基于PLS的变权重组合预测方法

在目前研究较多的组合预测模型中加权系数是不变的.事实上,假定加权系数为常数,组合预测模型并不能很好地反映预测方法的有效性.基于以上事实,本文提出基于PLS的变权重组合预测方法,利用偏最小二乘回归方法求得组合预测的权重函数.最后通过实例分析验证了方法的有效性.     

考虑交易成本的投资组合效率估计方法

投资组合绩效评价是学术界研究的热点问题。本文在经典的经济学框架下,基于真实前沿面,给出了投资组合效率的明确定义。由于实际投资环境的影响,投资组合优化模型非常复杂,难以获得真实前沿面的解析解,这给投资组合效率的应用带来了很大的困难。本文基于投资组合理论,在投资组合模型所对应的前沿面为凹函数的情况下,采用基于数据的投资组合DEA评价模型构造前沿面来逼近真实的前沿面,从而估计一般情形下投资组合的效率。在此基础上研究了考虑交易成本的投资组合效率评价问题,并用实例说明了本文方法的合理性与可行性。     

捆绑销售中的价格策略研究--心理账户理论的运用

捆绑销售能给买卖双方带来利益。心理账户理论为捆绑组合定价提供了新的启发。本文介绍了心理账户理论与价格决策相关的观点,并运用该理论讨论了捆绑组合定价时的不同标价方式、折扣分配、价格参考点的运用对消费者感知价值的影响。     

基于相似日聚类和贝叶斯神经网络的光伏发电功率预测研究

光伏发电功率的预测是光伏发电规划和运行的基础,因而受到越来越多的重视。文中提出了FCM相似日聚类与智能算法相结合的光伏阵列功率短期预测模型。该方法的思路是首先通过分析影响光伏阵列输出功率的主要因素,对历史数据与预测日气象环境进行模糊分类,并筛选出相似度高的子集作为样本,以提高预测样本的质量;然后通过神经网络映射出特征空间与光伏功率之间的复杂关系,并用贝叶斯理论对神经网络参数进行优化,提高网络的泛化能力。为检验该方法的有效性和精确性,将所提出方法与常用BP神经网络模型对同一仿真算例进行预测,预测结果表明本文提出的预测模型效果更佳。     

基于数据挖掘的预测决策模型应用与研究

数据挖掘是一门新兴的数据处理技术,是当前热门的一个研究领域.本文简要介绍了数据挖掘的概念,论述了基于数据挖掘的预测决策模型建立、实施和效果评估,最后对基于数据挖掘的预测决策模型在电力营销系统中的应用作了实证.     

基于半定规划松弛的高阶投资组合优化研究

以最小化峰度为例研究了具有高阶目标函数的投资组合优化问题.针对目标函数的高阶性与非凸性所带来的投资组合优化模型求解困难,根据Lasserre和Waki的研究成果,提出高阶投资组合优化模型的半定规划松弛算法;并从理论上推导得到最小化峰度的投资组合优化模型的有效前沿.最后通过实证分析,验证了理论推导得到的有效前沿,进而说明了半定规划松弛算法求解高阶投资组合优化问题的有效性.     

中国省区城市化水平的马尔可夫预测

首先将中国省区的城市化水平划分为四种状态,并建立一个吸收的Markov随机过程,描述中国省区城市化水平状态的变化规律;其次,利用Markov预测模型,对省区城市化水平的变动趋势进行预测;最后,通过吸收Markov链的基本矩阵,对各种"非吸收状态"进入"吸收状态"(高度城市化水平状态)所需的时间进行预测,并对其进行分析.     

基于改进支持向量机的电信客户流失预测模型

随着电信业改革的深入和竞争的加剧,电信企业的客户流失率逐步攀升,如何预测并有效减少客户流失直接关系到电信企业的生存和发展.流失客户在客户总体中占比例较低,因此电信客户数据集中存在明显的非平衡数据问题,传统的客户流失预测把客户流失作为普通的模式识别问题处理,建立基于普适机器学习的预测模型.在两类错误的错分代价相差较大的情况下,基于普适机器学习的预测模型缺乏实用价值,因此引入代价敏感学习理论建立了基于改进支持向量机的电信客户流失预测模型,将不同的错分代价纳入建模过程,有效的提高了模型的预测性能.     

创业企业如何构建联结组合提升绩效?——基于“结构—资源”互动过程的案例研究

在资源约束条件下,构建适宜的联结组合能使创业者从关系组合带来的资源组合效应中获益并收获成长。但已有研究大多拘泥于探讨联结组合结构特征对绩效的直接影响,未能从资源组合角度挖掘联结组合结构与绩效间的内在机理。本文基于资源依赖理论的联合依赖与非对称依赖的双重视角,建构联结组合"结构—资源—绩效"的影响机制。利用嵌入式单案例研究发现:为了克服初创期较弱的联合依赖和较高的非对称依赖,青春期创业企业建立追加式资源组合增强联合依赖,创业企业绩效较低。从青春期到成长期,创业企业建立互补式与追加式并举的资源组合以降低非对称依赖,创业企业绩效较高。从成长期到发展期,创业企业建立大范围的互补式资源组合替代追加式资源组合以降低两种依赖,创业企业绩效最高。     

投资组合中多目标规划最优化数学模型的应用

本文通过对证券组合投资的预期收益率和投资风险进行综合定量分析,建立了证券组合投资的预期收益率和投资风险进行综合定量分析,建立了证券组合投资的预期收益率和投资风险两个目标均达到最优的多目标规划模型,并对模型进行分析,最后通过案例给出了模型的最优解。