霍特指数平滑法参数的优选

霍特指数平滑方法是一种高级的指数平滑方法,它有两个平滑参数需要确定.用霍特指数平滑方法进行预测时,最重要、而且最因难的工作是确定平滑参数α、β的取值问题.笔者利用EXCEL模拟运算表的功能很容易实现了在离差平方和最小(或绝对离差和最小)条件下的参数估计.为霍特指数平滑方法在实际中的广泛应用提供一种有效的途径.     

霍尔特指数平滑法参数的优选

霍尔特指数平滑方法有是一种高级的指数平滑方法,它有二个基本平滑公式和一个预测公式。霍尔特指数平滑方法进行预测时,最重要、而且最因难的工作是确定平滑参数的取值问题。目前,在有关参考文献中均未见到相关问题的论述。本文偿试使用运筹学的方法解决平滑参数的优选问题。为霍尔特指数平滑方法在实际中的应用提供一种有效的途径。     

政校协同促进大学生创业演化策略研究

促进政府和高校深度协同发展有利于推动大学生创业成长壮大.文章运用演化博弈理论和协同学理论,构建政府和高校博弈矩阵,分析政府和高校协同投入不同优质创业资源情形下的演化博弈状态;并运用Matlab展开数值仿真,剖析参数取值变化对系统演化结果的影响.研究显示通过调整参数可以有效引导大学生创业向稳定平衡状态发展,进而为进一步完善政校协同发展策略提供决策参考.     

再论需求周期性变化的应急资源选址与配置

文章针对需求周期性变化的应急资源选址与调配问题,指出文献[1]建立的非线性整数规划中存在的缺陷,结合原文中的算例求解过程与结果展开讨论与分析,进而引入新的决策变量重建了需求周期性变化的应急资源选址与调配模型,并用目标规划法求解.鉴于各时段资源放置总量及需求满足总量等重要决策变量的取值具有主观性,我们取不同参数将多次运行结果进行对比分析,为解决此类问题提供了实用方法.     

基于关系聚类的动态面板数据模型及其应用研究

运用面板数据建模分析时,在考虑截面异质性的情形下存在参数过多的问题。提出一种基于面板数据关系结构的聚类方法,能有效解决模型估计时参数过多的问题;提出内距离与外距离概念,有效解决了聚类分析时定量确定分类数的问题。将此方法运用于动态面板数据的建模分析,统计模拟结果显示有较好的小样本性质。基于理论模型,采用中国1996-2012年的省级面板数据,实证分析了金融发展对房地产业发展的动态影响,分析效果与现实经济发展较吻合,证明该方法有较好的应用性。     

高校大学生创业演化路径研究

文章借助演化博弈分析方法,基于高校及大学生群体构建博弈矩阵,分析不同情形下的演化稳定情况,同时利用Matlab进行数值仿真,展示了相关参数不同取值对系统演化结果的影响。研究表明通过调节相关参数可以引导高校大学生创业朝着理想状态演化,据此提出了相关建议对策。     

多个企业同时博弈的动态古诺模型的研究

由于产品的新增市场容量会随着时间发生变化甚至出现负数情形,文章修正了n个企业同时博弈的动态古诺模型,在两种假设下,通过理论分析和计算,给出了各厂商合作及非合作情形下的产量均衡解,并分析了一些相关参数,旨在更好地反映一些更广泛的实际情形,是厂商制定产量决策的有利工具.     

扩散过程的统计推断及其在保险中的应用

一、引言 关于随机过程的统计推断问题,在统计建模中无论理论还是应用上都具有重要的意义.近20年来,随机过程统计已经有了很大发展,其研究方法分为参数和非参数两大类.参数方法适合于模型的具体形式完全已知,仅含有未知参数的情形;而当对研究总体缺少有把握的具体模型假定,只有一些定性的描述时,要对总体的一些未知特征进行推断,非参数方法不失为一种统一而又优美的解决途径.     

