组合套期保值的多元线性回归特征

从统计学角度推导了风险头寸和多种套期保值工具所组成资产组合的价格协方差矩阵逆矩阵的表达式,分析了该表达式的统计学特征.在此基础上,结合组合套期保值策略的基本模型,研究了组合套期保值策略最优套期保值比率的数理统计特征.结果表明,各套期保值工具的最优套期保值比率正好等于风险头寸价格对各套期保值工具价格进行多元线性回归后对应的复回归系数.揭示了组合套期保值方法和套期保值的回归分析方法之间存在紧密的联系.     

基于GM(1,1)模型和线性回归的组合预测新方法

为解决 GM(1 ,1 )预测中存在的历史数据的跳变问题 ,依据灰色灾变预测原理 ,利用线性回归适用短期预测的特点 ,提出了一种新的预测方法 :用 GM(1 ,1 )模型预测将来可能的数据跳变日期点 ,对其他非跳变点使用分段线性回归函数进行预测 .通过对浙江省农村用电量的预测 ,结果表明该方法很好地克服了 GM(1 ,1 )模型和线性回归模型的缺陷 ,在实际中取得了较好的效果 .     

BP算法求解多元线性回归模型初探

提出求解多元线性回归模型系数的BP算法，给出该算法的数学描述、推导过程和计算机编程步骤，并结合实例说明。     

基于模糊回归分析的投资组合选择模型

近年来,在存在模糊性的金融市场中如何进行有效的投资组合管理吸引了学者们的关注,本文利用模糊线性回归对不同市场上长度不一致的股票数据进行了刻画和分析,并在改进的收益和协方差矩阵基础上构建了投资组合选择模型.算例结果表明,在股票数据长度不一致时,基于模糊回归分析的投资组合选择模型比截断数据的投资组合模型以及基于普通最小二乘回归的投资组合模型有更好的表现.     

PAM对土壤蒸发的影响分析及其模拟研究

在栽种与不栽种作物的情况下,分别对3种处理的土壤蒸发进行抑制性及差异性分析,并结合气象因子对无作物的土壤累积蒸发量进行多元线性回归分析.结果表明,在无作物的情况下,随着PAM用量的增加,PAM对土壤蒸发抑制效果明显,3种处理两两差异显著,但未达到极显著水平;有作物的情况下,PAM对土壤蒸发抑制效果不明显,但3种处理间的差异性均达到极显著水平.模型的拟合结果表明,3种处理的土壤累积蒸发量均可用多元线性回归模型拟合,且拟合效果较好.图2,表5,参8.     

具有集值系数的回归模型

依据区间的概念，借鉴文献［９］的思想并借助于线性规划的方法提出了４种回归模型的确定方法，即：１）具有区间数系数的线性回归模型；２）具有区间数系数的多项式回归模型；３）具有模糊数系数的线性回归模型；４）具有模糊数系数的多项式回归模型．这４种回归模型不仅从理论上推广了经典的线性回归与多项式回归的理论，同时提出了一类新的回归模型的确定方法，而且这类方法充分利用样本点的信息，进而获得更加有效地处理应用问题的回归模型     

企业资本结构及其影响因素的关系研究--多元线性回归模型与神经网络模型的比较与应用

将神经网络模型引入企业资本结构及其影响因素的关系研究领域,并使之与传统的多元线性回归模型相比较,选取1051家中国上市公司2002年的横截面数据,以资产负债率为资本结构的表征变量．以规模、盈利性、成长性、非债务税盾、资产结构、资产流动性、产品独特性、产生内部资源能力等公司特征为自变量,对上市公司资本结构及其影响因素进行实证研究,并对两模型实证结果进行检验与分析,得出神经网络模型的SSE较小、预测能力较强的结论。     

粗糙集理论研究的矩阵方法

针对粗糙集研究中集合之间关系的计算问题,提出了一种基于矩阵的度量和计算方法。该方法通过引入类矩阵算子、关系矩阵算子、集合矩阵等概念和借助水平截矩阵,得到集合的矩阵表示以及集合与等价类之间关系的矩阵计算。通过对该方法的一些基本性质讨论,给出了该方法在变精度粗糙集模型中属性约简的具体步骤,并用实例说明了其有效性。     

基于灰色组合模型的河南省粮食产量预测

一元线性回归有直线趋势,而GM(1,1)能较好地模拟指数变化的趋势。但是,如果原始序列整体上是直线趋势,在少数点上,数据模拟值和回归直线偏离较大时,线性函数已不能很好地预测数据序列的变化了。对于此类问题,将数据分为跳变点(即模拟值偏离回归直线较大)和非跳变点数据,并将跳变点又分为上、下跳变点,借鉴灰色灾变预测原理,用GM(1,1)模型预测跳变点数据,而对其他非跳变点使用去掉跳变点后的数据形成的新的线性回归方程进行预测。通过对河南省粮食产量的预测,结果表明该方法很好地克服了GM(1,1)模型和线性回归模型的缺陷,具有较好的实际应用价值。     

