广义空间异常值修正模型及应用

本文针对广义空间模型中出现的异常值提出了相应的修正模型。分别基于广义空间模型的均值扰动和方差扰动下提出了对应的异常值修正模型,并给出了参数估计方法。通过将该方法应用于中国能源利用效率的区域特征问题,分析了其中的异常值并建立了异常值修正模型。该修正模型能有效改进模型拟合效果,为处理数据中出现的异常值提供了一种新的思路。     

部分线性变系数模型中误差方差的估计

作为部分线性模型与变系数模型的推广,部分线性变系数模型是一类在建模中应用非常广泛的模型.本文基于Profile最小二乘方法给出了模型中误差方差的估计并证明了该估计的渐近正态性.最后通过数值模拟验证了我们所提估计方法的有效性.     

带有缺失数据的结构方程模型中的模型选择问题

结构方程模型在社会学、教育学、医学、市场营销学和行为学中有很广泛的应用。在这些领域中,缺失数据比较常见,很多学者提出了带有缺失数据的结构方程模型,并对此模型进行过很多研究。在这一类模型的应用中,模型选择非常重要,本文将一个基于贝叶斯准则的统计量,称为L_v测度,应用到此类模型中进行模型选择。最后,本文通过一个模拟研究及实例分析来说明L_v测度的有效性及应用,并在实例分析中给出了根据贝叶斯因子进行模型选择的结果,以此来进一步说明该测度的有效性。     

程度与精度的逻辑差近似算子的性质

目的是结合精度与程度,探索新的粗糙集拓展模型.从程度与精度的逻辑差运算出发,定义了程度与精度的逻辑差粗糙集模型.模型中,通过变精度近似与程度近似的转化公式,研究了程度与精度的逻辑差近似算子,并得到了近似算子的幂作用等性质.用程度与精度的逻辑差粗糙集模型拓展了程度粗糙集模型、经典粗糙集模型,并在这些模型中得到了近似算子幂作用的相应性质.     

一类有被动免疫的流行病模型研究

对一类具有被动免疫的流行病模型进行了定性分析和讨论.得到了这些模型的基本再生数R0,对有些模型得到了地方病平衡点的全局稳定性.并且在MSIR模型中还考虑了接种.     

精度与程度的逻辑或近似算子的性质

本文目的是探讨精度与程度的复合,探索新的粗糙集拓展模型.从精度与程度的逻辑或运算出发,定义了精度与程度的逻辑或粗糙集模型.在该模型中,通过变精度近似与程度近似的转化公式,研究了精度与程度的逻辑或近似算子,并得到了该近似算子的幂作用等性质.用精度与程度的逻辑或粗糙集模型统一了变精度粗糙集模型、程度粗糙集模型和经典粗糙集模型,并在这些粗糙集模型中得到了近似算子幂作用的相应性质.     

高频金融时间序列的模型化研究进展回顾

从高频和超高频金融数据的基本统计特征出发,回顾了(超)高频金融时间序列模型化研究的发展历程及相关特征,并详细介绍了高频数据模型研究中针对久期序列建立ACD模型族的研究与进展.对ACD模型族,介绍了两种主要类型:强ACD模型和弱ACD模型.最后展望了高频金融时间序列中ACD模型的研究.     

娄洁等： 一类有被动免疫的流行病模型研究

对一类具有被动免疫的流行病模型进行了定性分析和讨论。得到了这些模型的基本再生数R_0，对有些模型得到了地方病平衡点的全局稳定性。并且在MSIR模型中还考虑了接种。     

非寿险分类费率模型及其参数估计

在非寿险分类费率厘定中,存在各种模型可供选择,如加法模型、乘法模型、混合模型和广义线性模型等,而在这些模型的参数估计中,还存在各种可供选择的估计方法,如最小二乘法、极大似然法、最小x2法、直接法和边际总和法等。这些模型和参数估计方法散见于各种精算学文献中,本文对这些模型和参数估计方法进行了系统的比较和分析,并揭示了它们之间存在的一些等价关系。     

基于模糊信息分解的中小微企业信用评估组合模型

信用评估是银行开展中小微企业信贷业务的重要环节,尽管已有信用评估模型的分类性能较高,但仍有待进一步提升,同时模型也缺乏可解释性,在一定程度上影响了模型的推广应用。为此,本文提出了一种基于模糊信息分解的中小微企业信用评估组合模型。首先,针对信用评估数据的不平衡性,利用模糊信息分解的方法进行过采样处理。其次,基于XGBoost模型和Logistic回归模型,构建了一种具有较高的分类性能和良好可解释能力的中小微企业信用评估组合模型。最后,结合某商业银行对中小微企业的信用数据,实验验证了所构建组合模型的可行性和有效性。     

论大学数学实验课的教学设计

数学既是演绎科学也是实验科学,大学数学实验体现了数学的教育价值.大学数学实验课的教学设计范式包括:基础实验式和综合实验式,基础实验式包括验证性实验式和计算性实验式,综合实验式包括探索性实验式(探究、猜想、模拟)和应用性实验式.针对不同的实验内容,采用不同的教学设计范式来提高大学数学实验课的教学效率.     

一种新的死亡率模型及基于中国人口数据的比较分析

基于中国人口死亡率数据, 对APC模型进行扩展, 并将扩展的死亡率模型(EAPC模型)与APC模型和LC模型进行对比. 通过比较模型的拟合效果和预测效果, 并对其稳定性进行检验, 发现由APC模型扩展而来的EAPC模型更适合于拟合和预测中国的人口死亡率, 这为我国死亡率模型的使用提供了更多可行的方案.     

