滑雪场最佳收益问题的数学模型

为了评估冬季旅游资源开发获得的经济效益,以长春市莲花山滑雪场为研究对象,采用线性规划法研究滑雪场的最佳经济收益.研究表明:2008年冬季,莲花山滑雪场按照滑雪每人每天120元来估算,其一个冬季的经济收益仅为450万元.为了更多地招揽顾客,雪场又设计出四种其他的收费方式.针对这四种收费方式进行定价分析和收益分析,通过13个约束条件建立了滑雪场最佳收益的优化模型评估得到莲花山滑雪场的最佳经济收益为684万元,这一结果与2010年冬季莲花山滑雪场的收益基本相符.研究结果为政府部门决策以及莲花山风景区的旅游资源管理与开发提供参考.     

金融市场波动性CARR类模型与GARCH类模型的比较研究

在CARR模型基础上提出它的衍生模型ABSCARR模型,并利用广义误差分布(GED)讨论了它们的条件残差分布问题,最后运用CARR类模型对高频金融时间序列进行了实证分析.研究结果表明:CARR及其衍生模型在高频金融时间序列的价格波动性捕捉方面具有良好的效果,而GED的引入可以很好的用于分析CARR模型具体的条件分布情况,而CARR模型的条件残差分布应该并非只有指数分布与威布尔分布两种形式.     

甲型H1N1流感传染人数的灰色预测模型研究

就我国甲型H1N1流感传染人数的预测运用灰色系统理论建立了GM(1,1)模型和1阶残差修正模型GMε(1,1),并分别作了精度分析研究了GMε(1,1)的变化趋势,提出了临界值和有效域概念.用MATLAB确定了模型参数及模型预测值.     

自相关过程的MUBM控制图

本文在UBM控制图(Unweighted Batch Means Chart)和Modified Shewhart控制图的基础上提出了适用于过程数据高度自相关且无模型假定的MUBM控制图(Modified Unweighted Batch Means Chart),通过随机模拟发现MUBM控制图比残差控制图(基于残差的Shewhart控制图)更加灵敏,并运用实例数据对MUBM控制图的设计作了说明。     

线性约束下异方差回归模型参数的极大似然估计

运用参数的极大似然估计法,给出在线性约束条件Hβ=C下异方差回归模型参数β和λ的极大似然估计,并讨论了估计参数的性质和模型的残差.利用得到的结论对线性约束下异方差回归模型的进一步研究和应用具有一定的理论和实际价值.     

基于MGM(1,n)模型的多元核支持向量回归预测

根据灰色系统和支持向量机相结合的方法,采用多变量灰色模型MGM(1,n)对相互影响、相互制约的多变量时间序列进行模拟,获取残差序列后运用多元核支持向量回归机(MSVR)对残差进行回归以修正原模型,得到多变量灰色支持向量回归复合模型(MGM-MSVR).实证结论表明:复合模型具有比原模型更高的精度.     

基于残差GM(1,1)模型的强(弱)化缓冲算子还原模型

残差GM(1,1)模型预测效果相对于GM(1,1)模型较好,但是其要求残差尾段符号一致的自身缺陷常常存在,在实际工作中难以运用,需要解决其自身缺陷,故本篇提出新的模型,即基于残差尾段的强(弱)化缓冲算子还原模型.在残差GM(1,1)模型的基础上,以残差尾段序列作为原始数据,判断其是否满足灰色建模条件,如满足,则直接建模;如不满足,需要对其进行序列算子强(弱)化处理,进行GM(1,1)建模,之后进行强(弱)化缓冲算子还原.以实例为证,最终结果表明强(弱)化缓冲算子还原模型的预测精度稍有提高,且解决了自身缺陷和允许序列不符合灰色建模(诱发缺陷)的情况出现.     

青岛港货运吞吐量的时间序列模型

运用时间序列分析方法对时间序列建立ARMA,ARIMA模型.搜集了青岛港1999年1月～2003年5月的货运吞吐量数据,对进行分析,建立了青岛港货运吞吐量的模型.通过预留的部分数据对模型进行检验,并对模型的残差进行检验,得出模型比较合理.     

