Linex损失下Pareto分布参数的Bayes估计

该文讨论了在Linex非对称损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计及多层Bayes估计,并证明了相应的估计是可容许的.     

抵押贷款提前偿付率的非参数估计

建立住房抵押贷款提前偿付模型，采用一种叫做普遍添加模型的非参数估计方法对抵押贷款提前偿付率进行估计，研究发现提前偿付率与抵押贷款债龄、抵押贷款息票率与现行利率的比率以及预期的非预期的歇火现象具有高度非线性的关系。     

基于DHGF的供电企业发展水平综合评价方法

由于现有评价方法的优缺点具有互补性,本文把改进的Delphi法、层次分析法、灰色关联统计和模糊评判综合集成为DHGF综合评价模型,在评价的不同步骤运用不同的方法.利用该模型对供电企业发展水平进行了综合评价研究,取得了满意的效果.     

熵损失函数下Burr分布参数的Bayes估计

讨论了在熵损失函数下Burr分布的参数在不同先验分布下的Bayes估计,并且讨论了其多层Bayes估计,给出了容许性估计的一般形式.     

基于DHGF的供电企业发展水平综合评价方法

由于现有评价方法的优缺点具有互补性，本文把改进的Delphi法、层次分析法、灰色关联统计和模糊评判综合集成为DHGF综合评价模型，在评价的不同步骤运用不同的方法。利用该模型对供电企业发展水平进行了综合评价研究，取得了满意的效果。     

抵押贷款提前偿付率的非参数估计

建立住房抵押贷款提前偿付模型,采用一种叫做普遍添加模型的非参数估计方法对抵押贷款提前偿付率进行估计,研究发现提前偿付率与抵押贷款债龄、抵押贷款息票率与现行利率的比率以及预期的非预期的歇火现象具有高度非线性的关系.     

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.     

组合预测法的改进及其在负荷预测中的应用

阐述了传统组合预测方法的基本原理,并从理论上论证了组合预测方法相对于单一预测模型的优越性。在此基础上,总结了组合预测方法的具体步骤,对组合预测方法基于最小二乘法的最优权重确定方法进行了改进,提出了一种新的基于BP神经网络模型的最优权重确定方法。最后将改进后的组合预测方法应用于电力系统短期负荷的预测中。通过分析和比较,验证了该方法的有效性。     

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．     

基于季节ARIMA模型的电力负荷建模与预报

电力负荷是影响电网寿命和可靠度的一个重要因素，将季节ARIMA模型引入电力负荷的建模及预报，为电力资源分配的宏观调控及电网改造提供了一种可靠的方法和途径，文中用频谱分析的方法检验电力负荷的季节性并求出一个周期；介绍了具有一个周期的季节ARIMA模型的一般表达方式，并给出进行建模及预报的一般过程，以天津市华苑小区的电力负荷为例，进行了季节ARIMA模型的建模及预报。