基于灰色关联度的广义IOWA算子组合预测模型

文章在广义诱导有序加权(GIOWA)算子的基础上,结合关联度指标之一的灰色关联度指标,建立了基于灰色关联度的GIOWA算子的组合预测模型.同时,讨论了该算子的相关概念和性质,给出了该算子权系数的确定方法,并对所建立的组合预测模型中的参数λ进行了分类讨论并给出实例检验,结果表明该组合预测方法的合理性和有效性.     

一种新的灰色关联度模型

针对已有灰色绝对关联度的证明较为复杂,计算结果出现明显不合理的情况,文章提出了一种新的灰色关联度模型,该模型以序列对应点之差的绝对值之和作为两序列的关联度,不仅具有证明简单、计算方便之优点,而且克服了计算结果出现明显不合理的情况,从而使得计算结果更加合理地体现了灰色关联度的实质。最后,通过计算实例验证了该关联度模型的可行性与有效性。     

基于三角形相似的Delta灰色关联度研究

文章以三角形相似的精确数学定义为基础,在两个三角形不满足三角形相似的精确数学定义的情况下,提出了度量三角形相似程度的计算公式;然后,通过添加辅助线,把序列对应的折线转化为一系列有公共边的三角形,以提出的三角形相似度公式为基础,构造出了度量两序列相似的灰色关联度公式,称为Delta灰色关联度,并研究了它的一些性质,给出了计算过程.     

灰色斜率相似关联度研究及其应用

根据灰色关联分析的基本思想,基于灰色斜率关联度的计算模型,提出了一种新的灰色斜率相似关联度计算模型,它满足相似性。该计算模型充分利用了序列在各个时点的信息和正、负相关性,得出的关联分析结果比较客观可靠。实例分析表明：该模型简单,且具有良好的应用性。     

灰色H-凸关联度模型研究

从灰色凸关联度的构造原理可以看出其基于从纵向角度刻画序列折线的凸性.文章则从横向角度出发,引进跨度和拱高的概念作为描述折线凸性的两个基本特征,从横向角度提出了灰色H-凸度的概念,在此基础上提出了灰色H-凸关联度,讨论了其性质,灰色H-凸关联度满足平行性、平移变换不变性、取值范围对称能区分正负关联性等性质.并将灰色H-凸关联度与已有的灰色凸关联度从性质方面作了对比,灰色H-凸关联所适用的序列从正数序列扩展到含0和负数的序列,拓宽了灰色凸关联度仅适用于正数序列的应用范围,实例演示了灰色H-凸关联度能更有效地刻画因素问的关联关系.     

一种新的灰色相似关联度模型及其应用

灰色关联分析是灰色系统理论的一个重要组成部分,它是灰色决策和灰色聚类的基础。文章在对已有的灰色关联度计算模型分析的基础上,利用参考序列和比较序列的斜率差异程度提出了一种新的灰色相似关联度模型,分析并证明了一些性质。该模型简单,并且实用。     

基尼系数的时间灰色预测模型

基尼系数理论在我国是否适用及基尼系数到底怎样估算.文章结合我国基尼系数已有的历史资料及我国在测算基尼系数基础资料的困难,认为基尼系数实际上是一个灰色系统.提出了用时间数列灰色预测模型来估测我国的基尼系数.     

基于灰色关联度的优性组合预测模型存在性及赋权方法

灰色关联分析是通过对时间序列数据几何关系的度量来比较系统中多因素的紧密程度的量．在组合预测技术中,通常利用灰色关联度最大化的方法来确定各单项预测模型的权重系数．文章在分析灰关联度模型的基础上,得到结论即组合预测离差平方和最小与灰色关联度在确定优性组合预测模型中具有一致性,实例分析证明结论正确、有效。     

一种新的灰色相似关联度及其应用

灰色关联理论是灰色系统理论的一个重要组成部分,它是灰色决策与灰色聚类的基础.在对灰色关联公理和已有灰色关联度计算模型分析的基础上,文章构造了一种新的灰色相似关联度计算模型,分析并明了它的一些性质.实例表明,该算法简单,并具有良好的应用性.     

商业银行股票投资价值评估——基于灰色关联度

对商业银行投资价值的评估是广大投资者和学术界关注的问题。通过建立银行股投资价值评价指标体系,构建了基于灰色关联度的商业银行投资价值的优化评价模型,并确定了各指标权重,以此来构建理想银行,测算被评价银行与理想银行之间的关联度,其关联度大小的顺序即是银行股相对投资价值的强弱排序。实证结果表明,该种方法对投资者的投资决策具有较高的参考价值。     

