基于改进灰色关联度的IOWA算子最优组合预测模型

通过引进诱导有序加权平均(IOWA)算子和改进灰色关联度的计算式,提出了新的基于改进灰色关联度的IOWA算子的组合预测模型.方法可以克服传统的组合预测方法赋予不变的加权平均系数和以单一误差指标作为预测精度衡量的缺陷.定义基于改进灰色关联度的IOWA算子的优性组合预测的概念,最后给出实例分析表明了新模型能有效地提高组合预测精度.     

不等时距灰色组合预测模型的研究

在不等时距序列灰色预测的基础上,建立了最优组合预测模型和BP神经网络组合预测模型.通过实例对比分析,表明这两种灰色组合预测模型都较各单项模型具有更高的预测精度和较高的理论实践价值.     

模糊需求下的库存风险及最优库存决策

分析了在模糊需求下,按经典库存模型中的经济订货批量和订货周期所导致的库存风险损失。推导了模糊需求下的经济风险函数。给出了风险函数在模糊需求分布下的重心决策方法,在此基础上得到了模糊需求下经济批量的修正公式,为模糊库存风险分析的研究提供了一种方法。     

不同矩属性波动模型对中国股市波动率的预测精度分析

金融时间序列的波动性建模经历了从一阶矩到二阶矩直到高阶矩(包含三阶矩和四阶矩)的过程,而对于高阶矩波动模型是否有助于对未来市场的波动率预测这一问题,国内外学术界尚无文献讨论。以上证综指长达7年的每5分钟高频数据样本为例,通过构建具有不同矩属性的波动模型,计算了中国股票市场波动率的预测值,并利用具有bootstrap特性的SPA检验法,实证检验了不同矩属性波动模型的波动率预测精度差异。实证结果显示:就中国股市而言,四阶矩波动模型能够取得比二阶矩波动模型更优的波动率预测精度,而三阶矩波动模型并未表现出比二阶矩波动模型更强的预测能力;在高阶矩波动模型中包含杠杆效应项并不能提高模型的预测精度。最后提出了在金融风险管理、衍生产品定价等领域引入四阶矩波动模型的研究思路。     

贝叶斯向量自回归分析方法及其应用

由于经济环境的多变,使得经济预测面临数据量少的建模难题,贝叶斯方法对小样本数据建模问题具有明显优势。本文在共轭条件似然函数"矩阵正态-Wishart分布"意义下,首先讨论了向量自回归模型的贝叶斯分析方法,得到了模型参数的后验分布与一步预测分布。其次,给出了分量方程的对应结果,说明了模型阶数的推断方法。最后,列出了计算步骤,并作为应用,对上海房地产价格指数数据进行预测建模,取得了较好效果。     

A note on demand functions with uncertainty

Demand functions with “additive” and “multiplicative” uncertainty can fail to satisfy the “Slutsky symmetry” conditions required for demand to be based on utility maximization. This makes welfare analysis infeasible, which is important in many applications. Additive uncertainty can also generate negative demand realizations, and this can create non-trivial analytical problems.     

A two-demand-class inventory system with lost-sales and backorders

A periodic review inventory system serves two demand classes with different priorities. Unsatisfied demands in the high-priority class are lost, whereas those in the low-priority class are backlogged. We formulate the problem as a dynamic programming model and characterize the structure of the optimal replenishment policy.     

Natural discrete-event process forecasting: A decision support system

A decision support system for the analysis and forecasting of natural discrete-event processes is considered. The corresponding method is based on the sample path analysis using event-to-event operations. An application of the method in the computer-aided decision support system for the long-range weather forecasting is mentioned.     

Prediction Model Based on the Grey Theory for Tackling Wax Deposition in Oil Pipelines

1. Introduction Wax deposition from crude oil is an age-long prob- lem in the petroleum industry. This problem includes progressive precipitation and accumulation of waxes at the sand-face and perforations, tubings, surface production lines and storage tanks, thus limiting the production capacity of these facilities. Depending on the severity, wax deposition may lead to loss of production, mechanical failure of tubular equipment, increased production downtime, increased handling costs and mini…     

一种基于局部回归的多尺度碳市场价格预测模型研究

碳市场价格呈现非线性、非平稳的复杂特性,准确预测具有较大的挑战。基于“分而治之”的思想,提出了一种基于局部回归的多尺度碳市场价格预测模型。提出的模型利用集成经验模态分解(EEMD)对碳市场价格时间序列进行分解。启发于EEMD局部特征分解的特点,对分解后的分量采用局部回归方法进行预测,然后将分量预测结果进行集成。采用的局部回归方法包括局部线性回归(LLP)、局部多项式回归、局部岭回归、局部主成分回归、局部偏最小二乘回归和局部套索回归。实验结果表明基于局部回归的多尺度预测模型具有优异的预测性能。在提出的模型中,EEMD-LLP结构简单且性能更为突出,进一步对EEMD-LLP参数的适应性进行探讨。与新近提出模型的对比结果表明了EEMD-LLP在碳市场价格预测中的有效性。