基于非参数回归的金融传染检验

本文借助特征函数的优良性质,基于非参数回归构造了金融传染的检验统计量.与现有文献相比,该统计量不仅避免了模型设定偏误问题,而且能够同时捕获线性和各种形式的非线性传染效应.在原假设成立时,该统计量渐近服从于标准正态分布.数值模拟结果表明,该统计量具有良好的有限样本性质,能够识别多种形式的非线性金融传染.本文进一步应用该统计量探讨了中国金融市场与东亚、拉丁美洲、新兴市场国家之间的传染效应,捕获了传统基于线性测度方法无法刻画的非线性传染效应,说明我国与这些金融市场之间存在显著的非线性传染效应.     

基于Bayes序贯检验的长周期系统动态试验方法

提出了一套基于正态分布贝叶斯序贯检验的试验设计方法,为长周期、多指标系统的小子样动态试验次数的确定提供了理论依据。该方法以待检系统的单次抽样检验合格概率为统计观测值,从假设多次抽样后的该观测值序列服从正态分布开始分析,应用正态分布贝叶斯序贯验后加权检验理论对多指标系统的序贯抽样检验过程进行设计,给出了验前信息处理、贝叶斯序贯试验及序贯截尾方案设计、序贯截尾风险增量上界计算、以及系统各指标综合合格概率估算的具体实现方法。系统仿真实验的结果表明,该方法是可行的。     

大数据下仿真筛选实验及误差控制模型和应用

针对"大数据+仿真模型+后仿真分析"这一新型研究范式,提出基于基效应估计(EE),Bootstrap假设检验以及伪发现率误差控制(FDR)的"后仿真分析"筛选实验设计方法(简称BFEE).BFEE用于识别对仿真模型所感兴趣的响应起到最重要主效应/交互效应作用的少量关键因子.相比传统EE,BFEE保证了信息识别的统计精度和效力.与现有的仿真实验的序贯分支筛选法(SB)相比,BFEE无需任何模型假设,从而更容易适应大数据背景下的复杂数据特征.蒙特卡罗仿真的三种方法对比实验表明,BFEE在不需任何假设的条件下即可获得理想的实验效率和效力,在降低计算实验成本同时,保证了识别重要效应的精度.基于实际背景仿真案例的应用显示BFEE具有良好的实际应用价值.     

基于多重序贯分支的因子高效分类筛选方法及应用

针对序贯分支(SB)方法难以对位置效应和散度效应同时筛选的情形,基于多重序贯分支的基本思想,同时考虑位置和散度效应,将显著因子分类别筛选出来。首先,通过"预分支"步骤,将因子按照其位置和散度效应符号分组;然后,采用序贯分支方法将所有子组同时进行位置和散度效应显著性检验,在结合序贯概率比检验(SPRT)控制筛选过程中的第1和第2类错误的基础上,实现因子的分类筛选,以便后续阶段的建模及优化;最后,通过仿真试验说明所提方法在解决因子分类筛选问题上的有效性、高效性及稳健性。     

基于二水平误差控制的序贯分支筛选法及应用

针对仿真实验中三水平序贯分支（sequential bifurcation,SB）难以处理定性因子的问题,提出了基于两水平的误差控制SB法,并在序贯概率比（sequential probability ratio test,SPRT）检验群组效应过程中,采用动态的初始仿真次数作为初始样本点,提高了SPRT的效率,减少了统计推断所需的仿真次数. 蒙特卡罗仿真的对比分析以及基于实际背景的仿真案例应用,验证了在保证统计推断效力的条件下,所提方法能明显降低SB所需的仿真次数,并成功处理包含定性因子的仿真模型.     

基于季节调整和BP神经网络的月度负荷预测

月度电力负荷序列中离群值及节假日因素会影响月度负荷预测的准确性.为此,提出了基于季节调整方法和BP神经网络的月度电力负荷组合预测模型.首先,利用季节调整方法对原始负荷序列进行预处理,消除离群值和春节假日的影响;然后用BP神经网络对回归残差序列建模预测得到预测结果或对季节调整后序列和季节成分序列分别建模预测,并对分量预测结果重构后得到最终预测结果的方法.通过实例对预测效果进行检验,结果表明提出的预测方法的预测表现要优于BP神经网络,SARIMA,支持向量机等模型,可以获得更高的预测精度.     

基于位置和散度效应因子分类筛选及仿真试验

针对供应链及其它计算机仿真试验中所涉及因子数目众多的情形,序贯分支方法因筛选效率较高被广泛采用.然而,现有的序贯分支方法忽视对散度效应起显著作用的因子.由于相比位置效应,散度效应在产品或供应链系统的质量设计中是同等甚至更为重要的,故提出一种基于位置效应与散度效应的序贯分支方法.首先,将影响位置效应与散度效应的显著因子分类为调节因子,重要因子和稳健因子;然后,结合序贯概率比检验(sequential probability ratio test,SPRT),在控制筛选过程中第一类错误和第二类错误的基础上,采用序贯分支方法分类地筛选出显著因子;最后通过仿真试验说明此方法能够有效且分类地处理位置效应与散度效应下的显著因子筛选问题.     

一种经济的计数型截尾序贯检验

对"高成本、破坏性"的成败型产品成功率的抽样检验,如导弹命中率,引信可靠度等的验收检验,如何减少试验成本是科技工作者与工程人员共同关心的重要问题.对关于平均试验次数最优的截尾序贯检验,研究发现其平均试验次数具有随样本量截尾值增大而减少的趋势.本文从工程实际应用角度出发,将试验成本分解为试验准备费用与试验测试费用,针对试验准备费用与试验测试费用的不同比值,提出了一种关于最佳样本量截尾值的经济的截尾序贯检验方案,从而能更好地节省抽样检验的试验成本.最后,以IEC1123中的截尾序贯试验方案为例,对本文所提方案的优良性进行了验证.     