基于区间灰数相离度的灰色关联决策模型

为了解决决策方案属性值为区间灰数、指标权重信息部分已知的多属性决策问题,利用灰色关联分析的理论、"核与灰度"思想及最优化理论开展研究。首先构建了区间灰数相离度公式,并提出了基于区间灰数相离度的灰色关联度模型;其次构建了基于区间灰数相离度的灰色关联决策方法;最后在充分利用客观信息的基础上综合考虑了决策者的主观意愿,提出了指标权重确定的优化模型。通过算例验证了该模型的可行性和实用性。     

基于Cramer法则的区间灰数预测模型参数优化方法研究

以改善区间灰数预测模型的模拟及预测性能为目的,对区间灰数预测模型的参数优化方法进行研究,应用Cramer法则推导了核序列GM(1,1)模型通用形式的参数无偏估计新方法,从理论上证明了新方法对非齐次指数核序列的模拟无偏性,并在此基础上构建了一种新的区间灰数预测模型;通过与优化前的区间灰数预测模型模拟精度进行比较,结果表明新模型具有更为优秀的模拟及预测性能。此研究成果对丰富和完善灰色预测模型方法体系与拓展灰色模型应用范围,具有积极意义。     

面向横截面数据的级差最大化灰色指标关联决策模型

针对现有横截面数据灰色关联模型中指标的排序变换影响关联结果的问题,文章从距离的接近性角度,以指数函数的形式表征关联系数;借助TOPSIS思想,并利用级差最大化组合赋权原理分别从正、负理想两个角度对指标进行赋权,集成一种面向横截面数据的级差最大化灰色指标关联决策模型,并对该模型的规范性等性质进行证明。通过实例验证该方法不受指标排序的影响。     

基于核和灰度的双重异构数据序列预测建模方法研究

通过建立灰色异构数据"核"序列的DGM(1,1)模型,实现双重异构数据"核"的预测;以"核"为基础、以双重异构数据序列中较大的区间灰数信息域作为预测结果的信息域,构建基于区间灰数与实数的双重异构数据序列灰色预测模型,有效地将灰色预测模型建模对象从"同质数据"拓展至"双重异构数据"。研究成果对丰富灰色预测模型理论体系具有积极意义。     

区间灰数几何预测模型的参数优化

面积序列及坐标序列的模拟精度是影响区间灰数几何预测模型性能的重要因素,文章通过克莱姆法则建立面积序列与坐标序列的灰色模型参数无偏估计新方法,在此基础上构建了一种新的区间灰数预测模型;最后通过与传统的区间灰数预测模型模拟精度进行了比较,结果表明新模型具有更为优秀的模拟性能.     

仿射期限结构模型的小样本偏差修正研究

仿射动态期限结构模型的估计方法中存在着小样本偏差问题,估计出来的结果可能因小样本偏差而产生偏误.较严重的偏误导致了未来短期利率预期和长期期限溢价与实证研究不符.文章考察了我国银行间债券期限结构模型估计,结果显示,系数估计中存在显著的小样本偏差,然后利用Bootstrap模拟的偏差修正方法进行了修正,重新解释了我国远期利率及远期溢价的一些重要特征.     

基于信息准则的最优组合预测小样本改进模型

在对样本量小且波动大的变量进行预测时,最优组合模型往往容易出现过拟合问题而导致预测效果不佳.借鉴信息准则中对过拟合问题的处理方式,结合等权组合在预测实践中的良好表现,通过在最优组合模型的目标方程中增加向等权收缩的惩罚项,建立了最优组合预测小样本改进的二次规划模型.最后通过实例,用最优组合预测和其他常用组合预测方法结果的比较,说明了该方法的可行性和有效性.     

Small Sample Bias in the Gamma Frailty Model for Univariate Survival

The gamma frailty model is a natural extension of the Cox proportional hazards model in survival analysis. Because the frailties are unobserved, an E-M approach is often used for estimation. Such an approach is shown to lead to finite sample underestimation of the frailty variance, with the corresponding regression parameters also being underestimated as a result. For the univariate case, we investigate the source of the bias with simulation studies and a complete enumeration. The rank-based E-M approach, we note, only identifies frailty through the order in which failures occur; additional frailty which is evident in the survival times is ignored, and as a result the frailty variance is underestimated. An adaption of the standard E-M approach is suggested, whereby the non-parametric Breslow estimate is replaced by a local likelihood formulation for the baseline hazard which allows the survival times themselves to enter the model. Simulations demonstrate that this approach substantially reduces the bias, even at small sample sizes. The method developed is applied to survival data from the North West Regional Leukaemia Register.     

Simultaneous Small Sample Inference for Linear Combinations of Generalized Linear Model Parameters

A method is proposed to construct simultaneous confidence intervals for multiple linear combinations of generalized linear model parameters, that uses a multivariate normal- or t-distribution together with the signed likelihood root statistic. In an application to a case study simultaneous confidence bands for logistic regression are calculated. A simulation study based on the example evaluation suggests superior performance compared to the common Wald-type approaches. The proposed methods are readily implemented in the R extension package mcprofile.