空间权重矩阵构造及经济空间引力效应分析——以欧债危机为背景的实证检验

空间计量经济学是当今计量经济学研究的热点领域,空间权重矩阵一直是空间计量经济学发展的瓶颈.通过引入区域经济空间引力效应,结合地理区域和经济状态指标,构造动态性的引力空间权重矩阵;以欧债危机为背景,检验新的空间权重矩阵的适应性和有效性,并通过对其动态设置,挖掘传染路径,检验经济危机传染方式.实证结果表明:挖掘金融数据多维空间效应,引力空间权重矩阵具有显著优势,金融资本渠道是经济危机传染路径的根本,经济危机传染是双向性传染和间接关系性传染合力的结果.     

基于矩阵半张量积方法的改进数量化理论 (Ⅰ)

利用矩阵半张量积理论, 从两个方面对数量化理论(Ⅰ)进行改进: 一是改进模型, 提出一种定性数据通用预测模型; 二是扩展基准变量的维数, 建立一种多维预测方法. 首先, 基于混合逻辑半张量积表示, 研究一维基准变量预测问题, 提出一种新的 预测模型——伪混合逻辑函数模型, 它可描述定量基准变量与定性说明变量间的任一复杂解析关系; 并基于样品数据, 研究如何确定预测模型的结构矩阵. 然后, 研究多维基准变量预测问题, 提出一种伪混合逻辑函数向量预测模型, 并给出其结构矩阵的确定方法. 最后, 给出一个应用例子, 说明本文方法的有效性.     

直觉模糊偏好信息下的多属性决策途径

研究了属性值为直觉模糊数且决策者对方案有偏好的模糊多属性决策问题.针对方案偏好信息以直觉判断矩阵形式给出且属性权重信息不能确知的情形,定义了加型一致性直觉判断矩阵、积型一致性直觉判断矩阵以及直觉模糊决策矩阵的得分矩阵等新概念.基于得分矩阵和直觉判断矩阵,分别利用两种转换函数建立一些简洁的线性规划模型.通过求解这些模型获得属性的权重,进而给出了一种基于直觉模糊偏好信息的多属性决策途径.最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.     

考虑广义多维空间效应的S-VaR测算

VaR(value at risk)的测算精度一直是业界和学术关注热点问题.本文应用定义的经济测度距离和引力空间权重矩阵,建立广义多维空间计量模型捕捉金融系统的空间效应信息,构造S-VaR(saptial-value at risk),提高VaR的测算精度.以SP亚洲50指数作为股票资产组合替代变量进行实证分析,结果表明:广义多维空间效应S-VaR能捕捉金融市场存在的多维空间相关性和风险的空间溢出效应,提高了VaR模型在风险预测中的精确性.     

融合多关系的矩阵分解社会化推荐算法

在现实的社交网络中,用户之间往往存在多种关系,而现有的社会化推荐算法都只考虑一种关系对推荐结果的影响。基于多子网复合复杂网络模型,将用户间的多种社交关系引入用户特征矩阵,提出了基于多关系的矩阵分解社会化推荐算法。通过对2个真实数据集上的实验结果分析,发现加入多种社交关系的矩阵分解社会化推荐方法比传统的矩阵分解算法在推荐准确率方面有显著提高。     

空间面板模型协整检验的Bootstrap改进算法及功效分析

忽略面板模型横截面之间的空间相关性易导致其协整检验误拒率偏高。本研究采用模型变量的空间矩阵变换和回归残差Sieve Bootstrap技术相结合,既能使数据结构不受重抽样影响,又可发挥自助抽样(Bootstrap)技术优势,由此发展出基于Sieve Bootstrap技术的空间面板计量模型协整P检验,可在建模过程中充分考察空间效应的同时防止出现虚假回归。模拟及实证结果均表明：当面板数据模型出现内生回归元或横截面之间存在空间相依关系时,该检验不仅明显降低误拒率,还能保持高检验势,同时结果更具稳健性。     

面向协同过滤的真实偏好高斯混合模型

针对协同过滤问题,提出了一种基于高斯混合的概率模型,称为真实偏好高斯混合模型.用户对项目的评分由三个因素决定:用户对项目主题和内容的真实偏好,用户的评分习惯,以及项目的公众评价.引入了两个隐含变量,分别用于描述用户类和项目类,用户和项目依概率可以同时属于多个类.模型包括离线建模过程和在线预测过程,在线预测可以在常数时间内完成.实验表明新模型的预测结果明显优于其他几种协同过滤算法.     

