基于岭回归对新疆农业经济的分析

基于使用最小二乘回归对数做统计回归时,常出现自变量之间因为多重共线性,导致模型预测失去效果的现象,其中和岭回归法是常见的用以处理多重共线性问题的方法。现以新疆农业经济数据为例,运用统计软件对数据进行实证分析,证实了这种方法消除农业经济中多重共线性的可行性,与偏最小二乘回归方法作比较,说明其实现过程和优缺点,有利于提高回归预测模型的精确性和在现实问题中更广泛的应用。     

地下渗流递减模型的两种求解方法

采用非线性最小二乘法与偏最小二乘回归方法求解地下流体渗流递减模型.结果表明这两种方法都是很有效的,均能消除多重相关性的影响.     

基于CW测试的多斜率传播模型校正方法

为了提高多斜率传播模型(包括双斜率和三斜率传播模型)的实用性,以及无线网络规划中传播预测的准确性,提出了一种基于CW(Carrier Wave)测试的多斜率传播模型校正方法。该算法通过多斜率传播模型迭加街区损耗及地物损耗分量将模型扩展,整理成为线性的形式,并将每个分段划分为本地中值分量和随机分量两个部分,采用迭代式线性最小二乘法,在每次迭代中依次求解出两个分量中的各项系数,并引入系数有效性控制以保证校正后模型能够有效使用。通过实验和仿真说明了算法的有效性和合理性,为无线网络规划工程中类似问题的解决提供了借鉴。     

大连市交通碳排放及预警模型的研究

对大连市交通碳排放运用偏最小二乘法(PLS)建模进行定量分析,分别对交通碳排放总量的相关影响因素及影响大连市年度空气质量优良天数的影响因素进行建模并确定贡献度,两次所建模型的相对误差均值分别为1. 64%与0. 39%;根据所建模型对交通碳排放安全警情演变趋势进行了建模预测,2017年大连市优良天气的预测值与实际值相对误差为0. 467%。结合大连市空气质量对交通碳排放安全警情进行了交通碳排放预警等级标准及预警模式设计,为降低交通碳排放,实现大连市绿色可持续发展的战略要求提供科学依据。     

改进的灰色Verhulst模型

针对灰色Verhulst模型预测函数中参数c的求解问题,提出了一种优化预测函数的新方法。该方法以累加生成序列的倒数与其倒数模拟值的差值平方和最小为目标函数,构建了一个非线性无约束优化模型,来求解灰色Verhulst模型预测函数中的参数c,并给出了灰色微分方程时间响应式的解析式。实验分析表明:改进模型在预测精度和实用性上均有较大改善。     

基于改进宏观交通模型的交通协调控制

为寻求高效的路网交通协调控制方法,在宏观传输模型的框架下,通过交叉口网格化来分析交叉口处的交通流行为,构建用于方案快速评估的宏观仿真模型.然后以最优化交通运行为目标,建立路网交通协调控制的双层规划模型.将宏观仿真模型和双层规划模型相结合,共同构成了基于改进宏观交通模型的交通协调控制方法.最后以虚拟路网协调控制为例,针对3种不同交通需求,将文中方法与Transyt-7F优化方法进行对比,结果表明,文中方法是有效的,尤其是在高需求交通状态下,该方法优于Transyt-7F方法.     

基于宏观交通流模型的行程时间预测

以高速道路为研究对象,概述了宏观交通模型的基本方程,提出了一种基于宏观交通模拟的路径行程时间预测方法．预测方法以宏观模型输出的速度为基础计算路径行程时间,能够考虑交通拥堵以确保行程时间预测结果更合理．预测方法包含一般计算方法、由路段行程时间合成的方法（近邻组合法）这两种计算方法,后者用以加快计算速度,确保预测能够适用于较大规模路网．算例分析说明了预测方法的有效性．     

基于总体最小二乘法的RAIM算法模型改进

最小二乘残差RAIM算法中的伪距观测模型线性化过程会形成截断误差.考虑环境噪声对数据矩阵和观测值的扰动影响,给出了RAIM解算模型;采用总体最小二乘法估计准则,使残差更精确,数据可靠性更高,提高了RAIM算法的定位解算的精度与可靠性.分别采用总体最小二乘残差法和最小二乘残差法对实测数据进行了处理,分析结果验证了总体最小...     

一类函数加性误差模型参数估计的改进

主要就函数y=ax^b加性误差模型对数线性化后的随机误差不满足零均值性和同方差性,提出了一种有效的两阶段加权最小二乘估计方法(TSWLS),并用模拟数据试验检验了理论的正确性．     

基于非线性回归最小二乘法的改进Gompertz模型参数估计

可靠性增长试验是产品研制阶段不可缺少的一项提高产品可靠性的工程项目。成败型试验的可靠性增长数据通常用Gompertz模型进行评估,但存在S形增长数据拟合精度差的不足。根据高斯一牛顿最小二乘法和多元线性回归最小二乘法原理,提出改进的Gompertz模型参数估计的非线性回归最小二乘法。用试验数据对改进后的模型进行验证,拟合度较好。     

基于信用评级的商业银行贷款风险定价模型

建立了一个基于信用评级体系的风险定价模型.通过模型证明一笔贷款的价格不仅与借款人的预期违约率和贷款回收率有关,而且与借款人在贷款期间信用等级的变化有关.贷款的价格(利率)与借款人信用恶化的程度和发生的概率正相关.利用实际数据求出了各信用等级借款人的利率、风险价值和经济资本等参数.     

