A reduced‐order simulated annealing approach for four‐dimensional variational data assimilation in meteorology and oceanography

Four‐dimensional variational data assimilation in meteorology and oceanography suffers from the presence of local minima in the cost function. These local minima arise when the system under study is strongly nonlinear. The number of local minima further dramatically increases with the length of the assimilation period and often renders the solution to the problem intractable. Global optimization methods are therefore needed to resolve this problem. However, the huge computational burden makes the application of these sophisticated techniques unfeasible for large variational data assimilation systems. In this study, a Simulated Annealing (SA) algorithm, complemented with an order‐reduction of the control vector, is used to tackle this problem. SA is a very powerful tool of combinatorial minimization in the presence of several local minima at the cost of increasing the execution time. Order‐reduction is then used to reduce the dimension of the search space in order to speed up the convergence rate of the SA algorithm. This is achieved through a proper orthogonal decomposition. The new approach was implemented with a realistic eddy‐permitting configuration of the Massachusetts Institute of Technology general circulation model (MITgcm) of the tropical Pacific Ocean. Numerical results indicate that the reduced‐order SA approach was able to efficiently reduce the cost function with a reasonable number of function evaluations. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

多元自相关过程的VAR控制图

为了解决多元自相关过程的残差T~2控制图对小偏移不灵敏的问题,本文利用批量-均值法的思想,结合VAR模型的渐近分布,设计了多元自相关过程的向量自回归(VAR)控制图.只要子组样本量足够大,VAR控制图可以对过程出现的各种偏移进行有效控制.通过对比残差T~2控制图的控制效果,得出VAR控制图对小偏移灵敏、残差T~2控制图对大偏移灵敏的结论,联合使用VAR控制图和残差T~2控制图可更有效地监控多元自相关过程。     

广西能源、环境和经济增长的动态关系研究——基于VAR模型的实证分析

利用广西1990-2011年GDP、能源消费和工业废气排放总量的数据,应用基于VAR模型的动态计量分析方法,对广西经济、能源和环境的关系进行实证研究.结果表明:三者之间存在长期稳定的协整关系,能源消耗是经济增长和环境污染的Granger原因,经济增长是能源消耗和环境污染的Granger原因.能源消耗对经济增长的正向影响效应时间较长且较稳定,环境污染初期对经济增长的抑制作用较弱却呈现缓慢增强的趋势;而经济增长对能源消耗和环境污染的影响持续时间较短.经济增长与能源消耗两者之间的相互影响较大,而环境污染受能源消耗变化影响较明显.     

我国国债规模对宏观经济影响实证分析

随着以希腊债务危机为导火索的欧洲债务危机的愈演愈烈,国债对宏观经济的影响再一次成为了经济学讨论的热点.首先从直观图形着手,运用H-P滤度法去除趋势后,计算各变量的偏离趋势百分比,对比国债规模代替变量与宏观经济效应代替变量之间的偏离趋势图,从图形得到的定量关系为后面的实证分析做好准备.然后进一步进行协整分析,并在向量自回归(VAR)框架下通过脉冲响应函数考察变量之间的相互影响路径,最后通过建立误差修正模型(ECM)分析各个变量之间的长期均衡关系和短期波动特征,以量化各变量之间影响程度的大小.全面系统地研究了国债对宏观经济增长的影响程度并做出实证分析,对于深刻认识国债的本质,规避国债的风险,科学合理地制定国债政策有着重要的理论价值和实际意义.     

银行间与交易所国债市场的信息溢出效应研究

用VAR模型的预测误差方差分解方法和格兰杰因果检验方法研究中国银行间和交易所国债市场信息溢出效应的方向、水平和动态趋势及其原因。研究表明:银行间和交易所国债市场之间收益与波动溢出效应均呈现上升动态特征;在收益溢出效应中银行间是国债市场信息传导者,在波动溢出效应中交易所是国债市场信息传导者;利率变化和市场流动性显著负向影响收益总溢出和波动总溢出。     

可变抽样区间的多变量自相关过程VAR控制图

基于批量-均值法的思想,向量自回归(VAR)控制图对多变量自相关过程的较小偏移可以进行有效控制。为了提高多变量自相关过程监控效率,本文研究可变抽样区间的VAR控制图。首先,对多变量自相关过程的VAR控制图进行可变抽样区间设计;然后,用蒙特卡洛模拟方法计算其平均报警时间;最后,以平均报警时间为评价准则,对所设计的可变抽样区间VAR控制图与固定抽样区间的VAR控制图进行比较研究。研究结果表明:所设计的可变抽样区间多变量自相关过程VAR控制图较固定抽样区间的多变量自相关过程VAR控制图能更好的监控过程的变化。     

人民币汇率波动与我国房价关系的实证分析

分析了汇率影响房价的机制,利用人民币实际有效汇率、房地产价格指数和银行同业拆借利率共30组数据(2005,07～2007,12)建立了向量自回归模型(VAR),并使用协整、Granger因果检验,脉冲响应分析对人民币汇率波动与我国房地产价格之间的关系进行实证检验.研究结果表明,人民币实际有效汇率对房地产价格产生正向影响,人民币升值是引起房价上涨的格兰杰原因.在现阶段,控制因人民币升值而进入中国的境外资金过度流入房地产市场,有利于保持我国房地产价格稳定.     

向量自回归模型与向量误差修正模型预测功能的比较——基于我国国内生产总值和居民消费支出变量的实证研究

建立国内生产总值与居民消费支出有关形式变量的向量自回归模型和误差修正模型,依据国内生产总值和居民消费支出的历史数据分别对模型进行估计,并利用估计好的2个模型对近2年的相应变量进行预测,将预测结果与实际数据相比较,从而得出2个模型的预测效果.通过比较显示：误差修正模型预测效果优于向量自回归模型.     

房地产行业的数学建模分析

分别建立了需求模型,供给模型,房地产与其他产业的关系模型,房价模型及房地产发展趋势的预测模型,并对影响模型的相应因素做了简要的分析.     

A dual‐weighted trust‐region adaptive POD 4D‐VAR applied to a finite‐element shallow‐water equations model

We consider a limited‐area finite‐element discretization of the shallow‐water equations model. Our purpose in this paper is to solve an inverse problem for the above model controlling its initial conditions in presence of observations being assimilated in a time interval (window of assimilation). We then attempt to obtain a reduced‐order model of the above inverse problem, based on proper orthogonal decomposition (POD), referred to as POD 4‐D VAR. Different approaches of POD implementation of the reduced inverse problem are compared, including a dual‐weighed method for snapshot selection coupled with a trust‐region POD approach. Numerical results obtained point to an improved accuracy in all metrics tested when dual‐weighing choice of snapshots is combined with POD adaptivity of the trust‐region type. Results of ad‐hoc adaptivity of the POD 4‐D VAR turn out to yield less accurate results than trust‐region POD when compared with high‐fidelity model. Directions of future research are finally outlined. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.