基于动态贝叶斯网络的舆情预测模型研究

随着新兴媒体的出现,为了提前并更加准确地判断突发事件网络舆情的发展演化方向,以便做出比较合理的预测监控.文章基于动态贝叶斯网络模型,建立了关于突发事件的网络舆情预测监控模型.通过关联概率的计算,对动态贝叶斯网络中存在因果关系的节点变量进行预测.并以分析2014年上海踩踏事件为例,确定此事件对象中的节点变量,并通过10位专家评分的方式给出了对突发事件网络舆情进行预测的具体操作方法,得到比较合理的预测结果,证明了该方法的可行性和实用性.     

基于模糊相对误差等式的组合预测模型

预测的关健是建立合理的预测模型,不同的预测模型各有长处,通过对不同预测模型的线性组合可以得到效果更好的线性组合预测模型.组合预测法的关键是确定组合的权重.文章给出了一种基于模糊相对误差等式模型的组合预测方法,将模糊等式转化为线性规划问题,通过求解该线性规划,得到最优线性组合权重值.实例表明,该方法计算简单,且预测精度高.     

基于神经网络的股票分类指数预测模型

证券市场中的主流预测方法有技术分析、基础分析、人工智能等。近年来,人工智能方法进展很快,尤其是神经网络技术具有快速简便、学习能力强的特点,受到不少预测专家的追捧。经典技术分析以均线系统为依托,主要以统计学等为基础。技术分析主要是通过图表或技术指标的记录,研究市     

二次指数平滑预测模型回归系数计算方法探讨

针对二次指数平滑预测模型回归系数的计算原理和方法,文章对传统的二次指数平滑预测模型中的回归系数的计算进行推导,得到二次指数平滑预测模型回归系数的另外一种计算方法.改进后的二次指数平滑预测模型中的回归系数是等价的,而改进后的二次指数平滑预测模型回归系数的计算既简单也便于记忆.     

基于IGOWLA算子的区间组合预测模型

文章针对实际值序列和预测值序列均为区间数的组合预测问题,将区间数的左右端点作为考虑问题的出发点,引入诱导广义有序加权对数平均算子(IGOWLA)算子的概念,以误差平方和为准则,分别建立左右端点的基于IGOWLA算子的变权系数最优组合预测模型,并通过引入偏好系数把多目标最优化模型转化为单目标最优化模型.通过实例分析说明了该模型能有效提高预测精度.     

基于混频数据的实体经济与金融市场时变溢出效应研究

本文基于混频VAR模型分析了中国实体经济与股票市场、债券市场之间的时变溢出效应。结果显示,实体经济与股票市场、债券市场之间收益率与波动率的溢出效应呈现显著的时变特征,溢出效应在金融危机期间呈现快速上升趋势,而后呈现下降态势,且易受到极端事件的影响;在大部分考察时期内存在股票市场向实体经济的波动率溢出效应,而债券市场相对于实体经济则从考察初期波动率溢出效应的净输入方转化为中后期的波动率溢出效应的净输出方。进一步分析收益率与波动率总溢出指数的影响因素,结果发现,极端事件、宏观经济代理变量和期限利差对于溢出效应具有正向影响,泰德利差对波动率总溢出指数具有负向影响,而投资者情绪指数对收益率总溢出指数具有负向影响。     

基于BP神经网络的股指收益率预测研究——以高频数据为样本

高频金融数据和金融资产收益率是金融计量学的一个全新的研究领域。目前,国内学者利用年、月、日等低频数据对股票市场的收益率进行了很多的研究,但是以日内高频数据为基础的研究还不多见。如何较准确地预测基于高频数据的股票收益率是进一步深入研究金融市场的基础,论文采用数据挖掘中的BP神经网络对沪深300指数高频数据中的日内收益率进行建模与预测。结果表明：神经网络模型对股票高频数据的日内收益率具有很强的预测能力。     

基于混频数据的宏观经济组合预测模型与实证

文章利用我国日度金融数据和月/季度宏观经济数据,从伪样本外预测的角度,构建混频数据抽样模型(MIDAS),并加入金融、经济领先因子,对比四类组合预测模型对宏观经济的预测精度。结果显示:组合预测模型能减少对宏观经济预测的系统误差,提高预测精度。其中,日度金融数据可以提高单变量的预测精度;无论在MIDAS还是在传统预测模型中,月/季度宏观经济数据均能提高对宏观经济的预测精度;月/季度宏观经济数据对宏观经济的预测效果与日度金融数据对宏观经济的预测效果相当,甚至优于日度金融数据对宏观经济的预测效果;月/季度宏观经济数据的领先项对我国宏观经济的预测效果较好。     

