不同质量调整法在消费者价格指数(CPI)中的应用

传统的消费者价格指数(CPI)存在着一定的质量偏差,不能真实地反映实际价格的变化.直接比较法、交叠法、生产成本法、链接法等质量调整法的应用均有一定的局限性,且缺陷较多,均指插补调整借助于缺失值插补的原理,以同一组内商品价格的平均变化率作为质量调整系数,能有效地降低价格指数的质量偏差。Hedonic质量调整法是以实际资料建立的回归方程为基础,运用数学的手段科学的将质量变化程度加以量化,因此与传统的质量调整法相比含有较少的主观因素,为CPI指数的准确度量提供了科学的质量调整依据.     

近代高分辨地球成像商业卫星

综述了美国DigitalGlobe公司的QuickBird,WorldView-1,WorldView-2卫星和GeoEye公司的IKONOS,GeoEye-1,GeoEye-2等卫星的发展概况。分析评论了这些不同发射时间和使用年代的近代高分辨地球成像商业卫星及其空间相机的主要技术指标和特点,指出了研制小型、灵巧性卫星是近代高分辨地球成像商业卫星的发展趋势,其中需要解决的核心技术主要包括卫星的精密姿态控制、小像元尺寸和高积分级数TDICCD的研制,小相对孔径光学系统的设计以及用于图像增强的数字图像处理技术等。     

投机、期货市场与原油价格变动

从原油的金融资产属性出发,探讨了原油期货市场中的投机行为下价格泡沫的存在性,在实证中针对美国商品交易委员会报告中的不足进行修正,考察了多种因素对价格的影响.结果表明：投机是近一轮油价波动的原因,但却无法据此质疑原油期货市场的作用,原油期货市场仍在总量上对价格起到了稳定的负反馈作用.结论在肯定投机推高油价的同时,证明石油期货市场并非是价格波动的根源,相反具有调节作用,从而强调了石油期货市场监管的重要性.     

股票价格的马氏链预测模型

本文探讨了马尔科夫链的预测技术,利用马氏链预测方法分析了申华控股(600653)价格的变动情况,对其价格进行短期预测和长期涨跌趋势、运动周期的预测,研究结果与实际情况比较一致。     

影子价格及其在资源配置中的应用研究

为了应用影子价格实现资源在全社会的最优配置,本文通过线性规划的对偶理论和非线性优化问题的Kuhn-Tucker条件揭示了影子价格的本质,在资源配置优化问题中线性规划模型中的影子价格就是其对偶问题的最优解,非线性规划模型中的影子价格就是与最优解相对应的拉格朗日乘数。根据松紧定理解释了资源影子价格与资源限量之间的关系,还对线性规划模型与非线性规划模型中影子价格的不同表现进行了分析。最后阐明了影子价格在资源配置中的应用。     

基于小波神经网络与ARIMA组合模型在股票预测中的应用

为了实现对股票价格变化的短期预测,提出了一种基于小波神经网络(WNN)与自回归积分滑动平均模型(ARIMA)的组合预测模型.将股票的收盘价序列数据划分为线性以及非线性(误差项)两个部分,分别利用统计学中ARIMA模型和小波神经网络分别对两部分数据进行预测并得到结果,将两部分结果组合相加合成为整个股票价格的预测结果.实验结果表明该组合模型在预测精度方面有提高,是一种比较有效的预测模型.     

展厅现象下电子零售商与传统零售商的价格竞争

针对双渠道中存在消费者先通过实体店体验产品,而转移电子渠道购买的展厅现象,运用消费者效用理论,建立不同购买方式下电子零售商和传统零售商的定价决策模型,通过对不同情形下最优决策的比较分析,进一步研究展厅现象如何影响电子零售商和传统零售商的定价和利润。研究表明:三种购买方式同时存在时,展厅现象将加剧传统零售商与电子零售商的价格竞争,导致双方利润受损,但当电子渠道接受度较高或是较低且实体店体验对电子渠道接受度的影响较大时,电子零售商可以利用展厅现象提高其销售价格并获利。     

基于EMD-GA-BP与EMD-PSO-LSSVM的中国碳市场价格预测

由于碳交易市场价格的波动性大及相互影响关系的复杂性,本文试图构建碳价格长期和短期的最优预测模型。考虑到碳交易价格波动的趋势性和周期性特点,基于经验模态分解算法(EMD)、遗传算法(GA)—神经网络(BP)模型、粒子群算法(PSO)—最小二乘支持向量机(LSSVM)模型及由它们构建的组合预测模型,对中国碳市场交易价格进行短期预测和长期预测。实证分析中将影响碳交易价格的不同宏观经济因素和碳价格时间序列因素做为输入变量,分别代入组合模型进行预测。研究结果表明,在短期预测中,EMD-GA-BP模型预测效果优于GA-BP模型和PSO-LSSVM模型;而在长期预测中,组合模型EMD-PSO-LSSVM模型预测效果优于只考虑碳价格波动趋势性或周期性预测效果。     

不良贷款约束下我国上市商业银行全要素生产率时序演变及其驱动因素研究——基于非期望产出的Malmquist-luenberger和Tobit模型

基于我国上市商业银行2007~2013年面板数据,构建包括不良贷款约束条件下我国上市商业银行投入产出指标体系,采用基于非期望产出的M-L生产率指数方法对我国上市商业银行全要素生产率跨期动态变化进行实证测度,并应用Tobit回归分析方法对影响我国上市商业银行全要素生产率的因素进行实证分析,实证结果显示:我国上市商业银行全要素生产率平均增长率为2.4%,上市城市商业银行全要素生产率高于股份制上市商业银行,而股份制商业银行高于国有商业银行,其主要来源与规模效率提升;此外,银行规模和存贷比对商业银行技术效率提升产生显著的正向驱动影响;而银行集中度对其产生显著的负向驱动影响;资产收益率和所有权结构对其影响不显著。     

采用层次分析法确定住房价格的探讨

通过综合分析影响商品房价格的各类因素,充分考虑供房者和受房者的共同利益,以综合房价为目标层,供方房价和承受房价为决策层,建立AHP模型,通过问卷调查的数据构造判断矩阵,最终制定能够被双方都接受的房价.