基于模糊多分配的辽宁煤炭枢纽站选址研究

提出一种模糊多分配p枢纽站中位问题,其中运输成本定义为模糊变量,问题的目标函数是在给定的可信性水平下,最小化总的运输成本。对于梯形和正态运输成本,问题等价于确定的混合整数线性规划问题。在实证分析中,选取了辽宁省煤炭产业的相关面板数据,分析计算在不同可信度水平下煤炭运输枢纽站设立的数量和位置,再利用传统的优化方法(如分枝定界法)求解。经计算,这一模型和求解方法可以用来解决辽宁省煤炭运输的选址问题。     

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.     

波动率不确定情形下欧式双向期权定价

欧式双向期权是金融市场上一类重要的期权.文章探讨了市场价格波动率不确定情形下,欧式双向期权的定价问题,且给出了投资策略.研究的结果涵盖了经典情形下,BS方法得到的期权定价公式.并且证明了在一定条件下,BS方法得到的期权定价公式将低估期权价格.     

基于直觉模糊数的物流配送中心选址的评价方法

文章利用模糊数连续有序加权算子对直觉模糊数中的三角模糊数集结,给出一种直觉模糊数的简便比较规则;采用文献综述法和问卷调查法构建了物流配送中心选址评价指标体系,采用一种组合赋权法确定指标权重;针对物流选址评价过程中存在的不确定性和信息获取不完备性,构建了基于直觉模糊数的物流选址评价方法;最后实证分析了某企业物流配送中心选址的过程.     

区间数动态多指标决策的投影法

0引言多指标决策问题的决策理论与方法已成为决策科学、系统工程、管理与运筹等领域研究的热点。动态多指标决策问题的研究尤显重要。动态多指标决策问题是具有时间、指标和方案的三维决策排序问题,这样问题的决策过程与结果反映了动态特点。文献眼1演和眼2演在确定情形下,用理     

不允许卖空条件下组合证券投资的几个问题

现代组合证券投资理论研究不确定情形下理性投资行为的优化问题。1952年，H．M．MarkowttZ提出均值--方差模型（简称EVW，率先探讨了将现代证券理论应用到投资领域的可能性。马氏认为，一般投资者在选择证券时，同时存在希求满足和厌恶风险的倾向，最终的选择是在期望效用达到最大的目标下二者权衡的结果。对一含有n种风险证券的组合投资问题，记R--n种风险证券的收益列向量小--n种风险证券的期望收益列向量，已一收益的协方差矩阵，en--单位列向量，X--组合证券投资比例系数列向量，E--期望组合收益标量，V--组合收益方差标量，则EVM…     

基于改进GRA的企业模糊诊断方法及应用

文章针对传统企业诊断方法缺乏考虑弊病-病因间关系的模糊性、复杂性及诊断主体意见不具体和不一致的问题，提出了一种基于改进GRA的企业模糊诊断方法。首先，采用区间犹豫模糊元反映诊断主体判断的不同意见和模糊性以表征企业弊病下的病因诊断值；其次，构建一种可直接计算的IVHF距离；再次，在改进GRA的分辨系数取值方式以及因素权重确定的基础上，设计了一种基于改进GRA的企业模糊诊断方法来确定企业弊病的关键病因；最后，通过算例分析验证了该方法的可行性和有效性。     

动态指数分布模型的一种预测算法

本文讨论了在动态指数分布模型的情形下,利用随机模拟方法对自然参数ω1和θt之间的非线性关系进行了处理,并对模型参数的修正递推以及未来观测值的预测进行了推导.根据随机模拟方法的相关理论,这种方法比数值分析方法有着更好的预测精度.     

