基于Morgenstern-Price法边坡三维稳定性分析

工程中边坡滑裂面通常都是三维空间上的一个曲面,采用传统的二维稳定性分析方法对其进行分析与实际不符。Morgenstern-Price极限平衡条分法(M-P法)是最严密的边坡二维稳定性分析方法,将其拓展并引入边坡三维稳定性分析中。通过类似于M-P法的条间力假定,建立一种新的边坡三维稳定性分析方法—基于M-P法边坡三维极限平衡分析法。给出2个验证算例,与现有几种方法对比计算结果表明:该法不仅计算结果更可靠,而且力学模型更为严谨,计算公式简便且易于编程,可在边坡工程设计及滑坡治理中推广应用。

Earnout在资源型企业跨境并购中的创新应用——基于洛阳钼业并购FMDRC的案例研究

通过选取洛阳钼业并购FMDRC事件作为研究对象,研究了Earnout在资源型企业并购中的应用前提、方式和结果。结果表明,Earnout在资源型企业的并购过程中是一种将“差额收益共享”作为核心范畴的议价工具。其应用路径是以并购双方在交易定价方面的分歧为起点,通过设置触发难度不同的条款对预期收益进行提前分配,将合同对价重新定义为一段上下限可控、能够同时反映双方期望的定价区间,从而暂时搁置双方基于议价的定价分歧。进一步分析发现,与主流应用场景相比,不同的风险构成、协议内容的后续作用等因素是导致Earnout应用前提、方式以及结果发生改变的主要原因。研究结果拓展了Earnout的应用场景,以期为商业实务提供参考与启发。

基于MCP预测的发电侧定价方法

随着我国电力系统解除管制和电力市场的逐步建立和完善 ,以及发电侧电力市场的建立 ,如何制订合理的发电价格成为研究重点。传统的方法大都以考虑电网的潮流约束为主 ,建立实时定价模型 ,忽视了发电方经济目标的要求。文中以发电方的经济目标为出发点 ,除传统的潮流约束外 ,把预测的平均成交电价、年度利润目标等一起作为约束条件建立定价模型 ,采用牛顿法计算发电电价。计算结果表明这种定价方法可以有效提高发电方利润。

基于MDH假说的中国沪深股市量价关系实证研究

GARCH类模型在研究股票市场量价关系时得到了广泛的应用。本文基于一种新的GARCH模型,把股市的波动分解为长期波动趋势和短期波动成分,验证中国股票市场是否符合研究量价关系的主流理论——混合分布假说理论,并得出中国股票市场波动的一般性及特质性。其研究结论对监管机构把握股市的运行规律,制定合理有效的监管政策具有重要的指导意义。

基于多周期GARCH-M模型的短期电价预测

电价的分布特性是电力市场风险管理和电力金融产品定价的重要依据。建立了一个采用虚拟变量和正弦函数来刻画现货电价序列多周期性特征的GARCH-M模型。该模型易于定阶、待估参数少,可同时处理电价序列的趋势变化、多周期、异方差及其与负荷之间的非线性相关性,具有一定的实用价值。对PJM电力市场历史数据的分析表明,电价分布的异方差和负荷的平方对电价均值具有显著的影响,电价序列具有周、半月、月、季、半年等多重周期和明显的波动集聚性。

“又练又说”——专利信息披露与并购价值识别

近年来,国家不断引导资本市场重视公司的创新能力。公司的发明专利是市场了解其创新能力的重要信息来源,公司对于专利的披露决策决定了市场获知该信息的及时性。对公司而言,专利披露存在较高的成本,因此,探究向市场及时披露专利信息究竟能给公司带来何种价值,对公司的专利披露决策至关重要。本文从帮助市场识别公司并购价值的角度对这一问题展开讨论,发现并购方的专利披露可以显著加强市场对并购价值的识别。机制研究显示,并购方的专利披露是市场评估其创新能力的重要信息渠道,市场会根据对并购方创新能力的认知,调整对创新能力所带来的并购价值的预期。进一步研究表明,专利披露还会促进公司的实际发展。本文为公司的专利披露决策及国家如何引导公司披露专利、提高市场资源配置效率提供了借鉴。

