基于因子分析法和熵值法的我国可再生能源配额分配研究

基于因子分析法和熵值法以省级为单位建立可再生能源配额分配模型,确定资源禀赋、经济水平、输电能力及环保意识4个指标对模型的影响程度,采集大量相关信息和数据,运算得到配额分配指标权重和各省相应的配额指标值,最后在分析我国各省区实际情况的基础上利用SPSS软件做实证分析,给出合理的可再生能源配额分配目标和建议,以促进可再生能源发展。     

小样本条件下基于VMD-SVM的电网技改项目科技投资预测研究

随着我国电力改革体制的不断推进,未来输配分离的市场环境下,电网的盈利模式将以输配电服务为主,电网在电力市场中的地位将发生较大的变化。新环境下要求电网企业对自身的投资、运行以及成本需要更精确的控制。电网技改工作作为电网科技更新换代的日常工作,对电网运营成本具有较大的影响,因此,科学合理地预测电网技改项目每年的科技投资额就尤为重要。电网技改科技项目的年度投资历史数据由于样本数量少,难以构建基于统计数据的常规预测模型对技改项目的年度科技投资进行科学和客观的预测。本文针对电网技改项目科技投资年度预测属于小样本预测的特点,选取了支持向量机SVM模型作为预测模型,并且在预测开始之前进行变分模态分解(VMD),通过将技改科技投资数据分解为特征各异的子序列,将每一个子序列数据通过不同的SVM模型进行预测,得到各子序列的预测结果后,对子序列的预测结果进行叠加,从而得到最终预测结果。通过某区域电网的实际数据验证,本文提出的VMD-SVM的电网技改项目科技投资预测方法能够有效改进预测精度,预测精度为1.51%,而单采用同参数的SVM模型的预测精度仅有2.02%,本文提出的模型具有更高的精度,证实了本文提出方法的有效性。     

行为金融理论指导下的投资策略研究

20世纪80年代兴起的行为金融理论研究了人的心理、行为所造成的投资失误和市场异像。在分析了投资者心理、行为特征的基础上对投资策略进行了探讨。     

基于投资溢出的并行研发联盟成员投资策略研究

本文研究了存在投资溢出时,并行研发联盟中联盟成员在平均分配和按投入比例分配收益方式下的投资策略,并分析了利益分配方式和投资溢出对联盟成员投资策略的影响.研究表明,当投资收益率较高时,两种利润分配方式下联盟成员的期望投入相等,因此联盟应采取平分收益这种简单的分配方式,以促进合作研发的成功;投资溢出能提高联盟成员的期望投入,因此,联盟成员间应鼓励投资溢出,以促使合作伙伴增加投入,从而提高合作研发的成功率.     

产业结构和人口密度对可再生能源影响分析——基于省级面板数据的实证研究

目的:考察我国2000-2019年三大产业增加值和人口密度变化对可再生能源的影响,旨在证明产业结构和人口密度对我国可再生能源生产技术的推广具有一定影响.方法:采用宏观面板数据,进行相关性分析.结果:第一产业的发展有利于可再生能源生产技术的推广,第二产业发展和人口密度的增加阻碍了可再生能源生产技术的推广,第三产业的发展对...     

不同类型政府和企业对产业共性技术研发的投资策略研究

产业共性技术研发符合供给侧改革对调结构、促转型的目标要求,但企业在共性技术研发中面临组织和市场的“双重失灵”.鉴于此,构建了政府和企业对产业共性技术研发的投资博弈模型,根据模型纳什均衡解的不同情况,分别研究了中央和地方两种类型政府资助龙头企业或一般企业时二者的最优投资策略组合,并通过案例分析获取了模型变量的经济数据和模型参数的回归值,证明了模型的可操作性.研究结果显示,中央和地方政府在产业共性技术研发供给体系中角色不同,中央政府发挥主导作用,地方政府扮演跟随者和补充投资者的角色.研究成果为政府根据资助企业特点采取权变的投资策略、企业根据政府特点采取合理的项目申报和投资策略提供了理论依据.     

金融供给侧结构性改革背景下的基金投资策略研究——基于K-Medoids的聚类分析

习总书记在中共中央政治局第十三次集体学习中强调深化金融供给侧结构性改革,增强金融服务实体经济能力。基金作为重要的机构投资者,其行为不仅关系到投资者的利益,对金融供给侧改革也具有重要影响力。合理有效地判断基金实际投资行为并分析金融供给侧改革对基金投资行为的影响成为重要话题。基于此,本文从反映基金结构特点的指标入手,应时地将基金结构性特征、投资策略和风险收益特征作为聚类分析的主要维度,通过K-Medoids聚类分析法对样本基金15个汇报期的实际投资行为进行判断,并与基金声称的投资策略进行对比分析。研究发现:大部分基金声称采用成长型投资策略,价值型投资策略匮乏;样本基金存在着较为严重的实际投资行为偏离招募说明书投资策略的现象,大部分基金的投资行为随股市波动发生变化;金融供给侧改革对基金的投资行为产生了一定影响。     

小样本条件下基于VMD-SVM的电网技改项目科技投资预测

随着我国电力改革体制不断推进,以输配电服务为主的盈利模式要求电网企业对经营成本作出更精确的控制。电网技改工作对电网企业的运营成本具有较大影响,但由于相关历史数据少,采用常规预测模型难以对电网企业技改项目的年度科技投资进行科学和客观的预测。为此,针对电网技改项目科技投资年度预测属于小样本预测的特点,选取支持向量机(SVM)模型作为预测模型,并且在预测开始之前进行变分模态分解(VMD),通过将技改科技投资数据分解为特征各异的子序列,将每一个子序列数据通过不同的SVM模型进行预测,得到各子序列的预测结果后对子序列的预测结果进行叠加,从而得到最终预测结果。最后通过某区域电网的实际数据验证,得到基于VMD-SVM的电网技改项目科技投资预测方法的预测精度为1.51%,而单采用同参数SVM模型的预测精度为2.02%,证实基于VMD-SVM的电网技改项目科技投资预测方法的有效性。     

基于投资溢出的多委托-多代理研发外包策略研究

构建了研发存在投资溢出环境下的多委托-多代理研发外包模型,研究了发包方与承包方的研发外包决策,得出了发包方的最优外包策略以及承包方的最优研发投资策略,并在此基础上分析了投资溢出对承包方研发投入的影响。研究表明,研发能力较强或研发成果市场收益较大的承包方会随投资溢出的变大而增加研发投入;承包方研发总投入会随研发能力较弱或研发成果市场收益较小的承包方的投资溢出变大而提高。