基于概率关系数据库模型的研究

在处理不确定信息的概率关系模型PRM（Probabilistic Relational Model)的基础上，为了弱化关系中元组间互斥的约束条件，从事件发生条件概率和谓词的角度出发，进一步论述了概率关系数据库模式的语义、定义及相关操作，给出了更为合理的概率型数据库结构的形式化描述，并对关键字的定义、性质以及概率数据库更新、查询等应用方面做了深入研究。     

常值利息力模型下破产概率的渐进估计

本文研究一类具有常值利息力风险模型破产概率的渐进估计,对于理赔为若干重尾族类的情形,通过考虑理赔来到时刻的盈余,将盈余过程离散化,进而利用更新函数和卷积,得到了当盈余趋向于无穷大时有限时间内破产概率的渐进估计。     

基于DEA-BCC模型的江苏省属高校人才发展效率研究

基于2017年江苏省高水平大学建设全国百强省属高校申报公示材料,收集了17所省属大学各项师资建设指标和学校人才培养等综合指标,建立了高层次人才、科学技术奖等含25个指标的评价体系并建立数据包络分析(DEA)的BCC模型。结果表明:南京师范大学等13所高校的人才投入-产出规模DEA有效,而南京艺术学院与江苏大学的人才发展规模非DEA有效。对比15所高校的人才发展规模综合效率排名与2017年武书连师资力量和综合实力排名,提出具有针对性与建设性的建议。     

基于DEA效率与度量方法的生命价值评估

为了评估风险行业工人生命价值,为制定工伤亡赔付标准提供重要依据,在支付意愿法评估风险行业工人生命价值的基础之上,构建DEA生命价值评估的数学模型。设计双边界二分式调查问卷,对义煤集团一线工人进行调查,评估一线工人的生命价值,并根据调查得到的数据来验证DEA模型的有效性。结果表明:风险行业工人的生命价值呈正态分布;在95%的置信区间内,风险行业的生命价值为386.633万元。     

无失效数据场合失效概率的Bayes估计

在无失效数据场合中,失效概率的Bayes估计是常用的方法,对一类不同先验分布下基于无失效数据的失效概率的Bayes估计和多层Bayes估计进行探索,获得了三个有用的定理和两个推论.关于无失效数据的研究,对可靠性理论与应用技术发展具有重要参考价值且具有方法论上的指导意义.     

基于估计方程估计的单指标模型异方差检验

针对单指标模型的异方差检验问题,将估计方程估计与完全非参方差函数检验相结合,给出了一种新的检验形式.利用估计方程法得到单指标模型中未知指标参数的估计值,再根据局部线性拟合给出单指标模型联系函数的估计形式,进一步由完全非参方差函数方法构造检验统计量,对模型进行异方差检验.数值模拟部分以检验统计量的经验水平和经验功效为评价指标,实验结果表明,基于估计方程估计比基于梯度外积估计和基于最小平均方差估计的完全非参方差函数检验方法更有效.实例分析部分采用汽车数据集,同样验证了这一检验方法的显著性.     

无失效数据的失效概率的E-Bayes估计

提出了参数的一种新估计方法--E-Bayes估计法.在无失效数据情形下,给出了失效概率的E-Bayes估计的定义,在此基础上给出了失效概率的E-Bayes估计.     

一种基于失效概率相对误差估计的可靠性分析方法

为更高效地分析复杂机械结构的可靠性,提出了一种新的基于Kriging模型和失效概率相对误差估计的自适应分析方法.采用泊松二项分布的近似正态分布推导了样本符号不确定区域内真实失效样本数的取值范围,并通过引入比例因子重新定义取值下限,以确保真实失效样本数准确落在确定的区间内,进而给出了一种更精确的失效概率相对误差的估计.采用学习函数U实现自适应试验设计.通过两个算例验证失效概率相对误差估计和自适应分析方法的准确性、通用性及高效性,结果表明:本文方法不仅能准确估计失效概率的相对误差,而且显著减少了功能函数的调用次数.     

基尼系数基于概率意义上的解释及其估计

本文从概率意义上严格定义了基尼系数,并给出了与其相关的统计问题.     

约束条件下分组数据位置参数的估计与检验

采用非线性规则中的库恩－塔克定理和概率论中的中心极限定理,研究约束条件下分组数据位置参数的估计与检验问题,给出了分组数据位置参烽的最大似然估计存在的充要条件和算法,证明了最大似然估计的相合性,并且讨论了似然比检验在零假设下的渐近分布。     

基于DEA模型的购物网站效率评价研究

随着电子商务的发展,购物网站尤为重要。综合技术效率、纯技术效率、规模效率是网站效率的最重要指标。采用数据包络分析法(DEA)模型对12家购物网站效率进行分析研究。结果表明:6家购物网站投入与产出达到最佳匹配状态;3家购物网站投入冗余率过高,产生低效,需要改善内部管理、技术投入等;其他网站虽然纯技术效率有效,但是规模效益需要改进。     

