基于隐马尔科夫模型的中国股票信息探测

应用隐马尔科夫模型对不可观测的股票信息状态建模, 并构建信息状态转移概率矩阵刻画信息状态在时间维度上的动态关联性. 基于5分钟分时高频数据, 利用贝叶斯推断与马尔科夫链蒙特卡洛模拟(MCMC)的方法估计了上证指数、上证50样本股2010年 8月的信息状态与信息强度. 通过实证验证了模型具有较好的信息识别能力, 且发现了中国股票市场信息效应具有聚集性的特点. 通过信息状态转移概率矩阵, 推测出:在我国股票市场, 一个信息经过100分钟能融入市场的概率是99%.     

基于HMM的电子设备状态监测与健康评估

为了克服隐马尔科夫模型（hidden Markov model, HMM）在训练时波氏（Baum-Welch, B-W）算法易陷入局部最优解的不足,采用多智能体遗传算法（multi-agent genetic algorithm,MAGA）对其进行参数估计,设计了染色体编码方法和遗传操作方式。利用Viterbi算法的状态估计和状态回溯能力对温控放大器进行状态监测和健康评估研究,仅需建立一个HMM,大幅度减少了HMM作为分类器使用时的模型训练计算量。仿真结果表明,MAGA优化的HMM具有更好的状态监测性能,采用Viterbi算法得到的状态概率值对设备进行健康评估有效可行。     

基于Co-training协同训练的在线虚假评论识别研究

本文基于协同训练模型（co-training）提出了一种新的在线虚假评论识别方法CoDeRI以解决虚假评论识别中模型训练数据不足的问题.对同一评论信息，本文通过构建两个特征视图相互学习以识别虚假评论信息：视图一的特征来自于评论文本的词项（Term）；视图二的特征来自于对评论进行深度语法树分析之后得到的概率上下文无关语法规则（PCFG，probabilistic context-free grammars）.利用朴素贝叶斯（naïve Bayes）作为基分类器，本文提出了两种特定于CoDeRI方法的分类后样本选择策略：CoDeRI-C策略和CoDeRI-U策略.CoDeRI-C策略在对未标注信息进行标注之后，选取分类置信度最高的评论信息以扩大训练样本集；CoDeRI-U策略则随机均匀的选取标注之后的评论信息以扩大训练样本集.实验表明，CoDeRI算法在虚假评论信息识别上与现有方法相比能够取得较好的分类结果.并且，CoDeRI-U策略的虚假评论识别准确率优于CoDeRI-C策略.本文的研究为电子商务中的平台、商家和消费者如何识别在线虚假评论提供了一定的管理启示.     

收益率,波动率与投资者风险偏好

为研究资产期望收益率与条件方差间的相关性,本文使用上证综合指数日度收益率数据及混频条件异方差模型(GARCH-MIDAS)对投资者风险偏好进行了估计.理论模型表明,当投资者持有的风险资产权重不变时,时间维度上两者的同期相关性取决于投资者风险偏好.当假设风险偏好固定不变时,GARCH-MIDAS的估计结果显示投资者表现为风险中性.随后通过Markov机制转移模型识别出了熊市和牛市两种市场状态,并分别研究了两种状态下的投资者风险偏好.其结果显示:熊市下投资者有显著的风险厌恶,而牛市下投资者则表现为显著的风险追求.     

