季节性数据特征驱动的电子废弃物回收规模分解集成预测建模研究

电子废弃物回收规模预测是政府制定循环经济发展规划和有关补贴政策、企业进行资源回收价值评估和产能优化的基础。本文考虑电子废弃物回收规模季度数据的季节性数据特征可能导致传统单模型预测误差偏大、预测结果不稳定等问题,基于“分解-集成”的思想提出了季节性数据特征驱动的电子废弃物回收规模预测CH-X12/STL-X框架。首先,基于Canova-Hansen(CH)检验对电子废弃物回收规模时间序列的季节性数据特征进行识别,继而对适于进行季节性分解的时间序列采用X12乘法模型或时间序列季节性分解(Seasonal-trend Decomposition Procedure Based on Loess,STL)模型实现季节性分量提取。然后,采用Holt-Winters模型对获得的季节性分量进行预测,并以支持向量回归模型(Support Vector Regression,SVR)预测分解获得的其他分量。最后,通过对各个分量预测结果的线性求和以得到最终的预测结果。实证结果表明,提出CH-X12/STL-X预测框架能够较好地满足不同季节性数据特征驱动的时间序列预测建模需求,且较传统单模型(Holt-Winters模型、季节性差分自回归滑动平均模型、SVR模型)在预测性能上表现良好且稳定。     

基于互联网金融模式的结构性理财产品风险度量研究进展

针对由期权和固定收益类产品组合而成的结构性理财产品,本文基于互联网金融模式对结构性理财产品进行风险度量理论、方法及应用研究进行了分析和述评,并对基于互联网金融环境下用不同分布类型来刻画风险因子相依关系的线性和非线性资产组合的风险集成度量模型进行了归类总结。最后,提出了基于互联网金融模式的结构性理财产品风险度量研究展望。     

后金融危机时代金融系统工程与风险管理的研究进展(专辑序言)

1出版本专辑的背景随着现代金融业与信息技术的飞速发展,全球经济和金融系统的高度关联性日趋明显,复杂性程度越发增大.经济金融系统的超强复杂性与超强关联性,在一定程度上扩大了风险在全球各个经济体之间的传导效应,全球经济和金融系统呈现出了一些前所未有的新特征.始于2007年春的美国次贷危机所引发的全球金融危机及其导致的全球经济衰退表明:全球经济与金融系统已     

基于“拆分-填充-分解-集成”的我国线上零售额预测研究

线上零售额的准确预测是政府制定零售政策和发展规划的依据,也是电商和物流企业确定发展战略的基础。由于我国线上零售额数据具有样本量小、波动性大、受节日影响大、存在缺失值等特征,准确预测变得十分困难。为解决这个问题,本文提出了一种“拆分-填充-分解-集成”的预测框架。具体而言,首先将数据集拆分为实物零售数据与非实物零售数据两部分。其次,分别根据实物零售与非实物零售数据不同的缺失特征对样条插值法做了改进,提出了基于“样条插值-二分调整”的分解填充法以及基于“分段线性函数拟合-样条插值”的分解填充法,对两组数据进行缺失值填充。继而基于两组数据的不同特征,分别提出“乘法分解-ARIMA-移动平均”以及“STL分解-BP神经网络-灰色波形”的预测方法对两组数据进行预测。最后将两组预测结果集成,得到我国线上零售额的预测值。实证结果表明,本文提出的预测框架能较好地捕捉我国线上零售额数据的特征,具有很高的预测精度,且较传统的缺失值填充和预测方法在性能上表现更好。本文提出的“拆分-填充-分解-集成”预测框架,丰富了现有的缺失值填充与预测方法,并为预测实践提供了解决方案。     

基于特征融合的生鲜商品短期销量组合预测

生鲜产品由于保质期短、易腐易损等特点,对短期销量预测的准确度和可靠性要求极高.为此,本文综合时间、定价、竞价、新鲜度等多种微观层面因素,开展了特征工程分析,并在此基础上提出了生鲜商品销量的ARIMA-NARX组合预测模型.该组合模型首先利用ARIMA模型描述销量时间序列中的线性规律,然后借助衍生降维处理后的特征矩阵,采用NARX捕捉ARIMA残差中的非线性关系,并利用NARX残差预测结果修正ARIMA预测值.最后,将该组合模型的预测结果与ARIMA、NARX、ARIMA-NAR、SVM及回归决策树等模型预测结果及真实观测值进行对比分析,通过MSE/MAPE预测误差评价和DM检验,验证了该组合预测模型的预测能力合理性和有效性,并能较大幅度提高生鲜产品短期销量的预测精度.     

基于相对逆序数的评审专家可信度评价方法

同行评议是科技评价中应用最为广泛的评审方式,评审专家的可信度是决定评审结果准确性的关键因素。为了精准地分析评审结果的准确性和评审专家的可信度,文章提出了相对逆序数的概念,基于此概念研究了评价活动中专家个体的差异性,提出了专家个体可信度的量化模型,建立了评审专家个体可信度的评价方法。应用实例表明,该方法可有效准确地量化评审专家的可信度,进而优化评审结果的准确性,为实际工作中的评价活动提供有力保障。     

基于消费者价值观和有限理性的新能源汽车购买意愿与助推政策研究

在补贴退坡背景下,新能源汽车的发展仍面临着巨大挑战,需要低成本高效率的可持续激励政策相配合。本研究从消费者决策机制入手,在考虑消费者价值观和有限理性的基础上,通过收集调查问卷和构建结构方程模型,分析厘清了新能源汽车补贴退坡政策对不同消费者群体购买意愿的影响,并探究了助推政策在补贴退坡下对消费者购买态度的调节作用。研究发现：(1)消费者价值观会影响购买态度,其中,环保价值观和创新价值观影响为正,功能价值观影响为负,且创新价值观影响程度最大,环保价值观影响最小;(2)羊群效应对购买态度影响为负,权威效应的影响为正,但两者对购买意愿的总效应均显著为正,且权威效应影响更大,适用群体范围更广;(3)补贴退坡对购买态度和购买意愿均起中介作用,对购买意愿直接作用显著为负;(4)相对成本框架和积极环保框架分别对购买态度和有限理性的作用具有调节效应。基于以上结论,本研究提出,随着补贴退坡,政府和企业需要提升新能源汽车的功能属性;在政策设计方面,采用相对成本框架类助推政策的调节效果最佳,而采用积极环保框架类助推政策则需要考虑受众有限理性的程度。研究成果为后补贴时代新能源汽车推广政策的设计提供了有力的决策支...