138 系统工程理论方法应用 第15卷 [6]Gilks W R.Richardson S,Spiegelhatler D J.Intro- 6结语 ducing Markov chain Monte Carlo in Practice [M]. 本文基于用Euler方法获得参数后验分布的离 Gilks W R,Richardson S.Spiegelhaiter D J,eds. 散密度，使用MCMC方法来估计NIG扩散，相对于 London:Chapman and Hall,1996:45-57. [7]Eraker B.MCMC analysis of diffusion models with 其他估计方法，如ML估计，可以发现MCMC方法 application to finance [J].J Business Economic 可以提供更好的经验结果。除了说明MCMC方法 Statistics,2001,19:177-91. 是估计NIG扩散和进行统计推断的有效工具外，还 [8 Elerian O,Chib S,Shephard N.Likelihood infer- 说明了NIG扩散可以体现资产收益的不相关性和 ence for discretely observed non-linear diffusions[J]. 泰勒效应以及收益分布的尖峰厚尾、弱有偏等。 Econometrica,2001,69:959-93. [9]Tse Y K,Zhang Xibin,Yu Jun.Estimation of hy- 参考文献： perbolic diffusion using the Markov chain Monte [1 Bibby B M,S4rensen M,A hyperbolic diffusion Carlo method[J].Quantitative Finance,2003,3:1- model for stock prices.Finance and Stochastic, 12. 1997(1):25-41. [10]Chibs S,Greenberg E.Understanding the Metropo- [2 Rydberg T H.Generalized hyperbolic diffusion pro- lis-Hastings algorithm [J.Am Statistician,1995, cesses with applications in fiance[J].Mathematical 49:327-35. Finance,1999,9(2):183-201. [11] Roberts G O,Markov chain concepts related to sam- [3]Rydberg T H.The normal inverse Gaussian levy pling algorithms Markov Chain Monte Carlo in Prac- process:Simulation and approximation [J].Commo tice[M].Gilks W R,Richardson S,Spiegelhalter D Stat:Stoch Models,1997,13:887-910. J,eds.London:Chapman and Hall,1996:45-57. [4 Ryden T,Terasverta T.Asbrink S.Stylized facts of [12]Kim S,Shephard N,Chibs.Stochastic volatility: daily return series and the Hidden Markov modelJ]. Likelihood inference and comparison with ARCH J Appl Econometrics,1998,13:217-44. models[]].Rev Econ Stud,1998,65:361-93. [5]Geweke J.1999 Using simulation methods for [13] Meyer R,Yu J.BUGS for a Bayesian analysis of Bayesian econometric models:Inference,develop- stochastic volatility models [J].Econometrics J, ment,and communication [J].Econometric Rev, 2000,3:198-215. 1999,18:1-73. (上接第132页) 6结语 Journal of Operational Research,1978,2(4):429- 本文将DEA评价方法应用于物流园区投资规 444. 模规划的评价中，结果表明，DEA评价方法能做到 [4]Charnes A,Cooper WW.Lewin A Y,et al.Data en- 对所有被评价物流园区规划方案的充分评价，且能 velopment analysis [M].Boston,Dordrecht,Lon- 提出进一步的目标改进措施，为规划决策者进行规 don:Kluwer Academic Publisher,1994. [5]Wei QL.Sun D B,Xiao Z J.Measuring technical 划和决策提供了更加全面的信息。因此，通过应用 progress with data envelopment analysis [J].Euro- DEA方法评价，能够显著地改善目前物流园区规划 pean Journal of Operational Research,1995,80(3): 的质量。 691-702. 参考文献： [6]魏权龄.评价相对有效性的DEA方法[M们.北京：中国 人民大学出版社，1988. [1]李旭宏，毛海军.开发区专业物流园区规划[门交通运 [7]同济大学，南京现代物流产业发展规划研究[R], 输工程学报，2002,2(3)：81-84. 2002. [2]王战权，杨东援.物流园区规划初探[U门.系统工程， [8]吴文江，用数据包络分析进行规模收益分析的探讨 2001,19(1):79-83. [J],系统工程理论方法应用，2000,9(3)：248-251. [3]Charnes A.Cooper WW,Rhodes E.Measuring the [9]东南大学交通学院.连云港市现代物流业发展规划 efficiency of decision-making units [J].European [R],2003. 