应用Bayes理论预测开放式基金大额赎回量

提出了开放式基金的大额赎回量和Bayes大额赎回量的概念,将复合泊阿松分布和极限理论运用在大额赎回量的计算之中,得到了计算公式·由于开放式基金赎回量的分布中的参数不断变化,因此用Bayes方法预测未来近期的大额赎回量更合适·推导出了正态分布下Bayes大额赎回量的计算公式·为基金管理人合理规避这种流动性风险提供了一种预测方法·     

《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》1999～2003年论文统计分析

运用文献计量学原理和方法,对《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》1999～2003年5年间发表的论文和作者的情况进行了统计,分析了该刊的一些特点和学术影响,为进一步办好刊物提供依据。     

中国省际环境与发展关系及水气偏离类型研究

选取2002—2004年截面数据,以人均废水、人均废气、万元产值废水、万元产值废气排放量为指标,分析了中国省级区域环境与发展的关系.统计模型显示,随着人均国内生产总值(GrossDomestic Product,GDP)的增加,人均废气、废水排放量呈直线增长态势,万元产值废水、废气排放量呈指数衰减态势.在此基础上,依据实际统计值与模型估计值的相对偏差,分析了中国各省级区域经济发展偏气性和偏水性特征,并将全国31个省市区划分成3种水气偏离类型,为各省级区域制定大气和水环境政策提供科学依据.     

基于算法融合的红外成像目标稳健跟踪方法

针对复杂背景下的红外图像机动目标跟踪问题,在对现有的多种红外成像目标跟踪算法进行分析与比较的基础上,提出了一种基于算法融合的红外成像目标稳健跟踪方法。该方法在对各跟踪器输出的目标位置测量值序列采用基于“当前”统计模型的模糊交互多模方法进行处理的基础上,采用基于总均方误差最小规则的自适应加权融合方法对目标状态的多个滤波与预测值进行综合处理,较大程度上提高了系统的跟踪精度与稳定性。仿真结果显示了该方法的有效性与稳健性。     

2005年全国青年男篮俱乐部联赛(南京赛区)技术统计与分析

各篮球俱乐部二线队伍水平的优劣将直接影响到整个中国篮球联赛的发展,通过对本次比赛的临场技术统计和分析来探讨中国男子篮球后备力量的状况。我们使用CBA篮球比赛现场技术统计系统,现场对“2005年全国男篮球俱乐部联赛(南京赛区)”共计20场比赛进行了现场技术统计,从对数据的分析结果来看,本次比赛整体投篮命中率与CBA联赛水平接近,但是各队的失误和犯规次数都比较多,整体防守能力尚显不足,组织后卫的能力还有较大的提升空间,核心球员缺乏。严格训练,努力提高技战术水平是当务之急。     

网格模拟环境中统计分析技术研究

在对现有的典型网格模拟系统的统计分析功能进行分析比较的基础上,提出了一种包括数据的获取、统计和分析的方法,并且在网格模拟系统JFreeSim中加以实现.该方法针对网格模拟器中性能分析问题,在稳态模拟条件下,根据统计分析实体对其他各个实体的监控信息,制定统计量,并依据制定的评价指标和算法对统计量进行了分析比较,给出了比较结果.该方法通过给出可能存在的性能瓶颈,为分析各种不同的场景下网格系统及算法的性能和可扩展性提供了有效手段.     

基于心理物理学的图象评价技术研究

用发现概率统计遥感图象中预先不能确定的目标被发现与否的情况，是从随机事件的角度出发，反映发现过程中，随机因素对图象效果的影响。尤其是对采取一定措施的遥感图象，目标更介于发现与未发现的临界状态，更难以用绝对肯定或绝对否定两种概念来界定。传统使用的目标效果概率统计评价方法，只反映了其中的随机因素，不能反映有很大影响的心理物理学因素，它们是一些难以确切描述和量化的模糊因素。利用模糊数学模型和概率统计的交叉融合，建立基于心理物理学的图象效果评价方法和计算机仿真模型，经实际检验证明实用有效、结果准确。技术途径可用于解决图象相似系统的效果评价问题。     

统计学创新与统计工作队伍素质论

统计学理论应与时俱进,开拓创新,包括观念创新、指标创新、方法创新、手段创新;同时,要提高统计工作队伍素质,即建设一支公正、客观的统计信息采集队伍,建设一支精干、有为的统计分析队伍,建设一支协调、统一的统计管理队伍和建设一支廉洁、公正的统计服务和执法队伍.     

论不平等程度度量的统计方法

主要考察不平等度量中广泛使用的统计方法,通过对几种常见统计度量方法的优缺点及其关系的分析,我们发现统计度量方法本身也存在着一些不如人意的地方,改进的办法之一就是使用公理化的度量方法和福利的度量方法。     

预测沪深股市市场波动性

研究目的在于:首先,检验和对比三种GARCH模型对于我国上海、深圳股市波动性的预测能力.其次,使用非对称的预测指标以体现对于预测误差高低的不同个体需求.在对于4个对称型的预测常规指标中,TGARCH对于2个市场波动的预测结果都是最佳的,而EGARCH的预测结果也要好于GARCH(1,1).这表明我国上海与深圳市场受坏消息的负面影响大于同等程度好消息的正面影响,而运用单边非对称的GARCH模型将更利于提高波动性预测的准确性.在非对称预测指标方面,研究认为EGARCH模型对于那些更愿意低估市场波动性的投资者而言较为有利,而GARCH(1,1)模型则相应满足了希望高估市场波动性的投资者的需求.这也表明投资者应根据自己的需要来选择相应的波动性预测模型.