基于稀有事件Logit模型的财务困境预测研究

对财务困境的预测是多年来一直热烈探讨的话题,各种预测方法层出不穷。针对财务困境这一稀有事件,文章没有采用传统的公司配对方法,而是在大样本中使用稀有事件Logit模型进行分析。结果表明,资产负债率、固定资产周转率、总资产净利率、营业净利率、净利润增长率和营业收入增长率对财务困境有较强的预测作用。同时稀有事件Logit模型的预测准确率比普通Logit模型高,是一种有效的预测企业财务困境的方法。

基于Logit模型的城市道路交通事件检测仿真

以Logit模型为基础,利用效用函数与概率的概念,建立分时段的城市道路交通事件检测算法。由PARAMICS软件产生模拟交通流数据,将数据输入LIMDEP软件并标定效用函数的系数,同时还输出最大概率预测表。仿真试验结果表明:(1)基于Logit模型的检测算法不仅能够用于城市道路的事件检测,还可判断事件发生所在的车道。(2)在路段长度、车道数、流量相等的模拟条件下,交叉口信号超过仿真所设定的1 min时段长度时,检测效果降低。若将模型时段长度由1 min提高至超过最大信号周期,即可解决检测效果降低的问题。

信用评分模型中稀有事件特殊采样处理方法探讨

信用评分模型的建模样本是由坏客户这一稀有事件和好客户这一大众事件组成的不平衡数据,故从模型残差的方差这一角度刻画稀有事件识别的难度,借鉴机器学习领域处理不平衡数据的方法,对建模样本中的稀有事件做特殊采样处理然后再建模,并证明对建模样本做特殊采样处理后必须用经验公式校正样本偏差。实证分析表明这是提高信用评分模型准确性的有效方法。

交通事件影响下驾驶人行为选择计量分析模型

交通事件对人的行为选择具有重要影响。在充分考虑驾驶人认知特征的基础上,通过驾驶人意向行为问卷调查获取各类交通事件影响下驾驶人的行为选择数据,运用计量经济学的离散选择分析方法建立描述行为选择概率的二元Logit模型,分析交通事件下驾驶人行为选择的影响因素及特征规律。研究发现:驾驶人的性别、年龄、驾龄及各类交通事件产生的时间延误对驾驶人行为选择有显著影响,而不同类型交通事件这一因素对驾驶人的行为选择影响较小。研究结果可为交通事件发生前后的交通诱导策略提供依据。

突发事件状况下管制员个体行为特点研究

由于人在生理、心理、社会和精神等方面,存在较大的可塑性和难控性的特点,因而在面临突发事件时,难免会做出错误的决策导致事故的发生或后果的加剧。本文主要探讨了Logit模型在管制员个体面对突发事件的运用,通过管制员个体心理偏差分析,定性和定量地分析突发事件状况下影响管制员个体行为因素,对民用航空安全的研究有参考价值。

基于MNL模型的私人小汽车出行时间选择研究

应用MNL模型和方法,引入影响出行者出发时间选择行为的个人、家庭和社会经济属性、出行特征等因素,构造私人小汽车使用者出发时间选择模型,着力挖掘影响私人小汽车使用者出发时间选择的关键因素,可为制定有效的管理措施提供理论依据和数据支持。

突发事件下人群疏散交通方式选择仿真与分析

为制定合理的疏散资源分配方案,建立基于不同社会背景集群的人群疏散交通方式选择模型。通过分析突发事件下人群疏散交通方式选择的影响因素,设计陈述性偏好(SP)调查问卷,得到样本在突发事件下的选择偏好基础数据;采用因子分析法对数据进行降维处理,采用聚类算法最大程度消除个体异质性的影响;基于多项Logit回归分析和SVM模型预测,分别建立基于不同社会背景集群的突发事件人群疏散交通方式选择模型。研究结果表明:不同集群之间的疏散方式选择模型存在差异性,这是由数据集的异质性造成的,本文建立的选择模型可尽量避免异质性对模型预测结果的影响;多项Logit模型总预测准确率达76.32%,比传统非聚类模型提升15.54%;SVM模型总预测准确率达83.85%,比非聚类模型提升8.95%。研究结果可为管理者制定疏散资源分配方案提供依据。

