不同收入农村居民消费需求比较研究

利用2009年中国农村住户调查数据,运用比例半对数逆函数形式(the Ratio Semi-log Inverse Function,RSLI)模拟了23种生活消费品的需求函数,估计了不同收入农村居民的边际消费倾向和需求收入弹性.结果表明,我国农村居民消费水平总体达到小康水平,但是,不同收入人群的消费水平差异较大.不同收入居民具有不同的消费选择行为,随着收入的增加,消费支出呈现多样化倾向,低收入和中低收入居民既要增加食物消费支出,又需要较大幅度地增加文化教育娱乐、医疗保健和交通通讯的消费,而对于高收入居民而言,许多商品已经是必需品了,他们的消费重点是居住.     

应用χ~2统计量分析保险数据

本文就乌鲁木齐市不同民族,不同职业的居民对保险产品的认同水平运用χ2统计量[1]及关系矩阵进行齐一性假设检验,并对结果进行分析,得出了合乎情理的结论。根据居民职业的不同我们可以将文卫科、企管、工人、农牧、服务业、其他职业归为一类,而"公务员"、"金融"、"个体"各为一类。不同民族的居民对保险的认同水平同样差异显著:回族、维族与其它民族的差异性很小;回族与汉族有差异不大;而维族与汉族之间差异最大。     

应用x^2统计量分析保险数据

本文就乌鲁木齐市不同民族，不同职业的居民对保险产品的认同水平运用x^2统计量及关系矩阵进行齐一性假设检验，并对结果进行分析，得出了合乎情理的结论。根据居民职业的不同我们可以将文卫科、企管、工人、农牧、服务业、其他职业归为一类，而“公务员”、“金融”、“个体”各为一类。不同民族的居民对保险的认同水平同样差异显著：回族、维族与其它民族的差异性很小；回族与汉族有差异不大；而维族与汉族之间差异最大。     

中国农村居民消费结构的Panel Data模型分析

基于持久收入假设消费理论,建立中国农村居民消费的Panel Data模型,分析中国农村居民不同收入层次之间的消费差异,以及这种差异对农村居民消费结构的影响.结果表明:不同收入层次的农村居民的总消费支出差异显著,衣着消费模型为变截距模型,而居民食品、居住等其他消费支出差异不显著,模型表现形式一致,因此启动农村居民消费需求归根到底是要提高低收入层次居民的收入,拉动高收入层次居民的消费需求。     

收入分布变迁与消费结构转变——基于门限模型的非线性计量分析

当前我国消费存在着明显的结构性转变特征,且居民收入分布上不同收入层次人群的消费偏好具有显著的差异。由此选取CHIP数据并运用门限回归模型,根据城镇居民收入与消费(关系)的非线性特征划分出不同的收入组群,来对居民消费进行更为细致的分析。结果表明,城镇居民消费存在显著的收入组群差异,同时各类消费市场的发展阶段也存在区别,收入分布变迁正促使城镇居民消费结构由生存型消费向更高一级的享受发展型消费转变。可见当前我国经济中,居民收入水平对消费的影响与消费对经济增长的贡献,都已不再具有明显的整体效应。因此,拉动消费以促进经济增长就需要关注重点的收入组群以及具有显著成长性的消费市场。     

基于动态面板模型的中国城镇居民消费的研究

本文通过设定和估计动态面板数据模型,考察我国城镇不同收入阶层居民在食品、医疗保健、交通通讯、娱乐教育文化和居住方面消费的差异性,得出如下结论:城镇居民总消费变动表现出对收入变动的"过度敏感性",但不同收入阶层居民的敏感性是不同的,基本上是呈现"V"型的趋势,但上升的趋势不是特别明显,在各个层面的消费也表现出了不同的趋势。在总消费上不具有消费习惯,但低收入户在医疗保健上具有消费习惯,中等偏上户、高收入户、最高收入户在交通通讯方面具有消费习惯。     

捐赠者偏好异质性与项目完成率:关联及演化——基于贝叶斯分位数回归模型的经验分析

慈善经济学认为,捐赠者会根据不同公益项目特征表现出不同的捐赠偏好与决策,那么互联网公益市场参与者行为偏好是否同样如此?基于"腾讯公益"平台的项目证据,结合理性选择理论与行为金融学,建立贝叶斯分位数回归模型分析捐赠者的项目特征偏好.结果显示:在各分位点上,捐款人数与目标金额分别是捐赠者最为偏好和规避的项目特征.而不同项目领域的捐赠偏好两极分化,且捐赠过程存在羊群效应与挤出效应.此外,对于不同项目执行方,捐赠者更为偏好高公信力的国家慈善组织.     

