马尔可夫链在人力资源预测中的应用

利用马尔可夫链预测经济市场中市场的占有率、销售状态等,已有不少同行对此作了研究.本文则利用马尔可夫链对人才结构、人力的分配、人群文化程度进行分析和预测. 一、马尔可夫链基本原理简述 事物的未来发展及演变状态仅仅受事物现状的影响,而与过去的状态无关,则称具有马尔可夫性.有限个马尔可夫过程的整体称为马尔可夫链.满足马尔可夫链的事物过程具有如下的三个特点:(1)过程的离散性.事物的发展在时间上可离散化为有限或可列个状态.(2)过程的随机性.系统内部从一个状态转移到另一个状态是随机的,转变的可能由系统内部的以前历史情况的概率值表示.(3)过程的无后效性.系统内部的转移概率只与当前状态有关而与以前的状态无关.     

基于马尔可夫过程的线性规划方法探讨

马尔可夫过程作为研究无后效性动态演进过程的统计方法,在经济管理预测工作中占有非常重要的地位.目前线性规划法作为运筹学中的基本方法,其解法和建模方法等方面已经得到了众多学者的关注,并且已经形成了很多的理论成果.但其目标函数系数往往作为一种外生变量而存在,在经济管理实践过程当中,如果使用线性规划方法,则必须确定目标函数系数,而马尔可夫过程基于状态转移概率,可以帮助决策者根据前一阶段的确定状态,完成对若干今后阶段的目标函数系数的预测.文章以此为基础,探讨进行线性规划模型调整的方式和方法.     

马尔可夫链理论与市场占有率分析和预测

马尔可夫链理论研究了这样一类随机过程模型:已知随机过程X={x_t,t∈T},具有特性——将来时刻t=(n 1)状态X_(n 1)的概率分布仅依赖于当期分布X_n,与过去X_o x_1…X_(n-1)的样本路径无关,以上的特性称为马尔可夫性.通过对市场现象的大量观察,人们发现:同类商品的市场占有率分布是一个随时间不断变化的随机过程,并且当期市场占有率与前一期的市场占有率有关,而与再远期的关联却甚是微小.对市场占有率的这一定性认识,及其与马尔可夫性的吻合,启发了市场研究者们,于是广泛地将马尔可夫理论应用于市场占有率的分析和预测中.     

马尔可夫交易策略研究

目前,马尔可夫链在研究股票市场方面得到了广泛的应用,主要体现在两个方面:一是采用马尔可夫转移矩阵预测股指或个股的走势;二是检验股指运行是否满足马尔可夫性质,并证明中国股市的弱有效性.基于已有的研究,本文通过状态的划分计算出转移矩阵,并讨论转移矩阵的平稳性问题,最后对于马尔可夫链模型的预测应用做实证研究.     

运用马尔可夫链模型预测沪综指走势

一、马尔可夫链模型的基本原理 (一)马尔可夫链 假设随机过程{X(t),t∈T},其中时间T={0,1,…),状态空间I={0,1,2……},若对任意时刻n,以及任意状态i0,i1,in-1,in,j,有     

马尔可夫转换模型的极大似然估计的算法

由金融和经济时间序列,文章引入了马尔可夫转换模型并详细给出其原理--隐藏马尔可夫模型,以及在条件高斯下的极大似然估计方法.通过引入新的模型--扩张隐藏马尔可夫模型,对多种状态转移的情形下的极大似然估计量的算法进行了改进.     

人民币实际汇率中的马尔可夫转换行为

一、引言在过去的二十年里 ,非线性时间序列模型不断发展 ,并正日益广泛地被应用于各种经济和金融时间序列变量的研究之中。除了阈值自回归模型和平滑过渡自回归模型外 ,马尔可夫转换模型也是一种非常重要和流行的非线性制度转换模型。在汇率研究中 ,这三种制度转换模型均被学者们用于对汇率的非线性动态行为特征进行分析。马尔可夫转换模型与前两者相比 ,最大的特点就在于不同制度之间发生转化的随机过程是由不可观察的制度变量所控制 ,且该制度变量是遵循一个马尔可夫链运动的。使用二制度马尔可夫转换模型对实际汇率进行建模的基本出发点…     

基于灰色-马尔可夫模型的房地产周期研究

文章针对我国房地产周期研究中存在的内在机理复杂、数据信息不足等问题,提出了利用灰色-马尔可夫模型进行房地产周期分析和预测的想法,即利用GM(1,1)模型估计长期趋势成分,利用马尔可夫链预测模型估计周期性波动成分,通过两者的结合完成对房地产周期的拟合和预测.实证表明,该模型能够成为当前我国房地产周期研究的一项有效工具.     

