CES生产函数与投资控制模型

本文讨论了 C-D生产函数和 CES生产函数模型 ,同时针对边界条件用 CES生产函数表示的投资控制模型进行了分析 ,证明了该投资控制模型解的存在性和唯一性     

我国固定资产投资的ARIMA模型分析与预测

本文综合运用了时间序列预测方法,对我国固定资产投资总额进行了分析,建立了自回归求积移动模型ARIMA（4,1,4）。检验结果表明,该模型提供了较好的顸测结果,可为我国全社会固定资产投资提供可靠的参考数据。     

中证开放式基金指数和GARCH-M模型

基于开放式基金指数周收益率时间序列的非正态性和厚尾特性,以中证开放式基金指数为例,运用GARCH-M模型进行研究,系统地分析我国不同类型的开放式基金的投资风险.实证分析表明:GARCH-M模型对中证开放式基金指数周收益率的拟合效果较好,并为预测我国开放式基金的投资风险提供了科学依据.     

外商直接投资与我国经济增长关系的协整分析

本文通过协整检验和误差修正模型，利用1984-2003年的数据，对外商直接投资与我国经济增长关系进行了实证分析。结果表明：我国经济增长与外商直接投资之间存在长、短期稳定的正向关系。通过Granger因果关系检验，外商直接投资是中国经济增长的Granger原因，而反之却不成立。     

沉没成本约束条件下的最优跨地区投资组合数学分析

对沉没成本约束条件下的最优跨地区投资组合进行研究,并建立了一个包括商品市场和要素市场在内一般均衡的数学模型.模型的基本函数是S-D-S效用函数和C-D生产函数,这保证了本模型具有良好的可扩展性,并得到独到的结论是的沉没成本对投资的影响要大于利息.     

基于函数型非参数方法的气温数据预测分析

基于函数型非参数核回归估计的方法分析安徽省1955年至2010年月度平均气温数据,建立函数型非参数回归模型,并对2010年气温数据进行实证研究.同时,与经典的非参数回归模型的预测结果相比,本文方法的预测均方误差明显优于经典的非参数回归方法,体现出函数型非参数模型的优越性.     

基于压缩主成分估计的预测优良性的一个充要条件

本文在均方误差矩阵判别准则和风险函数的差别准则下,对广义线性模型的最优预测与经典预测的优良性进行比较分析,获得了比较基于压缩主成分估计的两类预测优良性的充要条件,并运用统计模拟对该充要条件进行了实证分析.     

基于DEA和神经网络集成模型的我国基础设施投资有效性预测研究

建立了DEA和神经网络集成的基础设施投资有效性预测模型。该模型首先应用DEA方法,对我国1993-2007年逐期的基础设施投资效率进行评价,得到了用于基础设施投资有效性预测的基本数据。根据对评价结果的投资有效和无效划分建立预测样本,选择多层感知器神经网络,分别对基础设施的规模有效性和技术有效性进行了预测。结果表明基础设施的投资有效性预测具有可行性,而且通过与RBF神经网络、logistic回归和C-支持向量分类机等方法对比,MLP-NN方法的回应率和反查都具有优势,表明应用DEA-MLP-NN进行有效性预测更为有效。     

一种改进的投资组合模型的算法和实证分析

目前,在Markowitz的均值-方差模型基础上对含有偏度和交易成本模型的研究较少,结合国内市场数据进行研究并做出三维投资组合有效前沿图像的成果更少。在建立两种在交易成本约束条件下以方差和偏度的线性组合为目标函数的最优投资组合模型之后,利用线性函数逼近,将模型转换成线性规划问题,而且这种逼近程度可以控制。用单纯形法求解以得到最优投资组合。利用国内八个上市公司的数据进行实证分析,做出了三维投资组合近似有效前沿图像,并讨论了目标函数最优值和参数的关系。可以发现,目标函数是期望r和参数m的增函数。     

中国投资与消费不均衡发展的实证研究:基于因子-Copula模型

在现有对投资与消费关系研究缺乏定量研究的基础上,引入Copula函数来探讨投资与消费的变动关系。首先利用因子分析进行投资与消费高维指标的降维处理,这样有效避免了Copula函数在多维变量下的建模复杂性;接着利用半参数建模方法选择了Cumbel函数来描述当前二者的关系;结果显示当前我国投资与消费存在显著不均衡关系,同时二者具有非对称性、非线性等数量特征;最后对上述研究结论进行了经济解释分析。     

私募基金投资组合的构建和最优化问题

私募基金历来是高风险与高收益相伴而行的，根据Markowitz的思想，科学合理的构建私募基金投资组合方案，精确地刘划和分析私募基金投资组合模型及寻求优化，对求得私募基金管理、私募基金投资利益的保障和私募基金比较全有效的较高收益具有十分重要的意义。     

R&D投资规模的统计规律性研究

徐士钰．Ｒ＆Ｄ投资规模的统计规律性研究．数理统计与管理，１９９８，１７（３），３１～３６．本文应用国家工业化发展阶段理论［１］及基于Ｒ＆Ｄ投资规模须和国家工业化发展水平的需要和可能相适应的认识，把所述发达国家和部分先进的发展中国家在不同工业化发展阶段上Ｒ＆Ｄ投资规模的变化过程，都看成是某一非平稳随机过程的一个实现（样本），并用皮尔（Ｐｅａｒｌ）生长曲线模型近似描述该非平稳随机过程均值的变化规律，结果与现实情况符合程度较高，本文揭示的Ｒ＆Ｄ投资规模的这一统计规律，对于发展中国家及我国在制订宏观科技投资政策时，具有较高的参考价值     

