基于可变区间权重的中期用电量半参数预测模型

由于数据变化规律的多样性,中期电力负荷的波动有着不同于短期、长期负荷的特点。基于电力系统复杂性的研究视角,重点讨论了中期负荷预测过程中模型的不确定性、参数的时变特性以及负荷波动的周期性规律。根据中期负荷的数据特性,建立了基于非参数修匀的半参数模型,定义了函数区间的划分粒度以及模型权重的求解方法,提出了基于可变区间权重的动态预测方法,给出了基于经验模态分解和波动能量分析的噪声序列提取、检验方法。试验研究结果表明,气候因素对用电消耗的影响最大,经济因素次之;从选取的指标来看,不同时期的影响因素对于模型的解释能力是时变的;所提方法能够对电力负荷进行精确的多粒度、多维度分析,进而掌握其局部变化规律,可有效用于电力系统中期负荷预测。     

县域中小企业贷款违约行为与信用风险实证分析

利用实地调查资料,采用logit模型对我国县域中小企业贷款违约的影响因素进行了实证分析,结果表明:财务状况特别是资本结构、资产周转状况、股权状况对有显著的影响;企业家个人特征特别是年龄、受教育程度和是否持股对企业信用风险有较大影响;企业所在地域的经济发展水平对企业信用风险也有一定影响作用,当地经济发展水平越高,则企业贷款的信用风险越小。基于logit模型估计结果,利用一个小样本数据分析了贷款合同的有关条款对中小企业违约的影响,结果显示:贷款利率、期限、贷款金额和担保品数额与我国县域中小企业目前违约率之间的关系不太明显。     

基于ODR-ADASYN-SVM的极端金融风险预警研究

针对合成少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)方法在提升支持向量机(support vector machine,SVM)的非均衡样本学习能力中出现的过拟合(over fitting),引入自适应合成抽样方法(adaptive synthetic sampling approach,ADASYN)和逐级优化递减欠采样方法(optimization of decreasing reduction,ODR)分别克服SMOTE在生成新样本中的盲目性和在处理对象上的局限性,进而与SVM相结合,构造出改进SVM,即ODR-ADASYN-SVM模型来预测中国极端金融风险;最后运用T检验对各模型预测精度的差异性进行显著性检验以及对各模型的预测稳定性进行评价.实证结果表明,ODR-ADASYN-SVM模型不仅能够显著地提升SVM的非均衡样本学习能力,同时也能够有效地克服SMOTE的过拟合,从而展示出优越的极端金融风险预测性能.     

技术指标能够预测商品期货价格吗? 来自中国的证据

基于移动价格平均、动量和移动交易量平均三类技术指标,研究了其对中国大宗商品期货价格的预测效果,并以基于宏观变量的预测为基准比较分析了其预测能力.主要结论如下,第一,技术指标能够在样本内和样本外检验中有效预测我国大宗商品期货价格,其预测效果显著超过已有文献中广泛使用的宏观经济指标.第二,对于不同的模型设定和数据频率,技术指标预测效果表现稳健.第三,从资产配置角度出发,基于技术指标的预测具有显著经济意义,能够显著提高资产配置效率,获得超额收益.相关结果能够为大宗商品投资及风险管理提供经验和策略支持.     

信用卡早期风险预警体系设计研究

本文通过对银行信用卡早期风险预警需求的分析,提出了信用卡早期风险预警体系的总体框架,在此基础上分别从现代金融机构的业务流程和信息技术管理的角度,规划设计了信用卡早期风险预警的整体业务架构与功能布局,及其IT应用架构与实施路线。     

基于正相关关联规则挖掘分析的客户需求权重预测

为预测经营活动中的客户需求,提出一种基于正相关关联规则的数据挖掘模型.挖掘统计数据的频繁2_项集并对挖掘结果剪枝处理,按照特征需求重要性大小,计算得出重要客户需求,再运用BP神经网络进行需求权值预测.实例表明该方法可减少关联规则数量和挖掘工作量,对需求的预测具有现实意义.     

关联规则挖掘算法在股票预测中的应用研究——基于遗传网络规划的方法

将遗传网络规划用于解决数据挖掘中的关联规则问题。相对于传统的关联规则挖掘算法,基于遗传网络规划的方法通过其中的遗传算子能够以递增的方式发现关联规则,从而避免了传统方法需要将全部数据库遍历才能得到规则的局限性。通过将要挖掘的关联规则定义为事务间的关联规则,以解决股票市场中的价格预测问题。     

基于专家系统的财务危机预警研究

本文对国内外财务危机预警方法进行分析,指出我国现有财务危机预警方法各自的优缺点,在此基础上提出了基于专家系统的财务危机预警方法.该方法采用基于规则推理和案例推理的专家系统对财务危机进行定量预警;利用模糊神经网络对财务危机进行定性预警,并将二者所得信息有机地融合在一起,获得较为准确的财务预警结果.     

西安地铁二号线客流量预测分析

城市的发展激化了交通需求与道路建设之间的矛盾,为了缓解这种矛盾,一些大中型城市将眼光瞄准了城市轨道交通。本文论述了客流量预测对于轨道交通规划的重要性,通过"四阶段"法,对西安地铁二号线的客流量进行预测。通过对预测结果的分析,简述影响城市轨道交通客流量预测结果的因素。     

语言多样性、信息获取与分析师盈余预测质量

考察了语言多样性对分析师盈余预测质量的影响,以及这种影响如何因员工教育水平的不同而变化.基于中国上市公司的实证检验结果显示,语言多样性显著降低了分析师盈余预测质量,但是随着公司员工受教育水平提高,语言多样性对分析师盈余预测质量的负面影响有所减弱.进一步研究发现,分析师与CEO间的校友关系增强了员工教育水平对语言多样性与分析师盈余预测准确性之间关系的正向调节作用.研究结论一定程度上丰富了分析师私有信息获取及其影响机理以及社会关系等方面的文献,而且还可帮助投资者、监管者等利益相关方更好地理解分析师行为,促进资源合理配置,增强资本市场的有效性等方面具有一定的启示意义.