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。     

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。     

基于WRF数值模式的SDAE-SVR风速预测模型研究

风速预测是风力预报中的核心与基础, 采用天气研究和预报(Weather Research and Forecasting, WRF)模式进行风力预报往往存在风速预测误差较大的问题. 为了提高风速预测精度, 提出了一种基于深度学习和支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)相结合的风速预测模型. 该模型以WRF模式预报输出的多种气象变量为基础, 结合气象自动观测站传感器的实测风速, 引入堆栈降噪自动编码(Stacked De-noising Auto-Encoder, SDAE)深度网络来学习样本数据中隐含的深度特征, 然后将该深度网络最后一层输出的深度特征置入回归器SVR中, 利用SVR良好的回归预测性能对WRF模式预报的未来1h风速进行预测订正. 结果表明: 所建立的SDAE-SVR风速预测模型具有较高的风速预测精度, 在对典型日的WRF模式预报未来1h风速的预测订正中, 其平均百分比误差与均方根误差仅为8.28％与0.8 066 m·     

基于改进BP神经网络的组合预测模型设计

为提高预测精度,解决非线性组合预测中的困难,利用改进BP神经网络对非线性组合预测模型进行了设计.讨论了模型设立的原则和一般程序,比较其与传统的组合预测方法之间的优劣,并给出实例加以验证.结果显示,基于改进BP神经网络的非线性组合预测模型能够准确描述系统中的非线性,提高预测精度.     

Demand functions and reflexivity

In the theory of ordered spaces and in microeconomic theory two important notions, the notion of the base for a cone which is defined by a continuous linear functional and the notion of the budget set are equivalent. In economic theory the maximization of the preference relation of a consumer on any budget set defines the demand correspondence which at any price vector indicates the preferred vectors of goods and this is one of the fundamental notions of this theory. Contrary to the finite-dimensional economies, in the infinite-dimensional ones, the existence of the demand correspondence is not ensured. In this article we show that in reflexive spaces (and in some other classes of Banach spaces), there are only two classes of closed cones, i.e. cones whose any budget set is bounded and cones whose any budget set is unbounded. Based on this dichotomy result, we prove that in the first category of these cones the demand correspondence exists and that it is upper hemicontinuous. We prove also a characterization of reflexive spaces based on the existence of the demand correspondences.