基于支持向量机的非线性动态系统辨识方法

讨论了辨识一类非线性系统模型的方法。先假设原非线性动态系统可由静态非线性子环节和动态线性子环节串联——H模型来表示。将H模型的非线性方程转换为类线性形式,从而建立线性过渡模型。对原始测量数据进行组合运算获得线性中间模型的训练样本集,并通过支持向量机线性回归算法求取过渡模型参数。最后再建立过渡模型与H模型系数之间的关系,从而反推出非线性模型参数,实现非线性动态系统辨识。仿真结果表明了该方法的有效性。     

联合均值与方差模型的变量选择

在许多应用方面, 特别在经济领域和工业产品的质量改进试验中, 非常有必要对方差建模. 推广经典的正态回归模型, 对联合均值与方差模型提出一种同时对均值模型和方差模型的变量选择方法. 提出的惩罚极大似然估计具有相合性和oracle性质. 随机模拟和实例研究结果表明该模型和方法是有用和有效的.     

基于半参数回归的联合定轨误差估计仿真算法

通过对联合定轨非线性影响因素特征的分析,提出了一种参数建模与非参数分量表示相结合的联合定轨非线性半参数回归建模方法。首先讨论了联合定轨模型及常值系统误差估计算法,在此基础上建立了一种广义非线性半参数回归联合定轨模型,设计了相应的卫星轨道参数、系统误差参数及模型误差估计算法,并从理论上证明了半参数模型轨道估计精度优于经典最小二乘轨道估计精度。仿真计算结果表明,广义非线性半参数回归联合估计方法能将模型误差和随机误差有效分离,同时联合定轨精度也得到了进一步的改善,从实际应用角度验证了半参数回归联合定轨建模方法的合理性和可行性。     

汇率对中国出口的非对称影响——基于MRSTR模型的研究

研究汇率对出口的影响具有重要的理论价值与实践意义.本文以储蓄投资结构失衡情况与出口周期为条件,引入多机制平滑转换回归模型(MRSTR),从一个全新的视角测算和分析汇率对出口的非对称调节作用.研究结果表明:1)在结构性失衡程度严重的情形下,汇率对我国出口的调节作用较弱.伴随结构性失衡得到改善,汇率对我国出口的调节作用增强;2)结构性失衡严重时,出口周期的波动对汇率调节出口的作用影响不是很大.结构性失衡程度较低时,出口周期处于景气阶段时汇率对出口的调节作用显著大于出口不景气阶段.     

一元线性模型异方差的局部多项式回归

本文将局部多项式回归的非参数方法用于线性模型中异方差的估计 ,改进了传统的两阶段法 ,得到了估计的一致性和渐近正态性 ,为探讨估计的有限样本性 ,给出了若干模拟的例子。     

SVR mathematical model and methods for sale prediction

Sale prediction plays a significant role in business management. By using support vector machine Regression (ε-SVR), a method using to predict sale is illustrated. It takes historical data and current context data as inputs and presents results, i.e. sale tendency in the future and the forecasting sales, according to the user's specification of accuracy and time cycles. Some practical data experiments and the comparative tests with other algorithms show the advantages of the proposed approach in computation time and correctness.     

模糊线性回归及其应用实例

本文首先探讨了模糊线性回归模型的理论与方法,然后建立了天津市自来水行业职工人数预测模型,根据社会和经济发展目标,预测出天津自来水行业未来职工总人数。本文提出的方法与模型具有普遍意义与实用价值。     

计量经济中一类单指标模型的建模

本文基于对统计学中广义线性模型的分析、详细研究了计量经济中一类单指标模型的建模问题，提出了相应的参数估计与推断算法，并加以实施。实例分析说明该模型及其方法在实际应用中具有优越性。     

零膨胀负二项回归模型的推广与费率厘定

在费率厘定中,当索赔次数数据存在过离散(over-dispersion)特征时,通常会采用负二项回归模型,但当索赔数据中同时又出现零膨胀(zero-inflated)问题时,负二项回归模型不再适合对这样的数据进行分析.在传统的零膨胀负二项回归模型为基础,并将其推广到更为一般的形式,同时利用解决费率厘定中出现的既有过离散又有零膨胀的问题.通过对一组汽车 损失数据的拟合,推广后的零膨胀负二项回归模型有效地改善了拟合效果.     

基于梯形模糊数的模糊最小一乘回归模型

本文给出一种梯形模糊数的距离,并基于这种距离,建立了关于梯形模糊数的模糊最小一乘回归模型.针对输入、输出和回归系数分别为实数和梯形模糊数的三种情形,进行了详细的研究与分析.最后,通过3个实例验证了所提模型的有效性.数据模拟结果表明我们的方法具有较好的拟合效果.