指数标度在AHP标度系统中的重要作用

在AHP应用中人们提出了各种各样的标度，文章在分析比较各种标度后得出若干标度其实是指数标度的特例或组合的结论，证明了1—9标度与指数标度不相容，提出确定指数标度参数的两种方法，最后指出应用指数标度时应注意一些问题并提出了解决办法。     

层次分析标度评价与新标度方法

为了表示两事物相对权重的对比,层次分析法用标度来量化判断语言。标度的合理性是决策正确性的基础。目前应用最广的标度是1-9标度法。见表1。     

无标度网络拓扑结构非均匀性研究

利用网络结构熵定量分析了无标度网络拓扑结构的非均匀性.通过引入度秩函数,解析地给出了无标度网络的网络结构熵.研究发现当标度指数大于2时,无标度网络的网络结构熵仅与标度指数有关,与网络规模及最小度无关.在给定网络规模及最小度条件下,无标度网络的网络结构熵在标度指数等于1.7附近取最小值,即此时网络最不均匀,当标度指数大于1.7时,无标度网络的网络结构熵随标度指数单调递增.     

无标度二元网模型

由两类不同主体构成的复杂系统,若同类主体间、异类主体间都存在着相互作用关系,则该系统可以用二元网来抽象描述.无标度二元网的网络整体度分布及两类节点各自的度分布都服从幂律分布.通过构建无标度二元网模型,尝试解释无标度二元网的形成机制.研究无标度二元网的拓扑结构性质发现,模型的不同类节点规模比参数及连接概率参数对网络的平均最短路径和群聚系数有着重要影响.无标度二元网模型的最短路径长度较小,其幂指数变化范围在2.5到3.5之间.     

一类无标度网络的特征分析

通过对BA模型与其它无标度模型的分析,利用平均场理论,得出在保证增长和优先连接条件下无标度模型的γ值的大小成因.发现了此类无标度网络都具有的标度共同点:新增节点具有固定度时系统的(aki)/(bt)决定了γ的大小,即γ=(b)/(a) 1,从而可以简化分析过程,并且更有利于构造模型,扩展研究思路.通过一个简单的无标度模型来证实结论.     

层次分析法中几种标度的比较

提出了用保序性、一致性、标度均匀性、标度可记忆性、标度可感知性、标度权重拟合性等标准,综合评价层次分析法中的不同标度;并用上述标准对现有的几种标度进行了比较,结论是:对单一准则下的排序,各种标度法都具有保序性,因而建议使用1～9标度;对精度要求较高的多准则下的排序问题,建议使用指数标度e0/5～e8/5或e0/4～e8/4.     

无标度网络及其系统科学意义

简述了无标度网络的发现及其特性,阐述了无标度网络对于系统科学研究的意义,提出:以无标度网络研究为切入点,深入开展系统结构的研究.     

AHP中的指数标度法

在层次分析法(AHP)中,比较判断矩阵各元素应为因素的权重之比,而“1—9”标度给出的却是权重之差。为解决这个矛盾,本文根据实验心理学的韦伯—费希纳定律,建立一种“等距分级,等比赋值”的指数标度法。它符合AHP的排序原理,清除了“1—9”标度给比较判断矩阵带来的不一致,使排序权值具有明确的意义并能方便灵活地调整。     

证券市场的标度理论及实证研究

运用分形理论探讨证券市场的自相似性与标度不变性 ,分析三种标度指数 ,即自相关指数、Hurst指数、基于 DFA算法的标度指数 .基于标准差时间序列改进 Hurst指数 ,将 DFA推广为动态递推算法 .利用三种标度指数对国内沪深股市进行实证研究 .结果表明 ,沪深股市收益率均不服从正态分布 ,在跨时间尺度的股价指数之间存在着相关性 ,表现为分形时间序列 ,说明其背后所隐含的政策导向影响中国股票市场的特征 .     

金融资产多标度波动级串模型及其投资组合选择

依据金融资产多标度行为特征,从时间序列、标度结构两维度上建立波动级串模型,利用随机分割数和基元分割概率两个关键控制参量,将资产多标度波动递归表述成为积分标度波动特征,通过计算波动级串的高阶累积,建立资产多标度投资组合选择模型,进行多时间标度条件下的金融资产风险管理.     

A Study of Multi-Scale Relationship Between Investor Sentiment and Stock Index Fluctuation Based on the Analysis of BEMD Spillover Index

According to behavioral finance theory, investor sentiment generally exists in investors' trading activities and influences financial market. In order to investigate the interaction between investor sentiment and stock market as well as financial industry, this study decomposed investor sentiment, stock price index and SWS index of financial industry into IMF components at different scales by using BEMD algorithm. Moreover, the fluctuation characteristics of time series at different time scales were extracted, and the IMF components were reconstructed into short-term high-frequency components, medium-term important event low-frequency components and long-term trend components. The short-term interaction between investor sentiment and Shanghai Composite Index, Shenzhen Component Index and financial industries represented by SWS index was investigated based on the spillover index. The time difference correlation coefficient was employed to determine the medium-term and long-term correlation among variables. Results demonstrate that investor sentiment has a strong correlation with Shanghai Composite Index, Shenzhen Component Index and different financial industries represented by SWS index at the original scale, and the change of investor sentiment is mainly influenced by external market information. The interaction between most markets at the short-term scale is weaker than that at the original scale. Investor sentiment is more significantly correlated with SWS Bond, SWS Diversified Finance and Shanghai Composite Index at the long-term scale than that at the medium-term scale.     

