基于全最小二乘拟蒙特卡罗方法的可转债定价研究

基于传统的可转债最小二乘蒙特卡罗模拟定价方法,通过使用随机Faure序列和方差减小技术,有效地降低模型估计结果的误差,使用考虑解释变量和被解释变量误差的全最小二乘回归方法代替普通的最小二乘回归方法,提出可转债的全最小二乘拟蒙特卡罗定价方法,并给出该定价方法的具体算法步骤.以2002年10月16日发行的燕京可转换债券为例进行实证分析,从可转债的理论价值、计算标准差以及模型的运行时间等几个方面与传统的蒙特卡罗方法进行比较.研究结果表明,使用全最小二乘拟蒙特卡罗方法进行计算得到的结果更为合理,且估计误差和计算时间都更少,从而验证了该方法在可转债定价应用上的有效性.     

基于小波包和最小二乘支持向量机的短时交通流组合预测方法研究

基于小波在处理非线性、非平稳随机信号的优势以及支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中的优势。笔者探讨结合小波包和最小二乘支持向量机的组合预测方法在交通流短时预测中的应用。首先介绍小波包和最小二乘支持向量机的基本原理,然后提出基于小波包和最小二乘支持向量机的交通流短时组合预测方法,并以北京市快速路的实测交通流量来验证效果,结果表明其可行性和有效性。     

环境效率评价方法的统计属性分析及其实例

首先分别构建了考虑期望产出和非期望产出的生产函数,进行环境效率DEA评价方法的凸非参数最小二乘估计,提出当参数αi1,β'' i1,αi2,β'' i2的估计值给定时,可以得到f和g的显性表达式,然后利用考虑非期望产出的DEA及凸非参数最小二乘 CNLSUO,可以求得拟合曲线之间的数量关系,即对于每个DMU的实际投入,CNLSUO法得到的产出拟合值不大于DEA法得到的产出拟合值． 实证分析表明,考虑期望产出和非期望产出的DEA估计效果较好． 包括考虑非期望产出DEA的非参数最小二乘估计在内的环境效率评价方法的统计属性分析,势必会拓展DEA统计属性研究的范畴,推动统计学与运筹学的进一步融合与发展．     

群体决策过程组织研究述评

群体决策研究作为决策理论研究的热点和前沿在国内外方兴未艾, 尚未形成一个完整的 理论体系. 作者结合近年来在群体决策, 特别是在决策过程研究方面所做的一些工作, 以决策 过程研究为侧重点对群体决策理论研究进展进行了评述, 并通过社会选择理论和集体决策理 论的比较, 对群体决策的研究框架作了一些尝试性的探讨.     

群体决策中非二元性选择问题的最小决定集

本文研究了社会选择问题中非二元性选择函数的最小决定集的作用,将最小决定集的概念引入到非二元性选择环境,提出了非二元性选择函数的最小决定集的存在性条件,为群体决策提供了理论依据.     

对上市公司本量利关系的敏感分析——以泸州老窖为例

本文通过本量利分析方法对泸州老窖的成本进行分解,了解泸州老窖的盈利能力和经营风险,利用最小二乘数法、概率论、误差估计等统计较为科学地分析泸州老窖成本、销售额、利润之间的关系。利用敏感性分析结果,指导企业的生产和销售。     

类球红细菌辅酶Q_(10)发酵培养基的优化

为了提高类球红细菌辅酶Q_(10)的发酵能力,本研究对发酵培养基中重要因子进行优化组合。首先对重要因子进行单因子实验,确定最佳浓度范围。在最佳浓度范围内进行均匀设计试验,分别采用多项式逐步回归、偏最小二乘二次回归、偏最小二乘二次回归(考虑交换项)、偏最小二乘二次回归(考虑平方项)分析。结果表明,偏最小二乘二次回归分析的优化方案预测值与实验值最为接近,显示各因子浓度与辅酶Q_(10)浓度呈现二次曲线关系,各因子间的交换作用不能忽略。偏最小二乘二次回归分析优化方案使辅酶Q_(10)浓度得到明显提高,辅酶Q_(10)的发酵水平达到230.71mg.L-1,比优化前提高了53.81%。     

多因素数据重心预测方法及应用研究

本文基于数据重心概念,通过大量的研究和推导,提出数据重心参数估计理论,并利用数据重心法估计多项式回归预测模型的参数,应用于我国钢材消费量的预测。从应用的结果看,增加了我国目前钢材预测的方法。本方法能最大限度地平滑预测模型的误差,而且应用条件比最小二乘法宽松;也不会因为个别残差较大的异常点而对预测结果产生不稳定性,从而提高了拟合和预测的稳健度,计算更简捷。     

基于GRPLS 回归的 中国经济增长影响因素分析

构造一种新的方法———岭- 偏最小二乘回归方法(它既有效消除了因素变量之间的多 重共线性,又克服了传统方法的不足,且使模型更加稳健,具有更强的预测和分析能力) ;并运 用广义岭- 偏最小二乘回归方法分析了我国经济增长的影响因素,为我国制订持续、快速增长 的经济政策提供了有益的参考.     

基于LS-SVM的电子政务评估模型研究

在确立了电子政务网站评估指标体系的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的电子政务网站评估模型.研究了新型支持向量机算法一最小二乘支持向量机,并确定支持向量学习决策模式;对华东地区某些科技网站建设水平进行了评估.结果表明,基于最小二乘支持向量机的电子政务网站评估是有效的、可行的.