基于自组织的大型建筑企业控制力协同进化研究

针对大型建筑企业控制力动态协同的定量化仿真问题,基于复杂系统视角,应用自组织理论分析大型建筑企业控制力自组织耦合网络作用关系,选择有效朗之万方程构建大型建筑企业控制力系统的自组织协同进化模型,通过线性近似法的性态稳定求解非线性方程的稳定性,得出大型建筑企业控制力系统协同进化演化过程的四个决定性参数,并通过MATLAB软件进行参数枚举取值,具体分析企业控制力协同演化。案例验证该模型可对大型建筑企业控制力协同演化最佳状态实现更加精确的参数取值,并发现大型建筑企业控制力协同演化最佳状态的充要条件,以及一种新的大型建筑企业控制力协同演化状态。     

具有区间灰色特征的多级供应链网络优化设计模型

考虑终端市场需求量和产品单价的区间灰色特征,以及需求的不确定性,研究战略层次上的供应链网络设计及其鲁棒优化问题,当供应链结构的参数发生变动时,供应链整体结构和性能保持鲁棒性。针对传统求解方法的局限性,文章通过引入控制变量,建立了具有灰色特征的供应链网络结构设计模型及其鲁棒优化模型,为验证模型的有效性和可行性,以生鲜农产品为实例分析对象,通过实地调查,运用混合整数非线性规划方法,使用Matlab7.0计算工具,研究了4种不同情景下模型的灵敏度,得出5种不同条件供应链网络的设计结构及整体收益,对比分析得出结论:运用混合整数线性规划方法,能有效解决具有区间灰色特征的供应链网络设计及其鲁棒优化问题;不同条件下供应链网络结构不同,且供应链整体收益值、总成本值和利润值也不相同;只要条件确定,供应链网络结构也是确定的,且该结构对问题的解具有鲁棒特征;控制变量的取值大小反映了决策者的决策特征。     

截面相关面板数据的部分异质结构的识别

在大维面板数据中,截面之间很可能呈现出部分异质的特征,即参数在截面间具有组群效应,同组参数相同而不同组参数相异。如果忽略部分异质性而采用完全异质或同质的方法,可能导致估计的不一致性以及统计推断无效性。鉴于已有的部分异质性的研究要么限定截面独立,要么局限于强因子情形,本文尝试在Reese和Westerlund（2015）[1]提出的允许强因子或非强因子存在的较一般的框架下探讨面板数据部分异质结构的识别问题。采用Pesaran（2006）[2] CCE （Common Correlated Effects）方法处理不同强弱的共同因子,并借鉴Su et al.,（2016）[3]的C-Lasso （Classifier- Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）方法,对CCE变化后的方程构造带有加法-乘法惩罚项的惩罚最小二乘,优化后以同步地实现分组和参数的估计。理论分析表明,在强因子或半强因子情形中,本文所提方法在分组方面具有渐近一致性,即所有个体被正确分组的概率随着 而趋于1。同时,参数的Lasso估计和事后Lasso估计均具有渐近正态性。另外分析结果也表明,因子的强弱不会影响分组的一致性但会影响以上两种估计量的渐近正态性,因子越强,两种估计量收敛得越快。模拟结果则表明有限样本下,本文所提的方法在分组、参数估计和分组数确定方面均具有良好的表现。具体的,在强因子和不同的半强因子情形中,随着N,T的增加,分组和分组数正确率很快地上升到100%,而两种参数估计的均方根误差和偏差则明显地降低。最后,利用本文所提的方法,研究了人力资本对经济增长影响的部分异质性。     

半参数混合模型下的贝叶斯方法与应用

极端值估计是损失评估的重要研究部分,文章在贝叶斯方法的基础上,用半参数混合模型来拟合损失.在确定模型参数的过程中,运用贝叶斯方法对参数建模,将参数转化成随机变量,并基于马尔卡夫蒙特卡罗(MCMC)抽样得到参数的估计值.该方法的特点是参数数量少,通过抽样把参数转化成随机变量,给出所有参数可能取值的频率分布图.实证结果表明模型结果既考虑了参数的不确定性,又兼顾了损失的厚尾性.