现代租赁业为经济腾飞插上翅膀

本文根据日、韩在经济腾飞时期的租赁业与经济数据,利用Hurvich的基于最小AICC准则的小样本因果关系检测模型,得出两国租赁业的发展是经济增长的原因。进一步对数变换数据,用最小二乘法估计得出日、韩的租赁业对经济增长的贡献率分别为2.437626和0.427104。     

基于样本前沿面的多准则评价模型的有效性

从样本评价模型的基本思想出发,根据SDEA(d)有效决策单元是否位于样本前沿面上将其分为强SDEA(d)有效和真SDEA(d)有效,从而可以提供更多的有效决策单元和样本单元比较的综合信息;其次,在基于样本前沿面的投入型评价模型基础上提出了同时面向输入和输出的多准则评价模型,并对该模型的有效性理论,相对效率评价指数和投影分析作了进一步探讨;最后通过实例表明了基于样本前沿面的多准则评价模型的优越性.     

基于DNS模型的我国公司债信用利差预测

利用2012~2017年我国国债、公司债、宏观经济及公司特征的月度数据,基于无风险收益率和公司债信用利差期限结构的动态Nelson-Siegel（DNS）模型,提取无风险收益率曲线和公司债信用利差曲线的水平因子、斜率和曲率,采取向量自回归模型和面板回归方法对我国公司债信用利差进行样本内和样本外预测。结果表明：我国公司债信用利差可以由无风险收益率期限结构及公司债信用利差期限结构中包含的信息进行预测;宏观经济变量和公司特征变量对我国公司债信用利差的预测贡献较小。     

ND样本最近邻密度估计的相合性

利用ND序列的Bernstein不等式, 研究ND样本最近邻密度估计的相合性, 给出了弱相合性、 强相合性的充分条件, 所得结果将最近邻密度估计的相合性推广到ND样本.     

NA样本情形连续型线性指数分布参数的经验Bayes估计

对连续型线性指数分布在平方损失下导出了参数的Bayes估计,利用同分布负相协(NA)样本构造了经验Bayes(EB)估计量,并在适当的条件下获得(EB)估计的速度.     

一种基于BP神经网络的颜色空间量化方案

介绍了一种基于BP神经网络的颜色空间量化方案。这种方案利用人能辨识的11类颜色,将人辨识颜色的能力融入到颜色空间的量化过程中,并运用BP神经网络方法,将颜色空间进行量化分割。文章介绍了样本颜色的采集方法、采集软件的设计、基于BP神经网络的样本颜色处理方法以及在图像特征的抽取、区域分割方面的应用。建议的方案从一个新的角度缩小了低层视觉特征和高层语义特征的差异。     

相依样本下密度泛函估计的渐近性质

设Ｘ１，Ｘ２，…Ｘｎ是从某个具有密度函数ｆ（ｘ）的一维总体中抽出的一个随机样本，μ＝ＥＸ１。本文考察了洪圣岩所提出的密度泛函θ＝ｆ（μ）的核型估计ｆｎ（Ｘ）的大样本性质，在样本序列（Ｘｎ）为平稳、一致强混合的情形下，得到了ｆｎ（Ｘ）的强收敛速度，并证明了ｆｎ（Ｘ）具有渐近正态性。     

GARCH模型和SV模型的应用比较研究——以上证指数的波动性为例

文章以上证综指2007年2月27日至2008年5月14日共293个交易日的收盘价数据为研究对象,通过构造样本外波动性预测能力指标,分析比较了GARCH类模型和SV类模型在国内市场上的适用性。文章首先估计GARCH类模型和SV类模型的参数,其中SV模型参数的估计采用最新的马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC方法）,并由WINBUGS软件加以实现。然后通过构造样本外预测能力指标对GARCH类模型和SV类模型的样本外预测效果进行比较,得出在国内市场SV类模型的拟合和预测效果要好于GARCH类模型。     

基于主动学习的SVDD预警技术

针对当前的主要预警方法的问题,提出基于主动学习的支持向量数据描述预警技术,并给出了该技术的实现过程.该技术利用支持向量数据描述解决了缺少预警警兆数据的问题,利用主动学习解决了正常样本和待测样本数据量大的问题,以某地区的宏观经济运行预警系统为例,证明了该技术的有效性.     

威布尔分布下小样本P-S-N曲线拟合方法

为拟合疲劳寿命服从威布尔分布的小样本P-S-N(失效概率-应力-循环次数)曲线,提出了小样本疲劳寿命试验数据统计分析与P-S-N曲线拟合方法。根据疲劳寿命均值和标准差与应力水平的线性关系,基于已知的最高级应力水平的疲劳寿命分布参数,使用疲劳寿命算术平均值替代其他级应力水平均值(期望),获得疲劳寿命均值与应力水平的线性关系。根据此关系,将不同级应力水平的疲劳寿命等效到最高级应力水平,检验等效寿命与最高级应力水平疲劳寿命的均值相对误差,反推各级应力水平疲劳寿命的统计参数,从而实现了P-S-N曲线的拟合。算例结果表明:使用全部疲劳寿命数据时,所提方法拟合结果与传统方法拟合结果相对误差小于1%;对于拟合设计的2组方案(8-5-5和8-3-3),所提方法与传统方法拟合结果相对误差小于10%;所提方法能够得到较为合理的参数,获得较好的P-S-N曲线拟合结果。