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972.
973.
974.
高维面板数据降维与变量选择方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从介绍高维面板数据的一般特征入手,在总结高维面板数据在实际应用中所表现出的各种不同类型及其研究理论与方法的同时,主要介绍高维面板数据因子模型和混合效应模型;对混合效应模型随机效应和边际效应中的高维协方差矩阵以及经济数据中出现的多指标大维数据的研究进展进行述评;针对高维面板数据未来的发展方向、理论与应用中尚待解决的一些关键问题进行分析与展望。 相似文献
975.
针对分类问题,本文提出了稀疏组Lasso支持向量机方法(Sparse group lasso SVM, SGL-SVM),即在SVM模型的损失函数中引入SGL惩罚函数,能同时进行组间变量和组内变量的筛选。由于SGL-SVM的目标函数求解比较复杂,本文又提出了一种快速的双层坐标下降算法。通过模拟实验,发现SGL-SVM方法在预测效果和变量选择上均要好于其他方法,对于变量具有自然分组结构且组内是稀疏的数据,本文方法在提高变量选择效果的同时又能提高模型的预测精度。最后,将本文提出的SGL-SVM方法应用到我国制造业上市公司财务困境预测中。 相似文献
976.
本文研究了空间自回归模型的一种非线性形式:平滑转移空间自回归模型。该模型空间项系数与转移函数的形式相关,随转移变量变化而变化,既能刻画个体间的关联性,又能描述空间关联性随某些因素变化而发生的改变。本文在工具变量框架下主要讨论了Logistic平滑转移函数空间自回归模型的一些性质,对Exponential转移函数模型也作了相应比较分析,并给出了一系列的设定、检验、估计等过程的详细步骤。在较宽泛的假设条件下,我们证明了模型参数估计值的一致性,并对其进行了Monte Carlo模拟验证,模拟结果很好的支持了一致性结论。 相似文献
977.
本文以沪深300指数(CSI300)长达11年时间的5分钟高频交易数据为研究样本,首先提出一种基于多分形特征的金融市场正常与关注状态的界定方法,并引入新型的支持向量机(SVM)人工智能模型,即孪生SVM(Twin-SVM)模型对多分形特征下的金融市场风险展开预警研究。实证结果表明:(1)中国新兴金融市场的价格波动具有显著的多分形特征;(2)基于多分形特征参数界定的正常与关注状态不仅准确,而且也具有明显的统计检验意义和明确的现实意义;(3)与传统SVM和BP神经网络(NN)相比,Twin-SVM在预测精度上不仅显著更高,而且在预测稳定性上也明显更优,即Twin-SVM能够有效地解决其它预警模型存在的非对称样本问题。 相似文献
978.
979.
《江汉大学学报(社会科学版)》2019,(2)
对武汉形象的认知和评价涉及内部的自我以及外部"他者"群体。调查研究发现,在鄂外国留学生对武汉整体形象持正面评价,女性留学生对武汉形象的整体评价要明显高于男性留学生;另外,他们在政治、经济、社会、文化、环境和居民等维度层面上存在认可程度差异。武汉形象的进一步提升和传播既需要强化针对外国人政策措施的实施和推广,又需要规范市民日常行为和文明形象,制定和实施标准的城市英汉标识语,同时,增强针对外国留学生的人才意识和管理国际化意识,特别是做好顶层政策设计以留住外国留学生高层次人才,培养他们对地方特色文化影响力的传播。 相似文献
980.
讨论了建立在仿人控制特性基础上的方法及算法。文中着重解释了怎样才能把仿人控制策略(诸如真觉推理、控制特征识别及多模控制等)用于多变控制系统的问题。用文中所述方法构成的多变量控制系统在控制性能上具有确定的智能特性:系统直接在线从其运行过程中显示出来的特征获取信息;系统用一种与人处理问题相类似的方式来处理所获得的信息;系统中的控制策略是根据直觉推理来构成多模控制的;系统的控制器结构是分层建立的;为了解决系统中出现的严重耦合问题采用了协调器。计算机仿真结果验证了方法的有效性和可行性。 相似文献