稳健的交互多模型转移概率选择算法

交互多模算法(IMM)是机动目标跟踪中最常使用的方法之一,但其计算量大、过程较复杂.针对交互多模型转移概率矩阵选取问题,结合目标机动检测理论,提出稳健的交互多模型转移概率选择算法.该方法通过判别机动和非机动目标,确定转移概率矩阵主对角线元素值,并进行了仿真实验.结果显示,新方法简便可靠,提高了总体的滤波效果.     

基于马尔科夫链的MOOC计算思维学习规模的预测

利用中国大学MOOC平台数据,统计从2012—2018年的计算思维课程修学人数,建立马尔科夫链模型。确定学习规模变化的平稳S、增长G和减少R等3个状态,设定变化概率的计算公式,明确变化概率的值与状态的对应关系,并据此确定一次转移矩阵。根据预测数据的特点,比较估算状态转移概率矩阵的多种求解方法,选择二次规划法求解状态转移概率矩阵。引入最小二乘法的思想,将各个概率非负以及行和为1的条件加入模型中。在Matlab中实现了状态转移概率矩阵的求解过程。依据状态转移概率矩阵预测MOOC计算思维课程的学生规模,进行了模型检验。结果表明,建立的马尔科夫链模型可以预测中国大学MOOC计算思维课程规模的变化趋势,对未来发展规模的预测结果进行了分析。     

基于钻孔资料的耦合马尔可夫链水平方向转移概率矩阵估计

地层变异在实际滑坡中广泛存在,其表现为不同类型岩土材料的互相嵌套或一种类型岩土体在另一种较均质岩土体中的随机分布.岩土工程实践中仍缺乏一种有效的地层变异模拟方法.为此,搜集了不同地区的钻孔资料,检验了土体状态转移的一阶马尔可夫性.提出了一种实用的基于钻孔数据的耦合马尔可夫链水平方向转移概率矩阵估计方法.利用给定的水平方向转移概率矩阵进行耦合马尔科夫链模拟以产生虚拟钻孔,通过比较给定的水平方向转移概率矩阵和利用虚拟钻孔估计的水平方向转移概率矩阵评估了所提方法的有效性.最后,利用澳大利亚珀斯市的钻孔资料进行了水平方向转移概率矩阵的估计.结果表明,土体状态转移的一阶马尔可夫性在现实中是广泛存在的;当给定的转移概率矩阵对角占优(矩阵的对角线元素大于非对角元素之和)程度较高时,估计的水平方向转移概率矩阵和给定值有较好的吻合.所提方法使耦合马尔科夫链模型能被有效地用于地层变异的模拟,为在岩土工程中考虑地层变异奠定了基础.     

基于隐马尔可夫模型与并行模型组合的特征补偿算法

提出了一种基于隐马尔可夫模型和并行模型组合的特征补偿算法.首先,利用一个包含较多状态的隐马尔可夫模型来描述全部单词特征向量的分布.然后,根据静音段估计的噪声均值和方差,采用并行模型组合方法调整隐马尔可夫模型的均值向量和协方差矩阵,使之与识别环境相匹配.最后,根据基于状态转移矩阵压缩的前向后向算法计算隐马尔可夫模型的后验概率,并通过最小均方误差准则估计纯净语音特征向量.实验结果表明,该算法能够更加准确地估计纯净语音特征向量,其性能明显优于基于高斯混合模型的特征补偿算法;状态转移矩阵压缩算法可以在不影响补偿精度的前提下,显著减少前向后向算法的计算量.     

混合效应模型在道面状态转移概率估计中的应用分析

为研究混合效应Logistic模型确定马尔可夫状态转移概率矩阵的方法及效果,以道面结构厚度、道面使用时间、状态等级和交通量等因素变量为固定效应,以截距为随机效应,建立混合效应Logistic模型.采用多个机场积累的道面实测PCI值为数据源,估计模型参数并作实例分析.结果表明:①应用混合效应Logistic模型可分析多因素对道面使用性能的影响,获得非齐次状态转移概率矩阵,实现道面使用性能马尔可夫动态预测,显著改善概率预测的精度;②混合效应Logistic模型中随机效应能够反映道面数据内不可观测的异质性,降低模型残差的相关性,提高固定效应参数估计的可靠性;③通过对混合效应Logistic模型随机效应参数bi的估计,可得到数据源内任意个体道面的状态转移概率矩阵,克服传统方法多次建模及数据不足的困难,从而实现对特定道面的性能预测.     