基于矩阵距离修正Topsis的动态赋权方法

在采用面板数据进行综合评价时,各年份截面数据时间权重的确定至关重要。本文根据面板数据中,截面数据与理想状态偏离程度越小的年份、其时间权重越大的赋权思路,在Topsis中引入矩阵距离,建立基于矩阵距离修正Topsis的动态赋权模型以确定截面数据的时间权重。本文既弥补了现有时序动态赋权参数人为确定,导致同一年份的时间权重差异较大的弊端;也弥补了现有Topsis仅能确定指标或者评价对象的权重,无法对不同年份截面数据进行赋权的不足。     

一种新的求解区间数判断矩阵权重的方法

研究区间数判断矩阵的一致性和权重求解新方法.基于权重可行域定义了区间数判断矩阵局部一致性和局部满意一致性,并建立了判别其是否具有局部满意一致性的数学模型.作为度量区间数判断矩阵一致性优劣的一种有效方法,给出了区间数判断矩阵一致性程度的概念,并对一致性程度较差的区间数判断矩阵提出一种改进方法.以在区间数判断矩阵内搜索一致性水平最好的确定性判断矩阵为目标建立一个新的权重模型,求解此确定性判断矩阵的权重,以此作为区间数判断矩阵的权重,模型由颗粒群算法求解.最后给出了一个例子说明本文方法的有效性.     

状态依赖下考虑空间交互作用的资产配置模型与实证

构造基于经济距离的空间权重矩阵捕捉资产间的空间交互作用,考虑市场状态对空间交互作用的影响,构建状态依赖下考虑空间交互作用的收益估计模型。进一步,推导期望收益率的协方差矩阵,构建考虑时间和截面双重维度系统性风险的资产配置模型。研究发现,空间交互作用是状态依赖的,对收益有显著的解释能力。状态依赖下的贝塔系数捕捉时间维度系统性风险,间接效应和反馈效应捕捉截面维度系统性风险,状态依赖下考虑空间交互作用的资产配置可以提高传统均值-方差资产配置的表现,为投资者决策提供有价值的参考。     

能源消费对中国雾霾污染的空间溢出效应——基于静态与动态空间面板数据模型的实证研究

基于2004-2013年中国30个省、市及自治区的空间面板数据,运用探索性空间数据分析方法研究中国雾霾污染的空间相关性,再结合静态和动态空间面板数据模型实证分析能源消费对中国雾霾污染的影响.研究结果表明:中国雾霾污染存在显著的空间相关性,其中高高集聚区主要集中在北京、山东、河北、河南、陕西等地区,低低集聚区主要集中在广东、贵州、广西、云南等地区;静态和动态空间面板数据模型均显示能源消费对雾霾污染具有显著的正向影响,但不同地区能源消费对雾霾污染的影响程度存在差异,其中东部和中部地区能源消费对雾霾污染的影响显著,西部地区能源消费对雾霾污染的影响不显著.     

产业转移对产业集聚的影响——基于泛长三角制造业的空间面板模型分析

以泛长三角地区四省一市28个制造业为研究对象, 一方面通过Moran's I指数和散点图检验泛长三角区域间产业集聚度的全局空间相关性和局部空间自相关情况, 从时空角度对产业转移与产业集聚的关系进行了量化考察; 另一方面采用空间面板计量模型考察了地区产业集聚受周边省份相关产业转移的影响. 研究发现产业转移规模空间变量对周边省份的产业集聚度有着显著的影响, 实证结果从定量的角度证实了承接产业转移是实现产业集聚发展的重要途径. 此外, 研究还发现产业转移规模空间变量对不同发展时期的产业影响不同, 影响随着产业的演化方向而逐渐减弱, 结果验证了地区产业转移总是从陷于比较劣势产业开始的基本规律.     

