再探数学分析中的估值法

估值法是数学分析中不等式运算的核心，本文继续给出四种估值法。     

实验室生化降解系数的计算方法

对几种常用的实验室生化降解系数估值方法作了简单介绍,提出了二乘法估值中的赋初值方法,并通过参数值的计算对方法进行了比较分析。结果表明,不同方法的估值结果互有一定差别,降解系数的最大相对误差(相对于平均值)在10％以内。考虑到实验误差的影响,可以认为这几种方法都可用于参数估值。     

公司估值方法浅析

<正>公司估值方法通常分为两类:一类是相对估值方法,特点是主要采用乘数方法,较为简便,如P/E估值法、P/B估值法、EV/EBITDA估值法、PEG估值法、市销率估值法、EV/销售收入估值法、RNAV估值法,另一类是绝对估值方法,特点是主要采用折现方法,如股利贴现模型、自由现金流模型、杠杆收购等。相对估值方法在实际应用中,相对估值方法更为容易操作。相对估值,就是跟别的公司     

基于层次分析法的股票价值评估模型的研究

基于中国资本市场中股票投资存在巨大风险和投资者缺乏可靠投资决策依据的现状,将市盈率估值法、折现估值法、市销率估值法、市净率估值法四种股票估值方法纳入层次分析法中进行综合评价,建立股票价值综合评估模型来解决股票估值的方法选择问题。     

自回归—滑动平均模式高准确度谱估值

本文提出两个新的功率谱估值方法——双最大熵迭代法及模拟噪声迭代法。它们均出发于比最大熵估值法更一般的信号模式:自回归——滑动平均模式,扩展了估值适应的范围,提高了估值准确度。它们都具有比最大熵估值法更好的估值特性,并只要求低得多的估值阶数。这两方法也继承了最大熵估值法的优点,能很好地处理短输入数据。它们适用于要求准确估测功率谱分布的场合。本文叙述了推导过程,并列举了部分计算机模拟试验结果。     

浅谈数学分析中的估值法

估值法是数学分析中不等式运算的核心，本文给出常见的四种估值法。     

非均质多孔介质特征参数的描述方法及应用

在普通Kriging法的基础上,利用适合油藏数据对数正态Kriging法对表征非均质性的油藏特征参数孔隙度、渗透率等进行估值并画出等值线图.通过比较两种方法的估值结果,发现这两种地质统计学方法在描述油藏多孔介质的非均质性方面各有各的适用范围.普通Kriging法更适合于特征参数呈非正态分布关系的情况,对数正态Kriging法更适合于特征参数呈对数正态分布的情况.这为非均质油藏描述方法的选择提供了合理的判据.     

两种基本抽样法与相应估值的优劣性比较

(一)问题的提出 在大规模调查抽样论中,随机抽样与分层抽样是最基本的,其相应的估值法常采用简单估值法(记为SE法)与比估值法(记为RE法),运用数理统计知识的实际工作者通常遇到三个理论问题的困惑。     

油田数学模型参数估值方法的研究

本文采用变步长的 Ｐｅａｃｅｍｅｎ－Ｒａｃｈｆｏｒｄ交替方向法求解油田二维抛物型偏微分方程碰应用最优控制理论，通过求解伴随方程而获得目标函数对参数的梯度，从而显著地节约了计算时间。 为了提高分布参数的估值精度，本文提出了按灵敏度分组的估值方法。与一般文献中所采用的整体估值方法相比，该法能提高参数估值精度约１０～１５％。且从不同的初始值出发进行参数估值基本上能达到相近的估值结果。     

多传感器多变量AR模型信息融合辨识方法

对于带白色公共干扰噪声、白色观测噪声和传感器偏差的多传感器多变量自回归（AR）模型,当AR模型参数、传感器偏差和噪声方差未知时,提出了一种信息融合多段辨识方法,其中用多重递推增广最小二乘法（MRELS）得到AR模型参数和传感器偏差的局部和融合估值器,再用相关方法得到局部和融合噪声方差估值器。这些估值器具有一致性。一个仿真例子验证了其有效性。