非齐次马氏链场二元泛函的极限性质定理

树上随机场是随机过程理论在树--这一最新的数学模型上的应用,它产生于信息理论的编码和译码问题.在一个序列中状态和状态序偶出现的频率是否遵从大数定律直接影响到编译码方法的优劣.本文主要研究了Caylay树上非齐次马氏链场二元泛函的强极限定理,作为主要结果的推论,得到了Caylay树上非齐次马氏链场关于状态和状态序偶出现频率的强极限定理.     

马氏链为齐次的统计检验方法

文章在大样本条件下,给出了离散型马氏链为齐次的正态检验和χ2检验方法。     

灰色·马尔柯夫模型在棉花产量预测中的应用

传统的灰色模型GM(1,1)主要适用于预测时间短,数据资料少,波动不大的系统对象,其预测趋势都是一条较为平滑的曲线,对于随机波动性较大的数据序列拟合较差,预测精度较低.而在马尔柯夫链理论中,转移概率pii可以反映随机因素的影响程度,因此适用于预测随机波动大的动态过程.这恰恰可以弥补灰色预测的局限.但马氏链预测对象要求具有马氏链和平稳过程等均值的特点,而客观世界中的预测问题大量是随时间变化或呈某种变化趋势的非平稳过程.如若采用灰色GM(1,1)模型对预测问题的时序数据进行拟合,找出其变化趋势,则可以弥补马氏链预测的局限.因此将GM(1,1)模型与马尔柯夫预测模型有机地结合,既可优势互补,又克服了两者的不足.     

一类状态链依赖观测链的隐Markov模型的强极限定理

本文研究一类状态链依赖观测链的新的隐Markov模型的极限定理。首先根据马氏链的性质得到了这种新的隐Markov模型的强马氏性;然后将一般意义下的隐Markov模型的强型的强极限定理和熵密度的极限定理推广到了这种新的隐Markov模型中。     

一类带投资时滞的随机投入产出模型

文章研究了一种带投资时滞的随机投入产出模型,得出了由该模型确定的投入产出向量为嵌入马氏链的结论.     

马氏链点值预测方法和时序分析预测方法的统计试验研究

基于绝对分布的马尔可夫链预测(ADMCP)方法、叠加马尔可夫链预测(SPMCP)方法和加权马尔可夫链预测(WMCP)方法在各种水文序列预测理论中得到了广泛的应用。然而,实际生活中仅仅预测出状态区间是不够的,文章给出了一种基于马氏链状态预测方法的点值预测方法,并将其与普遍接受的时间序列分析预测方法进行了基于统计试验的比较分析,得出了该方法在水文序列预测中较优的结论。     

习惯形成、资产定价和马氏链求解算法

本文使用马氏链描述美国消费增长率,并使用马氏链算法求解了基于习惯形成的资产定价模型.通过数值模拟发现,通过选取参数的合理数值,可以得到与美国历史数据相吻合的较高股票溢价和较低无风险利率,从而解释了Mehra和Prescott(1985)指出的股票溢价之谜和Weil(1989)提出的无风险利率之谜.     

随机利率下具有马氏调控的绝对破产风险模型研究

文章考虑了一类随机利率下具有马氏调控的绝对破产模型.对于给定的初始状态和初始资本,导出了红利期望现值、期望折现罚金函数所满足的积分—微分方程.同时在该模型中,利息力不再是常数而是受一外部马氏过程控制.该利率模型的优点在于当外部经济环境发生改变时利率的状态也会相应改变.     

差分方程型离散灰色模型与应用

离散灰色模型形式多种多样,新提出差分方程型离散灰色模型(称为DEDGM模型),并给出了一阶常系数非齐次差分方程型离散灰色模型、一阶变系数非齐次差分方程型离散灰色模型、二阶常系数非齐次差分方程型离散灰色模型、二阶变系数非齐次差分方程型离散灰色模型的建立方法。实例表明,新提出的方法有较高的预测精度,丰富了灰色预测建模方法体系,对研究其它更复杂的离散灰色模型有重要启示。     

多重减因模型的马氏链方法与转移强度参数估计

文章利用马氏链方法推导出多重减因模型的生存与死亡概率,并通过极大似然估计方法给出了其转移强度参数估计.     

