一种改进的直接概率准则匹配算法研究

提出了一种改进的直接概率准则匹配算法,该算法以贝叶斯估计、马尔科夫过程和蒙特卡洛理论为基础,通过对状态样本在搜索区域采样来模拟概率的分布。仿真结果说明改进PMF算法在搜索区域分辨率一定的情况下,能够利用基本导航信息和水下地形信息对航行器的位置进行估计。     

多准则ABC分类法的一种简化

为了对大量的库存物资进行有效的管理,传统的方法是将库存物资划分为不同的类别,然后对这些不同的类别采用不同的库存控制方法。著名的ABC分类法既容易理解又便于操作,然而,ABC分类法仅仅是基于像年库存资金使用量这样简单的测算。现在人们已认识到其他测算准则对库存分类也是至关重要的。本文提出一种对多准则库存ABC分类法的简化模型。在此模型中,把所有库存物资的测量标准转换成一定的数值,然后根据ABC分类法测算出来的结果对库存物资进行分类。通过适当的变形,可以不通过求解线性最优而得到各种库存物资最后的计算结果。此模型可广泛地应用于库存管理工作。     

一种基于动态关系辨识算法的短期预测方法

针对目前众多短期预测问题中存在的业务数据波动性增大、预测结果影响因素增多等问题,结合自适应建模技术,提出了一种基于动态关系辨识算法的统计类短期预测方法。该方法首先根据预测问题提出动态关系模型,然后结合不断更新的业务数据和最佳预测精度值,对模型参数和模型结构系数进行动态调整,从而使得决策者能够始终基于模型的最优状态获得预测结果。研究结果表明:针对波动性较大的业务数据,该方法自我调整能力较强,对近期数据的跟踪性较好,鲁棒性强,易于推广应用。     

一种新的相关分析模型及其应用

本文提出了一种新的相关分析模型,这种模型特别适用于小样本随机变量因果关系的检测。通过此模分析了改革以来我国对外一蔟,通货膨胀与经济增长的相关关系,为我实施国民经济持续发展战略提供了理论依据。     

身心相关关系对企业人力资源管理的意义

随着现代人生活节奏越来越快,员工承受的工作和社会的心理压力越来越大.而80后和90后对工作和家庭的双重追求又让这部分员工产生更大的焦虑和迷茫.人们生活在挫败面前无法找到心灵逃离的途径,癌症、糖尿病、忧郁、神经衰弱、猝死等疾病也在大幅上升,医疗的进步给了人们一些希望,但远远满足不了要求.本文结合身心健康相关理论,就目前企业人力资源管理进行了研究分析,为企业人力资源管理进一步完善提供一些建议.     

基于案例信息的多准则群决策分类方法

针对多准则分类问题中决策者难以提供分类模型参数以及多人参与决策的复杂性,给出了基于案例信息的多准则群决策分类方法.该方法首先根据效用函数分类模型的基本性质定义了案例信息的一致性,根据决策者的不同决策权重定义了案例信息的可信度.然后,建立整数规划模型从各决策者的案例信息中挑选出可信度最大的一致案例信息,并利用该信息和一致性条件对所有待评价方案分类.在分类过程中,直接利用案例信息分类,不需要设置分类边界参数.最后,通过一个MBA项目分类的实例说明了方法的可行性与合理性.     

基于新准则下的公允价值与利润操纵的关系

公允价值在我国经过了“启用——弃用——再启用”三个阶段，其原因和利润操纵直接相关。当然，公允价值和利润操纵并没有必然的联系，但是公允价值却是利润操纵的天然工具，本文首先讨论公允价值，继而分析新准则下公允价值的运用与利润操纵的关系。     

一种基于语言偏好关系的群体评价方法

针对专家偏好信息权重未知的基于语言偏好关系的群体评价问题提出了一种解决方法.首先,采用序关系分析法和唯一参照物比较判断法指导专家表达偏好信息;其次,在对专家偏好信息形式转换的基础上,定义了2个基于二元语义的诱导有序加权平均算子对权重未知的专家偏好信息进行集结,从而得出群体评价结论;最后,给出了一个应用算例.     

