行业竞争与企业会计稳健性关系的实证研究

企业所处的市场竞争环境对会计稳健性具有重要作用。文章利用我国沪深两地上市的673家公司2001年至2010年的经验数据,借鉴Basu(1997)模型与方法,将行业竞争程度等相关因素纳入模型,系统研究了行业竞争程度和不同行业对样本公司会计稳健性的影响,并利用分位数回归方法对结果进行稳健性检验。研究表明,行业竞争程度提高有助于改善企业的会计稳健性,但是企业盈余水平较高的情况下,行业竞争对会计稳健性的作用下降。     

基于ARMAV模型的国内海洋捕捞与海水养殖产量的分析

为了揭示国内海洋捕捞和海水养殖产量的相关关系,准确地跟踪并预测海洋捕捞和海水养殖产量的短期未来趋势,利用时序分析方法对1954—2006年国内海洋捕捞和海水养殖产量数据建立了多维自回归滑动平均(ARMAV)模型。该方法不仅避免了分别使用自回归滑动平均(ARMA)模型对两序列建模未考虑序列间关系的弊端,还通过数据的先期平稳化处理而使得算法的运用更具有针对性。图像与误差计算结果均表明,用本研究中给出的ARMAV(2,1,2)算法对两序列进行跟踪及预测具有效性。     

GM（1，1）模型在高层建筑物沉降监测中的应用

详细地介绍了GM(1,1)模型及模型精度评定,利用GM(1,1)灰色模型和回归模型对宜昌均瑶国际广场的沉降进行预测,将预测结果进行对比,分析表明GM(1,1)灰色模型能较好地预测该建筑物的沉降趋势。     

超声回弹法检测混凝土强度的Shepard插值模型

引入基于相似原理的Shepard插值模型,提出了一种超声回弹综合法(综合法)测区混凝土强度计算的新方法.该方法直接由样本数据驱动,从历史样本集中找出与预测对象最相似的一个或几个的组合作为预测结果.实例计算表明,以相对误差为评价指标,新方法的回归精度和预测精度明显高于《超声回弹综合法检测混凝土强度计算规程》(CECS02:2005)推荐的3参数幂函数测强曲线公式,且预测稳健性更好,从而为改善综合法检测精度提供了一种有效途径.     

广州市经济影响力综合评估体系的研究

针对广州市在珠三角经济圈经济影响力问题的研究,通过构建主成分综合评价、线性回归、GM(1,1)等模型,使用MATLAB、EVIEWS等软件编程,得到了广州市在珠三角经济圈中经济影响力的综合评价值、广州市对珠三角其它城市经济影响的线性回归方程以及2015年广州市各经济指标的预测值。     

氯代苯结构与生物活(毒)性的GM(1,1)模型研究

小样本中出现少量病态数据会影响拟合结果,因而传统线性回归分析已不能及时响应变量的动态变化关系,基于此原因运用灰色理论建立了12种氯代苯的生物活(毒)性与其结构参数的定量构效关系(QSAR)的GM(1,1)灰色模型,通过GM(1,1)灰色预测模型计算了12种氯代苯的-lgEC50(发光菌)和-lgLC50(大型蚤),并对模型进行了精度检验。结果表明,构建的模型精度为1级(优秀),且该模型比经典的线性回归模型具有更好的预测能力和可靠性,为研究有毒化合物的定量构效关系提供了一种新的途径。     

GM(1,1)优化模型在基坑变形预测中的应用

基坑边坡系统是一典型的灰色系统.其变形发展过程可用灰色系统理论进行预测.本文在常规全息GM(1,1)模型的基础上,采用等维新息迭代法GM(1,1)模型对郑州太阳城紫荆花园基坑变形进行模拟预测,结果表明了迭代法GM(1,1)模型比常规的GM(1,1)模型预测精度高,更符合工程实际.     

新陈代谢GM（1,1）模型在河流水质预测中的应用

针对常规GM(1,1)模型存在的不足,运用灰色系统理论,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)河流水质预测模型,对该模型的精度以及误差进行了分析,并利用该模型对某地区河流的水质进行了预测,预测结果显示:灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型能够明显地提高预测精度,增加预测的可信度。     

高边坡安全监测的改进GM模型预测研究

由于一般的 GM(1,1)模型进行预测存在较大的局限性及产生系统误差,对一般 GM(1,1)模型进行了误差来源追踪分析并提出改进方法,得到改进后的 GM(1,1)预测模型,并将其用于高边坡安全监测。依据碧口水电站高边坡连续 8 a 的监测数据(第 6,7 a 的数据予以剔除),建立了碧口水电站高边坡灰色安全监控模型。把改进的 GM(1,1)预测模型与一般的 GM(1,1)模型、统计模型等预测模型进行了对比,同时还进行了平均误差、相关系数以及最大误差分析对比。研究表明,改进后 GM(1,1)模型监控精度较高,预测结果与实际吻合较好。     

基于灰色GM(1,1)模型的混凝土碳化深度预测

阐述了混凝土碳化过程及机理,并分析了其影响因素,运用灰色GM(1,1)模型对混凝土碳化深度进行预测,结果表明,灰色GM(1,1)模型预测混凝土碳化深度具有较高精度,这一方法是可行、有效的。