大规模商务场景的统计管理理论

大规模商务场景是科学技术进步与商业实践发展的必然产物。大规模商务场景既覆盖了面向经济主战场的商务实践,也包括国家治理相关的重要领域,还关注数字孪生为核心的新一代数字管理技术。大规模商务场景的统计管理覆盖了管理学、经济学、计算机、环境治理、数学、统计学等多个交叉学科,为管理理论的创新提供了独特机遇。如何面向大规模商务场景,发展前沿统计方法,创新管理理论是政府部门、工业界和学术界共同关心的重要问题。基于国家自然科学基金委员会第344期“双清论坛”,本文从大规模商务场景出发,围绕复杂商务场景中的“数据分析方法”“统计计算与优化方法”以及“预测理论与管理决策”三方面进行了深入探讨。基于对相关概念的清晰界定和对国内外的重要文献进行系统梳理,总结了当前国内外研究现状与前沿,分析了发展趋势和方向,凝练了该领域未来5到10年的重大关键科学问题,探讨了前沿研究方向和科学基金资助战略。

科学统计助力大气治理

只有我们使用公平、客观和科学的空气质量评估方法,才能真正调动地方政府治理大气污染的积极性和科学性,而不公平的评估方法将扭曲大气防治政策的效果近年来,重度空气污染频繁滋扰中国北方地区。大气污染,作为一个困扰人们生活和健康的问题,再次凸显出来。空气质量盘点还需用数据说话中国大力度的空气污染治理开始于2013年9月发布的《大气污染防治行动计划》。其给出了主要区域2017年空气质量要达到的具体指标:

基于vSEIdRm模型的人口迁移以及离汉交通管控对新冠肺炎疫情发展的影响分析

不同于传统(Susceptible-Exposed-Infected-Removed)SEIR流行病传播动力学模型,本文在近期研究的Varying Coefficient Susceptible-Exposed-Infected-Diagnosed-Removed(vSEIdR)模型基础上加上人口迁徙(Migration)模块,设计开发了vSEIdRm模型,该模型考虑了跨区域人口迁徙对疫情传播的影响,并允许流行病传播参数随时间变化。本文首先对人口迁移数据进行统计分析,建立其与各省新冠肺炎疫情发展的联系。之后,基于vSEIdRm模型估计了疫情初期各省份来自武汉的输入病例数,并定量刻画了离汉交通管控的效果。研究结果显示,离汉交通管控措施有效地减少了各省份的疫情规模。

一种基于集合最优插值的排放源快速反演方法

基于集合卡尔曼滤波的源反演方法是估计排放源、提高空气质量模拟和预报精度的有效方法。为构建排放源与污染物浓度之间的误差协方差矩阵,该方法通常需要运行几十次大气化学传输模式。庞大的计算量限制了该方法的应用,使其无法为实时预报系统快速更新排放源。本研究发展了一种基于集合最优插值的排放源反演方法。该方法使用历史集合数据构建误差协方差矩阵,仅需一次常规的空气质量模拟便可根据观测模拟差异反演排放源,从而显著降低计算量。本文使用该方法同化2015年1月全国1107个地面站点观测的CO小时浓度数据,结合2014年1月的历史集合数据集,估计2015年1月全国15 km分辨率的CO排放源。该方案反演的全国CO排放总量仅比使用2015年1月集合数据集的反演量高1%,表明历史时段与反演时段的气象条件差异对月均CO排放的影响有限。使用历史集合数据集更新的排放源再次模拟可将全国349个独立验证站点的平均低估从0.74 mg m^(−3)降至0.01 mg m^(−3),均方根误差降低18%,表明该方法可快速更新排放源并降低其不确定性。

大数据情境下的数据完备化:挑战与对策

随着数字经济时代的到来,数据作为一种重要的生产要素,深刻改变了管理决策范式。对具有超规模、跨领域、流信息的大数据的分析利用成为了赋能管理实践的重要因素,其中数据的质量与完备性是影响后续数据价值提炼的重要前提。然而受限于数据采集方式与过程,被采集主体行为模式特点等因素,数据常常呈现超高缺失率的特点。超高数据缺失会严重影响数据分析及所承载的管理决策效果。因而,预先对大数据进行有效完备化对保证后续分析决策效果具有重要意义。本文对大数据情境下的数据完备化问题进行了系统梳理,重点给出在超高维度、多源异构、时空关联的情境下的大数据完备化问题的主要挑战、求解思路及其对管理学研究的启示,以期为大数据完备化及赋能管理决策奠定理论和方法学基础。

气象调整下的区域空气质量评估

虽然空气污染是由污染物排放到大气中造成的,但是由于气象条件会影响污染物的扩散,因而实际观测到的污染水平会受到气象条件的影响.因此,有效的空气质量管理要求污染评估指标和统计方法不受气象因素的干扰,并能准确客观地反映污染物浓度的变化.为了评估北京地区潜在污染物排放的变化,本文提出一种消除气象干扰的时空调整方法.通过控制气象条件,调整后的污染物时空平均浓度可以捕捉到潜在排放量的变化.本文提出具体调整均值的方法,并进行理论和数值分析,将此方法应用于北京地区的空气质量评估,揭示一些有趣的模式和趋势,这些结果可以用于空气质量评估和管理.

中国居民消费价格指数的动态结构研究及中美量化比较

本文提供了一个对中国居民消费价格指数(CPI)的系统分析,包括CPI的动态结构和可预测性,以及中美CPI的量化比较。尽管中美CPI的构成和动态结构有所不同,但二者都可由S-ARIMAX模型很好地刻画,此模型能够准确量化中国CPI的春节效应以及其他突发事件对中美CPI的影响。我们发现中国CPI有显著的季节性和春节效应,且比美国CPI有更强的可预测性。此外,中国CPI的短期预测可以通过扩散指数(Diffusion Index)方法得到进一步提高。