基于可拓和组合赋权的矿井通风系统优化评价

矿井通风系统具有随机性、模糊性和不确定性等特征,一般单一的赋权评价法难以对其进行准确的优化评价.采用模糊层次分析法和熵权法的组合赋权法不仅可以提升对目标评价的准确性还能避免单一赋权的偶然性和局限性,结合可拓学的优度评价法,依据优度排序,得到最优方案.事实证明,基于组合赋权的可拓评价模型较其他评价方法更为客观,评价结果更加符合实际,可为解决类似优化方案问题提供一种新思路和方法.     

带有时滞的非定常企业投资系统的Lyapunov稳定性

讨论了企业投资系统的Lyapunov稳定性,得到了企业投资系统渐进稳定的充分条件和稳定的必要条件,并给出了企业投资系统的临界积累率的表达式,这个问题的研究对于促进我国经济高速、稳定持续增长具有重要的理论意义和现实指导价值.     

原油价格冲击对中国股票市场的非对称影响研究

原油价格冲击对股票市场的非对称影响一直是学者们关注和研究的热点问题.借鉴Kilian(2009)提出的SVAR方法将油价冲击分解为供给冲击、总需求冲击和原油特定需求冲击,并运用非线性自回归分布滞后(NARDL)模型分析了结构性油价冲击对中国股票市场(上证综指、深证成指)在长期和短期的非对称影响.研究结果表明,长期内,仅原油特定需求冲击对中国股市产生显著影响,但并不存在非对称效应.短期内,总需求冲击和原油特定需求冲击都能显著影响中国股市,且总需求冲击的影响还具有非对称影响效应.而供给冲击不管在长期还是短期均不能显著影响中国股票市场.     

基于马尔可夫方法的违约传染平均域模型

基于平均域模型,将信用组合分为几个同质的子组合,假设组合中各公司的违约强度不仅取决于宏观经济状况,而且依赖于这些子组合中违约公司的数目,以刻画不同公司间的违约相互作用;并据此建模组合违约过程为连续时间马尔可夫链,借助Kolmogorov微分方程求解信用组合损失分布;最后,通过实例计算分析传染现象对组合损失分布、风险量度的影响.     

不确定理论下期权的保险精算定价

在标的资产价格服从推广的几何刘过程的假设下,利用保险精算方法对欧式期权进行了定价,所得结果满足看涨看跌期权价格之间的平价关系,推广了以前的结果.文章考虑到了市场的不完备性及样本缺少的问题,保险精算和不确定理论弥补了这些不足,可广泛的应用于金融市场的期权定价.     

用母函数理解组合问题

母函数是将复杂计数问题简单化的一个工具,利用母函数来处理中学数学中的某些组合问题,可操作性强,学生容易理解.本文先介绍母函数的基本知识,然后用母函数理解一些经典组合问题,再介绍母函数在解决某些复杂计数问题中的应用.     

环境规制下民间投资对省域经济高质量发展的空间溢出和门槛效应研究

中国及地区的经济高质量发展离不开民间投资的推动,而民间投资受环境规制促进经济发展的政策难免会存在非线性溢出效应.文章研究基于2000-2019年中国大陆30个地区的面板数据,以新发展理念构建省域经济高质量发展指标,进一步运用空间计量模型和面板门槛模型实证检验民间投资对中国经济高质量发展的影响.研究发现,民间投资对省域经济高质量发展存在显著的正向空间溢出效应;进一步发现命令型环境规制和公众参与型环境规制均存在单门槛效应,而市场型环境规制为双门槛效应.命令型环境规制超过阈值时民间投资对经济高质量发展的促进作用更强;公众参与型环境规制超过阈值时促进作用则会降低.市场型环境规制在不同的阈值范围内,其正向促进效应呈现先升后降的倒U型.     

基于改进的GM(1,1)-BP组合模型的人口预测研究

准确地预测人口总量发展趋势,对我国社会稳定发展具有重要意义.通过分析GM(1,1)模型背景值的构造理论,利用Newton插值公式和线性分段函数优化GM(1,1)模型的背景值,得到新的GM(1,1)模型,并结合BP神经网络模型,再利用遗传算法优化GM(1,1)-BP组合模型的权重系数,并将组合模型应用到新疆人口预测中.最后,分别应用不同的模型,以及改进的GM(1,1)-BP组合模型进行计算和平均相对误差对比,结果表明,改进的GM(1,1)-BP组合模型有效地提高了预测精度.     

二部组合加权网络的同步能力分析

研究了多层二部组合加权网络同步能力,首先根据主稳定函数模型(MSF)得到网络的超拉普拉斯矩阵并在同步域有界和无界两种情况下推导出反映网络同步能力的两个重要指标;其次在所得指标的基础上分析了同步能力与层数、路的节点数、完全二部图节点数、层间耦合强度和层内耦合强度之间的关系,为提高网络同步能力提供了理论依据;最后使用MATLAB软件进行了仿真图像实验,验证了理论结果的有效性.     

网络小额贷款业务个人信用风险评估——基于DNN-SMOTEENN-ExtraTrees组合模型

针对网络小额贷款业务,构建组合模型DNN-SMOTEENN-ExtraTrees评估网络小贷信用风险.首先利用SMOTEENN算法处理样本数据中“好”和“坏”样本分布极端不平衡情况,再利用极端随机数算法ExtraTrees对特征重要性进行评估并剔除无关变量,最后采用深度神经网络DNN评估网络小贷个人信用风险.通过召回率、精确度、F1值和AUC值等模型性能评价指标,与BP神经网络模型、Logistic回归及支持向量机比较,发现组合模型分类能力更显著,泛化能力更加优异,更适合数据规模大、维度高的网络小贷市场评估信用风险.