基于Copula的海洋生态系统的稳态转换

基于藻类与食植鱼类的生态动力学模型,采用非线性动力学方法,确定了典型控制参数的分岔区域．运用Copula方法,通过历史数据得到控制参数的概率分布．以分岔区域作为不同状态,建立了系统状态转移的马尔科夫链模型运用蒙特卡罗方法计算转移概率矩阵,得到多稳态转换的平稳概率,并得到了使期望状态平稳概率最大化的控制参数值     

基于时变状态转移隐半马尔科夫模型的寿命预测

隐半马尔科夫模型在进行系统状态估计及寿命预测时,其状态转移概率矩阵是固定值,得到的剩余寿命预测值呈阶梯状变化,与系统的实际剩余寿命值之间存在着较大的误差.针对上述问题,提出了具有时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型,根据系统的3种典型退化状态分析,给出3种不同的状态转移系数.与初始状态转移矩阵相结合,得到随时间变化的状态转移矩阵.提高系统在当前健康状态下的剩余持续时间估计精度,最终得到更为准确的总体剩余寿命预测值.结果表明,基于时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型相比传统的隐半马尔科夫模型,可显著提高剩余寿命预测的准确性.     

信用转移矩阵预测模型的比较分析

对当前国际上几种主要的信用转移矩阵估计方法中所采用的预测模型进行了系统的分析,指出这些方法在模型构建中存在的一些共性问题,并通过进一步讨论,发现传统的结构建模方法是导致这些问题的关键·为此,提出了将动态建模理论引入转移矩阵预测模型的建模框架,并从理论上说明了这种建模途径能使所构建的转移矩阵预测模型具有更为可靠的理论依据,从而改善预测模型的有效性·     

基于Markov链的最优化预测模型及其应用研究

马尔可夫预测方法在预测领域有着广泛的应用.该方法应用的一个重要的问题就是如何估计一步状态转移概率矩阵.在历史资料没有给出系统处于n个状态次数的情况下,给出一步状态转移概率矩阵估计的最优化方法.最后探讨了基于M arkov链的最优化预测模型在长江水质预测中的应用,从而表明该模型的有效性.     

基于自由现金流的抵押贷款违约模型

对违约概念进行了新的定义,建立了基于自由现金流的抵押贷款违约模型,研究了预期违约概率和预期违约挽回率,发现贷款企业的到期债务与相应自由现金流的比率越大,抵押贷款的预期违约概率就越大;抵押贷款的预期违约概率越大,其预期挽回率就越小,银行相应的预期损失就越大,银行承担的信用风险就越大.     

基于企业商业年龄的信贷风险分析

信贷风险其研究对象涉及企业、个人等组成的社会群体,影响因素具有定性、定量相结合的特征·基于企业商业年龄,研究信贷风险状态的Logistic回归模型和寿命分布的概率模型,并给出信贷风险控制的案例计算·结果表明,贷款总额一定时,贷款额度分配受到贷款风险损失的限制,银行不能满足全部企业的贷款需求,而从银行收益角度,倾向于选择高贷款利率的企业·     

基于信用评级的商业银行贷款风险定价模型

建立了一个基于信用评级体系的风险定价模型.通过模型证明一笔贷款的价格不仅与借款人的预期违约率和贷款回收率有关,而且与借款人在贷款期间信用等级的变化有关.贷款的价格(利率)与借款人信用恶化的程度和发生的概率正相关.利用实际数据求出了各信用等级借款人的利率、风险价值和经济资本等参数.     

商业银行信用风险量化和管理模型的应用分析

介绍了国外当前应用广泛的信用风险量化和管理模型,分析了模型在我国使用上的局限性.根据企业不同时期信用等级转换概率和企业违约回收率均值构成的混沌时间序列,应用混沌时间序列理论和局域预测方法,构造中国企业信用等级转换矩阵和企业违约均值矩阵,建立了一个适合我国商业银行实际的信用风险量化和管理模型.     

