随机系数回归模型的多步预报公式

研究的随机系数回归模型为 y_t=sum from i=1 to s (β_i(t)x_i(t)+e_t) t=0,1,… 其中回归系数β_i(t)是对经典的定常系数的推广,并假定β_i(t),i=1,2,…,s为应用广泛的多元ARMA或ARIMA时序模型或关于时间t的某种函数.并依此给出y_t的多步预报递推公式可进行动态预报.此预报公式仍适用于系数时间序列为非平稳情况.在无初始信息情况下,此预报公式仍具有某种最优性质。     

Louis H．Y．Chen定理的推广

ＬｏｕｔｓＨ．Ｙ．Ｃｈｅｎ在文［１］中应用测度论的方法，证明标准正态随机向量的一个充分条件．本文指出它也是必要条件．同时将它推广到一般多元正态分布的情形，从而得到几个一般性结论．     

河南省城市职能体系分析与优化

城市职能是以城市基本经济活动为基础的.采用2005年城市市辖区非农业人口以及劳动力与就业人口的统计资料,以城市基本经济活动为出发点,在多变量聚类的基础上运用城市经济基础研究的方法,对河南省18个主要城市进行综合职能分类,共分出6个大类,然后进行简单的分析.最后提出河南省城市职能体系存在的问题及其优化对策.     

单纯形上Bernstein-Stancu-Durrmeyer算子的一致逼近等价定理

利用Ditzian -Totik光滑模和K -泛函间的等价性 ,并借助最佳逼近多项式理论 ,对定义在单纯形上连续函数空间上的多元Bernstein -Stancu-Durrmeyer算子给出了一个积分型估式及弱型逆定理 ,并由此建立等价定理 ,从而进一步深化了对Stancu型算子的研究     

Forecasting value‐at‐risk with a parsimonious portfolio spillover GARCH (PS‐GARCH) model

Accurate modelling of volatility (or risk) is important in finance, particularly as it relates to the modelling and forecasting of value‐at‐risk (VaR) thresholds. As financial applications typically deal with a portfolio of assets and risk, there are several multivariate GARCH models which specify the risk of one asset as depending on its own past as well as the past behaviour of other assets. Multivariate effects, whereby the risk of a given asset depends on the previous risk of any other asset, are termed spillover effects. In this paper we analyse the importance of considering spillover effects when forecasting financial volatility. The forecasting performance of the VARMA‐GARCH model of Ling and McAleer (2003), which includes spillover effects from all assets, the CCC model of Bollerslev (1990), which includes no spillovers, and a new Portfolio Spillover GARCH (PS‐GARCH) model, which accommodates aggregate spillovers parsimoniously and hence avoids the so‐called curse of dimensionality, are compared using a VaR example for a portfolio containing four international stock market indices. The empirical results suggest that spillover effects are statistically significant. However, the VaR threshold forecasts are generally found to be insensitive to the inclusion of spillover effects in any of the multivariate models considered. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

模糊聚类分析在确定原油加工方案中的应用

为了保证连续生产，不同原油常采用相同的加工方案和操作参数，干扰了装置的平稳生产，严重影响了企业的安全生产和经济效益．由于化学组成和物理性质相近的原油，在加工方案和加工过程中所遇到的问题也极为相似．所以本文运用模糊聚类分析，以相似度为唯一标准，将反映待加工原油性质的密度、粘度、酸值、凝点、残炭、硫含量等六项指标与已加工过原油的性质指标进行归类处理，按不同截值进行分类，参照同一类别的原油加工方案和操作参数来确定待加工原油的加工方案和操作参数．结果表明，当截值λ＝０．９５时，待加工原油与米纳斯原油仍具有较高的相似度，与传统的原油评价结论一致，此方法克服了原油评价滞后于加工生产的现象，具有较高的时效性和现实意义，对炼厂优化和平稳生产具有指导作用．     

基于可视化图形特征融合的蛋白质组学质谱数据分析

近年来,对蛋白质组学质谱数据进行模式识别成为癌症诊断的一种新方法,由此发现的新生物标记物已经成功用于多种重大疾病的早期预测.这种方法的两个难点是:如何提取能够明显区分不同类别的特征,如何有效处理谱数据中大量的特征.本文提出基于多元图形特征融合的方法对蛋白质组学质谱高维数据进行可视化降维处理.在对质谱数据进行必要的预处理后,选择部分原始特征并将其映射到多元图表示域.通过多层递阶图形特征选择与提取得到最终的多元图癌症诊断模板.采用国际公开卵巢癌高通量数据集进行验证,得到了较好的分类效果.     

小秦岭国家级自然保护区植物群落数量分类与排序

设置25个20 m×20 m样地,用多元回归树(Multivariate regression trees,MRT)方法对小秦岭森林群落进行分类,采用对应分析(Correspondence analysis,CA)、除趋势对应分析(Detrended correspondence analysis,DCA)、冗余分析(Redundancy analysis,RDA)和典范对应分析(Canonical Correspondence analysis,CCA)方法对小秦岭森林群落进行排序,并比较了4种排序方法的优劣.研究结果表明,依据植物群落分类和命名原则,对25个样方进行多元回归树分类,本区植物群落可分为3类;样方除趋势对应分析排序明确地揭示各群落类型生境分布范围,较好地反映小秦岭自然保护区森林群落与环境因子的关系;分类与排序结合起来分析群落特征效果更好.     

动态系统模型验证的多元响应分析

摘要： 针对模型验证中多元动态响应分析问题,提出了基于改进的响应误差评估(Enhanced Error Assessment of Response Time Histories, EEARTH)方法与层次分析(Analytic Hierarchy Process, AHP)法的多元响应分析方法.采用EEARTH方法并结合动态时间规整,分析了物理试验与仿真数据动态时间响应曲线上重要特征的差异,并转化为统一的0～100%的EEARTH评分.采用AHP并利用领域专家知识以确定3个EEARTH评分的重要程度,以及各响应量对最终AHP EEARTH评分的影响权重,从而获得多元动态系统模型验证的整体评分.对某车型的驾驶员乘员侧约束系统的实例研究表明,该方法能有效实现复杂多元动态系统的模型验证.