随着互联网的普及与发展， 网络购物不断地改变着人们的消费习惯和社会的消费模式。 本文用 LA/EASI 拓展模型和似无关回归模型(SUR) 相结合的组合研究模式来分析网络购物（ 网购） 对我国中老年家庭消费结构的影响。 首先， 借助模糊量来构造一个能刻画网购影响程度的指标；其次， 利用 LA/EASI 拓展模型分析网购对中国中老年家庭消费结构的影响； 再次，利用 SUR 模型的 FGLS 估计方法消费需求模型进行估计；最后，采用聚类分析方法探讨网购对不同消费倾向的中老年家庭消费结构的影响。 实证分析结果表明： 1） 网购不仅对中老年家庭消费结构具有显著的影响， 还对中老年家庭消费结构的影响具有时变性； 2）网购对我国城乡中老年家庭消费结构的影响存在差异； 3）对于不同消费倾向的中老年家庭，网购对其影响的结果是不一样的。 基于以上分析，本文最后对网购今后的发展提出了相应的建议。

摘要: 本文通过定性和定量相结合的方法，对商业银行网点布局选址进行考察，试图寻找网点布局优化方案和途径。基本过程是：选取10项影响因素指标，对建设银行衡水分行市区16个网点进行因子分析和聚类分析，在分析的基础上得出结论。研究结果表明：两种分类方法都能作为判定网点布局效果质量的依据，因子分析通过将网点的选择指标归纳为营销因子、竞争因子、地理因子和经济因子等4个综合变量，为商业银行优化网点资源配置提供了科学的方法和依据。

非平稳时间序列预测问题一直都是一个难题，本文运用EMD技术将非平稳时间序列分解为一系列imf的和一个残余量。由聚类分析得到若干个cimf，然后通过对每个cimf以及残余量建立神经网络模型进行预测，达到对原时间序列的组合预测。文章的实证结果表明EMD组合预测可以有效解决非平稳的问题，且预测精度达到良好效果。

最近20年来一些学者对CAPM理论模型检验的结果大都表明，股票的投资风险（或其收益）并非像该模型描述的那样由β系数唯一决定，还存在其他因素在股票投资风险中起影响作用。国内学者借助于横截面法的回归模型研究指出，股票的权益比率（D/E）、账面/市值价值比（BV/MV）与公司规模是决定股票投资风险除β系数外的三个主要经济变量。为了验证他们理论的正确性与精确性，该文率先运用模糊数学的聚类分析法，对上证市场随机选取10只样本股票的D/E、BV/MV、公司规模与股票投资风险相关性进行实证分析，并与用回归分析方法得到的β指数与风险关系进行比较研究。经研究进一步证实，股票投资风险并非唯一由β系数决定，股票的D/E、BV/MV及其公司规模应当成为β系数以外影响股票投资风险不可忽视的重要因素。本文研究的意义在于建议股票投资者，衡量股票投资风险不仅要考察股票的β系数，还应进一步考察股票的D/E、BV/MV和公司规模等。

本文以行业板块指数为研究对象，运用系统聚类分析方法将在我国A股市场交易的25个行业板块归为12个大类，在此基础上运用多元GARCH 模型研究不同板块之间存在的波动溢出和信息传递关系，以描述和解释行业板块轮动特征，分析认为行业特征及行业相关性是板块轮动的基础，而投资者预期的改变则是轮动的主要因素，而利用轮动特征可构建有效投资组合。

首先对上海证券交易所2004年7月1日到11月12日的17种记帐式国债的日收益率时间序列进行预分析，在此基础上对日收益率时间序列做了分离趋势修正。然后，提出了一种基于各个国债收益率之间相关性的测度距离的方法，并根据这种新方法对修正后的国债日收益率时间序列进行了聚类分析。通过对采用联接算法计算出的阈值向量和层次树进行权衡比较，将17种国债分成了五类。分类结果表明，我国国债的日收益率之间的相关性程度并不是很明显地依赖于它们的到期时间，因此存在可能进行套利的机会。