中国农业生产资料价格的波动特征研究——基于GED分布下EGARCH-M模型

运用X12-ARIMA模型、HP滤波法和基于GED分布下的EGARCH-M模型对中国农资价格波动的一些主要统计特征进行了拟合分析,结果表明:农资价格波动存在显著的季节效应;考察期间农资价格呈现出5个波动性周期,平均周期长度在48个月左右;农资价格波动还存在显著聚集性和非对称性,但其市场并没有表现出高风险高回报的特征;相较于正态分布,GED分布能更好地对模型进行估计和描述中国农资价格的波动特征。

基于GARCH-M模型的黄金市场风险与收益关系研究

文中应用GARCH-M模型来研究中国黄金市场风险与收益关系,并得出了以下主要结论:①黄金价格日收益率具有波动聚集的特征;②GARCH模型能够较好地拟合黄金价格的走势;③GARCH-M模型估计结果显示黄金市场的收益与风险是正相关的,预期收益包含一定的风险溢价。

中国高频资产价格对经济增长影响效应及作用路径研究——基于多元混频数据M-MIDAS模型的分析

构建了六种混频数据M-MIDAS模型研究中国高频资产价格对低频经济增长影响效果及预测能力.结果表明:当滞后阶数变动到30阶时,以两参数贝塔(Beta)权重函数构建的MMIDAS模型拟合效果及样本内预测结果最优,Beta-M-MIDAS模型能够提取更多高频变量股票价格的日数据信息.高频资产价格股票价格、房地产价格对中国经济增长会产生显著正延迟效应,其中房地产价格的影响效应大于股票价格的影响效应.

Markov过程在股市分析中的应用

作为基础数学在经济运动规律分析预测方面的应用，将 Ｍ ａｒｋｏｖ 过程理论，应用于股票交易市场，对股价综合指数的涨（跌）幅度，进行状态分类，建立起对市场运行周期、稳态概率、稳定程度、投资利润等的分析预测模型，并利用这一模型对上海证券交易所股价综合的部分历史数据作了相应的分析，得到了较为理想的结果。

股票市场波动性研究——基于ARMA-TGARCH-M模型的实证分析

通过构建ARMA-TGARCH-M模型,并同时利用上证综合指数和深圳成份指数的低频日收益率和5分钟高频收益率数据,对中国股票市场的波动性问题进行了实证研究。结果表明:中国股票市场存在着大幅度高频率波动,市场总体风险较大,而且收益率波动也存在着波动集群性、尖峰后尾性和非对称分布等特征,深圳股票市场在各方面的特征也都比上海股票市场突出。此外,低频日收益率序列和5分钟高频收益率序列都存在着显著的平稳性、自相关性和ARCH效应,中国股票市场还存在着较长的外部冲击波动持续期,且杠杆效应显著。GARCH族模型能够很好地拟合中国股票市场的波动性问题。

大量使用低价矿的MEBIOS技术及其进展

日本钢铁企业为了应对铁矿资源劣化的趋势和降低生产成本,近年来不断提高澳大利亚豆矿和马拉曼巴铁矿粉在烧结中的配比。为了在大量提高低价矿配比的情况下生产出优质低渣比烧结矿,提出了MEBIOS技术,并进行了大量实验室基础性研究。本文就MEBIOS的工艺特点,以及关于生球团成分设计、烧结料层透气性与产率影响因素、烧结矿还原性影响因素、生球团在基体烧结料层中置入方式等研究及结果作一介绍,并对MEBIOS技术的可行性、生球团的粒度与强度等进行了讨论。

高管过度自信会影响股价崩盘风险吗?——基于并购溢价的实证研究

基于2010—2020年沪深A股上市公司进行实证研究,引入“并购溢价”这一中介变量,分析高管过度自信影响股价崩盘风险的作用机制。研究结果显示:高管过度自信程度越高,企业面临的股价崩盘风险越高;高管过度自信会显著提高企业并购溢价水平,从而加大股价崩盘风险发生的可能性。进一步分析发现,高管过度自信影响股价崩盘风险的作用机制在不同产权性质企业里的表现有所差异,相较于国有企业,这一作用机制对非国有企业的影响更为显著。基于此,提出减少高管过度自信、完善信息披露制度、抑制并购溢价、建立风险监测和预警机制等防范措施,以促进资本市场平稳健康发展。