基于超效率DEA模型的高校内院系效率评价

文章首先就影响院系效率的关键因素进行了分析,给出了衡量院系效率的重要指标,然后利用超效率DEA模型对高校内院系效率进行了计算,从而得出了院、系两级的效率排名。模型中的输入要素为：人员、费用（含科研投入,不含人员工资）,输出要素为：教学学时数,出版物数,争取到的科研经费。     

基于DEA—Tobit模型的中国省际能源效率影响因素分析

结合能源效率的内涵与特点,构建以能源消费总量、从业人数以及资本存量为投入指标,GDP和环境影响（非期望产出）为产出指标的能源效率评价指标体系;用超效率DEA方法建立了能源效率评价模型,并评价了2003—2010年我国30个省市的能源效率．运用Tobit模型对我国能源效率的关键影响因素进行了计量分析,结果表明：第二产业占GDP的比重与能源效率负相关,技术进步、经济发展水平、进口依存度与能源效率正相关．     

基于DEA模型的电子信息上市企业技术创新效率研究

创新是引领发展的第一动力,提高电子信息行业的技术创新效率对于我国社会经济的稳定增长起着举足轻重的作用。选用DEA模型对我国30家电子信息上市企业2018年技术创新效率进行实证研究,研究发现:2018年电子信息行业技术创新效率偏低,均值为0. 454;企业间效率异质性明显;纯技术效率对综合效率的影响略高于规模效率;半数企业呈规模报酬递减;投入冗余高于产出不足情况,投入产出结构欠合理。最后,为提升我国电子信息上市企业技术创新效率提出相应对策建议。     

基于DEA模型的中国石油企业科技效率研究

运用DEA投入导向模型,根据2000—2011年公开数据,选取科研与开发投入占总销售收入的比例、总资产、总资产周转率和资产负债率作为投入指标,选取油气探明储量、净资产收益率、净利润和总收入作为产出指标,以中石油、中石化以及中海油三大巨头为例,对我国石油企业的科技效率水平进行综合评价,并提出了提高我国石油企业科技效率的建议.     

基于 DEA 模型的中国星级饭店业经营效率评估

星级饭店经营效率的评估是一个涉及多投入与多产出的问题。EDA模型则是解决类似多投入与多产出效率问题的方法,在多个领域都有应用。文章运用DEA模型,对中国星级饭店业在1999—2008年这10年期间经营效率进行了评估分析。选取星级饭店数、床位数、固定资产等3项投入指标与营业收入、住宿人天数两项产出指标,运用EMS1.3专业软件对各输入输出数据进行综合分析,得到每个决策单元(DMU)综合效率的数量指标,据此将各DMU定级排序,确定有效的DMU,并指出其他DMU非有效的原因和程序。研究结果显示:1)这10年间中国星级饭店业综合效率呈现波动状态;2)整体来讲处于规模报酬递减阶段;3)存在严重的投入冗余与产出不足现象。     

基于超效率DEA的河南省城市效率演变特征

运用超效率DEA模型对2009—2013年河南省18个省辖市的城市效率进行测度,并对城市效率水平时空演变特征进行分析,采用空间自相关方法对2013年河南省城市效率发展水平空间差异进行了研究.结果表明:12009—2013年河南省城市效率发展水平整体呈现出"中西高-东南低"的特点,豫中、豫西地区的城市效率相比要高于豫东和豫东南地区;2河南省城市效率发展水平具有一定的正空间相关性和空间异质性,即城市效率水平相似的地区在空间上集聚分布,说明城市效率水平不仅仅取决于各地区自身的发展程度,还受相邻地区城市效率水平的影响.     

基于改进DEA模型的城市商业银行效率实证研究

运用能够消除环境变量和随机误差影响的改进DEA模型———三阶段DEA模型对我国城市商业银行的经营效率从技术效率、纯技术效率和规模效率三个方面进行了全面系统的实证研究.同时,以国有银行和全国性股份制上市银行的三种效率值为基准,将其值与城市商业银行的效率值进行对比,突出城市商业银行2006~2010年的效率变化特征.最后得出结论,城市商业银行的效率明显低于其他两类银行,但这种差距主要来源于规模效率,从而为决策者制定经营方针和改善管理策略提供借鉴.     

基于超效率DEA模型的中国高技术产业创新资源配置效率评价

高技术产业是技术密集型产业,其发展需要大量的技术创新为支撑,由于资源的稀缺性和投入的有限性,对资源配置效率进行评价十分重要。利用超效率DEA方法,对中国内地29个省市区高技术产业2009年的技术创新资源配置效率进行评价,并从投入冗余和产出不足两方面对创新资源配置无效的省市区进行原因分析,最后提出改进和提高配置效率的对策和建议。     

基于DEA模型的山东省环保投入效率分析

运用数据包络分析（DEA）方法,建立环保投入效率评价指标体系模型,并在此基础上综合分析了2007年山东省17个省辖市的废水、SO2及环境污染综合治理情况治理投入效率。分析表明,山东省部分省辖市的环保投入效率比较低,节能减排的潜力很大。