Identification and Estimation of Triangular Simultaneous Equations Models Without Additivity

This paper uses control variables to identify and estimate models with nonseparable, multidimensional disturbances. Triangular simultaneous equations models are considered, with instruments and disturbances that are independent and a reduced form that is strictly monotonic in a scalar disturbance. Here it is shown that the conditional cumulative distribution function of the endogenous variable given the instruments is a control variable. Also, for any control variable, identification results are given for quantile, average, and policy effects. Bounds are given when a common support assumption is not satisfied. Estimators of identified objects and bounds are provided, and a demand analysis empirical example is given.     

Real‐Time Delay Estimation Based on Delay History in Many‐Server Service Systems with Time‐Varying Arrivals

Motivated by interest in making delay announcements in service systems, we study real‐time delay estimators in many‐server service systems, both with and without customer abandonment. Our main contribution here is to consider the realistic feature of time‐varying arrival rates. We focus especially on delay estimators exploiting recent customer delay history. We show that time‐varying arrival rates can introduce significant estimation bias in delay‐history‐based delay estimators when the system experiences alternating periods of overload and underload. We then introduce refined delay‐history estimators that effectively cope with time‐varying arrival rates together with non‐exponential service‐time and abandonment‐time distributions, which are often observed in practice. We use computer simulation to verify that our proposed estimators outperform several natural alternatives.     

一种基于UMHexagonS的运动估计优化算法

UMHexagonS算法是H.264/AVC所采纳的整像素的快速运动估计算法之一,该算法在保持良好的率失真性能的前提下,相比全搜索算法(FS)可节约70%的运算量。根据UMHexagonS算法的特点,可从三个方面对该算法进行优化:加入零运动块判决;改进的5*5螺旋搜索;优化的多层次六边形搜索。仿真实验结果表明,在保证PSNR和码率几乎不变的情况下,优化算法可有效降低运动估计时间,从而提高H.264/AVC编码器的实时性。     

人文社会科学学术成果跨界影响力研究

学术成果的跨界影响力评价在基金立项、科研管理、学科建设和学术评审等领域有着广泛的应用前景。不同于学术深度评价,它是对学术广度交叉规律的认识。其中跨界关系强度矩阵是跨界影响力研究的关键。以人文社会科学学术成果的跨界影响力数据模型为切入点,基于读者、作者通过文献搜索所建立的学术跨界联系,本文探讨了几种跨界关系矩阵模式发现算法,比较了三种前沿统计网络估计方法在跨界影响力上的应用。实证研究表明,这些算法具有稳定和快速的特点,在人文社会科学跨机构和跨学科关系研究方面得到了有益的结果。     

论受控主体的利益保护

在宏观调控法律关系中,受控主体相对于调控主体总是处于弱者和较为被动的地位,其利益也因此容易受到侵犯。我国无论在立法还是在学术研究上均忽视受控主体利益的保护。调控主体在追求社会整体利益的同时,还应当保护受控主体依法享有的权利,以平衡社会整体利益和个人利益,更好地实现宏观调控的任务。     

用时域信息改善机扫雷达参数估计性能的方法

针对一个波束宽度内存在多目标的情况,提出了一种基于时空级联处理的用单天线、单接收通道实现目标角度和多普勒频率联合超分辨估计的方法.与阵列天线利用目标反射波的相位关系不同,单天线、单通道方法是根据天线扫描时,对回波脉冲的增益变化而构造导向矢量阵的,此时若直接采用常规空间谱估计方法,则实现的是信号多普勒频率的超分辨,角度估计效果较差.时空级联处理方法可充分利用信号的时域结构信息,明显提高角度的估计性能,并且无需高维搜索,计算量小.计算机仿真结果证明了新算法的有效性和正确性.     

信用风险中回收率分布的双Beta模型

本文研究了随机回收率的分布,建立了回收率的双Beta分布密度模型,它具有双峰分布的特点,这与Moody公司的最新研究相吻合,弥补了现有回收率分布模型均为单峰的不足。利用基于数论网格的序贯优化算法对所建模型的参数做出了估计,借助于核密度估计的工具,进行了实证分析,结果表明双Beta模型的拟合误差很小,远小于Beta模型的误差,它是表示回收率理想的模型。最后给出了抽取双Beta分布随机数的方法。     

VaR与CVaR的敏感性凸性及其核估计

风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）是目前两大主流风险度量工具,如何准确地对它们进行估计是风险管理实践中首要而核心的问题。近年来非参数核估计方法因模型设定灵活、方便处理变量相依结构等优点备受关注。在本文,我们在核估计的框架内讨论VaR和CVaR估计量的性质;给出投资组合VaR和CVaR对组合头寸的一阶导数向量和二阶导数矩阵的核估计公式,并用它们来讨论组合VaR和CVaR对组合头寸的敏感性和凸性。最后,我们利用中国外汇市场的实际数据做实证分析。     

低碳政治与经济发展的利益纷争

随着气候变化问题的愈演愈烈,这个科学命题已经不再是由科学家们可以独立演绎的了,世界上各个国家的政治家们都被卷入到这项保护环境、节能减排、发展低碳经济的活动中。但是,当节能减排涉及到经济利益和国家利益时,发达国家与发展中国家之间就发展权和公平权的激烈博弈就此展开。可是,危机背后就是转机。究竟是减排还是发展这一根本矛盾的解决,需要发达国家与发展中国家高瞻远瞩,抓住战略机遇期,向低碳时代迈进。     

IT项目工期估算方法的研究

目前,面对1T项目建设需求的快速膨胀,缺乏有效的IT项目管理理论是IT项目建设中面临的最大难题。研究如何有效地估算IT项目的工期。根据IT项目的特点,设计了一种以Delphi法为框架,融合三点法的工期估算方法。该方法一方面适应了在新技术、新资源层出不穷的条件下,IT项目面对新需求、新目标时对工期估算的要求;另一方也有效地缓解了由于IT项目开发过程中的不确定性造成的延期风险。所以,立足于IT项目的特点。该方法的设计提高了IT项目工期估算的效率。