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期刊信息/Journal information
经济数学
湖南大学 湖南省经济数学研究会
经济数学

湖南大学 湖南省经济数学研究会

陈收

季刊

1007-1660

hndxjjsx@126.com

0731-88823843

410079

湖南省长沙市岳麓山湖南大学期刊社

经济数学/Journal Journal of Quantitative EconomicsCSCD北大核心
查看更多>>《经济数学》是经济数学学术刊物，主要刊登数量经济学、数理经济学、计量经济学、经济对策论、经济控制论、经济预测与决策和经济应用数学领域中创造性的研究成果。其办刊宗旨是：反应经济数学领域的最新成果，促进国内外学术交流，推动我国经济数学研究和人才培养，为我国社会主义的改革开放和现代化建设服务。其读者对象是从事经济数学研究和应用的经济管理人员、科技工作者和高校师生。
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收录年代

    精准扶贫下小额信贷减贫的门槛效应研究

    戴钰
    161-166页
    查看更多>>摘要：针对贫困户资金需求特征,实证分析了小额信贷规模对于降低农村农户贫困水平的效果.研究结果表明小额信贷具有显著的减贫效应.第一产业增加值、小额信贷规模以及政府财政支出水平对贫困减缓存在正相关关系.当小额信贷规模小于4.956时能够显著的增加农村农户的收入水平并且在1％ 的显著性水平下显著,当小额信贷规模突破4.956这一门槛值后,小额信贷减贫效果在1％ 的水平下显著,估计系数也由原来的0.079上升为0.119,小额信贷减贫效果有所提升.因此,提升小额信贷的质量比增加其规模更为重要,优化小额信贷的结构,进一步匹配农户的实际需求.

    农村金融学小额信贷减贫精准扶贫

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    基于Adaboost-SVR模型的我国碳排放强度分析与预测

    梁小林秦欢陈敏茹许奇...
    167-174页
    查看更多>>摘要：首先对我国1960-2017年的碳排放趋势分5个阶段分析,发现虽然在不同时期存在波动,但长期来看,我国碳排放强度呈逐步下降趋势.然后对差分平稳后的序列数据建立Adaboost-SVR预测模型,采用RMSE、MAPE、MAE、MSE四个评价指标比较Adaboost-SVR模型与Adaboost-DT、SVR、BP神经网络对碳排放强度的预测精度.结果表明,组合模型明显优于其他3种模型,对于碳排放强度预测具有很高的可靠性.另外,通过使用Adaboost-SVR模型进行后续年份预测,发现我国未来碳排放强度总体将继续缓慢下降.最后,基于二氧化碳排放量的L M ID分解结果,提出调整能源产业结构,促进可再生能源利用等节能减排建议.

    碳排放强度自适应提升算法支持向量回归LMDI分解

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    基于网上拍卖的共同价值托投标分析

    陈绍刚王楠
    175-182页
    查看更多>>摘要：基于信息不对称条件下的共同价值模型,刻画了网上拍卖过程中可能存在的托投标行为,并运用博弈理论结合竞价关系求解了竞标者的赢标概率和最优竞价策略.研究发现,在共同价值模型下,参与竞标的人数与嬴者诅咒的发生存在联系;在最高出价者赢标的概率模型基础上,分别建立了是否存在托投标行为时的竞标者收益模型,并求解了竞标者的均衡竞价策略.

    信息不对称共同价值拍卖赢者诅咒托投标

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    基于先验信息的社会碳成本贝叶斯不确定性分析

    曾惠芳熊培银
    183-188页
    查看更多>>摘要：针对气候变化及经济影响存在的巨大不确定性,研究了气候变化不确定性以及先验信息对社会碳成本的影响.在贝叶斯理论框架下,采用指数分布刻画气候变化的分布特征,假设尾部变化率是一个随机变量,给出其伽玛先验分布,推导了气候变化分布的贝叶斯先验预测分布.并分别基于指数分布以及帕累托先验预测分布计算了社会碳排放成本.模拟分析发现,在未融合先验信息的情况下,由于尾部概率很小,不管是否修正消费与气候变化之间的关系,截尾社会碳成本和未截尾社会碳成本几乎重合.然而,在利用贝叶斯方法融合先验信息的情况下,社会碳成本容易受到先验信息的影响.但是,通过修正消费与气候变化之间的关系后,发现社会碳成本受先验信息的影响比较少.

