基于VECM模型的房地产价格成分实证研究——以北上广深四城市为例

本文基于2008年至2023年我国四个一线城市的面板数据,运用向量误差修正模型(VECM)对理论框架进行实证检验,研究发现:长期房价的大部分动态趋势可以用狭义货币供应量、抵押贷款利率和租金收入来解释;北京、广州和深圳的房地产市场由经济和政府基本面主导,其房价更多依托于基本价值和周期性成分,上海的房地产市场则由其它成分所主导,投资属性较强;结合房地产市场未来发展趋势,“房住不炒”的政策定调仍有理论依据和现实必要,政府应支持实体产业经济发展,引导资金注入实体经济,而非房地产市场。

基于机器学习的房地产市场发展趋势分析——以横琴粤澳深度合作区为例

利用横琴粤澳深度合作区的房地产价格数据,研究对比分析多元线性回归、随机森林、BP神经网络和CATBOOST四种机器学习算法,并在多种特征选择算法的基础上提炼出关键特征,构建出市场发展趋势分析模型。经交叉验证测试发现,CATBOOST算法有着最低的剩余标准差(RMSE),是准确度相对较高的算法,同时研究表明房地产市场发展趋势受区域和地段等位置特征的影响最大。本研究为深入分析区域房地产市场发展趋势提供了新的路径,希望为更为理性的购房决策提供参考。

基于空间经济学视角下的实证分析——亚洲区域经济的恢复与韧性

本文基于空间经济学的视角及研究框架,针对亚洲区域经济的中断、恢复以及韧性、前景与展望等多方面开展实证分析,提出亚洲区域经济在新冠疫情冲击下之所以能够经受冲击,并迅速反弹、复苏、持续增长的核心原因在于空间经济发展格局上已经形成层次性发展的区域经济中心,即“一核”中国香港、“双强”新加坡及东京、“三新”上海、北京及深圳的新格局,实现了从“亚洲工厂”向“亚洲购物者”的转变,文章最后为国家宏观顶层设计及区域经济调控提供了对策及建议。

中国船用燃料油生产供应合理规模及经济性提升分析

船舶低转速大功率发动机适用更劣质的馏分,船用燃料油馏程重且宽,硫含量仍然较高,可容许高的杂质含量。船用燃料油市场为中国产能过剩的炼油行业提供了新机遇,有利于原油加工过程馏分的合理分配,可以降低原油加工难度,减轻污染物排放。碳减排政策需要合理限制船用燃料油生产规模,具有竞争力的规模由原油资源成本、原油加工费用、燃料油供应物流成本等综合决定。考虑过去几年中国船用燃料油的实际消费量变化,分析进口与国产组合的4种情景,中国沿海炼厂船用燃料油生产供应规模约3000万吨/年较合适。为提升船用燃料油的经济性,需要充分利用低硫中间环烷基原油生产船用燃料油,保持高密度,充分利用好其他规格指标。

商贸企业加强预算管理研究

随着我国社会主义市场经济的飞速发展,互联网的兴起以及大数据时代的来临,我国商贸企业的发展面临着更为严峻和复杂的市场考验。为了保持长期健康的发展,商贸企业不仅要学会为自己量体裁衣,制定出适合发展和壮大的企业战略目标,而且还必须依靠先进的管理工具逐步分解企业战略目标。预算作为能让企业战略目标平安落地的管理工具之一,对企业的经营发展具有重要的研究意义。因此,本文分析了企业预算管理的重要作用,梳理了企业预算管理中存在的问题,并提出了有效的解决措施。