基于ICA的时间序列聚类方法及其在股票数据分析中的应用

时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一，通常由于时间序列数据的特殊结构，导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进^一均值算法相结合的时间序列聚类算法，该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取，然后利用改进￡．均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析，从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性，将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中，取得了较好的数值结果。     

基于ICA的时间序列聚类方法及其股票数据分析中的应用

时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一,通常由于时间序列数据的特殊结构,导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据.本文提出了一种基于独立成分分析与改进K-均值算法相结合的时间序列聚类算法,该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利用改进K-均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析,从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法.为了验证该方法的有效性和可行性,将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中,取得了较好的数值结果.     

基于SOA的矢量水听器阵列极大似然DOA估计

极大似然波达方向估计方法虽然具有良好的估计性能,但由于其巨大的计算量,限制了实际应用.提出一种将人群搜索算法与极大似然估计相结合的方法,利用人群搜索算法优化多维非线性的极大似然DOA估计谱函数,加快了收敛速度.通过与正余弦算法、遗传算法和粒子群算法的对比实验果表明,所提方法在不同信号源个数、不同信噪比、不同种群数下,均...     

Pareto分布环境因子的估计及其应用

给出了Pareto分布环境因子的定义,讨论了在定数截尾样本下Pareto分布环境因子的极大似然估计和修正极大似然估计,并尝试把环境因子用于可靠性评估中.最后运用Monte Carlo方法对极大似然估计,修正极大似然估计和可靠性指标的均方误差(MSE),进行了模拟比较,结果表明修正极大似然估计优于极大似然估计且考虑环境因子的可靠性评估结果较好.     

面板Logit模型在控制权转移影响因素分析中的应用

以2002～2004年我国A股市场发生控制权有偿转让的上市公司为样本,建立面板Logit模型,利用偏极大似然估计方法估计上市公司各项财务指标对其控制权转移的影响效应.主要结论是:主营业务利润率、净利润增长率、每股净资产、总资产等共11个财务指标对控制权转移有显著影响.     

IRT多级评分项目的参数估计及其在测验中的应用

本文的主要目的是解决IRT多级评分项目的参数估计问题。本文取得了如下成果：1）提出了一种简捷而有效的多级评分项目的参数解法;2）对该方法的概率收敛性进行证明;3）编制了参数计算软件,并通过一个实例对该方法的正确性进行了验证;4）该解法的推广。     

多元交叉平衡预测模型及其在中国股指期货中的应用

自回归移动平均模型(ARMA)及其扩展模型被广泛用于资产价格预测.然而相关已有研究要么忽略了多个资产之间的交叉影响,要么未能合理地分配目标资产自回归项与其他资产自回归项的权重.提出了一种新的多元交叉平衡ARMA模型(CB-ARMA),模型合理地平衡了目标资产与其他资产的自回归项的权重,并利用极大似然法估计CB-ARMA...     

基于一维搜索和动态调节的非线性规划PSO算法

对非线性规划问题的处理通常采用罚函数法,使用罚函数法的困难在于参数的选取。本文提出了一种解非线性规划问题的新PSO算法(NSDPSO),该方法融入了一维搜索和动态调节技术,使NSDPSO很好地克服了标准PSO算法在前期收敛较快而在后期易陷入局部最优的缺陷。另外,文中还给出了一种新的适应度函数及选择算子,使算法在选择下一代时保持群体中不可行解的一定比例,这样不但能有效地增加群体的多样性,而且可以避免传统的过度惩罚,使群体向最优解逼近。最后的数据实验表明该算法对非线性规划问题求解是非常有效的。     

排序集抽样下Inverse Rayleigh分布的Fisher信息量及其在参数估计中的应用

文章分别在简单随机抽样和排序集抽样下研究了Inverse Rayleigh分布中对应样本所含刻度参数θ的Fisher信息量.数值结果表示,同等样本容量的排序集样本比简单随机样本提供更多关于θ的信息.接着分别基于简单随机样本和排序集样本构造了θ的一些优良估计,并对估计结果进行了数值比较.     