居民收入与城市经济水平的空间自回归模型

分别以城市人均GDP和居民可支配收入作为衡量经济发展水平及居民收入水平的指标,根据2001年江浙沪25个城市的数据对其进行研究。研究表明,数据中具有显著的空间相关特征,在综合了空间特性的空间自回归模型中,参数估计值与普通回归模型的估计值相比有显著的不同,研究还发现,居民收入水平除了与当地经济发展水平有关,还与周边城市的居民收入水平以及经济发展水平相关。     

改进小波空域相关滤波的脉冲星微弱信号降噪

脉冲星信号具有极低信噪比,传统降噪算法难以在抑制噪声的同时保留微脉冲等细节信息。为此,提出一种基于改进小波空域相关滤波的脉冲星极弱信号降噪算法。从小波阈值和空域相关算法在极弱信号降噪中的缺陷出发,以保留细节信息和提高信噪比为目标,结合脉冲星辐射信号的严格周期性、相邻周期间的相关性、极低信噪比和窗口辐射等特性,改进了小波空域相关滤波算法。采用Parks射电天文台和罗希（Rossi）X射线时变探测器的脉冲星观测数据进行实验。结果表明,改进小波空域相关滤波算法可以保留更多微脉冲等细节信息,在提高信号的信噪比方面优于现有算法。     

改进的双小波空域相关混沌信号降噪方法

基于小波系数尺度间的相关性原理,提出一种改进的基于双小波的空域相关混沌信号降噪方法.首先将单个离散小波变换扩展为两个,然后对每个小波变换后的近似系数进行奇异谱分析,对细节系数进行尺度间的相关性分析,最后将处理后的近似部分和细节部分分别取平均再重构得到降噪后的信号;同时还引入了一个判别系数,对相关量进行自适应的选取.通过对Lorenz模型和月太阳黑子混沌信号进行仿真分析,证实了所提方法具有实现简单、重构误差小的优点,能够对实际观测混沌信号进行有效的降噪.     

空间注意机制下的自适应目标跟踪

针对现有的分层卷积特征跟踪算法在遭遇多种复杂环境时会发生跟踪失败的问题,提出一种空间注意机制下的自适应目标跟踪算法。在跟踪的过程中,根据当前帧的颜色直方图基于贝叶斯分类器建立空间注意机制,在提取VGGNet19中多层卷积特征后分别与空间注意图进行融合,从而构建稳健的目标表观模型。之后利用学习到的相关滤波器得到各响应值,通过加权求和准则求出最终响应,同时利用帧差法调整学习速率,最终实现自适应的目标跟踪。实验结果表明,所提算法在大多数复杂环境下的跟踪准确度和鲁棒性均优于现有的跟踪算法。     

基于水声物理场的声呐噪声场仿真方法及其应用

本文给出声呐航行自噪声与环境噪声的模型，对半实物仿真航行自噪声与环境噪声的方案进行了分析与论证，讨论了各向同性噪声场与非各向同性噪声场的空间相关性并提出了利用球冠阵和环形阵仿真生成各向同性噪声场与非各向同性噪声场的方法。该仿真方案对于评价自导系统的静态或动态性能具有重要价值。     

Single foggy image restoration based on spatial correlation analysis of dark channel prior

Focusing on the degradation of foggy images, a restora- tion approach from a single image based on spatial correlation of dark channel prior is proposed. Firstly, the transmission of each pixel is estimated by the spatial correlation of dark channel prior. Secondly, a degradation model is utilized to restore the foggy image. Thirdly, the final recovered image, with enhanced contrast, is obtained by performing a post-processing technique based on just-noticeable difference. Experimental results demonstrate that the information of a foggy image can be recovered perfectly by the proposed method, even in the case of the abrupt depth changing scene.     

一种基于小波变换的多普勒胎儿心率信号去噪算法

为了有效的从超声多普勒胎儿心脏回波信号中提取胎心率,分析了多普勒回波信号的特点,通过空域相关法估计了原始噪声方差,提出了一种自适应去噪阈值计算方法,该算法能根据实际信号的强度、噪声的方差以及分解的层数,自适应的得到不同尺度的去噪阈值.最后通过对实际超声多普勒回波信号的处理,能有效地降低噪声,提取出胎儿心音信号,较准确地计算出胎儿心率值.     

Low spatial correlation at base station uniform linear antennas

1. INTRODUCTION The received signals at base station (BS) usually suffer from fading due to multipath propagation[1, 2]. The antenna arrays technology have been intensively employed for enhancing performance by mitigating multi-path fading and co-channel interference[3,4]. With the ever-increasing demand for personal comm.- unication, antenna miniaturization technology trends become more and more important[5]. Spatial correl- ation has always been greatly concerned. On the one hand, a co…