国民经济消费与积累的最优解研究

最优经济增长问题一直是经济控制论中讨论的主要问题，这方面已有不少献积累。本提出了一个新的最优控制充分性条件，从一个新的角度用一种新的方法对最优经济增长问题进行了研究分析。     

我国农民消费问题的分省面板协整模型分析

依据现代消费理论,在符合中国经济现实假设条件下,建立了我国农民消费问题的数理函数。使用1980-2006年的宏观消费数据,通过协整模型分析表明我国农民的边际消费倾向约为0.69;基于Hausman检验的固定效应模型的面板单位根和面板协整对我国30个省份分析结果表明边际消费倾向为0.7;变截距变斜率面板模型表明各省的长期自主消费和长期边际消费倾向差异显著,上海、江苏呈现双高特征,吉林、海南和西藏则呈现双低特征,其他省份则表现为自主消费和边际消费倾向两者此高彼低的特点。差异产生的原因在于消费习惯不同以及收入差异导致的"主动、被动"消费造成的结果,提出了为西部增收以促进消费良性循环的合理的政策建议。     

中国电力消费与经济增长关系:基于生产函数和Logistic曲线

将电力作为生产函数的投入要素,结合岭回归的方法,分析中国1990—2012年资本、人力和电力消费与经济增长之间的动态关系,并使用Logistic曲线模型寻找中国电力消费增长的拐点.结果显示,1990—2012年,劳动力是推动中国经济增长的主要动力,年均贡献率达40.17%,资本的贡献率呈稳步增长态势,平均贡献率为34.57%,电力消费的经济贡献率在振荡中逐渐上升,平均贡献率为30.13%;1999年之前是中国电力消费的渐增期,从2006年开始进入快增期,电力消费快速增长,从2011年开始,中国的电力消费进入缓增期,此后电力消费将有所放缓,并逐渐趋于稳定,但由于巨大的电力消费基数,能源供应压力依然十分巨大.     

福建省碳排放分布结构特征及影响因素分析

基于福建省6大产业和居民生活消费17种一次性能源,测算了1995年至2012年福建省能源消费和碳排放的总体趋势,分析了碳排放的能源空间分布结构及产业空间分布结构;创新型地将能源结构效应分解为能源消费种类变化效应和能源消费量变化效应,从而对碳排放分解模型进行了改进;并从能源强度效应、能源结构效应、经济发展效应和人口规模效应分解了各因素对福建省生产和生活碳排放的贡献值、变化趋势及相互作用机理.研究结果表明,福建省的碳排放在今后很长一段时间内将继续保持较快的增长趋势,其中经济发展是导致排放量持续增加的主因,能源效率的提高是减少能源消耗和降低碳排放量的重要手段,能源消费结构的调整和优化具有较大的减排节能的潜力.     

具有遣赠动机的生命周期模型

本文研究遗赠动机对个人消费与储蓄的影响.利用解优化问题的一阶条件,得出在给定的条件下个人存在最优的消费流和遗产使得个人的终身效用达到最大化,当个人获得的收入或遗产增加时,个人将消费更多并留下更多的遗产.进一步,文中在四种具体的遗赠动机函数下研究了遗赠动机对个人消费与储蓄行为的影响,证明在后三种遗赠动机下,储蓄与遗产随遗赠动机的强度增加而赠加;在门槛动机下,随着门槛的提高,个人的消费上升,储蓄下降.     

Lévy模型下的最优寿险、消费和投资

利用最小最大鞅测度方法研究了一个具有不确定寿命的有工资收入者(职员)所面临的最优寿险消费投资问题.金融市场由一种无风险资产和一种风险资产组成,风险资产价格动态由指数Lévy过程刻画.工资所有者的目标是期望效用最大化.基于最小最大鞅测度,该文得到了各种效用函数下最优策略的显式解,并通过数值模拟讨论了参数对最优策略的影响.     

一类证券市场中投资组合及消费选择的最优控制问题

研究一类证券市场中投资组合及消费选择的最优控制问题．在随机干扰源相互关联情形下,运用动态规划方法,对一类典型的效用函数CRRA(Constant Relative Risk Aversion,常数相对风险厌恶)情形,得到了最优投资组合及消费选择的显式解,并给出了最优解的经济解释和关于部分参数的灵敏度分析．     

旅游收入的实用统计方法研究

首先揭示了旅游收入指标的统计困难和现行统计方法(包括制度与理论规定的方法及各地实际操作方法)的明显缺陷.然后,从研究旅游人数与游客人均消费这两个基本因素的调查统计方法入手,探索出了城市旅游收入指标的一种实用统计方法.最后,通过运用该方法对我国某旅游城市最近13年的旅游收入的统计,尤其是通过分析旅游收入对国民经济发展的真实影响,证实该方法不仅可操作性强,而且其运用结果的真实性明显优于现行统计方法.     

中国人的面子观对品牌购买行为的影响——性别的调节作用

基于中国市场,消费者行为会受到他人的观点或评价等因素的影响,将面子观这一本土化观念进行操作化,实证分析和检验面子观如何影响消费者的品牌消费行为,并提出假设,探讨了人口统计变量——性别在面子观对品牌消费影响下的调节作用.研究成果将有助于营销学者通过面子观这一本土化构念来理解中国消费者行为的特征,同时也为中国的品牌消费行为理论的发展提供了一项依据.     

基于深度学习的交通运输业能耗预测——以“一带一路”主要经济体为例

为合理规划一次能源使用,深入推进节能减排,需对交通运输能耗进行预测.使用灰色综合关联度模型筛选出客运、货运和经济发展水平三个方面共八个影响因素作为模型输入,提出了主要由LSTM层、Dropout层和Bi-LSTM层构成的深度学习模型,并使用天牛群优化算法精调模型超参数,在此基础上对2019至2025年中国、印度、东南亚和巴基斯坦四个"一带一路"沿线经济体交通运输能耗进行预测.研究结果表明:首先,BSO-LSTM模型较GA-BPNN、GA-SVR、GA-LSTM和PSO-LSTM模型具有最高的预测精度.其次,2019-2025年,中、印、东、巴交通运输业能耗总体上在波动中上升,年均增长率分别为2.92%、5.64%、3.05%和4.88%.再次,2024年中、印、东、巴交通运输业单位GDP能耗分别为29.41、37.41、46.67和83.12,除巴基斯坦外,较2018年均有所下降.最后,中国、东南亚2018-2024年交通运输业能源消费弹性系数较2012-2018年有所下降,而印度、巴基斯坦仍保持上升趋势.