外语学习者成败归因与学习动机的相关关系研究

在传统的外语学习动机研究中,大多数研究者都把研究重心放在教学方法和学习策略方面,因为这些因素直接或间接地影响了外语学习的效果。本文旨在运用归因理论,探究外语学习成败归因与学习动机因素之间的相关关系,同时强调学习者个人的认知因素和情感因素对学习动机的影响,并指出外语教师应引导学习者合理归因,使外语教学更好地促进学习动机的形成与发展。     

地方财政收入与经济增长的相关关系研究——以江苏扬州市为例

财政作为国家分配收入的手段,其规模直接影响经济发展的状况。当前地方财政收入与经济产值关系总体表现为总量上呈现稳定的线性关系,而增量上则表现为不同步、非均衡关系,究其原因,多由于产业结构的改变、税源结构的改变、财税制度以及征税力度的变化等所造成。     

基于改进信息交易概率模型的信息风险测度研究

准确测度信息不对称是研究金融市场信息不对称问题的基础。在详细考察经典的信息交易概率模型的建模过程和假设条件的基础上,针对信息交易者和非信息交易者在不同信息状态下的订单提交状况,提出考虑外生信息状态概率、异质期望和交易活跃度的改进的信息交易概率模型;通过带机制转换的向量自回归模型估计外生信息状态概率,综合考虑多方面的市场交易信息,提高模型估计的准确性。实证结果表明,改进的信息交易概率模型可以较好地刻画证券市场的信息不对称程度。从截面上看,信息交易概率与标的资产的垄断优势和话题性相关,垄断优势越强的股票信息交易概率越低,话题性越强的股票信息交易概率越高;从时间上看,信息交易概率的变化受公告信息的影响,公告信息发布前的信息交易概率较高,公告信息发布后的信息交易概率较低。因此,在防范信息风险时,应重点关注话题性较强的版块,特别是股价比较容易受舆论影响波动的个股;同时,在公告信息发布之前的时段,应对市场波动和信息动向给予更多关注。     

The Application of Genetic Information for Regulatory Standard Setting Under the Clean Air Act: A Decision-Analytic Approach

In 2002, the U.S. Environmental Protection Agency (EPA) released an “Interim Policy on Genomics,” stating a commitment to developing guidance on the inclusion of genetic information in regulatory decision making. This statement was followed in 2004 by a document exploring the potential implications. Genetic information can play a key role in understanding and quantifying human susceptibility, an essential step in many of the risk assessments used to shape policy. For example, the federal Clean Air Act (CAA) requires EPA to set National Ambient Air Quality Standards (NAAQS) for criteria pollutants at levels to protect even sensitive populations from adverse health effects with an adequate margin of safety. Asthmatics are generally regarded as a sensitive population, yet substantial research gaps in understanding genetic susceptibility and disease have hindered quantitative risk analysis. This case study assesses the potential role of genomic information regarding susceptible populations in the NAAQS process for fine particulate matter (PM_2.5) under the CAA. In this initial assessment, we model the contribution of a single polymorphism to asthma risk and mortality risk; however, multiple polymorphisms and interactions (gene‐gene and gene‐environment) are known to play key roles in the disease process. We show that the impact of new information about susceptibility on estimates of population risk or average risk derived from large epidemiological studies depends on the circumstances. We also suggest that analysis of a single polymorphism, or other risk factor such as health status, may or may not change estimates of individual risk enough to alter a particular regulatory decision, but this depends on specific characteristics of the decision and risk information. We also show how new information about susceptibility in the context of the NAAQS for PM_2.5 could have a large impact on the estimated distribution of individual risk. This would occur if a group were consequently identified (based on genetic and/or disease status), that accounted for a disproportionate share of observed effects. Our results highlight certain conditions under which genetic information is likely to have an impact on risk estimates and the balance of costs and benefits within groups, and highlight critical research needs. As future studies explore more fully the relationship between exposure, genetic makeup, and disease status, the opportunity for genetic information and disease status to play pivotal roles in regulation can only increase.     