灰色马尔可夫链组合预测方法的应用

文章提出了一种新的组合预测方法.将灰色Verhulst-马尔可夫链预测模型和灰色GM(1,1)-马尔可夫预测模型按照残差方程加权组合来预测事物中长期发展趋势;并以国外发达国家高速公路网规模成熟发展为案例验证对其中长期预测的精度.文章还将此预测模型应用于广东省公路客运量以预测其未来5～10年的发展趋势.     

隐非齐次马尔可夫多元线性回归模型及其贝叶斯估计

隐马尔可夫模型对于异质纵向数据的处理有良好的效果,因此被广泛应用于工程技术、生物医学、经济管理等领域。文章引入了一种特殊的非齐次隐马尔可夫状态转移方式,并将其与经典的多元线性回归相结合,提出了隐非齐次马尔可夫多元线性回归模型,介绍了对该模型进行贝叶斯推断的方法原理和技术细节。最后,通过两个模拟实验说明了推断方法的结果是可靠的。     

物流配送需求量的预测方法

物流需求量预测是政府有关部门及企业制定物流规划和建设物流基地的决策依据.文章将灰色理论和离散状态的马尔可夫链相结合,用灰色马尔可夫链对物流配送需求量进行实证研究.针对灰色数据系列首先用GM(1,1)模型进行趋势预测,然后利用马尔可夫状态转移概率矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合,预测精度明显高于GM(1,1)模型预测.     

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。     

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.     

灰色--马尔可夫链改进的预测方法

科学的预测对于经济现象的研究和经济政策的制定具有十分重要的意义,因此关于经济预测理论和方法的研究一直是一个热点.本文采用灰色模型预测方法GM(1,1)和马尔可夫链预测相结合,提出了灰色-马尔可夫链改进预测方法,并且针对我国铁路货运量的未来趋势进行了经济预测的实证分析,得出了比灰色预测更加准确的结论.     

可变抽样区间的二项变量累积和控制图设计

当过程存在小波动时,累积和控制图比传统的休哈特控制图监控效果灵敏.文章针对生产过程中的产品不合格品率服从二项分布下的累积和控制图,进行可变抽样区间设计.首先用构造可变抽样区间的二项变量累积和控制图;其次利用马尔可夫链方法计算了其平均报警时间.结果表明,所设计的可变抽样区间二项变量累积和控制图较固定抽样区间的二项变量累积和控制图能更好的监控过程的变化.     

可数背景状态下QBD过程的几何衰变与双需求模型的应用

考虑在可数背景状态下,时间离散的拟生灭过程(QBD过程)平稳分布的几何衰变问题.在GI/G/1型马尔可夫链的平稳分布的几何尾衰变的研究基础上,对QBD过程平稳分布的矩阵几何形式的某些表达式进行细化,并利用QBD过程转移矩阵的更新块来刻画率矩阵的α-正常返性,进而将结果通过初等方法应用到时间离散的双需求模型.     

基于马氏链模型的图优化设计

文章针对生产过程存在质量异常和设备故障的情况,用Xˉ图对过程进行监控。根据过程的实际状态和抽样观测结果,构建了一个二维马尔可夫链,在综合考虑误判损失、停产损失、抽样及维修成本等基础上,提出了图的优化设计方法;分析了平均故障间隔时间对控制限系数、样本容量、抽样区间及单位时间平均损失的影响。     

基于逆跳MCMC的贝叶斯分位自回归模型研究

考虑到传统信息理论方法确定模型存在不足,在贝叶斯理论框架下提出了基于逆跳马尔可夫链蒙特卡罗法确定分位自回归模型阶次的方法。在时间序列服从非对称Laplace分布的条件下,设计了马尔可夫链蒙特卡罗数值计算程序,得到了不同分位数下模型参数的贝叶斯估计值。实证研究表明：基于逆跳马尔可夫链蒙特卡罗法的贝叶斯分位自回归模型能有效地揭示滞后变量对响应变量的位置、尺度和形状的影响。     

基于马尔可夫过程的软件可靠性模型

软件可靠性工程是软件工程的一个重要分支,主要建立在操作剖面、概率论、数理统计和软件测试等理论的基础之上。本文结合软件可靠性、软件可靠性工程和软件测试的相关理论,设计了基于马尔可夫过程和软件模块化的软件可靠性测试模型;同时给出了软件寿命的估计模型。     

城市空气污染治理策略研究

文章以城市空气质量为研究对象,采用马尔可夫模型和多元回归分析法来研究城市空气污染治理策略.以北京市为例,运用马尔可夫法建立北京空气质量的转移概率模型,并引入排污强度和环保投资两个变量,采用多元回归分析法拟合转移概率矩阵与排污强度和环保投资之间的函数关系,研究为到达不同的污染治理目标而需付出的空气污染治理投资和须控制污染物排放量,为城市空气环境治理提供了一些可供参考的策略.