基于AGNN舆情指数网络的价格指数预测研究

利用多个相关领域舆情之间的复杂关联性,处理特定领域新闻的不连续所导致的舆情缺失问题,使其能够用于分项价格指数预测。提出基于自学习图神经网络模型的舆情指数网络方法,将若干相互关联的具体领域的舆情指数作为网络节点,日度舆情量化值视为时间序列,通过学习其中隐性图结构特征和舆情数据时序特征,构建成动态舆情指数网络,实现对稀疏舆情值的填补。对食品价格指数和有色金属生产价格指数预测的实证研究表明,经过该方法补齐的舆情指数和相应价格统计指数相关性达到最高,且预测精度得到提升,验证了此方法的有效性。

网络标价错误下网络购物合同成立之判断

网络标价错误事件的频发引起了判断网络购物合同成立与否的探讨。网络商发布的出售商品信息的法律性质成为认定网络购物合同成立与否的关键。学界存在三种学说:要约邀请说、要约说以及根据交易的性质和网上登载信息的意图来认定该信息是要约或要约邀请。鉴于我国法律对错误制度一般规则规定有所不足的背景,以规制合同成立为突破口,平衡网络商与购买方的利益,是我国目前处理网络标价错误纠纷的较优路径。除网络商明确声明受其发布的出售商品信息的约束外,该信息的法律性质认定为要约邀请更为合理。网页信息属于要约时,购买人的订购下单行为即为承诺,双方合同成立;若网页信息属于要约邀请,则买受人的订购下单行为属于要约,而网络商对订单的接受即为承诺,双方合同始能成立。

代表性网络零售规格品纳入CPI核算的可行性分析

文章利用阿里巴巴研究院公布的网络零售价格(iSPI)指数及其各中类指数与国家统计局公布的CPI历史数据作为反映线上、线下商品价格变动的指示变量,利用DCC-MVGARCH模型分析了iSPI指数及其分类指数与CPI的动态关系。研究表明:网络零售规格品一般价格指数(iSPI)与CPI的关联性呈现不断下降的趋势。食品类、衣着类以及娱乐教育文化用品及服务等3类商品的线上零售价格与CPI的关联性较小,将其纳入CPI核算体系时权数要相对较高;家庭设备用品及维修服务、交通和通信类、居住类、医疗保健及个人用品类、烟酒及用品类等5类商品的网络零售价格指数与CPI的关联性较大,将其纳入CPI统计核算体系时权数可以相对较少甚至不需要单独赋予其权重以降低CPI抽样时的非系统性误差。