机构投资者持股与股价崩盘风险的关系——基于市场变量的检验

"机构投资者持股对股价崩盘风险的影响是正向还是负向?现有研究文献并没有得到一致的结论，本文认为这个问题需要通过对市场条件进行细分来深入研究.为此，本文以2011年~2015年我国A股上市公司为样本，采用门限模型研究机构投资者持股对股价崩盘风险的影响是否会因市场效率和市场化程度的不同而发生变化.研究发现:机构投资者持股与股价崩盘风险之间存在市场效率和市场化程度的门限效应:当市场效率处在高水平时，机构投资者持股会降低股价崩盘风险，当市场效率处在低水平时，机构投资者持股会加剧股价崩盘风险;上市公司所在地区市场化程度处在高水平时，机构投资者持股会降低股价崩盘风险，上市公司所在地区市场化程度处在低水平时，机构投资者持股会加剧股价崩盘风险;在目前我国的整体市场环境下，机构投资者持股会加大股价崩盘风险."     

基于贝叶斯网络推理的双重不确定信息集结模型

针对一类不确定多属性决策问题,提出了基于贝叶斯网络推理的信息集结决策模型。根据决策依据信息,建立了决策方案综合属性值优劣的范围估计模型;由影响方案属性的因素构成的贝叶斯网络拓扑结构图,建立了基于贝叶斯推理的方案综合属性值确定模型;基于两类信息的内在关联性,提出了两种结果集结的最大相似度模型,最后得出方案综合属性值,算例表明基于贝叶斯网络推理的双重不确定信息集结模型是有效的。     

股票收益率波动的异方差:基于交易量及异质信息分解的检验

本文在对沪市股票日收益率进行GARCH效应检验的基础上,首先以交易量作为市场上随机信息流的代理变量对GARCH模型加以修正,并由此考察收益率波动的异方差特性;然后再按照异质信息流对交易量进行分解,以此考察收益率波动的对称性。结果发现,在引入交易量之后,原本显著的GARCH效应趋于消失,且正信息对收益率波动的影响显著小于负信息的情况。此外,股票上市时间愈长,则交易量代理其信息流愈稳健,且异质信息下的不对称性也愈显著。     

投入产出粘性价格模型研究

投入产出价格影响模型考察了部分产品价格的变动,而引起其他产品价格或整体物价水平的变动程度。多年来,学者们设计了很多扩展的价格影响模型,并仍在不断改进。但是绝大部分改进模型仍被困于不存在价格传导影响的假设之下,即所谓的价格传导阻滞。通过本研究的分析,发现价格传导是否顺畅对价格变动的影响具有相当大的差异。因此,对于价格传导条件的修正就显得至关重要。基于此,本文依据价格粘性理论,特别吸取了费希尔模型的特点,针对现有模型的价格传导机制等方面进行了有效改进,并使其更加符合实际情况。最后,本文利用中国1992年至2007年的实际数据对改进后的价格影响模型进行实证分析,考察了在价格粘性情况下某产业部门产品价格的变动对整个中国经济的短期影响情况。     

