离散型贝叶斯网络学习在人力资本评估中的应用

文章以最大化网络为前提,进行贝叶斯基于动态样本变化过程的特征分析,并以样本、样本均值以及网络学习知识结构层级差异分析相应状态下人力资本评估密度函数.并进行相应的参数、结构过程以及概率学习,从中获得基于离散型贝叶斯网络学习的各个条件概率的节点转换态概率总和.结果证实:利用离散型贝叶斯网络学习进行的人力资本评估具有一定程度的适用性,同一离散型样本在不同层级的企业人力资本评估存在不同级别的结果,需要进一步结合综合评估,进行企业人力资本影响因素的排除和评估质量提升.     

基于贝叶斯网络学习模型的客户关系管理研究

0引言CRM是客户关系管理(Custom er Relationship M anage-m ent)的英文缩写,它由全球最著名的IT分析公司G artenG roup发明以来,已经成为营销学术界及企业界研究的热点。CRM不是一个产品,也不是一个产品的组合,而是一种全新的商业理念。随着经济的全球化、多样化,企业之间的竞     

基于贝叶斯网络和GPS轨迹数据的出行方式识别

为了从大规模GPS轨迹数据中提取出行行为建模所需的必要信息,文章将贝叶斯网络应用到GPS数据处理过程中,建立了出行方式识别的贝叶斯网络模型.以个体出行者作为研究对象,以智能手机采集的轨迹信息作为数据源,利用K2算法学习贝叶斯网络结构,采用极大似然估计法学习贝叶斯网络参数.以建立的贝叶斯网络模型为基础,推断了样本的出行方式,实现了步行、自行车、电动车、公交车和小汽车共五种出行方式的自动化识别.研究表明,贝叶斯网络适用于出行方式识别研究,且低速点比例和平均方向改变两个指标可以有效提高出行方式识别准确度.     

基于贝叶斯学习的惩罚因子的选择

文章基于贝叶斯学习,将正则化方法从贝叶斯分析的角度展开,在响应变量服从正态分布、回归系数服从指数型先验分布族的条件下,用贝叶斯准则给出了惩罚因子的取值与响应变量、系数的方差之间的关系,并将这一结果应用到岭回归和lasso回归中惩罚因子的选择.实例检验结果表明,当响应变量和系数服从正态分布,惩罚因子的值取二者方差商的方法比岭迹法和广义交叉验证法(GCV)拟合效果更优.     

基于贝叶斯统计的股票市场结构突变研究

文章运用贝叶斯统计方法研究了我国股票市场结构突变点的问题,并在ARMA模型的基础上对突变点的位置进行推断.通过对2005年1月4日至2014年5月23日的上证综指日收益率序列的实证分析,找到了3个突变点发生的位置,结果表明它们分别对应我国股票市场重大的结构变化.     

网络购物购买意愿的影响因素及其复杂关系研究——基于PLS-SEM与贝叶斯网络

为了更加准确地研究影响购买意愿的因素及其之间的关系,提出基于PLS-SEM与贝叶斯网络的预测和诊断方法。该方法既发挥了PLS-SEM基于理论的实证能力,又突出了贝叶斯网络处理非线性关系及预测和诊断的能力;将该方法应用到网络交易成本与购买意愿关系的研究中,明确了交易成本、不确定性、购买频率、信任度和购买意愿间的关系,为企业制定有效的交易成本管理决策提供了依据。     

基于贝叶斯网络分类的个人信用评估模型

1贝叶斯网络分类模型1.1贝叶斯分类原理设U=邀X,C妖是随机变量有限集,其中X=邀X1熏…熏Xn妖是属性变量集,C是类变量,取值范围为邀c1熏…熏cl妖,xi是属性Xi的取值。样本xi=穴x1熏…熏xn雪属于ci的概率,由贝叶斯定理可表示为:P穴C=cj｜X=xi雪=P穴cPj雪P穴x穴x1熏1…熏…熏x熏nx雪     

基于我国上市公司资本结构影响因素分析

文章以资本结构理论和人力资本结构理论为指导,研究给出了影响浙江省上市公司资本结构的指标体系。以筛选出的反映资本结构杠杆率的总负债率、流动负债率和长期负债率三个指标作为因变量,进行线性回归,结果发现筛选出的七个因子与总负债率、流动负债率和长期负债率存在一定的线性关系。     

结构方程模型的Gibbs抽样与贝叶斯估计

吉布斯(Gibbs)抽样可以在给定协方差数据和参数的先验分布条件下获得结构方程参数的后验分布样本.参数的点估计、区间估计和标准误就可以用这些样本数据计算.然而,在小样本的情况下,不考虑样本规模和似然面形状时,吉布斯抽样能得到较为正确的后验分布.当参数的先验分布充分,它的后验估计值可以被用于对不可识别结构方程模型的参数进行贝叶斯推断.     