Reexamination of processing time uncertainty

This paper presents the insights gained from the use of data mining and multivariate statistical techniques to identify important factors associated with a country's competitiveness and the development of knowledge discovery in databases (KDD) models to predict it. In addition to stepwise regression and weighted non-linear programming techniques, intelligent learning techniques (artificial neural networks), and inferential techniques (classification and regression trees), were applied to a dataset of 43 countries from the World Competitiveness Yearbook (WCY). The dataset included 55 variables on economic, internationalization, governmental, financial, infrastructure, management, science and technology, as well as demographic and cultural characteristics. Exploratory data analysis and parameter calibration of the intelligent method architectures preceded the development and evaluation of reasonably accurate models (mean absolute error <5.5%), and subsequent out-of-sample validations. The strengths and weaknesses of each of the KDD techniques were assessed, along with their relative performance and the primary input variables influencing a country's competitiveness. Our analysis reveals that the primary drivers of competitiveness are lower country risk rating and higher computer usage, in entrepreneurial urbanized societies with less male dominance and basic infrastructure, with higher gross domestic investment, savings and private consumption, more imports of goods and services than exports, increased purchase power parity GDP, larger and more productive but not less expensive labor force, and higher R&;D expenditures. Without diminishing the role and importance of WCY reports, our approach can be useful to estimate the competitiveness of many countries not included in WCY, while our findings may benefit policy makers and international agencies to expand their own abilities, insights and establish priorities for improving country competitiveness.     

浅析国有资产投资部门结构模型的优化

本在分析资产投资部门结构与GDP的数量关系的基础上,提出 了投资结构优化模型,通过实例证实了模型的合理性与结论的正确性。     

区域旱情评估模型

旱灾是我国主要的自然灾害之一。不同程度的旱灾所采取的措施和投入将是不同的。认清旱情等级作出相应的对策，对抗旱减灾是十分重要的。本文分析了影响区域旱情的因素并给出了区域旱情评估的模型和实际的应用。     

PPP项目中政府补偿与社会资本投资运营决策研究

从社会资本的视角出发研究了政府部门补偿额度的大小对PPP项目中社会资本投资决策和运营决策的影响,通过将政府部门的补偿分为不同的等级,并结合实物期权理论建立模型求解出了不同等级下社会资本投资的临界值和退出的临界值。算例分析表明在考虑政府补偿的情形下,项目经营阶段社会资本退出的临界值远低于其经营成本,项目投资阶段社会资本投资的临界值严格大于其退出的临界值,并且随着政府补偿额度的增加,投资和退出的临界值严格递减。     

基于W-SVM的民营环保企业信用风险预警模型

2019年中国绿色债券发行量依旧稳居世界前列,成为民营环保企业重要融资渠道,但是2018年至今,大量环保企业信用风险事件频发为我们敲响了警钟,构建合适的民营环保企业信用风险预警机制迫在眉睫.环保产业属于新兴产业,并以国有企业为主导,民营企业的样本数据具有样本量小,维度高等特征,这导致传统的信用风险模型适用性不强.因此选用加权支持向量机模型,对不同类别样本采取不同权值,选取大量财务特征,最终构建出风险预警模型．研究发现加权支持向量机模型具有十分优秀的预警性能.环保企业本身具有资金回收周期较长并且项目前期投入较高等特点,建议加强财务管理,保障资产流动性,建立完善产业链.     

传递函数模型在我国GDP数据分析中的应用

介绍传递函数模型的结构与建模方法,并对我国固定资产投资数据和GDP数据建立传递函数模型,利用该模型对我国GDP的变化规律进行分析和预测,得到较为满意的结果.     

Constrained investment–reinsurance optimization with regime switching under variance premium principle

This paper studies optimal investment and reinsurance problems for an insurer under regime-switching models. Two types of risk models are considered, the first being a Markov-modulated diffusion approximation risk model and the second being a Markov-modulated classical risk model. The insurer can invest in a risk-free bond and a risky asset, where the underlying models for investment assets are modulated by a continuous-time, finite-state, observable Markov chain. The insurer can also purchase proportional reinsurance to reduce the exposure to insurance risk. The variance principle is adopted to calculate the reinsurance premium, and Markov-modulated constraints on both investment and reinsurance strategies are considered. Explicit expressions for the optimal strategies and value functions are derived by solving the corresponding regime-switching Hamilton–Jacobi–Bellman equations. Numerical examples for optimal solutions in the Markov-modulated diffusion approximation model are provided to illustrate our results.     

中国海洋可持续发展的SD模型与动态模拟

发展海洋经济,走海洋可持续发展之路,是振兴我国经济的一项举足轻重战略决策.从我国海洋的实际出发,运用系统动力学理论与方法建立了海洋可持续发展仿真模型.选择技术投资比例、单位海洋产业产值排污系数以及单位海洋产业产值资源消耗系数作为控制参量,分别取用不同的数值进行模拟.得到模拟结果表明,同时加大海洋经济中技术投资比,减少排污系数和资源消耗系数,海洋经将得到持续发展.并提出适合我国海洋可持续发展的政策建议.