A Robust Approach to Risk Assessment Based on Species Sensitivity Distributions

The guidelines for setting environmental quality standards are increasingly based on probabilistic risk assessment due to a growing general awareness of the need for probabilistic procedures. One of the commonly used tools in probabilistic risk assessment is the species sensitivity distribution (SSD), which represents the proportion of species affected belonging to a biological assemblage as a function of exposure to a specific toxicant. Our focus is on the inverse use of the SSD curve with the aim of estimating the concentration, HCp, of a toxic compound that is hazardous to p% of the biological community under study. Toward this end, we propose the use of robust statistical methods in order to take into account the presence of outliers or apparent skew in the data, which may occur without any ecological basis. A robust approach exploits the full neighborhood of a parametric model, enabling the analyst to account for the typical real‐world deviations from ideal models. We examine two classic HCp estimation approaches and consider robust versions of these estimators. In addition, we also use data transformations in conjunction with robust estimation methods in case of heteroscedasticity. Different scenarios using real data sets as well as simulated data are presented in order to illustrate and compare the proposed approaches. These scenarios illustrate that the use of robust estimation methods enhances HCp estimation.     

Dose-response assessment for influenza A virus based on data sets of infection with its live attenuated reassortants

Reported data sets on infection of volunteers challenged with wild-type influenza A virus at graded doses are few. Alternatively, we aimed at developing a dose-response assessment for this virus based on the data sets for its live attenuated reassortants. Eleven data sets for live attenuated reassortants that were fit to beta-Poisson and exponential dose-response models. Dose-response relationships for those reassortants were characterized by pooling analysis of the data sets with respect to virus subtype (H1N1 or H3N2), attenuation method (cold-adapted or avian-human gene reassortment), and human age (adults or children). Furthermore, by comparing the above data sets to a limited number of reported data sets for wild-type virus, we quantified the degree of attenuation of wild-type virus with gene reassortment and estimated its infectivity. As a result, dose-response relationships of all reassortants were best described by a beta-Poisson model. Virus subtype and human age were significant factors determining the dose-response relationship, whereas attenuation method affected only the relationship of H1N1 virus infection to adults. The data sets for H3N2 wild-type virus could be pooled with those for its reassortants on the assumption that the gene reassortment attenuates wild-type virus by at least 63 times and most likely 1,070 times. Considering this most likely degree of attenuation, 10% infectious dose of H3N2 wild-type virus for adults was estimated at 18 TCID50 (95% CI = 8.8-35 TCID50). The infectivity of wild-type H1N1 virus remains unknown as the data set pooling was unsuccessful.     

城市交通拥堵与空气污染的交互影响机制研究——基于滴滴出行的大数据分析

城市交通拥堵与空气污染等问题给我国城市的持续发展带来了严峻挑战.本文以成都市为样本,通过融合滴滴出行订单数据、空气质量数据、气候信息等,采用断点回归模型和中介变量分析,对交通拥堵与空气污染之间的交互影响机制进行了研究.结果显示,网约车运行规模的增加会加剧城市的空气污染,其机制是由于车辆流动效率降低这一中介变量的作用,即交通拥堵导致空气污染的增加.但另一方面,空气污染又会对交通拥堵产生抑制作用,而这一现象产生的机制是由于空气污染会促使人们的出行减少,车辆需求和运行规模的减少反而使流动效率增加.本文从人们流动性行为的视角,揭示了城市交通拥堵与空气污染之间的复杂关系,为这些问题的协同治理提供了理论和实证依据.     

成分数据的多元回归建模方法研究

在社会、经济、技术等许多领域的数据分析中,成分数据(compositional data)是一种应用十分广泛的数据类型,可以被用来反映诸如投资结构、产业结构、居民消费结构等问题.将成分数据的logratio变换方法与偏最小二乘路径分析相结合,提出在因变量是成分数据,而与之相关的若干个自变量也都是成分数据的情况下,建立了多元线性回归模型的方法.该建模方法可以满足成分数据的定和约束,克服成分数据中完全多重共线性对建模的不良影响,并且突出成分数据主题含义在建模中的作用和意义.作为案例,应用所提出的方法,采用北京市三类产业的投资、GDP以及就业的结构数据,建立了三者之间的回归模型,进一步说明了多元成分数据回归建模的工作过程及其应用价值.