个体概率估计值极端化校准聚合方法的群体智慧效度研究

群体智慧研究表明,聚合个体判断而形成的群体判断将优于单个个体的判断准确度.为了进一步提高群体智慧效度,改善聚合质量,消除个体在判断和启发过程中存在的系统性偏见,本文构建了极端化转移的多个聚合模型,设立准确度和优胜度两个指标来定量化评价个体概率估计值聚合的群体智慧效度.通过在职工商管理硕士研究生的概率判断实验,获取个体概率估计值数据.基于个体概率估计数据,比较研究个体概率聚合的多种顺序策略和区域策略,完成了极端化函数选择和参数优化.研究发现:1)只对区间[0, 0.45]和[0.55, 1]内的概率估计值进行极端化,局部极端化策略比全局极端化策略的绩效更优; 2)先平均后极端化(ATC)策略优于先极端化后平均(CTA)策略; 3)在先平均后极端化(ATC)策略中,反S型极端化函数能够对Karmarkar极端化函数做出改善; 4)极端化校准聚合比传统的算术平均方法的绩效更优.论文发现了聚合个体概率估计值一种更优的策略方法,在相同个体估值条件下,可显著提高群体智慧效度.     

风险的估计——风险分析与决策讲座(二)

风险估计就是对风险进行量测。如果风险辨识所回答的问题是:要遇到的风险是什么?则风险估计所回答的问题是;这风险有多大?风险估计就是要给出某一危险发生的概率以及其后果的性质大小和概率。 一、客观估计与主观估计 1.客观概率与主观概率 一般关于概率的计算方法有两种:一种是根据大量的试验,用统计的方法进行计算;一种是根据概率的古典定义,将事件集分解成基本事件,用分析的方法进行计算。用这两种方法所得数值都是客观存在的,不依计算者或分析者的意志而转移,故称为客观概率。     

惯性购买市场中的品牌竞争扩散模型

通过引入反映惯性购买市场对新产品(新品牌)扩散阻滞作用的一组系数,对Bass模型进行差异性柔化,并运用马尔柯夫链的方法对顾客期望状态转移概率进行估计,建立了惯性购买市场中更新换代产品的品牌竞争扩散模型.     

基于马尔科夫链的网络决策分析方法

在继承传统层次分析/网络分析方法的基础上提出一种新的决策方法——基于有限状态齐次马尔科夫链的网络决策方法MC-ANP.该方法使用有向图定义决策准则及准则之间的支配关系.通过对准则的两两比较量化支配关系,用马氏链的状态转移描述支配关系.该方法突出了准则支配关系的合成过程,提供了两种合成模型(其中积合成模型可以彻底解决传统层次分析中出现的逆序问题),指出传统网络分析中无条件使用Cesaro平均极限求解存在的问题.新方法将决策问题分为两类:有方案的决策问题,解是对方案的排序,求解过程就是求马氏链状态转移概率方阵的属于特征根1的特定的左特征向量;无方案决策问题,解是对准则的排序,解是马氏链状态转移概率方阵的属于特征根1的右特征向量.     

中欧光伏贸易争端对双方经济损益的影响分析

本文选取了中欧之间光伏产品贸易争端为研究案例,利用投入产出模型,从全球价值链的角度来研究中国和欧盟两个经济体在发生贸易争端之后贸易增加值所受的影响.结果显示,贸易争端使得中国一般贸易出口中的国内增加值下降4.88%,加工贸易出口拉动的国内增加值下降1.84%.与此同时,由于生产链条的全球化,中国出口品生产减少引致进口投入下降,进而使得从欧盟进口的相关产品减少,欧盟经济体对中国的出口增加值将下降3.93%.本文还分三种情形讨论了欧盟发起反倾销调查的救济效果,结果发现,即使反倾销不引起贸易转移,欧盟的贸易增加值也将下降1.3%,形成"双输"的局面.     

关于动目标图象跟踪系统的探测可靠性与跟踪状态的估计

对于一个用来探测与跟踪实际环境中的动目标的图象跟踪系统,需要对跟踪状态本身进行监视。本文提出了一种方法,即利用探测算法计算出来的某些参数来估计探测可靠性与跟踪状态。实验证明,正确估计概率可达89.5％,特别是在跟踪状态良好的情况下,正确估计概率可达94.1％。     

