剩余收益模型与传统DCF模型的比较研究

依据自由现金流折现模型和剩余收益模型的基本原理,对两个模型的应用范围和解释能力进行了比较。阐述了剩余收益模型可以较好的解释和预测没有建成、存在许多增长机会、正在战略重组、兼并收购的企业价值的内在机理。以企业价值评估和绩效评价为例,分析了剩余收益法在解释现实经济现象的能力方面与自由现金流折现法相比所具有的比较优势。

带白色观测噪声的ARMA模型参数的无偏估计

本文研究了如何利用受白色噪声污染的观测数据辨识ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）模型参数据的问题，提出了一种递推辅助变量法．利用这种方法首先辨识出ＡＲ（Ｐ）部分的参数及观测噪声的方差，然后根据所得的估计利用常用的Ｎｅｗｔｏｎ－Ｒａｐｈｓｏｎ方法确定ＭＡ（ｑ）部分的参数．

“审计风险”概念体系的比较与辨析

:将"审计风险"目前的定义划分为"损失可能论"和"意见不当论"两种类型。从概念体系内部逻辑统一性和审计风险模型的计算公式出发,明确指出"意见不当论"这一类审计风险概念体系符合审计风险作为程序性技术风险的本质;讨论了"损失可能论"的理论缺陷和审计理论风险诸概念之间的关系,揭示了审计的本质;给出了简短建议。

银行商誉的剩余收益法实证检验

使用Feltham和Ohlson阐述的剩余收益评估模型对国内银行类上市公司的商誉与会计科目之间的关系进行评估,实证检验结果表明:银行商誉价值主要源于存款、贷款以及销售有偿服务。但由于在产权结构及经营模式等诸多环节存在的差异,高度适应于国外商业银行商誉评估的剩余收益模型却在国内表现出非适应性。

多维和多重递推辅助变量辨识算法

对带白色观测噪声的多维自回归(AR)模型,应用相关方法,分别提出了多维和多重递推辅助变量(RIV)算法,给出了未知AR参数的强一致估计;推广了一维RIV算法。提出了模型噪声和观测噪声方差的信息融合估值器,它们具有强一致性。一个仿真例子说明其有效性。

基于局部平稳AR模型的信号结构变化点精确估计方法

研究了局部平稳AR模型，提出了基于递归辅助变量（RIV）双格型滤波算法，通过统计分析信息量AIC的变化精确估计信号结构变化点。对遥测速变参数的分析表明，该方法能够精确定位信号结构的变化点，实现局部平稳信号的精确分割。

气候与下垫面变化对叶尔羌河源流径流的影响

以叶尔羌河流域上游河源区为研究区,构建嵌入了冰川模块的SWAT分布式水文模型,对卡群水文站1968—2017年逐月径流进行模拟,评价该模型在研究区内的适用性,基于模拟结果分析研究区冰川径流年际变化与年内分布情况,并定量核算气候和下垫面变化对径流变化的贡献率。结果表明:该模型在研究区径流模拟中具有良好的适用性,校准期(1968—1992年)与验证期(1993—2017年)的决定系数(R2)分别为0.77和0.86,纳什系数(NSE)分别为0.76和0.85,均方根误差与实测值标准差的比值(RSR)分别为0.49和0.38,偏差百分比(PBIAS)分别为-7.4%和0.6%。经模拟,研究区近50 a冰川径流量总体呈增加趋势,且其占总径流量的比重约为51.1%;年内冰川产流主要发生在6—9月,占全年冰川径流量的90.0%以上。气候和下垫面变化分别使月径流量增加6.62 m^(3)·s^(-1)和0.41 m^(3)·s^(-1),其中气候变化的贡献率为94.2%,即气候变化对研究区径流的影响占主导地位。研究成果可为理解研究区的历史径流变化成因及预测未来径流的演变趋势提供科学依据。

股票定价的奥尔森模型成立条件

根据奥尔森(Ohlson)1995年提出的RIV模型,对公司股票的估值只需预测其未来的盈利而不用考虑现金流和股息政策。通过研究不同的股息分配政策,利用会计理论模型,推导出该模型的成立条件。研究表明该模型在许多正常的经营情况下并不成立,股票定价模型不能回避未来现金流和股息的影响。

一种参数辨识与模型匹配相结合的自适应控制

讨论了对象参数辨识与模型匹配控制(MMC)相结合的自适应控制方法。该方法是基于RIV 在线参数辨识求取时变对象参数,进而利用 MMC 方法不断修正反馈与前馈增益,使对象得到与预选模型相匹配的动态响应。实验室一模拟对象与一实际工业对象的数字仿真结果说明了该方法的可行性。该算法能被改进为一种实时在线的计算机控制策略而加以实施。

黑河流域乡镇初始水权分配研究——以甘州区为例

乡镇水权分配是乡镇水资源承载力研究的前提,是乡镇落实最严格的水资源管理和水权交易制度的基础,为新时期乡村振兴与美丽乡村建设提供物质保障。以最严格水资源管理制度确定的甘州区用水总量控制目标为可分配水权总量,在优先保障生活和生态基本用水基础上,选取2017年为规划水平年,采用人口、面积、产值单指标和混合分配模式,以及综合指标分配模式5种方法,开展了乡镇尺度水权分配对比研究。结果表明:领域专家对水权分配的公平性的重视程度略大于效率性,区域水资源的管理者更注重水权分配的公平性,而研究学者更倾向于效率性。5种模式对同一乡镇的水权分配结果范围较为均衡,但不同模式因侧重点各异对具体乡镇的分配比例存在差异。各乡镇不同模式下最大水权分配比例处于10%以上,而最小比例不超过0.3%。基于AHP的综合指标模式的分配结果更为合理,更贴合各乡镇水资源利用现状与经济社会未来发展潜力,其分配结果为各乡镇水资源承载力研究奠定了基础。

基于辅助变量最小二乘的无人艇模型辨识方法

无人艇模型是无人艇运动控制研究领域的核心,模型的精确性对控制算法的设计及验证有很大的影响。为了解决有色噪声对无人艇模型参数辨识时的干扰问题,提出了一种辅助变量最小二乘算法对无人艇模型参数进行辨识。对离散KT方程加入噪声,得到无人艇时间序列分析模型,根据Tally原理引入辅助变量对最小二乘算法进行完善并辨识模型参数。所做理论分析及仿真结果表明:该算法可以准确估计无人艇时间序列分析模型参数,并能对无人艇下一时刻航向角做出准确预报,有效解决了有色噪声所带来的"参数有偏估计"问题。实船实验结果表明:相比一般最小二乘算法,所提算法的辨识收敛时间可减少50%,航向角预报误差减小约40%,有效预报时长提升一倍以上。该算法对无人艇时间序列分析模型的辨识更加准确,具有很高的实际应用价值。