金融知识与农村居民金融诈骗损失

文章以CHFS2015年的数据为基础,运用稀有事件Logit模型考察了金融知识对农户遭受金融诈骗损失的影响、异质性及其调节效应。研究发现,通过提升农户的金融知识,会有效降低其遭受金融诈骗损失的可能性。异质性结果表明,金融知识对金融诈骗损失的抑制作用在风险厌恶的农户中更加明显,但在不同年龄的农户间并无显著差异。调节效应表明,社会互动、信息关注和社会信任在金融知识和农户诈骗损失之间起显著负向调节作用。因此,建议加强农户金融知识水平,从而降低其遭受损失的可能性。

可靠性参数不确定性重要度研究

在系统可靠性分析中,参数不确定性是个突出的问题。本文从工程实际应用出发,提出了一种实用的不确定性重要度度量,从而为控制系统可靠性参数不确定性提供了有效途径。本文最后还给出一个算例演示了该重要度的计算。

导师身份与杰出科技人才成长:一项事件史研究

本研究采用事件史分析方法(Event History Analysis)探讨了导师身份等因素对杰出科技人才成长尤其是入选人才计划的影响情况。研究结果显示:第一,导师学术身份能够对科研人员入选国家级和省部级人才计划产生独立的正向影响,并且这种影响在入选国家级人才计划方面相对更强:相较于导师学术身份较低的科研人员,导师学术身份较高的科研人员入选国家级和省部级人才计划概率分别为前者的3.27倍和1.90倍。第二,导师行政身份未能独立对科研人员入选人才计划产生显著影响,它仅能够通过与导师学术身份进行负向协同的方式发挥抑制作用:与导师身份类型为低学术低行政型的科研人员相比,导师身份类型为高学术低行政型的科研人员入选国家级和省部级人才计划概率分别是前者的4.07倍和2.34倍,导师身份类型为高学术高行政型的科研人员入选国家级和省部级人才计划概率分别为前者的3.65倍和1.94倍。此外,研究还发现性别、出生年代、博士后经历、工作单位、高水平论文、科研职称等因素对科研人员入选人才计划具有重要作用。

突发事件下城轨网络系统内客流分配方法

随着各大城市迈入城市轨道交通网络化运营阶段,针对城轨网络中突发事件的应急处理成为不可或缺的研究方向。本文分析乘客在突发事件下的路径选择影响因素,考虑乘客决策时的有限理性,在Logit模型的推导基础上引入累计前景理论建立突发事件下城轨网络系统内客流分配方法。通过对基础数据处理,整理OD量表,根据模型计算突发事件下路径比率变化,计算线网各线路断面、换乘等客流指标。本文以成都地铁7号线九里堤-北站西二路早高峰时段发生区间中断事件作为案例,计算得到:路径选择比率发生明显变化,各路径选择比率分别由86.9%、1.68%和11.3%变化为0%、12.84%和87.16%。客流指标计算结果表明本文提出的突发事件下城轨网络系统内客流分配方法具有可行性和参考价值。

宗亲互助与商业健康保险需求

面对"看病难、看病贵",居民可搭配宗亲互助与商业健康保险共同抵御疾病风险。文章利用中国家庭金融调查(CHFS)数据,从文化和转移支出两个角度研究了宗亲互助对商业健康保险需求的影响。结果表明,宗亲互助能够促进居民的商业健康保险需求,考虑内生性影响后结果依然稳健。半参数双重差分结果显示,宗亲互助能够传递疾病风险感知,促进居民的商业健康保险需求。调节效应表明,在参与宗亲互助的低收入人群中,金融素养高的居民,商业健康保险需求更多。异质性分析表明,城市的保障程度高,宗亲互助对商业健康保险需求的促进作用更加显著;在大多数年龄段,宗亲互助都能显著正向影响居民的商业健康保险需求。文章研究表明,日常生活中宗亲互助与商业健康保险并不是非此即彼,两者搭配成为风险转嫁组合更有利于防止因病致贫、因病返贫。

消费者食品安全关注度对进口食品消费的影响

食品安全事件频发引发消费者对日常食品安全问题的担忧,消费者对安全食品的需求日益递增。相较于农村居民而言,城镇居民因不具备食物生产的条件,从而需要寻找其他相对安全的食品来替代涉事食品,进口食品成为一种可能的替代品。结合2019年的消费者调研数据,以消费者对国内10项重大食品安全事件的了解程度表示食品安全关注度,采用Logit模型探究其对消费者进口食品消费的影响。结果发现,食品安全关注度对消费者购买进口食品的行为存在一定影响,食品安全关注度越高的消费者过去1个月中购买过进口食品的概率越大,过去1年平均每月花费在进口食品上的费用也越高,但这种影响在城镇居民和农村居民之间呈现差异性。