基于隐马尔可夫模型的动态规划检测前跟踪算法

传统的动态规划检测前跟踪(dynamic programming track-before-detect, DP-TBD)算法能有效实现对匀速直线运动目标的检测跟踪,但其忽略了目标帧间状态转移概率,因此在对机动目标进行检测跟踪时容易受噪声干扰,产生错误的状态关联。对此提出了一种基于隐马尔可夫模型的DP-TBD算法。该算法利用隐马尔可夫模型对目标的运动过程建模,用一系列隐状态表示目标转弯速率并利用隐马尔可夫模型的隐状态估计理论实现对转弯速率的估计和预测,进而得到当前目标状态的预测值,根据此预测状态与下一时刻回波数据分辨单元间的距离来计算转移概率。然后将转移概率应用于DP-TBD算法的能量积累过程中以提高检测跟踪性能。仿真实验基于机动目标,给出了所提算法的检测跟踪性能,并与传统的DP-TBD算法、方向加权DP-TBD算法以及线性最小二乘DP-TBD算法进行了分析比较,验证了该算法的有效性。     

基于反演传播模型和相邻几何约束的定位方法

为解决高密城区室外蜂窝网络精确定位问题,提出一个基于反演传播模型与相邻点几何约束的无线蜂窝网络定位方法。该方法使用相邻多个小区接收信号场强的差分作为电波传播特征参数,通过运用反演传播模型处理所接收的场强数据,建立指定区域的电波传播特征数据库;在此基础上采用匹配搜索算法进行初始定位估计,并将定位估计点与其相邻点的几何约束条件作为重要特征引入匹配搜索算法,以便于定位搜索结果尽可能最优。通过对中国珠海的多个不同无线环境中进行试验验证结果表明,使用这一方法定位精度小于100米的概率达到76.04%,定位精度小于300米的概率达到99.48%,对192个采样点的平均定位误差为59.67米。     

仿真试验中Bootstrap方法的应用

应用非参数Bootstrap方法对Monte-Carlo仿真输出样本进行重复再抽样,用一种改进的偏差校正方法给出了命中概率的点估计,用BCa方法对命中概率进行置信区间估计,并使用传统统计分析方法对Monte-Carlo仿真输出样本进行分析,将两种方法得出的分析结果进行对比.比较结果表明,Bootstrap估计方法在置信区间估计方面有较大优势,能够降低对Monte-Carlo仿真输出样本容量的要求.     

违约回收率密度函数模拟的非参数估计方法研究

本文研究违约回收率密度函数的模拟估计问题. 本文的工作由两个方面组成. 首先,我们解决了在应用非参数方法估计违约回收率密度函数时如何选取窗宽,以及在使用对称核时如何处理在有界区间上产 生的边界问题. 针对如何选取合理窗宽提高估计效果的问题,我们通过将最优窗宽选取通过渐近积分误差最小作为 标准,然后将满足渐近积分误差最小的问题转换为一个非线性方程,进而应用插入法与迭代算法,求出最优窗 宽的收敛解. 第二,针对应用普通对称核拟合分布于[0,1] 区间内的回收率会产生的估计量偏差在边界有增大趋势问题,我们通过引入边界核来改善这一现象：首先对两种核的统计性质进行理论推导,随后使用蒙特卡罗模拟（Monte Carlo Simulation）方法对其拟合绩效进行数值分析. 本文的数值结果表明我们引入边界核方法,这较之普通对称核可以有效改善边界问题,同时边界核方法在各个指标上效果更优. 最后,基于穆迪公司官方网站公布的2006年到2011年全球每年违约公司债券和贷款的违约回收率统计数据共653个数据,我们的实证案例分析表明,本文引入的边界核方法与现有普遍使用的以Beta分布刻画回收率的方法相比较,通过拟合优度检验和Bootstrap检验,我们的违约回收率密度函数模拟的非参数边界核方法比对应的Beta分布刻画方法更可靠,同时我们的结果也明显优于Beta分布刻画的回收率模型.     