基于经理人行为决策模型的银行信贷操作风险研究

针对银行信贷业务中的操作风险问题,通过构建银行信贷模型及银行经理人行为选择模型,分析了不同情况下,经理人的行为选择对银行信贷收益波动性的影响,利用相关银行信贷风险数据,模拟银行信贷中操作风险的测量;从理论和操作方面证明了银行经理的行为对银行风险的影响,提出了包含过程、内控、人才管理的信贷操作风险管理措施。     

抵押贷款的信用风险度量

在对新巴塞尔协议的IRB方法研究的基础上，提出了比该方法更一般的度量信用风险的模型。在建模过程中，考虑了同类贷款组间的相关性和宏观经济因素对抵押贷款回收率的影响。最后，应用该模型对有担保的中小企业的贷款组合进行了信用风险度量。     

基于多项任务多阶段委托-代理模型的银行信贷风险管理研究

从商业银行和信贷员之间的委托-代理关系的角度分析了商业银行的信贷风险管理问题.研究了商业银行和信贷员之间委托-代理关系的特殊性,建立了多项任务多阶段委托-代理模型.结果表明,多项任务多阶段委托-代理模型能够激励信贷员花在收集"显式"信息和"隐式"信息上的努力都大于零,信贷员2阶段的产出明显大于只有1阶段时的产出,从而降低由于信息不对称而产生的信贷员的道德风险,有效减小银行的信贷风险.模型解决了商业银行对信贷员的激励约束问题,既防范了信贷员的道德风险,又有效降低了商业银行的信贷风险.     

国家助学贷款中引入信用担保探析

国家助学贷款是信用贷款，它无须提供担保、抵押或质押。由于诚信缺失使得违约率和不良贷款率都很高，信用风险成为国家助学贷款的主要风险，也是阻碍国家助学贷款健康发展的主要因素。将信用担保引入助学贷款，利用信用风险定价理论对参与者进行定价，能够有效减少助学贷款中的信用风险问题，降低贷款的违约率，从而推动国家助学贷款健康持续发展。     

基于后验概率的住房信贷评估SVM模型

针对标准SVM模型在信贷评估中单纯将客户划分为违约或者未违约的不足,提出了利用基于后验概率的SVM用于住房信贷评估的方法.利用商业银行的住房信贷数据进行的实证研究表明,基于后验概率的SVM模型通过将标准SVM的决策值转化为后验概率输出,能够对住房信贷客户的违约概率进行估计,对于商业银行根据客户的违约概率制定相应的信贷政策以及设计相应的住房信贷产品更具有实践意义.     

影响助学贷款还款意愿的因素分析

在传统的信用风险管理＂5C＂原则基础上,利用Logit模型,分析了贷款者个体特征对其还款意愿的影响,发现了贷款者的性别、家庭收入状况、家庭人口量和专业方向是影响还款意愿的重要因素。认为加强对贷款学生的诚信教育、培养学生就业能力、拓展学生的就业渠道是降低助学贷款信用风险的主要措施。     

考虑交易对手违约的单名LCDS定价及其CVA计算

分析了贷款信用违约互换(LCDS)的主要风险并建立了其定价模型.在约化方法框架下,利用单因子反CIR(Cox-Ingersoll-Ross)模型来刻画早偿和违约的负相关性和非负性,并在此假定下得到定价公式的封闭解.在此基础上考虑了交易对手可违约的单名LCDS的信用价值调整(CVA)的计算模型,在模型中加入LCDS卖方即交易对手的违约强度,并通过一个非线性偏微分方程对模型进行求解.最后,基于CVA计算模型和数值结果,讨论了错位风险.结果表明:考虑交易对手违约的LCDS价格将低于普通LCDS,且价差(CVA)随LCDS合约期限、利率和参考贷款与交易对手违约相关性的增大而增大;考虑交易对手违约的LCDS公平保费率也低于普通LCDS;当参考贷款与交易对手负相关时,CVA的值随负相关程度的增大而减小.