蒙特卡罗方法及其在辐射剂量计算中的应用

概述了蒙特卡罗方法的产生与发展,阐述了蒙特卡罗方法的基本特点,最后就蒙特卡罗方法在辐射剂量计算上的应用进行了讨论。     

基于贝叶斯神经网络的非参数回归

提高神经网络模型推广能力的关键是控制模型的复杂度。该文探索了贝叶斯神经网络的非参数回归的建模方法,通过融入模型参数的先验知识,在给定数据样本及模型假设下进行后验概率的贝叶斯推理,使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来优化模型控制参数,实现了对神经网络模型中不同部分复杂度的控制,获得了模型参数的后验分布及预测分布。在5个含噪二维函数回归问题上的应用显示了模型的复杂度能根据数据的复杂度而自适应调整,并给出了较好的预测结果。     

金融工程中资产收益的连续时间模型评述

总结了在过去30年中金融资产收益连续时间模型的发展及主要成果,讨论了迄今连续时间模型参数估计的主要方法,其中特别讨论了MCMC方法;最后指出了现在和未来该领域研究所面临的主要课题。     

基于MCMC稳态模拟的贝叶斯经验费率厘定信用模型

B黨lmann-Straub model is one of the most famous applications of the Bayesian method for the experience rate making.However,by the traditional B黨lmann-Straub model one cannot get the unbiased posterior estimation of the parameters when there is not sufficient prior information for the structural parameters;What's more,the difficult of computing high dimension numeration limits the application of Bayesian method.This paper introduces the Markov chain Monte Carlo simulaton method based on the Gibbs sampling after analyzing the structure of the B黨lmann-Straub model and sets up the Bayesian credibility model for estimating the predictive risk premium.Also by using the results of the numeration analysis,this paper proves that from this model one can get the posterior distributions of the parameters dynamically and the posterior estimation of the censoring parameters in the situation that exists unknown parameters,as well as improve the precision of the numeration,which can be helpful to find the heterogeneity of the premium.     

阶梯电价背景下基于贝叶斯分析的用电需求模型

阶梯电价不仅引导居民合理、节约用电,而且减少了用户之间的电价交叉补贴,但在实际应用中存在多种不确定因素,如居民用电需求变动以及各档电量的确定范围等。针对居民用电需求变动,本文提出了基于贝叶斯估计方法的阶梯电价用电需求模型。首先提出基于阶梯电价的需求函数;其次对阶梯电价用电需求函数进行贝叶斯分析,分别从统计模型、似然函数、后验分布以及加速收敛四个方面分析;最后,对1250个用户的用电数据进行估计,将影响因素带入模型得出各用户的用电需求,确定了贝叶斯估计对用电需求模型构建的适用性。     

空间滞后误差自相关随机前沿模型参数的估计

文章利用工具变量矩阵方法研究了空间滞后误差自相关随机前沿模型参数的估计问题,得到了参数估计的表达式.与极大似然估计相比较,工具变量矩阵法极大地简化了计算.蒙特卡罗模拟的结果表明,参数估计值十分逼近真值.     

基于情境模拟法的高校人力资源管理专业教学改革探索

人力资源管理具有较强的实践性和操作性,在高校教育实践中有一定的教学难度.将情境模拟法应用到人力资源管理专业教学中,能够让学生在所模拟的情境中完成实践学习,对于学生分析和解决问题能力的培养以及实践能力的强化产生着积极作用.因此,有必要加强对应用情境模拟法的高校人力资源管理专业的教学改革探索,切实推动人力资源管理教育质量的提升.     

分位数单位根检验的拓展及其应用研究

在不同的分位下对时间序列数据是否含有结构性变化进行甄别,对于准确识别数据的动态变化及其分布特征具有重要的意义.本文首次在Koenker和Xiao(2004)研究的基础上提出傅立叶分位数单位根检验模型,并以此捕捉时间序列中存在的结构突变点,进而刻画数据在不同分位下的动态变化特征.本文通过构建傅立叶QKS统计量并采用蒙特卡罗方法对傅立叶分位数模型的临界值、样本容量和检验“势”进行模拟,发现含有傅立叶级数的分位数单位根检验对刻画“尖峰厚尾”特征数据的非线性偏离动态调节特征具有更高的检验“势”.最后,本文利用拓展后的模型对我国通货膨胀的持久性和失业的回滞效应进行再检验,结果发现我国通货膨胀具有平稳的特征,而失业率却包含单位根过程.本研究为分位数单位根检验的拓展及其应用提供了一定的启示.     

基于蒙特卡罗算法的PCER价格预测

传统PCER的价格影响因素大多数通过计量经济学方法进行寻找,文章针对蒙特卡洛算法具有精度高、样本需求少的优点,将其应用到PCER价格预测和收益分析,通过维纳过程表达的方式构建出数学模型,之后运用蒙特卡罗算法模拟维纳过程的变化规律,实现PCER价格的预测,通过JB统计量检验和VAR检验,仿真结果表明,本文算法具有预测精度高、数据样本要求少的优点,可以应用于其他经济规律的模拟仿真,为理论决策提供科学的依据.     

不确定性分析与风险分析在铁路投资项目中的应用

不确定性分析与风险分析是铁路投资项目可行性研究的重要组成部分,了解项目所承受的各种风险,有助于提高投资决策的可靠性,提高投资项目的风险防范能力。基于概率分析的定量风险分析为铁路项目的可行性研究提供了一个非常有效的风险分析工具。本文在深入分析铁路投资项目风险因素的基础上,重点阐述了蒙特卡洛模拟的方法、步骤和在铁路项目中的应用。结果表明该方法在铁路项目投资决策中具有较高的实用价值。