基于半参数分位数回归的居民个人收入研究

教育、性别、年龄、城乡、地区经济都是影响居民个人收入的重要因素,这些因素影响收入的作用方式是不同的,有的以参数形式存在,有的则是非参数形式存在.同时,这些因素在收入的不同分位点影响收入的程度也是不同的,通过构造半参数分位数回归模型,对影响收入诸因素的作用方式与程度进行了研究.     

公平偏好下双渠道供应链最优定价策略与协调

在市场需求是一种依赖于销售价格的线性结构下,建立由一个制造商和一个零售商组成的两级双渠道供应链模型.在改进收入共享契约下,分别针对零售商不利不公平厌恶和有利不公平厌恶两种情形,探讨公平偏好对双渠道供应链最优定价策略及契约协调性的影响.研究表明,最优零售价格随零售商不利不公平厌恶偏好增大而减小,随其有利不公平厌恶偏好增大而增大;最优直销价格不受零售商公平偏好影响,制造商始终完全占有直销渠道的销售收入;最优批发价格大小与零售商收入共享比例和公平偏好程度有关;改进收入共享契约仅在零售商不利不公平厌恶偏好下能够实现双渠道供应链协调.     

基于对应分析法的不同收入等级居民的消费特征分析——以广东省城镇居民为例

根据2008年广东省不同收入等级城镇居民的人均消费构成的统计数据,采用对应分析法,并结合可支配收入、平均消费倾向分析不同收入等级城镇居民的消费特征.针对不同的收入人群提出了不同的扩大内需措施的政策建议.     

A Mathematical Analysis of Technical Analysis

In this paper, we investigate trading strategies based on exponential moving averages (ExpMAs) of an underlying risky asset. We study both logarithmic utility maximization and long-term growth rate maximization problems and find closed-form solutions when the drift of the underlying is modelled by either an Ornstein-Uhlenbeck process or a two-state continuous-time Markov chain. For the case of an Ornstein-Uhlenbeck drift, we carry out several Monte Carlo experiments in order to investigate how the performance of optimal ExpMA strategies is affected by variations in model parameters and by transaction costs.     

基于边际分析的企业价值分析方法

本文首先分析了传统会计核算方法存在的问题,提出了基于边际分析的企业价值分析方法.新方法建立起企业价值的综合平衡关系,不但可以分析成本在企业各个环节的转移与平衡,还可以计量、跟踪企业各环节的价值增值.本文利用一个小案例演示了企业价值计算的新方法,通过与传统会计核算方法进行的对比验证了新方法的科学合理性.     

模糊数据包络分析方法有效性分析

传统数据包络分析(DEA)模型只能用来评价具有精确投入和产出数据的决策单元.然而在实践中决策单元的投入产出数据可能存在一定模糊性.为了评价具有模糊投入产出数据的决策问题,研究工作者提出了模糊数据包络分析模型,并给出了相应的有效性定义.对于不同研究者提出的有效性定义方式有众多地方需要改进.通过这些改进提出了相关模型及新的有效性定义方式,并给出了相关实例.     

Systems Analysis

Journal of the Operational Research Society -     

Group-Wise Principal Component Analysis for Exploratory Data Analysis

In this article, we propose a new framework for matrix factorization based on principal component analysis (PCA) where sparsity is imposed. The structure to impose sparsity is defined in terms of groups of correlated variables found in correlation matrices or maps. The framework is based on three new contributions: an algorithm to identify the groups of variables in correlation maps, a visualization for the resulting groups, and a matrix factorization. Together with a method to compute correlation maps with minimum noise level, referred to as missing-data for exploratory data analysis (MEDA), these three contributions constitute a complete matrix factorization framework. Two real examples are used to illustrate the approach and compare it with PCA, sparse PCA, and structured sparse PCA. Supplementary materials for this article are available online.     

在岗位评价中应用因子分析与聚类分析

岗位评估是企业或组织制订薪酬制度的基础。在岗位评价及薪酬级别的设计中使用因子分析与聚类分析相结合的方法,克服了对指标得分简单加权求和的缺点,并以X J公司具体案例进行说明。