基于Logistic模型的供应链金融信用风险实证研究

供应链金融这种全新的融资模式,不但解决了商业银行探索发展新模式,开拓新业务的问题,还化解了中小企业融资难问题;在全球信用危机下,金融机构和企业如何能有效地加强供应链金融信用风险的控制;基于Logistic模型,进而对纺织类企业样本进行实证研究,通过实证分析,对供应链金融信用风险进行度量和预测.     

基于KMV模型对上市企业信用违约风险度量的研究

采用KMV模型对上市企业的信用违约风险进行度量.首先,对KMV模型理论框架进行分析推导;其次,以2020年6月30前被处理为ST或?ST的18家上市企业和与之配对的18家非ST企业为样本,基于KMV模型,使用相关软件对样本数据进行实证分析;最后,依据实证分析结果得出KMV模型可以有效度量上市企业的信用违约风险,对上市企业的信用风险具有一定的预警作用的结论,并提出相关建议.     

决策粗糙集风险偏好模型的改进

决策粗糙集(DTRS)通过引入Bayes风险决策理论和三枝决策语义,为不确定知识的获取提供了更可靠的理论依据和语义解释.决策粗糙集的风险偏好模型进一步考虑到决策者的不同风险偏好,使得模型更加贴近实际决策问题.然而,决策粗糙集的风险偏好模型在参数取值范围上有待进一步精确,模型有待进一步完善.提出了一个更准确的决策粗糙集风险偏好模型,并利用UCI的信用卡审批数据集进行验证.结果表明,信用评估结果有效且与决策者的风险态度一致.     

基于EVA的信用风险度量模型修正设想

通过对现代信用风险度量模型的梳理发现,KMV模型适用于企业集团内部信用风险的度量.但由于当前上市公司居多,KMV对非上市公司信用风险的度量存在一定的局限.对EVA进行梳理和将EVA估价法与FCFF估价法进行比较得出,在KMV模型中用EVA指标去替代股价后能更好地应用到对企业集团内部非上市子公司信用风险的评价.     

个人信用卡信用风险评价体系与模型研究

分析了国内个人信用卡信用评价的现状和不足；探讨了建立个人信用指标体系的原则和方法；建立了一套包括个人还贷能力和还贷意愿共2大类15个指标的个人信用卡信用风险评价指标体系，并设计了负债情况等3项具有双向影响作用的指标；运用隶属度原理和层次分析法，确定了各类指标的评分函数和权重；建立了个人信用卡信用风险评价模型．确定了划分信用等级的两个阈值，解决了以往信用分级缺乏依据的问题．     

Vassicek模型下的风险模型

风险模型里加入利率,是基于货币的时间价值.从长期来看,利率不是固定的,而是一个随机变量.考虑一种具有随机利率的风险模型.随机利率的未来取值依赖于利率当前值,且具有均值回复的特点,故对随机利率采取Vassicek模型.通过分析带有此类随机利率的风险模型,得到利息力的联合分布、总索赔额的期望和方差的表达式.依据这些结果,可以得到未来收益和风险的更精确估计,对保险公司产品的制定具有参考意义.     

基于经理人行为决策模型的银行信贷操作风险研究

针对银行信贷业务中的操作风险问题,通过构建银行信贷模型及银行经理人行为选择模型,分析了不同情况下,经理人的行为选择对银行信贷收益波动性的影响,利用相关银行信贷风险数据,模拟银行信贷中操作风险的测量;从理论和操作方面证明了银行经理的行为对银行风险的影响,提出了包含过程、内控、人才管理的信贷操作风险管理措施。     

基于软件测试组的绩效管理模型研究

在IT产业迅速发展的今天,软件质量一直是许多软件公司十分关心的问题,随着软件产品规模的不断扩大,软件质量保证成了软件产品中最关键的环节。而软件质量保证最重要的环节是软件测试,因此科学合理的管理测试人员,发挥每个人的作用就显得尤为重要。在一个高效运作的团队,必须有一套科学、合理、较为完整的绩效评定系统。这样员工的工作积极性能够得到尽可能大的提高,企业文化在绩效评定系统中可以充分体现,将企业发展与员工表现结合。目前的测试小组里还没有一套有效的绩效评定体系,以至于评定测试员的工作情况很难判定,不能很好适应项目的进展和长期有效的提高测试人员的工作积极性。     

基于多项任务多阶段委托-代理模型的银行信贷风险管理研究

从商业银行和信贷员之间的委托-代理关系的角度分析了商业银行的信贷风险管理问题.研究了商业银行和信贷员之间委托-代理关系的特殊性,建立了多项任务多阶段委托-代理模型.结果表明,多项任务多阶段委托-代理模型能够激励信贷员花在收集"显式"信息和"隐式"信息上的努力都大于零,信贷员2阶段的产出明显大于只有1阶段时的产出,从而降低由于信息不对称而产生的信贷员的道德风险,有效减小银行的信贷风险.模型解决了商业银行对信贷员的激励约束问题,既防范了信贷员的道德风险,又有效降低了商业银行的信贷风险.