广义MDH理论在中国股市量价关系上的应用研究

首次引入广义混合分布假说(MDH)理论,并利用中国股票市场数据检验其是否能够解释日收益波动与交易量的动态关系。结论显示:对数交易量的非预期成分是日信息流很好的工具变量;日收益波动序列可以分解为预期成分和非预期成分,非预期成分是由日信息流对市场的冲击产生的,预期成分主要由滞后的收益冲击所趋动;日收益波动包含传统GARCH模型不能反应的很大随机成分。

非互惠接入定价、F-M模式与电信网络竞争：解释及政策含义

中国电信市场的分业经营以及接入价格的强制性非对称管制导致移动对固定网络的替代越来越显著。传统的纯网络竞争模型在处理F-M模式下的网络竞争时具有良好的借鉴意义。基于中国的实践,对传统的LRT模型进行扩展,以适合对中国的分析。通过分析发现,在非互惠接入定价下,F-M模式下的网络竞争对固定网络的影响是不利的,解决这一问题的方法是实现固定与移动网络的融合,进而促进中国电信市场的全业务竞争。

数据要素治理的范式新解与规则展开——基于“卡—梅框架”的视角

作为新的生产要素,数据已逐步渗透到市场经济的生产、流通、消费等各个环节,而数据的可资产化赋予了数据确权、流通与利用的重要意义。数据要素治理的价值体现在微观层面的个体信息保护,中观层面的数据产业发展以及宏观层面的国家安全战略三个维度。“卡—梅框架”下禁易规则、责任规则以及财产规则的基本内涵和适用条件,可将数据要素流通的不同场景置于同一体系下,进而明确数据产权与权益配置规则,实现数据要素市场的高效有序运行。实践路径方面,首先应利用类型化与场景化逻辑,细化数据权属的认定标准;其次,综合考量市场供求关系、交易行为对数据价值可减损性等明确数据定价基准;最后,利用数据交易的负面清单机制与隐匿性技术赋能敏感个人信息的保护。

随机需求下基于M-CVaR的仓储服务定价决策研究

借鉴均值-条件风险价值,统一度量决策者的风险喜好、中性及厌恶水平,并据此研究考虑决策者风险偏好水平的仓储定价策略问题。建立了随机需求下基于仓储企业收益的均值-条件风险价值模型,经过对M-CVaR模型的分析计算,得出仓储企业的最优定价,并通过数值算例,与以收益最大化为目标所得出的最优值进行比较分析。随机需求下考虑决策者风险偏好水平的仓储企业定价策略更加科学合理,对仓储企业具有现实的指导意义。

基于ARMA-GARCH-M模型的石油价格市场风险与收益关系研究

通过对1983年4月8日到2014年3月21日的美国原油价格运用ARMA-GARCHM模型来研究石油价格市场风险与收益关系,得出如下结论:石油价格日收益率具有波动聚集的特征;ARMA-GARCH-M模型能够较好地拟合石油价格的走势;ARMA-GARCHM模型估计结果显示石油市场的收益与风险是正相关的,预期收益包含一定的风险溢价。

基于改进GM(1,1)模型的猪肉价格预测研究

针对猪肉价格受多因素影响、难以运用固定的数学模型进行精确预测的问题,提出一种改进的GM(1,1)模型.该模型主要通过改善GM(1,1)的背景值和运用M次累加的方法对灰色模型进行残差校正,进而把猪肉价格变化当作一个灰色系统,采用等维递补的方法预测猪肉价格的发展走势.以吉林省猪肉价格为依据,用改进的GM(1,1)模型预测未来猪肉的价格较原始GM(1,1)模型预测精度更好.这表明,改进模型对于提高生产者的收益、促进猪肉市场的良性发展具有现实意义.

基于ARMA与GARCH-M模型对我国豆粕期货价格波动的分析预测

为探索豆粕期货价格与收益率的内在波动规律,构建了自回归滑动平均ARMA模型和多变量广义自回归条件异方差GARCH-M模型。研究发现:短期豆粕期价存在自回归条件异方差ARCH效应,对数波动率方差每增加1百分点豆粕期价收益率下降0.0024百分点,且最终收敛于0.00017~0.00018的无条件方差,表明豆粕期货市场以风险回避型投资者为主;中期看对数豆粕期价每增加1百分点导致10期后的对数期价下降0.433百分点,随机误.差每提升1百分点导致两期后的豆粕对数期价下降0.888百分点;最终提出建立豆粕期价预警机制、发挥套期保值功能、调整我国豆粕进口结构以及提升豆粕提取技术水平的建议。