基于经验似然的AR(p)模型的统计诊断

本文基于经验似然方法对AR(p)模型进行统计诊断,文章首先给出p阶自回归模型的广义估计函数并对模型参数进行估计,然后运用数据删失、局部影响分析和伪残差方法对AR(p)模型进行统计诊断,最后通过实证来说明该诊断方法的有效性.     

基于灰色系统和BP神经网络的股指动态预测

针对股价指数特有的波动性,提出了基于灰色残差模型和BP神经网络的股指动态预测方法,并运用多元线性回归模型对两种动态预测结果进行拟合.同时,随机抽取部分上证指数和道琼斯指数的实证研究表明:动态预测模型能及时调整新数据对后续预测的影响,获得了较高的预测精度.     

Modelling profitability using survival combination scores

The paper presents the first empirical investigation of the relationship between present value of net revenue from a revolving credit account and times to default and to second purchase. The analysis is based on the data for a store card which is used to buy ‘white’ durable goods in Germany. It is demonstrated that there exists a relationship between the above given measures. It appears that there is a scope for improving profit if an application for a store card is assessed by using a model which estimates the revenue and includes the survival probability of default and the survival probability of second purchase (a survival combination model) rather than merely a static probability of default predicted by a logistic regression.     

上海基础房价相关指标及走势的分析与研究

基础房价的相关指标及其走势一直是大众关心的热门话题．本文通过对上海基础房价相关指标的分析，建立了市场房价走势的两个数学模型．模型一：在相关性分析的基础上利用主成分分析消除指标间的共线性，再用回归拟合房价模型并进行预测；模型二：在相关性分析的基础上利用核估计方法预测出房价．继呵对2005年下半年的房价走势进行了预测，得出的结果与实际情况相吻合．     

存在强势零售商时双渠道制造商在线推介策略研究

研究了存在强势零售商时双渠道制造商的推介策略问题。首先,以零售商弱势模型为基准,研究发现:较大的推介市场规模有助于制造商采取都推介策略,且零售商和制造商具有高度一致的推介策略偏好。其次,构建零售商强势决策模型,发现相对零售商弱势而言,制造商推介策略存在显著变化:当推介市场规模较小时,若批发价格较高,则制造商采取都推介策略;当推介市场规模较大时,若批发价格较低,则制造商仅推介官方商城。当且仅当推介市场规模和批发价格同时较小或较大时,零售商与制造商才能达成推介策略共识。此外,无论零售商弱势或强势,都推介策略下消费者剩余和社会福利优于仅推介官方商城策略。     

基于价格可变的占线优惠卡问题及其竞争分析

优惠卡问题是租赁问题的一个推广,已往的研究都是考虑只存在一种优惠活动的情况,并给出最优的单阀值购买策略。在本文中,则考虑更接近实际的情况,即存在多种优惠活动的问题,给出了当所有优惠卡价格在有界范围内的双阀值购买策略,分别给出了其竞争比上下界。最后,通过数值分析说明优惠卡价格和折扣率对消费者购买策略和竞争比的影响。     

间接和混合渠道下零售商引入自有品牌的影响分析

自有品牌的引入使渠道中制造商和零售商的市场绩效发生了较大变化。本文构建了两个制造商和一个零售商情境下零售商引入自有品牌的模型,分析了在间接渠道和混合渠道两种条件下引入自有品牌对零售商、制造商市场绩效的影响。通过分析表明,在间接渠道和混合渠道下,零售商引入自有品牌后,一方面会导致制造商品牌的批发价格、零售价格和制造商利润的降低,对制造商不利;另一方面能增加渠道总利润、零售商利润及零售商在整个渠道中的利润分成,零售商应该将自有品牌的战略定位为高质高价的品牌,而非低价低质的原始状态型品牌,而制造商单纯靠改变销售渠道模式的策略并不足以对抗自有品牌的冲击。     