M-H算法的建议分布选择与比较

文章比较研究了M-H算法与舍选法的联系,给出了建议分布的选择标准与几种建议选择,并比较了这几种建议分布对马氏链的影响,举例说明了M-H算法在贝叶斯推断中可行、稳定、有效.     

基于MCMC方法的随机数生成研究

文章比较研究了MH算法与Gibbs算法及其改进的优缺点,利用混合Gibbs算法可生成更复杂的分布随机数,如截断后验分布和混合后验分布,给出了建议分布的选择标准和马氏链收敛准则,验证了MCMC方法在贝叶斯推断中的可行性、稳定性和有效性.     

一种适用于非齐次指数增长序列的直接型离散灰色模型

基于灰色模型的背景值表达式及非齐次指数增长序列的形式1,得到了一种一次累加序列与原始序列的关系,给出了系数确定方法,获得了适用于非齐次指数增长序列的直接型离散灰色模型,并给出了系数确定的方法。实例研究表明：本优化模型不仅具有可操作性,而且精度高,效果好。     

一种改进的近似非齐次指数增长离散灰色预测方法

近似非齐次指数增长离散灰色模型DGM(1,1)解决了原模型的固有偏差问题,但在解决现实中有阶跃扰动、大波动变化的初始序列的时候预测结果依然存在明显的偏差.文章在近似非齐次指数增长离散灰色模型中引入残差,构建偏差修正序列,并以其为初始序列重构预测模型,分情况对预测结果进行修正.通过算例进行比较分析,验证了改进模型的精确性和实用性.     

关于非齐次隐马尔可夫模型的一类强极限定理研究

一、引言与定义 马尔可夫过程是一种十分重要的随机过程,它为信息科学、管理科学以及金融决策提供了强有力的数学工具.众所周知,有关齐次马尔可夫链的极限性质,已有了成熟的结果,并形成了完整的体系.     

直接离散GM(1,1)模型参数估计的最小一乘法

研究表明直接离散GM(1,1)模型对严格服从非齐次指数规律的原始数据进行建模,所得到的模型具有完全相同的指数规律,而当数据为近似非齐次指数规律时,直接离散GM(1,1)模型拟合效果较差.主要原因是直接离散GM(1,1)模型采用最小二乘法估计参数,稳健性不好造成的.针对这一情况,文章提出利用最小一乘法估计直接离散GM(1,1)模型参数改进上述不足.对比实验表明,采用最小一乘法估计参数得到的直接离散GM(1,1)模型具有很好的精度和稳健性,使得直接离散GM(1,1)模型的适用范围得到进一步扩大.     

NCD系统的数学模型和稳态分析

本文以有限齐次马尔科夫链对NCD(无索赔折扣)系统建模,指出任一NCD系统皆存在唯一的平稳分布,给出了求解这一平稳分布的一般方法.此外,本文还考虑了实际索赔中NCD制度对索赔概率的影响,分析了在这种情况下系统达成的新的平稳状态.     

我国证券投资基金绩效持续性实证研究

本文在消除新股配售这一非经营性因素对基金净值的影响后,采用相关检验、马尔可夫检验、相邻秩差检验和半期平均秩差检验等非参数方法对基金的短期绝对绩效和相对绩效的持续性及基金的长期绩效持续性进行了检验.研究发现,我国证券投资基金具有短期相对绩效和长期相对绩效的持续性但不具有短期绝对绩效的持续性.     

常利率下的一类更新风险模型

文章讨论了常利率下保费收取次数为随机过程的更新风险模型,证明了索赔时刻Tk的资产余额Uδ(Tk)k≥0,构成一个齐次马尔可夫链,并给出其转移概率Q(x,B).利用转移概率得出了该模型的破产概率、破产时余额分布及破产前瞬时余额分布的展式.     

动态需求条件下的供需链库存优化策略

供需链管理的关键是链上各企业协调与合作,而库存协调是供需链协调与合作的重要组成部分.如何通过库存协调确定一个面向供需链的整体优化库存策略是供需链管理的重要课题.文章基于需求时变性和一对多补货的假设研究了随机动态需求环境下非等周期基本库存水平和补货时点优化问题,通过模型推导得到基本库存水平局部优化与整体优化方程,得出补货时点优化与库存水平优化结合,能够达到降低库存成本的结论.