基于广义线性回归的任务定价机制

深入研究已结束项目的任务定价机制,根据该定价机制制定新的任务定价模型.重新打包发布已结束项目的任务,并对比任务完成情况,确定新的任务定价方案,通过聚类获取任务和会员的密度信息,构建一个广义线性回归定价模型.根据会员的任务限额和信度,对定价模型进行修正,获取一个更贴合实际的定价模型.通过对比分析新模型与原始模型,验证了新模型的合理性.     

关于拍照赚钱任务定价的研究

以2018年全国大学生数学建模比赛B题提供的数据为基础,研究拍照赚钱的任务定价相关问题.对于已知项目,研究其定价规律并分析任务未完成的原因,设计新的任务定价方案,并与赛题附件给定的原定价方案比较.利用k-均值聚类法,对任务的经纬度进行聚类,采用多项式拟合对完成任务的数据进行拟合,得到价格关于经纬度的函数关系式.建立最小回路模型,利用Dijkcstra算法设计新的任务定价方案.与已知项目相比,新方案的实施能够提高任务的完成度.     

基于Logistic模型对珠三角地区众包模式定价和任务完成情况的评价

针对劳务众包任务定价的问题,以"拍照赚钱"这种自助服务模式为例,运用模糊C聚类、逻辑回归分析方法,建立基于数据挖掘方法下的多元线性拟合模型和逻辑回归模型等,借助MATLAB、SPSS、Excel、Google earth等软件编程求解.分析劳务众包任务定价规律和任务完成情况,结合现阶段定价所存在的缺陷改进优化原有的定价模型,并测算修正的方案实施效果.利用实证分析结果可以为众包模式改善定价策略、提高任务完成度提供帮助.     

基于线性回归模型对APP任务完成定价规律的建模

一种基于移动互联网的自助式劳务众包平台APP,不仅可以极大地节省企业调查成本,还能有效地保证调查数据的真实性,缩短调查的周期.定价作为其核心要素会直接影响平台的运行,APP运营商必须研究任务定价规律,这对APP平台建设有着重要的指导意义.利用Excel画出任务定价与任务经度和任务纬度的关系,从中推出大致的定价范围,并发现任务定价与任务经度和任务纬度呈线性关系.进行线性回归分析,利用MATLAB软件得出具体函数关系规律.     

“拍照赚钱”任务定价的数学模型研究

针对"拍照赚钱"任务定价问题,综合分析了任务GPS经度、GPS维度和任务定价指标等数据,构建多项式曲线拟合和多元线性回归模型,综合运用MATLAB和SPSS等软件编程求解,得到任务定价拟合曲线方程.比较方程的拟合效果,得到"拍照赚钱"任务定价的多元线性回归模型.     

基于K-means聚类算法对某劳务众包平台定价机制的研究

针对某劳务众包平台——拍照赚钱APP的任务定价,根据数据位置及分布的统计特征,充分挖掘所给数据信息,利用R软件,基于K-Means聚类算法计算出每一价格任务到聚类中心的最短距离,建立任务价格与距离的非线性回归模型.探讨任务的定价机制,发现任务的定价与其距聚类中心的距离存在幂函数关系,并提出了优化任务定价的建议.     

基于沪深300指数的欧式股指期权定价研究

研究了尚处于仿真模拟交易阶段的沪深300股指期权未来的定价策略.采用具有红利支付的扩展Black-Scholes期权定价模型,并根据金融数据的特点,通过历史波动率法和GARCH模型2种方法,计算出不同波动率下欧式股指期权的价格并与模拟交易数据比较,对其结果进行分析,以期为相关政策的实施提供一些参考.     

基于分数跳扩散过程的幂期权定价

应用风险中性定价原理,研究标的股价服从分数跳扩散过程的幂期权的定价问题,并得出该情况下欧式看涨幂期权、看跌幂期权的定价公式及平价公式,并与股价服从跳扩散过程的标准欧式期权定价模型进行比较分析,并验证了布朗运动只是分数布朗运动的一种特例,可基于分数布朗运动对原有的期权定价模型进行推广.     

基于神经网络的优化Black-Scholes期权定价模型数值求解

Black-Scholes模型(以下简称B-S模型)是目前在期权的定价研究中应用最为广泛的一种参数化模型.然而在实际应该过程中看出,实际情况往往并且不符合B-S模型所需要的假设条件.但是,若采用神经网络(ANNS)方法,可以充分利用数据,使得在没有参数限制的模型假设下建立一种非线性的模型,显著增强模型的适用性.对神经网络模型与B-S期权定价公式结果进行了比较,并且对结果进行了分析.     