万方数据138 系 统 工 程理 论 方 法 应 用 第15卷 6 结 语 本文基于用Euler方法获得参数后验分布的离 散密度，使用MCMC方法来估计NIG扩散。相对于 其他估计方法，如ML估计，可以发现MCMC方法 可以提供更好的经验结果。除了说明MCMC方法 是估计NIG扩散和进行统计推断的有效工具外，还 说明了NIG扩散可以体现资产收益的不相关性和 泰勒效应以及收益分布的尖峰厚尾、弱有偏等。 参考文献： [1] [2] [3] [4] [5] Bibby B M，S中rensen M， model for stock prices[J]． 1997(1)：25—41． A hyperbolic diffusion Finance and Stochastic， Rydberg T H．Generalized hyperbolic diffusion pro— cesses with applications in fiance[J]．Mathematical Finance，1999，9(2)：183—201． Rydberg T H．The normal inverse Gaussian levy process：Simulation and approximation[J]．Commo Stat：Stoch Models，1997，13：887—910． Ryden T，Terasverta T，Asbrink S．Stylized facts of daily return series and the Hidden Markov model[J]． J Appl Econometrics，1998，13：217—44． Geweke J． 1 999 Using simulation methods for Bayesian econometric models：Inference，develop— ment，and communication[J]．Econometric Rev， 1999，18：1—73． [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] Gilks W R．Richardson S，Spiegelhatler D J．Intro— ducing Markov chain Monte Carlo in Practice IN]． Gilks W R，Richardson S，Spiegelhatter D J，eds． London：Chapman and I-k．1l，1996：45--57． Eraker B．MCMC analysis'．'of diffusion models with application to finance[J]．J Business Economic 、 Statistics，2001，19：177—91． Elerian O，Chib S，Shephard N．Likelihood infer— ence for discretely observed non—linear diffusions[J-]． Econometrica，2001，69：959—93． Tse Y K，Zhang Xibin，Yu Jun．Estimation of hy— perbolic diffusion using the Markov chain Monte Carlo method[J]．Quantitative Finance，2003，3：1— 12． Chibs S，Greenberg E．Understanding the Metropo— lis—Hastings algorithm[J]．Am Statistician，1995， 49：327—35． Roberts G 0，Markov chain concepts related to sam— piing algorithms Markov Chain Monte Carlo in Prac— tice[-M-]．Gilks WR，Richardson S，Spiegelhalter D J，eds．London：Chapman and Hall，1996：45—57． Kim S，Shephard N，Chibs．Stochastic volatility： Likelihood inference and comparison with ARCH models[J]．Rev Econ Stud，1998，65：361—93． Meyer R，Yu J．BUGS for a Bayesian analysis of stochastic volatility models[J]．Econometrics J， 2000，3：198—215． (t-接第132页) 6 结 语 本文将DEA评价方法应用于物流园区投资规 模规划的评价中，结果表明，DEA评价方法能做到 对所有被评价物流园区规划方案的充分评价，且能 提出进一步的目标改进措施，为规划决策者进行规 划和决策提供了更加全面的信息。因此，通过应用 DEA方法评价，能够显著地改善目前物流园区规划 的质量。 参考文献： [1] [2] [33 李旭宏，毛海军．开发区专业物流园区规划[J]．交通运 输工程学报，2002，2(3)：81—84． 王战权，杨东援．物流园区规划初探[J]．系统工程， 2001．19(1)：79—83． Charnes A，Cooper W W，Rhodes E．Measuring the efficiency of decision—making units[J]．European [4] [5] [6] [7] [8] [93 Journal of Operational Research，1978，2(4)：429— 444． Charnes A，Cooper W W，Lewin A Y，et a1．Data an— velopment analysis[M]．Boston，Dordrecht，Lon— don：Kluwer Academic Publisher，1994． Wei Q L，Sun D B，Xiao Z J．Measuring technical progress with data envelopment analysis[J]．Euro— pean Journal of Operational Research，1 995，80(3)： 691—702． 魏权龄．评价相对有效性的DEA方法[M]．北京：中国 人民大学出版社，1988． 同济大学．南京现代物流产业发展规划研究[R]． 2002． 吴文江，用数据包络分析进行规模收益分析的探讨 [J]，系统工程理论方法应用，2000，9(3)：248—251． 东南大学交通学院．连云港市现代物流业发展规划 [R]，2003． 万方数据