碳税模型构建的及其模拟仿真分析

文章以碳税征收为研究对象,在2012年投入产出表的基础上,构建征收碳税的CGE模型,模拟分析征收碳税对各产业部门碳排放、我国出口结构、各宏观经济变量及各产业盈余的影响,从而得出如下结论:征收碳税对水电行业、黑色金属冶炼及压延加工业、非金属矿物采选业、化工原料和化工产品制造业等影响最大,对银行金融业、法律服务业、房屋租赁业、房屋代理业等现代服务业影响其次,对其他产业影响较小.     

基于SIR模型对新冠肺炎疫情的数理分析

2020年初暴发的新冠肺炎,牵动了无数人的心,也夺去了许多人的生命。人们需要对病毒进行了解和认识,以便能更好地应对突如其来的灾害。本文从统计的角度(并非医学角度)通过数据模型对病毒的传播进行分析,以此强调日常防护的重要意义。     

中国森林火灾风险统计分析

依据信息扩散理论,从森林火灾次数、受灾范围和致灾程度的角度对1998—2011年中国森林火灾风险进行了统计分析。对森林火灾次数选取一般与较大森林火灾次数、重大森林火灾次数及各自在森林火灾总次数中所占比例三项指标,进行动态趋势和风险概率分析。对受灾范围和致灾程度选取森林火灾损失率、受害率和损受比三个指标观察其动态变化并计算风险概率。研究的主要结论有:重大森林火灾次数和其在总次数中所占比例两指标的波动幅度和频率较为一致;一般和较大森林火灾随着次数的累积,对森林的危害程度也会较大;森林火灾损失率和受害率的值都相对较高时,损受比不一定高;一年中森林火灾损失率、受害率、损受比的值在各自均值以上的概率都约为60%左右。     

中国柴油需求仿真系统及仿真模拟研究

文章从柴油需求的内部要素及结构出发,建立了柴油需求的系统动力模型,并利用vensim软件建立了我国柴油需求仿真系统.按照是否进行国内柴油价格机制改革,进行了两种情景下的系统模拟,模拟实践表明,在假定国际原油在高位平稳运行、国内经济快速发展、各类主要用油机具燃油经济性不发生变化等假设条件下,两种情景下的柴油供需均呈上涨趋势且比较平衡,柴油价格和用油车辆的数量都不断上升;但是改革后的柴油市场,出现了国内柴油产量下降、柴油进口依赖度加强、国内柴油价格上涨速度加快等问题.     

节假日用气负荷特征Logistic模型仿真与自适应提取研究

基于此,文章以华北地区某燃气市场为例,以该市场2007~2011年春节前后用气不均匀系数数据为基础,建立节假日用气负荷下降不均匀系数波动曲线的Logistic仿真模型,对节假日用气负荷特征进行研究,并利用GA自适应优化模型参数,从历史用气负荷中提出用气特征曲线,挖掘出春节期间用气负荷变化规律。     

日本林火的广义线性模型

森林火灾发生概率的预测是一个涉及气象、树种、地理环境和人类活动等因素的复杂问题,气象参数与林火的关联一直是森林火灾研究的重点之一.本文研究日本森林火灾数据,及气象参数与林火的关联.根据火灾事件的二值特征和稀有特征,发展了林火与气象因子关联的广义线性模型.结果表明广义线性模型可以作为预测林火发生概率的可靠方法,可以作为林火研究与管理人员提供一种参考.     

基于改进Bass模型的系统动力学模型与仿真

随着技术创新扩散研究的深入,扩散模型的研究日益成为关注的焦点.考虑到数学表达式的复杂性以及缺乏合适的分析工具,文章运用系统动力学的方法构建改进的Bass模型,力图使改进模型综合考虑扩散过程中不采用——等待采用——采用三阶段中时间延迟性、企业随机进入或退出技术创新市场所造成的市场潜力波动以及技术创新扩散的非独立性,并利用Vensim软件进行模拟仿真研究.     

区域产业集群的演化模型及仿真分析

为了研究区域产业集群的演化规律,揭示其演化的内在动力机制与路径,文章借鉴自然界生物种群竞争与合作的共生演化理论与思想,用企业产值来反映区域产业集群演化过程的外生变量,建立了企业产值增长的竞争与合作型Logistic模型。在厘清稳定点的条件之后,通过数值仿真方法对区域产业集群的演化过程进行了模拟分析。研究结果表明,区域产业集群的演化动力主要取决于企业的竞争与合作态势以及外部环境与企业间相互关系;同时,还与企业的初始产值、竞争力、合作性以及产值增长率等有着密切的关系。     

动态供应链网络均衡仿真模型研究

动态供应链网络均衡是供应链管理研究的热点问题之一.文章采用多智能自主体系统(Multi-agent system,MhS)建立了动态供应链网络均衡的仿真模型并进行了分析:通过实例利用基因算法对模型进行了求解,验证了模型的有效性;并提出了未来研究的方向.     