数据污染对于序贯分支方法的影响及应对策略

序贯分支方法(sequential bifurcation,SB)因其高效性,近年来被广泛用于仿真试验的因子筛选研究中.然而,传统的序贯分支方法难以应对数据污染情形下的因子筛选问题,因此,本文结合稳健估计的方法改进了传统的序贯分支筛选过程,使其具有良好的抗异常值特性,解决了多种数据污染情形下的因子筛选问题.首先,分析仿真试验中可能出现的数据污染情形及其数据形式,并结合序贯分支方法的基本原理,量化不同数据污染情形对因子筛选结果所造成的影响;其次,采用稳健的位置和散度统计量改进了传统的序贯分支方法中的显著性检验过程,使因子筛选结果不受数据污染的影响;最后,通过仿真试验验证改进的序贯分支方法具有更好的抗异常值特性,同时,该方法在非数据污染下也不失一般性.     

计数型序贯网图检验的算法实现

在深入分析序贯网图检验方法的基础上,通过构造马氏链模型,给出其实际风险的计算方法,给出了序贯网图检验方案的制定方法.结果表明序贯网图检验比国际标准IEC1123有明显改进.     

Sequential Estimate for Generalized Linear Models with Uncertain Number of Effective Variables

For the generalized linear model,the authors propose a sequential sampling procedure based on an adaptive shrinkage estimate of parameter.This method can determine a minimum sample size under which effective variables contributing to the model are identified and estimates of regression parameters achieve the required accuracy.The authors prove that the proposed sequential procedure is asymptotically optimal.Numerical simulation studies show that the proposed method can save a large number of samples compared to the traditional sequential approach.     

用多目标遗传算法优化设计水库分期汛限水位

水库分期汛限水位利用洪水的季节性规律,可在不降低水库防洪标准的前提下,显著提高水库兴利效益.论述了优化设计分期汛限水位的必要性、基于模拟调度优化设计分期汛限水位的可行性.以防洪、发电、航运等多目标来评价分期汛限水位方案,以不降低水库防洪能力为约束条件,建立了优化设计模型.对简单遗传算法进行了多目标评价、引入共享函数、线性变换适应度函数、优解保持策略、重新洗牌等改进,建立了一种改进的多目标遗传算法,用以优化设计分期汛限水位方案.以三峡水库为研究背景,采用混合编码方法描述分期汛限水位方案,利用1882~2003年宜昌站汛期的实测日流量资料进行模拟优化,得出了较优的分期汛限水位方案.计算结果表明,分期汛限水位优化设计能权衡防洪与兴利之间的关系,在满足防洪要求的前提下,显著提高水库兴利效益.     

手足口病传染率季节性及其与人口流动的关系

以安徽省手足口病为例,估算手足口病传染率的季节性,分析人口流动与手足口病传染率季节性之间的关系。采用时间序列模型及简单整体模型估算了手足口病随时间变化的传染率,分析了手足口病传染率的季节性。通过线性回归模型分析了人口流动(公路旅客运输量)与手足口病的传染率季节性之间的关系。结果表明两种模型估算的手足口病传染率均有显著的年季节性,传染率峰值发生在每年2月春运期间;安徽省人口流动手足口病传染率季节性有显著影响。这些研究结果有助于分析手足口病的动态传播特性,能够更好地解释手足口病的报告发病数周期性的成因。     

基于最优路径的弹道目标径向长度提取方法

针对强噪声环境中弹道目标径向长度提取困难的问题,提出了一种基于最优路径的弹道目标径向长度提取方法。首先对目标距离像进行时间积累,得到一维距离像时间序列,然后分别计算每相邻帧的距离像中各个像素之间转移的幅度代价函数和路径代价函数,根据总代价函数的大小判断各散射中心的相关性,搜索得到一条代价函数最小的路径即最优路径,确定目标头部和尾部散射中心的位置,进而得到各个时刻目标径向长度。该方法算法简单,在强噪声环境中也能保证较高的正确率。对仿真和模拟测试数据的分析处理验证了该方法的有效性。     

跟踪与数据中继卫星系统中的码同步技术

本文针对跟踪与数据中继卫星系统(TDRSS)中的码同步问题,着重讨论了定长检测和序贯检测这两种捕获方法。分析了同步系统的捕获性能并给出了平均捕获时间的计算公式。基于理论分析和TDRSS正向链路同步性能的计算结果,序贯检测的捕获性要优于定长检测。     

动态竞争并购下的竞价策略选择和进入时机确定

通过建立包含序贯进入阶段和竞价阶段的动态竞争并购模型,分析了不确定竞争环境和不完全信息条件下的主并企业竞争并购策略,重点求解了均衡状态下竞价阶段的最优竞价策略,序贯进入阶段后进入主并企业的进入决策、先进入主并企业的初始报价策略和进入时机. 研究表明,先进入的主并企业可以通过抢占式报价阻止竞争对手进入并购竞争,且存在随机冲击的一段区间,使其可以单方并购目标企业. 通过把模型扩展到进入顺序内生情形,确定了主并企业抢先进入的必要条件,并对主并企业的最优竞争并购策略及其相应的并购期权价值进行了求解. 结论表明,抢先进入威胁将加速并购的发生,并且竞争主并企业之间进入成本差异越小,并购竞争越激烈.