风险型多属性自修正群决策方法

文章针对语言变量评价的风险型群决策问题,提出一种基于云模型、前景理论的风险型多属性群决策方法.该方法通过云模型、前景理论将语言变量评价转换成云前景决策矩阵,并以此计算前景值贴近度确定决策者权重,通过指数映射保证个体云前景决策矩阵在MWA算子下有效集结成群体云前景决策矩阵,结合自修正过程达到一致性要求,最后采用离差最大化规划求解各属性权重并计算各方案的综合排序情况.算例分析验证了上述方法的可行性和有效性.     

基于CRITIC的多属性决策组合赋权方法

多属性决策中属性权重的确定方法有多种,每种赋权方法有其各自的特点,为了综合利用各种赋权法的优势,文章基于CRITIC的基本原理,提出了一种组合赋权方法。该方法通过对利用比强度和冲突性结合构造组合权重,研究了模型的求解,给出权重的计算公式,探讨组合赋权方法的检验,确保组合权重能反映主观信息和客观信息,并总结该方法的计算步骤。最后进行实例分析,结果表明该组合赋权方法是有效性的。     

直觉模糊信息下的多属性决策组合赋权新方法

研究了方案属性值是直觉模糊数且属性权重未事先确知的多属性决策组合赋权问题.文章根据直觉模糊判断矩阵的期望矩阵和基本满意度,构建了一个基于满意区间求解属性组合权重的数学模型.在此基础上,利用得分矩阵求出了方案的满意排序.最后通过一个算例验证了该决策方法的有效性和可行性.     

基于熵权法的群决策模糊综合评价

群决策模糊综合评价是多人对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种多因素决策方法。文章根据事物的多因素属性,基于模糊数学理论,对问题属性的各因素的权重用熵权法确定,结合实例对图书选题进行群决策综合评价。实例结果表明,本文采用的方法能够自动确定各因素的权重系数,易于对多因素属性的事物进行群决策综合评价,避免权重确定的主观随意性,使评价结果具有实用性。     

基于结构CRITIC法的学术期刊评价指标的赋权方法及比较

在复杂、多元的期刊评价过程中经常涉及各评价指标的赋权问题。不同的评价指标赋权方案直接影响期刊评价的结果,因此如何确定指标权重是一个重要问题。文章基于CRITIC法的赋权原理,结合层次分析法,提出了一种全新的主客观赋权法相结合的权重确定方法,即结构CRITIC法。采用2022年《中国学术期刊影响因子年报（自然科学与工程技术）》中17种数学学术期刊的数据,使用包括原始的CRITIC法在内的其他三种赋权方法进行对比分析。结果表明,主观赋权法和客观赋权法赋权结果的差异性影响了评价结果的公认性;赋权方法的选择应当考虑其适用性;结构CRITIC法是在期刊评价中更能从主观和客观两个方面反映指标权重的计算方法。结构CRITIC法为学术期刊评价提供了一种新的赋权方法。     

基于记分函数的直觉模糊多属性群决策方法

针对属性权重未知且属性值为直觉模糊值,决策者给出方案直觉模糊值形式偏好信息的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于模糊优选的群决策方法。首先在计算直觉模糊相似度的基础上通过非线性规划模型求解出属性权重。在明确直觉模糊多属性决策问题中直觉模糊集的定义基础上,提出了一种新的记分函数方法,进而得到各决策者决策矩阵的正、负理想方案。然后通过各决策者的模糊优选模型得到各方案的决策值,通过决策群体的模糊优选模型得到各方案的群体综合决策值。最后通过一个算例说明了方法的有效性。     

模糊多属性决策的最小偏差法

针对只有部分属性权重信息,决策者对方案有一定的主观偏好,并且属性指标表示形式多样的多属性决策问题,文章给出了把属性指标表示为梯形模糊数的方法,建立了一个基于主客观偏好值的总偏差最小化的线性规划模型,用以求解最优权重向量,进而以方案的客观综合模糊期望值大小排列方案优劣次序的决策方法.最后,通过实例表明了该方法的实用性和有效性.     

基于多属性决策的未动用油气储量评价方法研究

未动用油气储量综合评价是油田确定区块开发序列,降低开发风险、提高开发效益的关键问题之一,多属性决策为解决该问题提供了理论与方法基础。提出一种集结决策者或专家打分与均方差最大化的组合赋权法,并结合加权算术平均算子构建了基于多属性决策的未动用油气储量评价方法。依据未动用油气储量特征,分析选择11个指标构成评价指标体系。最后,通过中国西北某区26个已探明未动用区块的实证分析,说明该方法合理有效。     

一种离差组合最大化多属性决策方法

文章研究了属性权重完全未知,方案属性值为实数的多属性决策问题.首先,证明了方案属性值离差变大并不意味着方案综合值离差变大,方案综合值离差变大也不意味着方案属性值离差变大.其次,在综合考虑方案属性值离差和方案综合值离差同时最大化的基础上,建立并通过求解一个规划模型计算出属性权重,从而得到一种离差组合最大化的多属性决策方法。最后,给出了一个算例来说明了该方法.     

基于权重试算的MAUT混合整数规划采购决策模型

针对权重不确定情形下的供应商选择问题与订单优化问题,文章提出基于权重试算的多目标混合整数规划模型,应用多属性效用理论提出决策功效函数用于方案的选择与优化,并通过重庆某制造企业的零部件采购案例验证.结果表明,该方法能够在权重不确定情景下,提供最优方案集及其映射的权重范围,有效地支持采购决策.     