    气候变化社会碳成本贝叶斯分析不确定性

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    基于稀疏主成分的我国上市公司信用风险评价与预测

    喻胜华陈珊
    189-194页
    查看更多>>摘要：把我国2016-2018年沪深A股上市公司中164家S T公司作为信用违约样本,492家非S T上市公司作为非违约样本进行实证研究.从营运能力、偿债能力、盈利能力和成长能力等4个方面选取了25个财务指标,然后运用稀疏主成分方法提取主成分因子,并加入公司规模、第一大股东持股比例和股权质押3个非财务指标,作为Logistic回归模型的输入参数.在此基础上构建Logistic模型进行信用风险评价和预测.

    信用风险稀疏主成分Logistic回归模型

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    基于XGBoost的上市企业财务违约预测研究

    王行李亚琼
    195-201页
    查看更多>>摘要：公司年度报告中的管理层讨论与分析部分是企业信息披露的重要组成.构建表面情感语调STONE和隐含违约倾向IPD两个文本特征指标对年报中管理层讨论与分析的定性文本数据进行量化,并提出了一种基于XGBoost的上市公司财务违约预测模型,该方法对上市公司财务违约实现了较好的预测效果.根据特征重要性排序对特征与财务违约之间的关系进行挖掘,进一步利用敏感性分析验证了表面情感语调和隐含违约倾向指标的有效性.

    情感词典XGBoost财务违约特征重要性敏感性分析

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    基于异质参与者的最优歧视性竞赛规则研究

    王春雷潘佳玉
    202-207页
    查看更多>>摘要：基于Tullock(1980)的寻租竞赛模型,在多个异质参与者竞赛且成本函数为二次型的条件下,设计歧视性竞赛规则最大化参与者的总体努力水平.借鉴Cornes and Hartley(2005)的思路提出一种简便的求解方法,使得无论竞赛参与者规模有多大,只需要求解一个一元方程就可得到均衡结果.分析结果表明,竞赛参与者规模对竞赛均衡结果及歧视性竞赛规则设计具有显著影响,即使竞赛参与者只有两类,且每类参与者人数相等,也不能直接简化成两人竞赛模型.

    竞赛规则歧视均衡

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    有干预措施的Filippov戒烟模型的全局动力学

    马慧丽黄立宏王佳伏
    208-213页
    查看更多>>摘要：考虑到媒体和政府对吸烟的不连续干预策略,在经典传染病模型的基础上,建立了一类有干预措施的Filippov戒烟模型.利用Filippov定性分析方法,分析了模型的滑模动力学和全局动力学行为.在不同的参数区域,得到了系统无病平衡点、地方病平衡点或伪平衡点的全局渐近稳定性.结果说明适当的干预能够降低吸烟人数并将吸烟人数控制在阈值之内.

    应用数学稳定性右端不连续微分方程定性理论Filippov系统戒烟模型

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    基于BalanceCascade-GBDT算法的类别不平衡虚假评论识别方法

    陶朝杰杨进
    214-220页
    查看更多>>摘要：虚假评论是电商发展过程中一个无法避免的难题.针对在线评论数据中样本类别不平衡情况,提出基于BalanceCascade-GBDT算法的虚假评论识别方法.BalanceCascade算法通过设置分类器的误报率逐步缩小大类样本空间,然后集成所有基分类器构建最终分类器.GBD T以其高准确性和可解释性被广泛应用于分类问题中,并且作为样本扰动不稳定算法,是十分合适的基分类模型.模型基于Yelp评论数据集,采用AUC值作为评价指标,并与逻辑回归、随机森林以及神经网络算法进行对比,实验证明了该方法的有效性.

    虚假评论类别不平衡GBDTBalanceCascsde机器学习

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    一类零膨胀广义线性模型极大似然估计的相合性与渐近正态性

    于洋侯文
    221-226页
    查看更多>>摘要：讨论了响应变量为单参数指数族且在零点处膨胀的广义线性模型的大样本性质,对其参数进行了极大似然估计,给出了一些正则条件.基于所提出的正则条件,证明了模型参数极大似然估计的相合性与渐近正态性.

    数理统计相合性与渐近正态性极大似然估计零膨胀广义线性模型

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