简介:摘要:为了深入分析未来内蒙古劳动力供需状况,为全区产业结构调整、养老医疗保障、资源配置管理等政策制定提供科学依据,本文基于CPPS人口预测模型,对内蒙古“十五五”乃至更长时间范围的人口发展趋势进行预测,围绕预测结果进行分析论证,并提出相应的对策建议。
简介:摘要:波动率对期权定价、投资组合配置以及风险管理等方面有着重要影响,所以对波动率建模和预测十分重要。众多研究表明,引入高频信息可以提高波动率估计的精确性,同时也有研究表明,期权隐含波动率包含前瞻性信息,可以提高波动率预测准确性。特别地,研究表明,隐含波动率跳跃所隐含的信息相比于隐含波动率本身所隐含的信息更能帮助波动率预测。鉴于此,本项目同时考虑高频信息和隐含波动率跳跃信息,对股市波动率进行建模和预测。具体地,首先,采用GARCH-jump模型对隐含波动率进行建模,提取隐含波动率跳跃信息。然后,构造带隐含波动率跳跃的REGARCH(REGARCH-JI)模型,对股市波动率进行建模和预测。最后,采用中国股市的实际市场数据进行实证研究,探讨高频信息与隐含波动率跳跃信息对于波动率预测的作用。因此,本项目研究对于精确预测波动率具有重要理论意义,对投资者、研究人员及政府管理人员具有重要现实意义和理论依据。
简介:2001年7月,日本文部科学省科技政策研究所发布了第七次技术预测研究报告。通过技术预测全面系统地把握21世纪前30年的科技发展趋势。通过社会经济需求调查和分析,确定了社会经济系统、老龄问题和安全问题三大主题的60个需求项目。调查结构显示,2010年前,地球与环境科学、信息技术和生命科学是优先发展的技术领域。2010年以后,地球与环境科学和生命科学仍将作为重点,而信息技术是否还是优先领域引起了专家们的普遍争论。此外,根据重要度指数确定了对日本社会经济发展相对重要的100项重要课题。我们将通过系列报告对以上重点内容分别进行专题介绍。
简介:为准确把握国内农产品价格波动规律,提高农产品价格预测精度,构建农产品价格自回归移动平均与支持向量机(ARIMA—SVM)组合预测模型,以ARIMA模型揭示农产品价格线性变动规律,以SVM模型揭示非线性变动规律,并结合1999—2011年我国农产品价格指数月度数据,使用组合模型和ARIMA、SVM单个模型对农产品价格进行预测。预测结果显示:组合模型比单个ARIMA、SVM模型预测精度高,能够提高农产品价格预测的准确性,是一种有效的农产品价格预测模型。
简介:碳补偿是全球气候变暖和低碳发展背景下产生的生态补偿研究新领域。本文基于足迹理论,提出理论碳赤字的概念,对地区间碳补偿费用的核算方法进行了改进,并采用灰色预测模型GM(1,1)预测了2017—2026年东北三省地区间碳补偿费用。研究结果表明:2003—2016年,东北三省的碳排放量总体呈上升趋势,但增速有所放缓,减排工作初见成效;东北三省各省份的碳吸收量呈稳步上升状态,环境保护工作持续推进。2017—2026年东北三省各省份的实际碳赤字均为正值,但实际碳赤字增长速度均呈下降趋势,整个生态环境朝着良性状态发展;东北三省中,辽宁省为绝对碳补偿主体,吉林省和黑龙江省为绝对碳受偿主体,大体上为经济发展水平较高地区补偿经济发展水平较低地区,符合区域协调发展的理念。本文的研究结果能够为东北三省建立和完善地区间碳补偿机制,测算碳补偿费用提供合理参考。
简介:摘要:在当今竞争激烈的商业环境下,公路养护工程企业面临着不断变化的市场需求和技术挑战,需要不断创新以保持竞争优势。项目成本核算和预测是创新项目管理中的关键要素,它们直接影响着项目的可行性和效益。本文基于相关理论,研究了公路养护工程企业项目成本核算与预测方面的创新。本文探讨了技术变革、市场需求、供应链管理等因素的影响,并以实际公路养护工程企业的创新项目为例进行了案例分析。本文为公路养护工程企业在创新项目管理中的成本核算与预测提供了新的思路和方法,为企业在竞争激烈的市场中保持竞争力和可持续发展提供了有益的参考。
简介:摘要:目前,烟草市场越来越复杂,烟草非法交易事件越来越隐蔽,非法手段越来越多,执法人员在处理烟草违法犯罪和日常烟草监管工作中面临巨大困难。在信息爆炸、互联网高度发达的背景下,在“互联网+时代趋势”的召唤下,专卖行政主管部门如何应对时代潮流,如何创新监管方式,探索通过高科技和信息手段适应互联网特征的监管手段,烟草专卖执法人员最大限度地发挥法定职能。
简介:摘要:为了提升企业财务风险预测与分析的精确性和效率,本研究探讨了大数据技术在这一领域的应用。通过分析大数据技术的定义、发展历程以及其在企业中的应用背景,揭示了其在财务风险管理中的重要作用。研究采用了对大数据技术在财务风险预测和分析中的实际应用情况进行分析的方法,探讨了其如何通过数据整合和挖掘技术改进风险预测的精度。同时,分析了数据可视化技术在风险分析中的重要性,并讨论了大数据技术应用中面临的挑战以及改进数据质量和隐私保护的策略。结果表明,大数据技术能够显著提升财务风险预测与分析的准确性和实时性,尽管面临数据质量和隐私保护等挑战,但其未来发展前景广阔,预计将推动财务风险管理向更加智能化和精准化的方向发展。
简介:摘要 我国的城投债起源于1992年,至今发展已有三十余年,目前正处于结构调整期。截至2023年底,全国存续债城投公司债数量为2780家,城投债存量规模为11.63万亿元,存续债券17509只,参与发行的的主体数量多、存量规模大,在金融市场中扮演多重角色。研究城投债发行利率的影响因素,并通过机器学习手段精准预测发行利率,不仅对金融市场的参与者提供了价值,也对宏观经济政策制定提供了重要的决策支持工具。这种技术驱动的方法为金融市场带来了更高的预测能力和决策效率,对促进金融市场的稳定性和可预测性具有积极影响。机器学习已经成为金融预测领域的核心技术之一,和传统预测手段相比有明显优势。本文以城投债发行利率为研究对象,使用随机森林和支持向量机等机器学习算法对其影响因素进行分析。