基于相邻共同参比方法的Malmquist模型

Malmquist指数反映的是在2个周期之间全要素生产率的相对变化情况。当采用数据包络分析计算Malmquist指数时,在规模收益可变假设下会出现无可行解的情况。从改变参考生产可能集从而消除交叉参比的角度提出一种相邻共同参比Malmquist指数计算方法,有效解决Malmquist模型无可行解的问题。     

基于稀疏指数排序的高维数据并行聚类算法

高维数据聚类是数据挖掘领域的重要研究课题,大规模高维数据聚类研究非常具有挑战性.针对高效的CABOSFV高维数据聚类算法,采用并行计算模式提高其大规模数据的处理能力,提出基于稀疏指数排序的高维数据并行聚类算法P-CABOSFV.该算法根据高维数据稀疏指数排序进行分割点选择实现数据划分,将数据分配到多个计算节点同时处理聚类任务,再基于集合稀疏特征差异度聚类结果合并策略将各计算节点的聚类结果合并得到最终聚类结果.UCI数据集和计算机合成数据集实验表明:高维数据并行聚类算法P-CABOSFV聚类质量良好,具有很强的数据规模和数据维度可扩展性,是有效可行的.     

Malmquist指数在中国证券投资基金业评价中的应用

将Malmquist效率指数引入到投资基金评价中,以刻画我国投资基金业投资组合管理效率在不同市场环境下的动态变化,旨在为基金业的发展提供决策借鉴.DEA静态评价发现:就平均而言,股票型基金和债券型基金在熊牛转换的市场环境下管理效率变化较大.而通过Malmquist指数的分解,发现近两年中国证券投资基金管理状况是优化的,拉动基金投资组合管理效率不断增长的主要原因是产品运作方式创新、经营方式创新和管理制度创新以及规模效率的提高.     

煤炭企业技术进步的评价与对策

将常用于横向比较的静态数据包络分析(简称DEA)方法, 转换成研究对象(如企业或部门)自身在时间上纵向对比的动态DEA方法。通过输入计算指标值, 对动态DEA模型进行求解, 得出技术进步作用的评价指标值, 并逐一加以分析。而且利用DEA有效性概念, 判断企业是否技术有效或规模有效, 对非有效的情况, 计算出实际输入的计算指标值与有效情况下要求输入计算指标值在数量上的差距, 对症下药, 提出解决对策。     

AHP判断矩阵的排序度构造方法

常用的标度法不符合人们的语言和心理习惯。针对这一问题提出了排序度判断矩阵间接构造方法 ,它可有效地消除 AHP常用标度法所产生的偏差对实际结论的影响 ,从而可提高评价与决策的可靠性和准确性     

基于比较优势的吉林省种植业结构调整

对吉林省主要农作物的效率比较优势指数、规模比较优势指数和综合比较优势指数进行了计算和分析,结果表明吉林省在玉米、水稻等大宗农作物生产效率上同全国相比没有明显优势;甜菜、烟叶、油料、麻类等经济作物同全国相比处于劣势;玉米、高粱、大豆、甜菜4种作物同全国相比有规模优势,且玉米、高粱优势较大,其它作物处于劣势;吉林省玉米、高粱、大豆同全国相比具有综合比较优势,其它作物处于劣势。将吉林省各地区主要农作物的综合比较优势指数划分为4级,与之相对应调整措施,从而确定了各地区的优势组合,为各地区提出了农作物种植结构调整方向。表10,参16。     

基于ADC法的防空导弹武器系统效能建模

基于ADC(availability dependability capability)法对防空导弹武器系统效能进行建模。针对防空导弹武器系统复杂的特点,构建了系统的多状态及状态转移的路径,充分体现了武器系统的可靠性水平,建立了可用性和可信度模型。克服了ADC法的不足,对系统能力向量进行拓展,考虑了指控能力、抗干扰能力、生存能力等综合性指标,突破单指标效能评估的局限性。采用多种方法组合,对量纲类指标采用标度法进行计算,对定量概率指标采用参数法进行建模,对定性概率指标采用标度法结合德尔菲法进行量化。通过算例的验证表明了该模型适用、准确。     

基于ADC法的防空导弹武器系统效能建模

基于ADC(availability dependability capability)法对防空导弹武器系统效能进行建模。针对防空导弹武器系统复杂的特点,构建了系统的多状态及状态转移的路径,充分体现了武器系统的可靠性水平,建立了可用性和可信度模型。克服了ADC法的不足,对系统能力向量进行拓展,考虑了指控能力、抗干扰能力、生存能力等综合性指标,突破单指标效能评估的局限性。采用多种方法组合,对量纲类指标采用标度法进行计算,对定量概率指标采用参数法进行建模,对定性概率指标采用标度法结合德尔菲法进行量化。通过算例的验证表明了该模型适用、准确。