信息平台参与者成长与服务定价关系模型

构建信息平台参与者成长与服务定价关系的模型,是信息平台运行过程中动态特征重要的内容,可为研究信息平台收益奠定基础。设计了一种信息平台参与者数量度量模型,它由自然增长规律、吸引机制和竞争机制构成;通过吸引机制和竞争机制分析信息平台参与者数量与服务定价的关系属性;通过实验仿真模拟两者关系。本研究通过构建信息平台参与者成长与服务定价关系模型,给出一系列命题,并通过实验模拟验证了其性质,得到若干有价值的结论。     

一类不完全市场期权定价的超复制

对于一类不完全市场期权定价的离散模型,运用凸分析和随机控制的方法给出了期权定价的超复制,得到了与连续模型对应的结果.     

基于K—Means聚类算法的APP定价因素分析——以拍照赚钱APP为例

为解决拍照赚钱APP定价问题,利用多元线性回归、K—Means聚类算法等方法,讨论了各种情况下拍照任务定价模型,得到有些任务未完成的原因是由于任务标价过低,距离城市中心过远.研究表明:在距离一定的情况下,会员的信誉度越高,任务的完成度越高.最后利用示例,验证了所得结果的正确性.     

广义Black-Scholes模型下关于可转股债券的定价公式

应用随机分析中的鞅方法,在广义Black-Scholes定价模型下,应用资产定价基本定理和Girsanov定理给出可转股债券定价公式,有助于参与者制定成功的融资方案,同时进行有效的风险管理.     

半变系数模型中的异常点分析

研究半变系数模型中的异常点问题,利用轮廓最小二乘法,通过在模型中引入异常点Sl指示矩阵,利用模型的残差平方和与Cook统计量方法,对模型的异常点进行分析.通过数值模拟对所提出异常点分析模型进行验证,数值结果表明模型方法可行有效.     

我国银行卡业务年费收取的价格行为研究

对我国银行卡市场进行概述,定义银行卡,列出银行卡的分类及功能,并阐述我国银行卡市场的发展状况。对银行卡收取年费进行分析,构建全信息动态博弈-"纳什均衡"模型。针对我国银行卡业务的发展提出两点建议:第一,根据商户交易规模的大小,在交易区间实施二级差别定价;第二,根据顾客对银行贡献度的大小,采取差异化的收费标准。     

点云数据稀疏区域建筑物立面重建方法

建筑物立面兼顾规则和非规则的几何结构排列,利用先验或提取的立面结构规则推理数据稀疏区域立面模型时,会产生不合理的重建结果.为此,提出一种结合规则推理和点云数据验证的数据稀疏区域建筑物立面重建方法,能够对推测的立面模型合理性进行验证.在利用影像数据改善立面点云数据初始重建模型偏移的基础上,分析立面结构的排列规律.采用四邻域模板匹配方法推理点云数据稀疏区域立面几何结构的位置和类型.最后用点云数据验证推理重建结果的可靠性.实验表明,对于结构多样的建筑物立面,该方法可检测出不合理的重建结果,提高了基于规则建筑物立面重建的可靠性.     

数理统计模型在黄土滑坡敏感性评价中的应用

滑坡敏感性评价能定量或半定量地确定区域滑坡发生的空间概率,可有效应用于防灾减灾工程。为探究数理统计模型在区域滑坡敏感性评价中的适用性,以黄土滑坡频发的山西省吕梁山区为例,首先选取区内的3个县幅(吉县幅、午城镇幅、临县幅)共189个黄土滑坡灾害点为样本区,基于GIS平台提取了6种滑坡影响因素(坡度、坡向、高程、地层、河流影响距、道路影响距)。再分别利用3种典型的数理统计模型(证据权模型、信息量模型和逻辑回归模型)进行上述因素与历史滑坡间的相关性分析。最后对验证区(石楼幅)内的73个滑坡点进行敏感性评价,并采用滑坡点落在极高敏感区和高敏感区的比例和受试工作者特征曲线2种方法进行精度分析。结果显示证据权模型的评价精度均为最高,说明该模型更适用于该地区的黄土滑坡敏感性评价。     

基于CIR随机波动率模型的障碍期权Monte-Carlo

经典的Black-Scholes模型中,期权定价的波动率假设为常数,事实上金融市场的交易中波动率是随机变化的.为了更贴合实际情况研究随机波动率下的期权定价是非常有必要的.现在假设波动率是一个随机变量并且满足CIR模型,以障碍期权为研究对象,应用蒙特卡洛模拟法对其路径进行模拟,最后对上升敲出看跌障碍期权进行蒙特卡洛模拟定价.     

高校学费定价方法

根据公共定价理论探讨了高校学费定价问题,并结合高等教育特点提出了可资借鉴的高校学费定价方法,即基于成本监管法的学费定价方法和基于价格监管法的学费定价方法,构建了基于平均成本学费的定价模型和基于价格监管法的学费定价模型.     

电磁环境频谱监测软件的设计与实现

<正>电磁环境监测系统是对无线电信号进行监测的系统,其主要任务是对特定区域的无线电信号进行搜索、截获、测量、分析、识别、监视以及对辐射源的测向和定位,以获取其技术参数、功能、类型、位置和用途,为无线电监测的组织与实施提供辅助决策工具,为无线电管理提供电磁环境基础数据。