基于左右端点的IOWGA算子的区间型组合预测模型

文章针对实际值序列和预测值序列均为区间数的组合预测问题,将区间数的左右端点作为考虑问题的出发点,引入诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子,以对数误差平方和为准则,分别建立左、右端点的IOWGA算子的变权系数最优组合预测模型,并通过引入偏好系数把多目标最优化模型转化为单目标最优化模型,给出各模型间最优解的性质.     

基于滚动误差规律的时间序列预测模型的修正方法

文章针对当前出现纷繁复杂的时间序列预测方法,提出了"平均误差滚动"概念,并通过误差突变规律的加权处理,得到滚动区间预测数值的推导规律,使用倒推方法在原有预测基础上进行数值修正,最后采用一个案例结合OLS方法进行了实例运算。     

大数据背景下CPI预测问题的文本挖掘技术设计与应用

本文创新地将半监督交互式关键词提取算法词频-逆向文件频率( Term Frequency- Inverse Document Frequency, TF-IDF )与基于 Transformer 的 双 向 编 码 表 征 ( Bidirectional Encoder Representation from Transformers,BERT)模型相结合,设计出一种扩展CPI预测种子关键词的文本挖掘技术。采用交互式TF-IDF算法,对原始CPI预测种子关键词汇广度上进行扩展,在此基础上通过BERT“两段式”检索过滤模型深入挖掘文本信息并匹配关键词,实现CPI预测关键词深度上的扩展,从而构建了CPI预测的关键词库。在此基础上,本文进一步对文本挖掘技术特征扩展前后的关键词建立预测模型进行对比分析。研究表明,相比于传统的关键词提取算法,交互式TF-IDF算法不仅无需借助语料库,而且还允许种子词的输入。同时,BERT模型通过迁移学习的方式对基础模型进行微调,学习特定领域知识,在CPI预测问题中很好地实现了语言表征、语义拓展与人机交互。相对于传统文本挖掘技术,本文设计的文本挖掘技术具有较强的泛化表征能力,在84个CPI预测关键种子词的基础上,扩充后的关键词对CPI具有更高的预测准确度和更充分的解释性。本文针对CP 预测问题设计的文本挖掘技术,也为建立其他宏观经济指标关键词词库提供新的研究思路与参考价值。     

基于整合治愈率模型的信贷违约时点预测

传统信用评分方法主要利用统计分类方法,只能预测借款人是否会发生违约,但不能预测违约发生的时点。治愈率模型是二分类和生存分析的混合模型,不仅可以预测是否会发生违约,而且可以预测违约发生的时点,比传统二分类方法可以提供更多的信息。另外,随着大数据的发展,数据源越来越多,针对相同或者相似任务,可以收集到多个数据集,本文提出了融合多源数据的整合治愈率模型,可以对多个数据集同时建模和估计参数,通过复合惩罚函数进行组间和组内双层变量选择,并通过促进两个子模型回归系数符号相同,提高模型的可解释性。通过数值模拟发现,所提方法在变量选择和参数估计上均有明显优势。最后,将所提方法应用于信用贷款的违约时点预测中,模型表现良好。     

基于机器学习LSTM&US模型的消费者信心指数预测研究

消费者信心指数等宏观经济指标具有时间上的滞后效应和动态变化的多维性,不易精确预测。本文基于机器学习长短时间记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型,结合大数据技术挖掘消费者信心指数相关网络搜索数据(User Search,US),进而构建一种LSTM&US预测模型,并将其应用于对我国消费者信心指数的长期、中期与短期的预测研究,同时引入多个基准预测模型进行了对比分析。结果发现:引入网络搜索数据能够提高LSTM神经网络模型的预测性能与预测精度;LSTM&US预测模型具有较好的泛化能力,对不同期限的预测效果均较稳定,其预测性能与预测精度均优于其他六种基准预测模型(LSTM、SVR&US、RFR&US、BP&US、XGB&US和LGB&US);预测结果显示本文提出的LSTM&US预测模型具有一定的实用价值,该预测方法为消费者信心指数的预测与预判提供了一种新的研究思路,丰富了机器学习方法在宏观经济指标预测领域中的理论研究。     