一种基于局部回归的多尺度碳市场价格预测模型研究

碳市场价格呈现非线性、非平稳的复杂特性,准确预测具有较大的挑战。基于“分而治之”的思想,提出了一种基于局部回归的多尺度碳市场价格预测模型。提出的模型利用集成经验模态分解(EEMD)对碳市场价格时间序列进行分解。启发于EEMD局部特征分解的特点,对分解后的分量采用局部回归方法进行预测,然后将分量预测结果进行集成。采用的局部回归方法包括局部线性回归(LLP)、局部多项式回归、局部岭回归、局部主成分回归、局部偏最小二乘回归和局部套索回归。实验结果表明基于局部回归的多尺度预测模型具有优异的预测性能。在提出的模型中,EEMD-LLP结构简单且性能更为突出,进一步对EEMD-LLP参数的适应性进行探讨。与新近提出模型的对比结果表明了EEMD-LLP在碳市场价格预测中的有效性。     

A forecasting model to evaluate the profitability of price promotions

Experience over the years has led grocery store managers to spend almost all of their promotion money on adds in newspapers. The adds are generally advertised price reductions for specific products. These adds are usually cooperative adds in which the manufacturer whose product is featured in the display ad pay part of the cost of the ad. The rest of the cost is paid by the grocer.The grocer has a problem in evaluating the profitability of the price promotion. Different classes of consumers respond differently to the price promotions. To measure the impact of the price promotion becomes very difficult. In this paper the authors examine the different ways consumers respond to price promotions, and how the different responses affect profits. Using this data the authors develop a model that can forecast the profitability of specific price promotions. This model is then tested for three products at a very large grocery store chain in Finland.     

平台型企业定价影响因素研究:以银行卡为例

本文运用双边市场理论,构建了平台型企业的定价模型及回归方程,并运用国内14家商业银行2001~2017年的实际运营数据,对构建的模型和方程进行了实证检验。研究结论表明,平台对买方价格决定的主要影响因素有:平台向消费者(买方)提供产品或服务的成本、买方边的需求价格弹性,产品(服务)差异化程度,以及相对方(商户)接入平台的数量;而平台对卖方价格决定的主要影响因素有:卖方给买方产生的网络外部性强度,卖方边的需求价格弹性,以及市场份额。     

Optimal inventory management for a retail chain with diverse store demands

Item demands at individual retail stores in a chain often differ significantly, due to local economic conditions, cultural and demographic differences and variations in store format. Accounting for these variations appropriately in inventory management can significantly improve retailers’ profits. For example, it is shown that having greater differences across the mean store demands leads to a higher expected profit, for a given inventory and total mean demand. If more than one inventory shipment per season is possible, the analysis becomes dynamic by including updated demand forecasts for each store and re-optimizing store inventory policies in midseason. In this paper, we formulate a dynamic stochastic optimization model that determines the total order size and the optimal inventory allocation across nonidentical stores in each period. A generalized Bayesian inference model is used for demands that are partially correlated across the stores and time periods. We also derive a normal approximation for the excess inventory from the previous period, which allows the dynamic programming formulation to be easily solved. We analyze the tradeoffs between obtaining information and profitability, e.g., stocking more stores in period 1 provides more demand information for period 2, but does not necessarily lead to higher total profit. Numerical analyses compare the expected profits of alternative supply chain strategies, as well as the sensitivity to different distributions of demand across the stores. This leads to novel strategic insights that arise from adopting inventory policies that vary by store type.     

基于面板模型的商品房价格影响因素的实证研究

选取了我国30个省市2006~2015年的面板数据,应用面板数据计量模型回归的方法,基于R语言对影响商品房价格的因素进行实证研究.首先,经过Hausman检验与F检验确定面板数据的模型为混合估计模型;模型可以通过十折交叉验证法、残差正太性的检验、Q-Q图检验、变量间共线性的检验;最后经过逐步回归分析,结果表明土地价格、商品房销售面积、居民可支配收入、人均国内总产值财政收入占地区生产总值比重、汇率这6个指标对商品房价格都有显著性的影响.其中,土地价格和居民可支配收入对商品房价格的影响最为突出.