Tiebout and sympathy

In its simplest form the Tiebout hypothesis suggests that redistribution by local government is not sustainable because individuals, when confronted by negative net fiscal benefits, will vote with their feet, changing their residential locations to jurisdictions which offer a more favorable fiscal balance. It is usually thought, moreover, that they will move (e.g. from central city to suburbs) in descending order of income.Recognition of extended preference modifies this simple characterization of the tiebout process, in which the process of relocation is like ‘peeling an onion’. Any relocation sequence is possible, with either sympathy or antipathy. Even for sympathetic individuals with identical tastes, restrictive and unrealistic assumptions are required to predict, with certainty, that individuals with higher incomes would be the first to move. In particular the marginal tax rate must exceed unity. With antipathy, individuals with lower incomes may move before those with higher incomes, even if net fiscal benefits decrease with income, if they become more willing to begrudge transfers to others as their incomes increase.     

基于多Agent的宏观经济智能预测决策支持系统研究

在分析智能决策支持系统的发展基础上，将人工智能思想，特别是Agent应用于构建智能宏观经济预测决策支持系统。提出面向任务的Agent设计思想，以任务为核心设计多种类型Agent共同完成预测决策任务，给出基于多Agent的系统组成结构，并给出系统中不同类型Agent的具体实现结构，同时探讨了整个系统的运行机制以及系统中多Agent之间的合作。整个系统的构建过程也是面向Agent的程序设计的过程。     

小波分析在经济预测模型中的应用

经济信号也是一种时间序列 ,它和小波分析中的信号具有相同的特性 .因此 ,可将经济时间序列看成经济信号 ,应用小波进行实际经济分析和预测 .论文针对最小二乘法的不足 ,提出了多分辨回归分析处理经济数据分析的方法 .本文在建立宏观模型时 ,利用小波分析对经济数据进行预处理 ,获得能反映宏观变化趋势的低频信息 ,再用最小二乘法进行拟合和预测 ,通过对传统最小二乘法建立的模型的对比分析 ,结果表明 :本方法优于一般最小二乘法 .     

基于包容性检验的江苏省第三产业从业人数组合预测

利用包容性检验对6种单项预测方法进行分析,根据各单项模型的预测精度优劣进行排序,逐步进行包容性检验和组合,经过包容性检验后得到的单项模型进行最优加权组合.利用以上方法和1990-2013年江苏省第三产业从业人数数据,建立了组合预测模型,得到相对误差不超过1%的江苏省"十三五"期间第三产业人数预测值.     

Forecasting stock index price based on M-factors fuzzy time series and particle swarm optimization

In real time, one observation always relies on several observations. To improve the forecasting accuracy, all these observations can be incorporated in forecasting models. Therefore, in this study, we have intended to introduce a new Type-2 fuzzy time series model that can utilize more observations in forecasting. Later, this Type-2 model is enhanced by employing particle swarm optimization (PSO) technique. The main motive behind the utilization of the PSO with the Type-2 model is to adjust the lengths of intervals in the universe of discourse that are employed in forecasting, without increasing the number of intervals. The daily stock index price data set of SBI (State Bank of India) is used to evaluate the performance of the proposed model. The proposed model is also validated by forecasting the daily stock index price of Google. Our experimental results demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed model in comparison with existing fuzzy time series models and conventional time series models.     

气候政策的经济环境效应分析与比较—基于碳税、许可交易和总量控制的动态微分博弈

基于产品差别化假设,建立双寡头动态微分博弈模型,比较碳税和许可交易以及总量控制3种气候政策的经济环境效应.研究发现,不同气候政策对两国的经济效应不同.进一步研究还发现,在企业产品差别化竞争时,从碳排放流量来看,碳税政策和许可交易政策与总量控制政策之间没有严格的优劣之分;碳排放存量对碳税政策最敏感.从碳存量对政策的边际影响来看,许可交易政策与总量控制政策是相同的,而碳税政策与之相反.当两国生产的产品完全同质时,从均衡碳排放流量和碳排放存量来看,许可交易政策最优,总量控制政策次之,碳税政策最差.若政府单纯以控制碳排放量为目的,许可交易政策是最佳选择.     

基于粒子群的模糊神经网络的短时交通流量组合预测

为了进一步提高短时交通流量预测的精度,提出了一种粒子群算法的模糊神经网络组合预测模型,模糊神经网络融合了神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力等优点,弥补各自不足,将自回归求和滑动平均(ARIMA)和灰色Verhulst模型进行初步预测,并将两种初步预测的结果作为模糊神经网络的输入,构建基于改进模神经网络的组合预测模型,在此基础上进行训练和预测,其中模糊神经网络的相关参数由改进粒子群来优化,利用本方法来对南京市汉中路短时交通流量进行预测,结论表明:方法充分发挥了单一模型的优势,比单一的预测模型更加精确,是短时交通流量预测的一个有效方法。     

城市交通管理中的出租车规划模型

最佳数量的确定和价格的制定是城市出租车规划中的两个核心问题.对影响出行强度的市区人口和建成区面积分析建立了出行总量预测模型,再通过分析出租车最佳数量与出租车运营里程的关系,得出出租车最佳数量的预测模型.在出租车最佳数量模型的基础上,分析出租车数量的差异和差异产生的原因,给出了出租车定价判断模型,为出租车定价机制的调整指明了方向.最后以长沙市为例进行了实证分析.     

ITS示范工程对城市交通畅通性的贡献率研究

通过分析城市交通畅通性的影响因素及其与ITS(智能交通系统)的关系,挖掘ITS对城市交通畅通性的贡献率指标.搜集实证研究对象数据,采用灰色预测模型预测贡献率指标的数值,将ITS示范工程实施前后的数值进行对比,计算得到ITS示范工程对城市交通畅通性的贡献率.由贡献率结果判断ITS示范工程对城市交通畅通性的作用及ITS示范工程的实施效果如何,为未来ITS的发展提供相应的参考建议.     

基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型的年径流预测

为解决单一的小波神经网络预测精度不高的问题,提出一种新的基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型,应用小波阈值去噪法对小波神经网络的输入值进行预处理,同时对模型残差值进行ARIMA模型修正.利用该组合模型对洮河流域下巴沟站年径流量进行预测,预测趋势和预测值与原始实测数据吻合度高,表明此组合模型可靠性强,可以有效预测年径...