基于服务模式便利深度刻画的养老服务平台资源整合优化北大核心CSSCI

基于老年人的系统性服务需求以及个性化的服务便利程度需求,提出养老服务平台应提供差异化便利程度的多服务项目组合。在对养老服务项目不同服务模式的差异化便利深度进行刻画的基础上,从顾客、养老服务平台运营商以及服务提供商三方的利益均衡角度出发,在同时考虑了服务组合的效用、柔性以及服务提供商自身资源使用情况的基础上,对养老服务平台不同便利特征的服务组合资源整合过程进行分析,建立资源整合优化模型,并搭建了算法进行求解。通过算例验证了方法的有效性和可行性。     

基于整体网模型的区域产业结构的升级比较与动态演变——以东部沿海综合经济区为例

本文从关系的视角研究区域产业结构升级以及变化,用社会网络的方法,针对核心产业、产业升级、产业结构演变以及影响产业结构的因素,以东部沿海经济区为例进行实证研究.对于核心产业,使用产业中心性、产业影响力以及结构洞与中间人评价指标,运用模糊数学与向量夹角余弦组合评价模型来评价核心产业.对于产业升级,使用可视化与对比分析来对不同年份的核心产业进行评估,得出东部沿海经济区2007年至2012年产业升级幅度较大,核心产业变化较大.对于产业结构,使用块模型分析,得出结果为东部沿海经济区可以分为四大板块,不同年份产业的结构之间联系有变化.对影响产业结构的因素使用QAP相关分析以及QAP回归分析,QAP方法解决了一般统计方法不能处理的关系数据回归,得出了东部沿海经济区的产业结构受产业在经济区外的流出、原先的产业结构以及我国三大产业划分的影响.     

现代投资组合理论在我国资本市场的应用

文章以研究现代投资组合理论对中国资本市场的应用为目的,以现代投资组合理论的发展为主线,运用三种目前比较流行的现代投资组合理论进行对中国资本市场的适用性的实证研究,来考察现代投资组合理论在中国资本市场的应用情况.     

基于灰色关联度的广义IOWA算子组合预测模型

文章在广义诱导有序加权(GIOWA)算子的基础上,结合关联度指标之一的灰色关联度指标,建立了基于灰色关联度的GIOWA算子的组合预测模型.同时,讨论了该算子的相关概念和性质,给出了该算子权系数的确定方法,并对所建立的组合预测模型中的参数λ进行了分类讨论并给出实例检验,结果表明该组合预测方法的合理性和有效性.     

基于SARIMA-GMDH的CPI组合预测模型

文章以2001年1月至2015年2月的我国CPI定基指数为样本数据,首先构建季节乘积SARIMA模型与GMDH自回归模型对CPI进行预测;然后通过自组织数据挖掘理论构建SARIMA-GMDH组合模型再次对CPI进行预测;最后通过模型拟合优度检验与预测能力分析综合评价这3个预测模型,探索各个模型预测效果的差异性,总结评价组合预测法在经济现象中的预测优势.     

多状态系统预防性维修组合模型

文章研究了两部件系统的预防性维修组合问题.根据子系统正常与否,将系统分为四个不同的运行状态.当单个子系统发生故障时,系统能够继续工作,但单位时间的收益将发生变化.定期对子系统进行预防性维修,可以减小子系统的故障率.构建了状态转移方程,并求出各状态的稳态概率.综合考虑了单位产品的获利、减产的损失、不合格品的损失、故障维修费用和预防性维修费用等,以有效生产率满足阈值为约束条件,以单位时间净收益最大为目标,提出预防性维修组合优化模型.分析了模型参数对预防性维修决策的影响.     

论"来自于"中同义介词连用现象及对外汉语教学策略

关于"来自于"这一组合不少学者认为其中的"自"和"于"都是表示起点的介词,存在重复累赘现象,当属误用.本文从韵律句法学的角度,探讨了介词"于"出现的语法动因以及"来自于"后NP的特点,并从结构处理和分阶段教学两方面论述了对外汉语教学策略.     

基于在线算法的改进指数梯度投资组合策略

弱集成算法是对专家意见进行动态加权平均的在线学习算法。近年来,机器学习和人工智能等方法被用来研究在线投资组合问题。该文从弱集成算法的在线学习及其序列决策性角度出发,设计改进的指数梯度在线投资组合策略,以弥补指数梯度在线投资组合策略不能结合交易费用进行分析的缺陷。首先根据指数梯度在线投资组合策略的更新方法构建代表投资策略的专家意见池,并以此为基础应用弱集成算法加权集成专家意见得到改进的指数梯度在线投资组合策略,证明了该策略可与最优专家策略(基准策略)相媲美。其次将交易费用引入到改进的指数梯度在线投资组合策略中,进一步给出对应的投资策略,重要的是理论上证明了该策略实现的平均累积收益与最优专家策略实现的平均累积收益之间的差值存在渐进式下界,从而提高了指数梯度在线投资组合策略的实用性。最后利用国内外股票市场的历史数据进行实证分析,说明了改进的指数梯度在线投资组合策略的可行性和有效性。     

基于股价预测的泛证券投资组合策略

本文基于期望效用最大化和L₁-中位数估计研究了在线投资组合选择问题。与EG（Exponential Gradient）策略仅利用单期价格信息估计价格趋势不同,本文将利用多期价格信息估计价格趋势,以提高在线策略的性能。首先,基于多期价格数据,利用L₁-中位数估计得到预期价格趋势。然后,通过期望效用最大化,提出一个新的具有线型时间复杂度的在线策略,EGLM（Exponential Gradient via L₁-Median）。并通过相对熵函数定义资产权重向量的距离,进而证明了EGLM策略具有泛证券投资组合性质。最后,利用国内外6个证券市场的历史数据进行实证分析,结果表明相较于UP（Universal Portfolio）策略和EG策略,EGLM策略有更好的竞争性能。