双对数模型对模型模拟误差的放缩问题探讨

对双对数模型lg Y=a0+a1lg X1+a2lg X2+…+anlg Xn与其对应的指数模型y=c0xa11xa22…xann的模拟相对误差的关系进行了探讨,指出双对数模型具有放大和缩小指数模型相对误差的特性.对二者的关系进行了理论推导和实例验证,并给出了二者的定量关系式.     

中国通货紧缩的成因分析

近几年来 ,我国经济增长速度放慢 ,物价指数连续下降 ,出现了通货紧缩现象 ,引起我国经济界的广泛关注 .本文从定量分析的角度 ,采用自组织建模方法对造成我国通货紧缩的因素进行建模分析 ,并据此给出相应的对策     

四川卷烟市场消费者的心理需求研究

随着中国加入WTO和2004年国家“特种烟草专卖零售许可证”的取消；随着中国卷烟体制性障碍的逐步消除，中国卷烟市场的竞争将更加激烈。然而由于中国幅员辽阔，不同地区消费的偏好可能千差万别。本就是以此为前提，运用国际先进的自组织数据挖掘方法研究四川卷烟市场消费的心理需求，挖掘影响四川卷烟消费购买决策的主要因素，为国内卷烟企业更好地参与四川市场的竞争提供建议和参考。     

基于迁移学习的客户信用评估模型研究

客户信用评估是银行等金融企业日常经营活动中的重要组成部分。一般违约样本在客户总体中只占少数,而能按时还款客户样本占多数,这就是客户信用评估中常见的类别不平衡问题。目前,用于客户信用评估的方法尚不能有效解决少数类样本稀缺带来的类别不平衡。本研究引入迁移学习技术整合系统内外部信息,以解决少数类样本稀缺带来的类别不平衡问题。为了提高对来自系统外部少数类样本信息的使用效率,构建了一种新的迁移学习模型:以基于集成技术的迁移装袋模型为基础,使用两阶段抽样和数据分组处理技术分别对其基模型生成和集成策略进行改进。运用重庆某商业银行信用卡客户数据进行的实证研究结果表明:与目前客户信用评估的常用方法相比,新模型能更好地处理绝对稀缺条件下类别不平衡对客户信用评估的影响,特别对占少数的违约客户有更好的预测精度。     

信用卡信用额度调整时间与欠款金额的关系研究——基于非参数统计方法

利用非参数统计法,能减少实际应用中对假设条件的依赖,不受样本分布形式的限制。以信用卡信用额度调整时间为研究对象,重点分析信用额度调整时间与客户欠款之间的关系,讨论不同信用额度的改变时间对客户欠款造成的影响。通过非参数统计法,得出了使客户欠款增加的各类信用额度调整时间及最佳调整策略,同时对该结论的可推广性进行实证研究。     

BP人工神经网络模型的新改进及其应用

针对 BP网络存在的缺点 ,有多种改进方法 .从算法和网络结构设计方面进行了综合改进 .将新改进的 BP网络用于成都市消费预测 ,取得令人满意的效果     

货币供给动态调控模型及其稳定性

根据我国货币政策传导机制并结合目前经济金融形势,建立了货币供给系统的一般动态模型,为了便于分析系统的稳定性,在此基础上建立前向离散货币供给系统简化模型并用经济控制论的方法分析了系统的稳定性。