信用评分模型中拒绝推断问题研究：基于半监督协同训练法的改进

随着我国金融市场的蓬勃发展,信用评价中的拒绝推断问题越来越受到重视。针对信用评分模型中存在的有类别标签的样本占比低,并且样本中的类别分布不平衡等问题,本文在半监督学习技术与集成学习理论的基础上,提出了一种新的算法——BCT算法。该算法通过使用动态Bagging生成多个子分类器,引入分类阈值参数来解决样本类别分布不平衡问题,以及设定早停止条件来避免算法迭代过程中存在的过拟合风险,以此对传统半监督协同训练法进行改进。通过在5个真实数据集上的实证分析发现,在不同数据集与不同拒绝比例下,BCT算法的性能均优于其他6种有监督学习和半监督学习算法的信用评分模型,显示了BCT算法具有良好的模型泛化性能和更高的模型评价能力。     

大数据分析仍需要统计思想——以ARGO模型为例

在大数据时代,传统的统计学是否还有用武之地成为很多人的争议。本文以ARGO模型为案例,介绍了统计方法在大数据分析中的应用和取得的成果,并从统计学的角度出发,提出改进的措施与方法。通过ARGO模型的分析结果发现,大数据分析的很多根本性问题仍然是统计问题,而数据中的统计规律仍然是数据分析要挖掘的最大价值,这也意味着统计思想在大数据分析中只能越来越重要。而对于结构复杂、来源多样的大数据来说,统计学方法也需要新的探索和尝试,这将是统计学所面临的机遇和挑战。     

大数据背景下的线上、线下混合访问调查方法研究

传统的调查方式,特别是入户调查,难度大、周期长、成本高,随着样本需求的增大,传统的调查方式逐渐无法满足研究需要。基于大数据背景下的网络访问固定样本调查能够快速、高效地采集大量、多样性的样本,但却面临着非概率样本在统计推断上缺乏理论支持的挑战。文章利用基于倾向得分的样本匹配方法从网络访问固定样本中抽取与线下概率样本相匹配的样本,与线下概率样本结合产生一个新样本,并重点检验网络访问固定样本与线下样本相混合在统计调查中的可行性。统计检验表明,基于倾向得分的匹配样本近似线下概率样本,匹配样本的调查结果近似线下概率样本的调查结果,在一定条件下网络访问固定样本可以与线下概率样本相混合,近似地替代完全的线下概率样本调查。     

国外大数据硕士人才培养的经验与启示——基于大数据文本挖掘

利用半结构化文本数据分析方法,从国外高校387个大数据硕士相关项目及国内22个相关硕士项目人才培养方案中提取出大数据高端人才培养的七大方向,并对不同方向的培养目标、课程、学分、学制等设置及其对应的人才市场需求匹配情况等相关内容进行剖析,为改革中国大数据高端人才的供给提出一定建议。     

基于金融高频数据的ACD模型非参数设定检验

 目前关于ACD的实证研究已经十分丰富，却很少有人把注意力放在ACD及其扩展模型设定的检验上，本文采用的D检验就是通过衡量残差密度函数的参数和非参数估计值之间的紧密程度，来检验模型设定的优劣。     

POT模型在巨灾损失预测中的应用——基于MCMC方法的估计

极值统计学主要研究随机事件极端情况的统计规律性。运用POT模型拟合中国暴雨损失数据,确定损失超出量的分布形式。实证分析表明,借助POT模型对巨灾风险损失分布进行估计是较为合理的,但当数据量较小时,使用基于Gibbs抽样的MCMC方法估计POT模型的参数,可以解决样本数据不足导致的极大似然估计中误差增大的问题。     

社会保障对农民工家庭城市生活消费的影响——以举家迁移农民工家庭为例

基于辽宁省农民工调研数据,采用OLS回归、Heckman两步法和处理效应模型,分析了社会保障对举家迁移农民工家庭城市生活消费的影响,并采用分位数回归法进一步考察了社会保障在不同消费水平上对家庭消费决策机制产生的影响。研究表明,社会保障对农民工家庭生活消费有显著的正向影响;有社会保障家庭的消费决策明显区别于无社会保障家庭,这主要表现为人均收入、人均耕地面积、户主年龄和人均受教育年限等家庭特征对有社会保障家庭和无社会保障家庭生活消费的影响存在明显差异。