Hilbert曲线扫描在JPEG隐写分析中的研究与应用

提出了一种具有较高正确检测率的JPEG 隐写通用型检测方法. 利用Hilbert曲线对JPEG 图像DCT 系数块进行扫描,使用马尔可夫模型挖掘DCT 系数的块间和块内相关性,提取转移概率矩阵作为特征. 针对nsF5 和MB （model-based） 隐写方法的实验表明：此方法能对以上两种隐写方法进行有效检测,相比同类检测方法,其检测率有一定提高.     

跳频电台互调干扰估计的蒙特卡罗方法研究

在战场条件下,密集的用频装备之间所产生的互调干扰会造成信号严重失真,影响指挥通信控制系统（C3）的正常运转。针对电子战仿真环境中工作在VHF频段战场跳频电台之间的互调干扰问题,分析了互调干扰发生的时间、频率和功率条件,以及跳频电台随机位置和阴影效应的影响。研究了决定互调干扰概率的3个条件概率：两个及以上活跃信道的概率、活跃信道中信号频率满足互调干扰频率条件的概率和信号功率满足互调干扰功率条件的概率。在此基础上提出了基于蒙特卡罗方法的战场环境下跳频电台的互调干扰概率估计算法,并分别针对2路、3路信号的3阶互调干扰的仿真结果进行了仿真验证。仿真结果表明,提出的战场环境下跳频电台互调干扰概率估计方法,可以有效地对互调干扰概率进行估计,估计结果对于战场环境的电子战仿真以及战场的作战指挥具有一定的指导和借鉴意义。     

基于随机滤波模型的老年人剩余寿命预测

自理能力是老年人健康状况的重要指标,但其与剩余寿命之间的关系一直缺乏严格的量化研究.本文根据中国营养健康调查中不小于55岁人群的自理能力面板数据,构建随机滤波模型预测其剩余寿命概率分布,并采用拟合优度检验测试模型的准确度.研究结果表明,自理能力和健康状况有着密切的关系,是老年人剩余寿命的重要指征;在生化指标难以得到时,构建的模型可以通过观察老年人的自理能力有效地预测其寿命分布.这为人群健康管理所倡导的关注老年人自理能力提供了科学依据,并对人寿保险公司根据老年人自理能力来确定寿险的费率提供了重要参考.     

空基无源相干定位系统的机动目标跟踪算法

针对空基无源相干定位系统中外辐射源状态不确定性对机动目标跟踪精度的影响, 提出了一种基于多模型预测的双变量容积卡尔曼滤波算法。首先建立了机动目标跟踪的系统模型, 并确定了多模型集。然后基于多模型思想, 将模型交互步骤增加到状态预测步骤之后, 对状态预测值进行交互融合, 得到最优的状态预测值。为解决固定的马尔可夫转移概率导致系统跟踪性能下降的问题, 采用“感知记忆”嵌入的时变转移概率, 降低不匹配模型的竞争影响; 最后利用双变量容积卡尔曼滤波算法同时对目标和外辐射源进行状态估计。仿真对比实验验证了算法的有效性。     

复杂系统使用任务完成概率模型

研究了任务期间允许换件修理时复杂系统的使用任务完成能力。对武器系统的使用任务进行分类。利用马尔可夫过程分析部件系统在特定维修保障策略下的状态转移过程,以部件系统固定任务时间内在正常状态停留时间的分布函数作为其任务完成概率模型,并通过全概率分解对任务完成概率进行求解。通过分析任务期间部件系统、装备、武器系统三者之间的任务可靠性关系进而得到复杂系统的任务完成概率。最后,运用数值计算的方法绘制了复杂系统任务完成概率随任务时间和工作量的变化曲线,讨论并分析了任务时间对任务完成概率的影响。     

惯性购买行为下创新产品多品牌竞争博弈分析

综合运用消费行为学和随机过程理论,通过对顾客期望状态转移概率进行合理估计,建立了惯性购买消费行为下率先与模仿创新产品以多品牌策略进入市场的品牌竞争扩散模型;并以该模型为基础,进行了双寡头企业率先与模仿创新博弈分析。