基于稳健稀疏主成分的经济增长影响因素分析

从传统生产要素、制度、金融和经济结构等四个方面选取了19个影响中国经济增长的变量,运用稳健稀疏主成分方法进行实证分析。结果表明物质资本、城镇化率、金融深度、城镇居民消费结构、基尼系数、技术水平已成为促进中国经济增长的主要动力,但东、中、西部经济增长的主要影响因素互不相同。在此基础上就如何进一步促进中国经济增长和区域经济均衡发展提出了若干政策建议。     

基于MCMC模拟的贝叶斯分层信用风险评估模型

缺少违约数据与债务人异质性是度量信用风险时面临的重要问题。贝叶斯模型中分层先验信息和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）模拟方法的应用可以有效缓解数据缺失和测量误差问题,并能对债务人异质性进行评价和比较,从而避免低估风险。针对银行数据的模型拟合与模型诊断均展现了分层估计的适应性和灵活性,相关方法简洁清晰,利于国内风险分析人员采用。同时,涵盖宏观经济协变量的贝叶斯分层模型可以用于更加复杂的风险分析。     

基于SEM的分散农户农药残留认知实证研究

基于结构方程模型对江苏省3个地区6县（区）241个分散农户进行调研,分析影响分散农户农药残留认知的主要因素。结果表明：除家庭特征对分散农户农药残留认知的影响难以测度外,地区、性别、年龄、受教育年限、农药知识培训、对粮食安全性的认识等均不同程度地影响分散农户的农药残留认知。     

基于高维分步投影的多重分区聚类算法

基于数据分布密度划分的聚类算法是数据挖掘聚类算法中的主要方法之一。针对传统密度划分聚类算法存在运算复杂、运行效率不高等缺陷,设计出高维分步投影的多重分区聚类算法;以高维分布投影密度为依据,对数据集进行多重分区产生数据集的子簇空间,并进行子簇合并形成了理想的聚类结果;依据算法进行实验,结果证明该算法具有运算简单和运行效率高等优良性。     

积分奖励计划有效性的影响因素及其作用机制——基于信用卡行业的实证研究

通过文献回顾分析,以购买份额替代顾客忠诚作为评判积分奖励计划有效性的变量,并发掘出影响积分奖励计划有效性的重要因素,从行为学角度建构了研究模型。研究证明:(1)感知价值对购买份额影响最为深刻,不仅直接正向影响购买份额,还通过顾客满意对购买份额产生间接效应;(2)顾客满意对购买份额的影响大于转换成本,两变量直接正向影响购买份额;(3)便利性对购买份额的影响最小,且这种影响是通过顾客满意和转换成本来间接实现。     

基于分位回归的国家形象影响因素分析

国家形象是国家软硬实力的综合体现,对于一国在国际舞台的表现有着重要影响。现实中存在许多影响国家形象的因素。本文从国际竞争力的概念和数据出发,通过对世界主要国家和地区的国家形象的影响因素做出实证分析研究。利用洛桑国际管理发展学院（IMD）的国际竞争力数据库中关于国家形象指标的数据,我们采用分位回归方法,以揭示造成不同国家形象水平的客观影响因素,并与普通最小二乘回归结果进行对比,从而得到更全面的信息,为提高我国的国家形象提供实证依据。     

Structure Learning of Contextual Markov Networks using Marginal Pseudo‐likelihood

Markov networks are popular models for discrete multivariate systems where the dependence structure of the variables is specified by an undirected graph. To allow for more expressive dependence structures, several generalizations of Markov networks have been proposed. Here, we consider the class of contextual Markov networks which takes into account possible context‐specific independences among pairs of variables. Structure learning of contextual Markov networks is very challenging due to the extremely large number of possible structures. One of the main challenges has been to design a score, by which a structure can be assessed in terms of model fit related to complexity, without assuming chordality. Here, we introduce the marginal pseudo‐likelihood as an analytically tractable criterion for general contextual Markov networks. Our criterion is shown to yield a consistent structure estimator. Experiments demonstrate the favourable properties of our method in terms of predictive accuracy of the inferred models.     

基于SV模型的中国债券信用价差影响因素研究

针对中国债券市场,选取2005年6月—2010年6月的企业债和国债月度交易情况,对静态利率期限结构SV参数模型利用遗传算法求解,拟合较为精确的企业债和国债的即期利率曲线,据此计算出企业债的信用价差。在对中国AAA级企业债按不同的期限进行回归分析后发现,该等级债券的信用价差曲线形态呈下降趋势,原因可能是中国债券信用评级过高、担保机制存在问题等;对不同期限企业债信用价差的宏观经济影响因素大致相同,如居民消费价格指数、国内生产总值的变化率等,而且这些信用价差序列之间存在显著的相关关系。     

基于GMDH的商业银行电子银行业务发展影响因素研究

电子银行业务发展影响因素是国内外学者重点关注的问题之一,采用自组织数据挖掘方法,客观、自动地筛选商业银行电子银行发展的主要影响因素,寻求电子银行业务发展与其影响因素之间的非线性关系。研究结果表明,电子银行交易额增长率、产品规划、网络营销和电子商务发展是电子银行业务的主要影响因素。前一期的电子银行交易额增长率和产品规划对电子银行业务发展的影响较大。网络营销对电子银行业务影响的持续时间较长,其与产品规划的交互作用的影响较大。电子商务通过与前期电子银行业务增长率的交互作用对电子银行发展产生影响。     

中国服务业技术效率测算与影响因素实证研究 ——来自历史数据修订的史实证据

 本文利用超越对数生产函数的随机前沿模型,基于经过普查修订的历史数据,对改革开放以来中国服务业技术效率进行测算,发现其效率演进过程存在阶段性特征,1992年为分界点,其后产生区域差距问题,差距的拉开主要发生在东部与中、西部之间。鉴于服务业技术效率阶段性演进与区域差距的问题,本文分阶段、分地区对技术效率影响因素进行实证研究。