结构方程建模缺失数据填补方法研究

一、问题的背景在行为学、社会学、教育学、经济学和心理学等领域研究中,人们常常遇到诸如健康状况、个性、智力水平、满意度等不可观测变量,这类变量通常称为潜变量,     

带有反馈和不耐烦的双端排队系统

文章以需求/供应系统为背景,研究了带有反馈和不耐烦的双端排队模型。假定供应方d到达系统服从泊松分布,需求方到达系统的时间间隔服从一般分布,利用补充变量法构造马尔可夫过程,通过状态转移分析列出微分方程,借助概率母函数求出该系统的一些性能指标。     

基于粗糙DEA模型研究

粗糙DEA模型是不确定DEA模型的一种推广.文章在广义实域粗糙集的基础上,通过将实域粗糙变量引入决策单元输入(输出)指标,建立了粗糙DEA模型,并通过数值算例对模型进行了验证.     

基于回归分析法的外商直接投资绩效研究——以陕西省为例

外商直接投资（FDI）已成为中国区域经济发展的重要因素之一。以1983-2008年数据为样本,采用回归分析法,针对FDI对陕西省劳动就业、资本积累、技术进步和经济发展的效应进行了系统研究,结果表明：除技术进步外,FDI对其他因素均呈现出显著的正效应。基于细分行业,对FDI的产业投向、区域贡献和运作效益进行了比较研究,指出引进FDI中存在的问题,并在此基础上提出了建议。     

沪深300股指期货动态套期保值策略的效果分析

对比了BGARCH、MA-BGARCH、EC-BGARCH和BGARCH-X这四种动态套期保值策略的保值效果,实证分析四种套期保值模型下资产收益的条件方差与HE指标,得出BGARCH-X的套期保值效果最佳,EC-BGARCH与MA-BGARCH的套期保值效果次之,BGARCH的套期保值效果最差的结论。     

基于数据挖掘的客户资产测量研究

由于单个客户消费行为具有极大不确定性导致预测客户资产比较困难,提出一种以数据挖掘技术为基础,在客户分类的基础上测算客户资产的动态方法,该方法使客户资产的测量更加准确并具有可操作性。同时通过实证分析证实该方法可以为企业实现精确营销提供有力支持。     

多元统计分析在市场细分中的应用

企业的生命在于它的产品或服务能够为市场所接受。在如今世界经济一体化、市场国际化的大背景下,如何适应不同需要的消费者,在竞争日趋激烈的市场上站稳脚跟成为各大企业越来越关注的问题。但是,由于企业自身实力的限制,不可能对所有的客户付出相同的努力,而市场细分作为市场营销决策中不可或缺的部分在今时今日也就显得尤为重要。     

基于RBF神经网络的汇率预测研究

一、引言 汇率作为宏观经济中的一个十分重要的经济变量,对于国内国际经济的影响都是相当重要的。自2005年7月人民币汇率改革以来,人民币名义汇率改变了1995年以来的超稳定状态,呈现稳步升值,这不仅对国际经济贸易产生重要影响,而且也给本国的资本市场、实体经济及微观个体带来巨大变化。在当前复杂的经济环境下,人民币汇率的变动趋势非常受人关注,一直以来,许多学者也在利用各种方法对其进行研究和预测。     

统计分组与虚拟变量在线性模型中的比较应用

一、统计分组的应用及其在线性模型拟合中的优缺点统计分组是根据事物内在的特点和统计研究的目的,将特定的总体按某种划分标准区分为若干个不同的组成部分的一种统计方法。统计分组的应用相当广泛。对数据按一定的标准分组后,可以发现数据内的潜在的规律性,呈现出不同组别之间的联系与差异,便于找出深藏于表面现象之下的内在本质,比如列联表分析。统计分组也可以应用于模型的建立中。在拟合样本数据进行建立模型时,常常会有一些质的因素(比如职业、性别、战争、季节等等)影响被解释变量,这些质的因素可能会使回归模型中的参数发生变化。在这种情况下,如果对样本数据笼统地用一个模型来拟合就会产生很大的误差。相反,如果将样本数据按引起线性模型的截距或斜率变化的标志分组,再针对每一组分别拟合模型,则可以得到拟合程度更高的模型。     

武汉地区房地产价格的季节性变动

本文通过对武汉地区房地产价格的季节性因素动态变化性分析,发现并度量了经济政策和季节性因素对房地产价格的影响,建立了相关的评价模型,并用模型检验价格走势的季节性因素动态变化性以及政策因素对房地产价格的影响力度,在此基础上我们运用最新的X12季节性调整方法对武汉地区房地产价格的季节性因素进行分析,并建立了X12季节性调整组合模型.