网上调查应注意的几个问题

国际互联网的飞速发展,正在把 我们带入一个激动人心的网络世界。适应网络时代的调查方式──网上调查随之产生。网上调查是利用网络作为信息收集渠道,获得即时有针对性的各种信息的一种调查方式,具有很高的时效性和效率,可以节省大量调查费用和人力,是二十一世纪调查研究收集数据的主要手段之一。由于国内上网用户数量有限,网上调查也刚刚起步,网上调查的使用具有一定的局限性,应注意以下几个问题: 样本的代表性网上调查的调查对象仅限于网民,网民的构成决定着预定的被调查者是否构成群体规模。如果被调查规模不够大,样本往往缺…     

基于GARCH模型的金融冲击对企业产出影响研究

利用GARCH模型,计算了来自货币供给、汇率以及股市波动因素的金融冲击,结果表明GARCH模型能够很好地反映金融冲击情况。根据GARCH模型分析结果,利用面板数据模型研究了金融冲击对企业产出的影响,实证研究显示:金融冲击会对企业产出有显著的影响,但单独股市波动的冲击对就业影响不显著;资产负债率高的企业,金融冲击会导致产出更大的下降。     

基于倾向分匹配法的农民工培训收入效应实证研究——以吉林省为例

基于2006年吉林省进城务工人员调查数据,采用倾向分匹配法对农民工的培训收入效应进行估算.研究结果表明:培训对农民工的收入确实有显著的积极的影响,其中职前培训的增收效果明显高于在职培训.横截面估计和OLS估计的结果也支持这一结论.同时通过比较不同方法中的受试组和参照组个体统计特征发现,倾向分匹配法中参照组的个体统计特征更接近于受试组,亦即基于倾向分匹配法获得的估计结果更接近于随机实验结果.     

ARCH类模型在风险价值测度中的应用

将ARCH类模型用于计算风险价值，会在很大程度上提高风险价值测度的精度。通过理论分析和实证分析都表明，利用ARCH类模型计算金融资产的风险价值，可以体现其收益率的分布状态和波动性的影响作用，适应风险价值计算的需要，能够提高风险价值的计算精度。     

连续性抽样估计方法研究综述

根据国外的理论研究及应用的经验,预计连续性抽样估计方法在中国的应用前景非常广阔。因此,将连续性抽样估计方法作为研究对象,对国外已有的相关研究成果进行理论化、系统化的研究综述,并比较分析各类连续性抽样估计方法,归纳出存在的问题及未来研究的趋势,为后续的研究提供参考,同时为该方法顺利地应用到中国实际调查工作中奠定理论基础,从而进一步推动中国统计调查方法体系的改革与发展。     

Bounds on Sample Variation Measures Based on Majorization

Using majorization theory, upper and lower bounds are derived for different measures of variation as progressively more items of information are available about the sample data. As a convenient starting point, bounds are first established for a one-parameter family of variation measures, which is a generalized mean difference measure of which Gini's mean difference, the standard deviation, and the range are particular cases. While, as pointed out, some of the derived bounds are well known, others do not appear to have been published and are tighter than established bounds. Some 40 different bounds are derived, besides any number of bounds given for the generalized family of variation measures. A number of interesting inequalities are also derived on the basis of some of the bounds. While the bounds have been developed in terms of real-valued sample data generally, the paper concludes with a brief discussion of the bounds for categorical data when the sample data consists of frequencies (counts).     

Influence on tests with focus on linear models

To assess the influence of single observations on the parameter estimates, case-deletion diagnostics are commonly used in linear regression models; one example is Cook's distance. For nested parametric models we consider a deletion diagnostic for evaluating the influence of a single observation on the likelihood ratio (LR) test. In order to have a common scale as reference, the asymptotic distribution of the diagnostic is derived and the values of the diagnostic are converted to percentiles. We focus on linear models and general linear models, and in these cases explicit results are derived. The performance of the diagnostic is explored in two small bench mark examples from linear regression and in a larger linear mixed model example.     

A note on characterizations based on truncated expectations

Many characterization results of the bivariate exponential distribution and the bivariate geometric distribution have been proved in the literature. Recently Nair and Nair (1988b, Ann. Inst. Statist. Math. 40 (2), 267–271) obtained a characterization result of the Gumbel bivariate exponential distribution and a bivariate geometric distribution based on truncated moments. In this note, we extend the results of Nair and Nair (1988b) to obtain a general result, characterizing these two bivariate distributions based on the truncated expectation of a function h, satisfying some mild conditions.     

基于粗糙理论的高速公路财务评价方法研究

在粗糙理论的背景下,介绍一种高速公路财务评价方法,该方法视高速公路中各评价指标的基础数据或参数为粗糙变量,构建粗糙向量,并提出粗糙模拟技术以及粗糙条件下求解指标期望值、概率和关键值的一般方法和步骤;最后举例说明该方法的可行性和有效性.     

基于点过程的极值VaR研究

风险无时不有、无处不在,风险本身并不可怕,金融机构就是通过承担风险、管理风险来获得收益的。真正可怕的是极值风险,即稀少或极端事件的发生给经济主体带来巨额损失的风险。因此对极值风险的建模就成为风险管理的重中之重。极值理论为极端事件的统计建模和极值风险测度的计算提供了坚实的理论基础,故有必要通过介绍和比较传统极值事件的建模,基于点过程构建极值风险的一般模型,并利用外汇市场的日数据和VaR的估计与检验进行实证分析。