基于T-S模糊模型的非线性组合预测方法研究

一、引言自从Ｊ．Ｍ．Ｂａｔｅｓ和Ｃ．Ｗ．Ｊ．Ｇｒａｎｇｅｒ首次提出组合预测方法［１］以来,组合预测的研究已经取得很大的进展,文献［２～６］对此有比较详细的综述和评价。根据集结或组合各单项预测模型的方式不同,组合预测一般可分为线性组合预测和非线性组合预...     

一个组合分布模型的改进与建立

文章分析并改正了原有组合分布模型中的错误,定义一种新的组合分布并给出了新组合分布模型建立的一般步骤。实例表明,新的组合分布可以更好地反应极端风险。     

组合预测模型预测精度的贴近度评价法

一组单项预测模型在不同的准则下,建立的组合预测模型一般是不同的.为了比较这些组合预测模型的预测精度,文章引入了组合预测模型点预测精度的数量指标,从而得到了组合预测模型的点预测精度向量.根据这些点预测精度利用算术平均最小贴近度,给出了组合预测模型预测精度的评价.实例分析结果表明:该评价方法客观准确,可操作性强.     

内梅罗PPE-SVM组合评价模型

为了尽可能多地利用有用信息,文章应用组合原理,以拟合优度法确定权重组合三个模型(内梅罗指数法,粒子群投影寻踪法及支持向量分类算法),并将之应用于土壤重金属污染评价中.实例验证表明该方法增强了系统的评价性能,具有较强的可靠性.     

农村信用社支农效率组合评价研究

文章基于DEA和SFA的“纵横向”拉开档次组合评价法对农村信用社支农效率进行组合评价研究.结果表明:农村信用社支农效率不断改善,营业费用、信用社职工人数、农户不良贷款余额和存款总额按照影响程度从大到小对农民人均纯收入的提高有显著正向作用,营业网点覆盖率的增加对农民人均纯收入的提高有显著负向作用;运用基于DEA和SFA的“纵横向”拉开档次组合评价法测度支农效率实现了非参数方法DEA和参数方法SFA的优势互补.     

论商业银行资产组合的风险分散

随着我国银行商业化的深化 ,商业银行的风险也在不断增加 ,而且目前尽管我国银行业的资产种类尚比较单一 ,但商业银行投资领域的拓宽 ,资产种类的多样化已是一种必然的趋势。文章运用 Markowitz模型 ,建立了关于资产组合的最优解的数学模型。通过对该模型的求解 ,解决了在存在多种资产可供选择的情况下 ,如何进行最优资产组合 ,以分散风险 ,达到在保证一定的收益的情况下 ,使风险最小的目的 ,并运用实证分析的方法 ,证实了这一结论     

对证券组合投资收益率与风险的统计分析

文章运用统计分析方法 ,论述了证券组合投资的积极意义 ,并用实例对风险和收益率进行了测度。     

非随机抽样数据处理和非线性数学模型对HIV疗效的预测

为了克服绝大多数医学统计数据的非随机抽样的缺陷,文章引入随机变量T与E(T)或E(T)的估计值作为最佳治疗终止时间,构造了一个区间并以此估计最佳治疗效果时间段;然后根据不同治疗时间的治疗效果变化用分段的正弦函数和对数函数的叠加形式混合回归模型进行拟合.结果表明,文章提出的模型与思想对非随机抽样数据的处理,以及对于治疗HIV或者类似药品的医学统计最佳时间确定具有很好的借鉴意义.     

运用改进的粒度调节方法估计信用组合风险

文章在建立了信用风险单因素模型后,将信用风险用系统风险和特质风险之和表示.在计算特质风险时,当信用组合内资产规模较小时,Gonty提出的粒度调节方法将会低估组合VaR,而高估一致性风险量度——预期短缺ES.文章利用Taylor展开式改进的粒度调节方法,提高组合内资产规模较小时估计ES的准确性,模拟结果显示改进方法的有效性.     

改进粒子群优化算法及其在CVaR模型中的应用

文章基于CVaR模型进行投资组合优化,并利用粒子群算法对其进行求解.在具体应用过程中,为克服粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,并与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)进行了比较,结果表明,改进后的算法应用于CVaR模型是行之有效的,且优于标准粒子群算法和遗传算法.