A novel grey forecasting model and its optimization

Although the grey forecasting model has been successfully employed in many fields and demonstrated promising results, its prediction results may be inaccurate sometimes. For the purposes of enhancing the predictive performance of grey forecasting model and enlarging its suitable ranges, this paper puts forward a novel grey forecasting model termed NGM model and its optimized model, develops a calculative formula for solving the parameters of the novel NGM model through the least squares method, and obtains the time response sequence of NGM model by using differential equation as a procedure for reasoning. It performs a numerical demonstration on the prediction accuracy of NGM model and its optimized models. As shown in the results, the proposed model and it optimized model can enhance the prediction accuracy. Numerical results illustrate that the proposed NGM model and its optimized model are effective. They are suitable for predicting the data sequence with the characteristics of non-homogeneous exponential law. This work makes important contribution to the enrichment of grey prediction theory.     

基于蚁群算法的灰色组合预测模型

分别利用灰色GM(1,1)模型、GM(1,1)优化模型和新息GM(1,1)模型建立三个单项预测模型,进一步建立了组合灰色预测模型,组合模型的权系数利用蚁群算法确定.最后给出了一个我国人口数量组合预测模型,计算结果表明,基于蚁群算法的灰色组合预测模型的拟合和预测精度要优于传统组合预测模型.     

半参数ACD模型及其在中国股票市场中的应用研究

本文提出了半参数ACD模型并基于模拟样本与调整后的中国股票市场的价格时间间隔样本对模型进行实证分析.半参数ACD模型对条件期望的函数形式与随机误差项的分布形式要求都没有参数ACD模型强,因此不会像参数ACD模型那样因模型形式设定错误而得出错误结论.这一点在我们的实证分析中可以得到证实.与非参数ACD模型相比,半参数ACD模型能够估计出参数,这增加了模型的解释能力.半参数ACD模型估计出来的各个可加部分图形的形状对于正确设定参数ACD模型具有一定的指导作用.     

基于GAS模型的动态VaR预测效果分析

GAS模型是一种基于观测的动态模型,理论简单且应用灵活,可以直接估计VaR.将GAS模型和GARCH类模型应用于不同条件下生成的模拟数据和三个时间段的沪深300指数的日对数收益率数据,并比较模型关于VaR的预测效果。结果表明:在对称的条件分布下,GAS模型容易高估风险且不稳健,其表现不如GARCH类模型;但在条件分布为有偏的时,GAS模型与GARCH类模型的表现相当,部分情况下会优于GARCH类模型,尤其在实证分析中关于序列2和序列3的VaR的估计,GAS模型的预测效果较好。因此,实际应用中,对于具有较明显偏态分布或尖峰分布的数据可以考虑使用GAS模型预测动态VaR.     

基于三类模型的四大银行股票收益率预测研究

运用时间序列分析的预测方法,对四大银行的股票日对数收益率序列进行拟合与预测分析,分别构建ARMA模型、GARCH模型以及ARMA-GARCH组合模型,通过模型比较,实证分析表明:在拟合效果上,ARMA-GARCH模型的拟合优度优于ARMA模型和GARCH模型;在预测效果上,ARMA模型的预测效果最优,ARMA-GARCH模型次之.     

基于GM-ES-GASVR组合模型的丽江国内旅游需求预测

构建适合于预测丽江国内旅游需求的预测模型,对推动丽江旅游业的发展具有重要意义.研究发现灰色GM(1,1)模型、三次指数平滑模型与GA-SVR模型都适用于预测丽江国内旅游需求,且GA-SVR模型为这三个单项模型中的最优模型.在此基础上,利用变权方法建立GM-ES-GASVR组合预测模型.通过对拟合与测试结果的对比分析,表明GM-ES-GASVR变权组合预测模型比单一模型的拟合与测试效果都有较大改善.     

融合两阶段过程模型和改进Bass模型的网络社交平台上产品信息扩散研究

提出并验证了融合两阶段过程模型和改进Bass模型的网络社交平台上产品信息扩散模型。考虑用户转发动机构建产品信息扩散两阶段过程模型;考虑用户兴趣衰减效应改进Bass模型;融合这两个模型,考虑产品信息发布者明星效应、产品信息质量对产品信息扩散的影响,提出了产品信息扩散模型。以2019年11～12月新浪电影发布的电影预告片转发数据验证了所提模型,并与Bass模型进行了比较。结果表明,用户转发动机和用户兴趣衰减效应对产品信息扩散均有显著影响,所提模型的预测精度和拟合效果均优于Bass模型。所提模型可用于存在不同转发动机及具有衰减效应的其他信息转发量预测,尤其适合于在产品信息投放前期和早期对转发量的预测,是对信息扩散模型的补充。     

第三方数据平台精准营销收费模式研究

第三方数据平台通过大数据分析技术为商家提供精准营销服务,本文研究了两个竞争商家通过同一个数据平台进行精准营销时,平台收费模式(费率佣金与按销量收费)对商家竞争以及平台与商家利润的影响。研究发现:1)费率佣金模式的绩效依赖于费率参数,在精准度高的情况下,它不能最大化平台与商家的利润。2)与费率佣金相比,按销量收费模式显著提高了商家的利润,并且平台与商家的利润都随费用参数的增加而增加。3)从收费模式选择的角度,精准度越高,按销量收费模式的优势越明显;费率佣金模式适用于垄断情况,而按销量收费模式更适用于竞争情况。4)费率佣金与按销量收费的结合可以实现平台与商家的共赢。研究结论为大数据驱动下的精准营销收费模式选择,以及“大数据平台”的盈利模式创新提供了理论参考。