身因素大小。本研究通过检验发现,公司规模对独立董事比例具有门槛效果,使用门槛回归模型可以更好的解释独立董事比例和公司价值之间的关系,实证研究的结果表明,在不同公司规模门槛区间,独立董事比例和公司价值之间的相关性有所差异.     

VTS雷达站选址优化研究

雷达站选址及雷达配置方案对于提高整个船舶交通管理系统(简称VTS)的运行性能起到重要作用。针对当前VTS雷达站选址模型因较少考虑水域风险和环境遮挡等相关因素而较难进行实际应用的问题,提出了一种基于水域单元风险评价的VTS雷达站选址方法。该方法充分考虑水域风险和环境遮挡等环境因素,利用ArcGIS软件对水域进行划分、风险评价和视域分析,并建立雷达站选址配置双目标优化模型,设计多目标粒子群算法进行求解。最后,通过对肇庆市的VTS雷达站选址项目进行验证分析,结果表明最终方案能够满足模型约束并实现优化,在考虑水域风险、环境遮挡的情况下提高了VTS雷达站的运行效果,推动VTS雷达站选址模型的实际应用。     

基于信用利差与Logistic回归的公司违约概率测算模型与实证研究

用Logistic模型计算公司违约概率在实际应用中存在两个问题:一是在缺乏公司违约记录数据库或违约记录数据库不典型的情况下,无法应用该模型或模型计算结果不准确;二是现有Logistic违约概率模型忽视了不同行业财务指标分布特征的差异性,导致公司违约概率计算结果的准确性降低。针对问题一,本文通过公司债券信用利差计算市场隐含的公司违约概率,在Logistic变换的基础上进一步确定Logistic线性回归的参数,使得公司违约概率的计算结果符合债券市场的实际状况。针对问题二,通过不同行业关键财务指标的单因子方差分析,证实了行业间财务指标的分布特征具有显著性差异,通过拟合优度证实了区分行业建立Logistic违约概率模型可显著提高违约概率测算的准确性。本文Logistic违约概率模型的构建过程如下:通过初选财务指标的相关性分析,删除反映信息重复的财务指标;通过Logistic回归中财务指标系数的显著性检验,删除对违约概率解释能力弱的财务指标;以Logistic回归的拟合优度为标准,选取各样本行业Logistic违约概率模型的关键财务指标,建立了机械设备等5个样本行业的Logistic违约概率模型,为样本内行业公司违约概率的准确测算提供模型与方法。本文的创新与特色:一是在无套利条件下,通过公司债券信用利差计算市场隐含的公司违约概率,并对其进行Logistic变换,作为Logistic线性回归的被解释变量,解决了在缺乏公司违约记录数据情况下Logistic违约概率模型的参数估计问题;二是通过单因子方差分析方法,证实了行业间财务指标的分布特征具有显著性差异,说明应区分行业建立Logistic违约概率模型;三是通过财务指标间的相关分析删除反映信息重复的财务指标,通过财务指标系数的显著性检验删除对公司违约概率解释能力弱的财务指标,保证了Logistic违约概率模型中关键财务指标选取的合理性;四是实证研究结果表明,不同行业的Logistic违约概率模型的关键财务指标不同,同一财务指标的参数也存在显著差异。实证研究结果还表明,区分行业建立Logistic违约概率模型与不区分行业相比,前者可将拟合优度及调整后的拟合优度提高近1倍。本文研究结果对于提高公司违约概率测算的准确性具有重要参考意义,对于商业银行贷款定价、公司债券发行定价、银行信用风险管理具有重要参考意义。     

The Use of Models for Environmental Forecasting and Corporate Planning

This paper presents briefly, the forecasting and planning activities which have evolved over the years in Esso Petroleum Company. It describes three computer models developed in the Corporate Planning Department for these activities an econometric model for short-term environmental forecasting and economic analysis; a horizon year optimization model for long-range corporate objectives setting; and a multi-time period simulation model for financial forecasting and planning both in short and long term. The structure, use and limitations of each of the models are discussed.     

The research on optimization of auto supply chain network robust model under macroeconomic fluctuations

Considering the uncertainty of the macroeconomic environment, the robust optimization method is studied for constructing and designing the automotive supply chain network, and based on the definition of robust solution a robust optimization model is built for integrated supply chain network design that consists of supplier selection problem and facility location–distribution problem. The tabu search algorithm is proposed for supply chain node configuration, analyzing the influence of the level of uncertainty on robust results, and by comparing the performance of supply chain network design through the stochastic programming model and robustness optimize model, on this basis, determining the rational layout of supply chain network under macroeconomic fluctuations. At last the contrastive test result validates that the performance of tabu search algorithm is outstanding on convergence and computational time. Meanwhile it is indicated that the robust optimization model can reduce investment risks effectively when it is applied to supply chain network design.