基于CGE模型的碳排放减排路径及模拟分析

在碳排放量严重影响人们生活的背景下,文章通过了解CGE模型的相关概念,构建模型结构,建立CGE碳排放减排模型.并利用计算机软件GAMS进行模拟分析,得到通过增加第三产业比率、提高煤炭利用率、合理征税等路径,减少碳排放量,营造良好的生产生活环境的结论.     

损失模拟模型的模拟与检验

为帮助精算师在不同的数据环境下选择最优的准备金评估方法,美国非寿险精算师协会组织开发了一个产生模拟索赔数据的开源软件系统——损失模拟模型,然而损失模拟模型是否能够按指定参数要求产生模拟数据需要进行检验.文章采用不同的参数估计方法和拟合优度检验方法对模拟索赔次数的分布、索赔额的趋势以及不同险种索赔次数之间的相关结构进行了统计检验,结果表明损失模拟模型对索赔次数的分布、索赔额的趋势能够产生一致的模拟,而对索赔次数数据之间相关结构的模拟存在不稳定性.     

LS—SVM模型选择及其在森林火灾预测中的应用

文章根据森林火灾的实际数据,选取适当的目标函数,利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立模型,通过对LS-SVM中超参数的联合优化选择出最佳模型,并把用所选模型进行预测的结果与支持向量机（SVM）预测的结果进行比较,结果表明所建立的森林火灾预测模型具有较高的预测精度。     

二次趋势模型的误设检验与仿真分析

在介绍两种生成二次趋势模型的基础上,指明两者具有某种内在的关系,并以隐性趋势模型为数据生成过程,使用显性趋势模型作为估计对象,进行参数估计和相应的假设检验。理论分析结果表明:显性趋势模型的参数、t检验统计量和联合F检验统计量的极限具有非标准的分布,且高度显著;以显性趋势模型为数据生成过程,使用隐性趋势模型作为估计对象,结果表明隐性趋势模型是带趋势项的单位根过程;采用LLR检验统计量对两类模型进行区分检验,使用仿真技术进行模拟,仿真结果支持上述理论分析结论和LLR统计量能够区分两种模型。     

CA-AR模型在人口增长模拟中的应用

文章结合人口变化的空间和属性两个基本特征,充分利用CA和AR模型的优点,构建了用于模拟人口增长的CA-AR模型.对成都市主城区作实证研究.以1991年～2004年的人口统计数据为基础估计模型参数,并用2005年的人口数据对模型进行检验.结果表明,此模型较好地解决了在人口增长模拟中人口数量的时间序列变化和空间相互影响相结合的问题.使人口增长模拟更符合实际情况,预测精度较高,为城市规划、城市土地利用规划等提供了科学的参考依据.     

基于蒙特卡罗模拟的几种VaR模型度量效果比较

文章通过蒙特卡罗模拟产生误差项服从标准正态分布、t分布的GARCH过程敷据,在其基础上利用真实分位数和估计分位敷之间的误差评价了几种VaR模型的度量效果.结果显示,基于这两个过程,误差项服从t分布的GARCH模型优于误差项服从标准正态分布的GAARCH模型,而相对复杂的极值理论略微优于效果最差的历史模拟法:从而实证研究中,由于极值理论的度量效果不一定较好,应该尝试多种VaR模型,从中选择最适合的模型.     

基于SIR的非参数加法模型及其应用

非参数加法模型的估计困难限制了其应用范围。对此,本文提出首先采用分片逆回归(SIR)方法提取高维数据中的有效成分,进而根据回退拟合算法对模型进行迭代估计。在实证中,将这一模型应用于我国外贸货物吞吐量的预测建模中,取得了较好效果。     

拟适应再加权分类随机森林

综合Adaboost算法的自适应再加权和随机森林算法的未修剪随机变量划分树基模型,文章提出了用于自适应随机森林算法。通过实验数据发现,在训练集较大、贝叶斯误差较小时,模拟自适应再加权会起作用,从而,拟自适应随机森林算法会优于随机森林算法。     

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。     

城市火灾次数与气象因素的回归模型

为研究气象因素对火灾发生次数的影响,文章以天津市1997～2007年间的火灾数据为例,对月平均温度、月平均相对湿度、月平均风速、月平均降雨量等气象因子与月度火灾发生次数进行了回归分析,建立了不同的回归方程,并进行了分析比较。最后运用所选择的模型对2008年的火灾发生次数进行预测分析。结论表明：气象因子中温度、相对湿度以及降雨量对火灾次数影响显著,而风速对火灾次数的影响不大。     

细分群体佣金价值随机模型的蒙特卡罗模拟求解

文章以过度自信和处置效应作为细分维度,用K-means聚类对客户按照投资心理细分后,以证券市场收益率为随机变量,分别采用GARCH模型和线性模型对各细分群体的资产周转率和投资收益率建模,得到各细分群体佣金价值随机模型。由于模型无解析解,采用蒙特卡罗模拟法求数值解。实证结果表明,相对于确定性模型,基于投资心理细分和GARCH的客户价值随机模型能够更准确地识别不同投资心理特征群体的长期价值。