基于主成分分析的网络搜索数据合成方法研究

针对利用网络搜索数据合成各类指数时难以消除共线性、难以合理确定各指标权重等问题,基于数据降维的思想构建了以主成分分析法为核心的指数合成方法,并以利用网络搜索数据合成消费者物价指数为例,将提出的方法与当前主流的逐步回归法做出比较研究.研究结果表明,基于主成分分析法的数据合成方法可以得到稳定性和拟合度更高的指数.     

基于黄金分割法的离散回归方程的变点估计及其应用

本文利用变点统计学和黄金分割法讨论有多个变点的离散回归方程的交点估计和参数估计，文中提出基于黄金分割法搜索最佳变点估计和同时得到参数估计的最小二乘算法，还讨论该算法在控制领域的应用，数值模拟结果显示本文算法能给出良好的变点及参数的估计值。     

有效矩估计在中国股票市场的应用研究

对期权定价模型的一类拓展模型-随机波动率(SV)模型,由于模型中存在不可观测的随机波动因素,并且其精确似然函数很难得到,于是提出了一种基于标的资产价格历史数据的有效矩估计(EMM)方法,此方法是把观测数据映射到简化的辅助模型GARCH(1,1)上,并计算辅助模型得分用以建立矩条件,实现SV模型参数的有效估计.利用这一方法对中国股市进行了波动分析,得出了较好的结果.     

Statistical Inference for the Parameter of Pareto Distribution Based on Progressively Typ e-I Interval Censored Sample

In this paper, the estimation of parameters based on a progressively typeI interval censored sample from a Pareto distribution is studied. Different methods of estimation are discussed, which include mid-point approximation estimator, the maximum likelihood estimator and moment estimator. The estimation procedures are discussed in details and compared via Monte Carlo simulations in terms of their biases.     

中国股市的羊群效应的ARCH检验模型与实证分析

本文提出一种检验羊群效应的方法 ,即通过检验个股截面收益的绝对偏差 (CSA D)与市场收益的非线性关系 ,来判断羊群效应是否显著 ,并对我国沪深两市的羊群效应进行了实证分析 ,结果发现我国沪深两市存在一定程度的羊群效应 .     

基于多维面板数据的聚类方法探析及实证研究

面板数据由于能够从截面和时间构成的二维空间来描述研究对象的动态特征而被广泛应用于经济问题的建模实践中。本文借鉴多元统计学中主成分分析方法对面板数据进行降维处理,然后通过构建综合评价函数序列矩阵的相似指标对面板数据进行聚类分析,并提出一些研究面板数据亲疏关系的有效途径,最后运用该算法对我国地区科技能力进行实证分析,结果与实际状况较为吻合.     

基于不同线搜索技术的改进Zoutendijk可行方向法及Matlab实现——浅谈在交通配流问题上的应用

针对于求解带线性约束的非线性规划模型的Zoutendijk可行方向法在Matlab实现过程中的几个问题,提出了相应的改进方法及其Matlab实现,并将其应用于一类交通配流模型,得到了基于各种不同线搜索技术下的改进Zoutendijk可行方向法计算结果并进行了比较分析,发现非精确搜索下的改进Zoutendijk法更具有实用性.     

基于控制工序性质的LOB截止日期问题分析与算法

截止日期问题是重复性项目调度中研究最为广泛的问题之一,其旨在满足项目截止日期前提下求得一个工作队雇佣总量最小的调度方案。由于重复性项目往往为大型工程建设项目,一个准确的最优进度计划对于节约项目的资源和成本具有重要意义。在平衡线法(LOB)框架下,本文从控制工序的性质出发,研究并分析了控制工序工作队分配与项目总工期之间的关联,给出了截止日期问题的一些特殊性质。基于这些性质,一方面能够帮助项目管理人员判断一个调度方案是否可行且经济,另一方面能够得到一些有效的剪枝策略,从而设计出具有针对性的分支限界算法。最后,通过案例计算和仿真实验验证了本文提出的算法在计算效果和计算效率上的有效性。