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Metallic Reserves of Submarine Manganese Nodules to be Estimated and Harnessed Prudently: Evidence from China's Jiaolong Manned Submersible
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作者 Hao Ziguo Fei Hongcai +1 位作者 Liu Lian Susan Turner 《Acta Geologica Sinica(English Edition)》 SCIE CAS CSCD 2013年第4期1179-1180,共2页
Since the discovery of oceanic manganese nodules during the expedition of the British ocean-going ship Challenger from 1872 to 1876, research and development for seabed manganese nodules have never ceased owing to the... Since the discovery of oceanic manganese nodules during the expedition of the British ocean-going ship Challenger from 1872 to 1876, research and development for seabed manganese nodules have never ceased owing to the huge economic inducements. Manganese nodules are the black or dark brown, spherical or massive Mn-bearing ores, deposits of which are found on the sea bottom. The nodules are a mixture of silicate and insoluble potassium permanganates (also with sub-Ti, Fe and Na permanganates) that contain more than 30 kinds of metallic elements, among which those of greatest economic interest are Mn (27-30%), Ni(1.25-1.5%), Cu(1- 1.4%), Co(0.2- 0.25 %), Fe, Si, and AI, with minor amounts of Ca, Na, K, Ti, B, H and O. 展开更多
关键词 Metallic Reserves of Submarine Manganese Nodules to be Estimated and harnessed Prudently Evidence from China’s Jiaolong Manned Submersible
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基于GRU-DRSN的双通道人体活动识别
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作者 邵小强 原泽文 +3 位作者 杨永德 刘士博 李鑫 韩泽辉 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第2期676-683,共8页
人体活动识别(human activity recognizition, HAR)在医疗、军工、智能家居等领域有很大的应用空间。传统机器学习方法特征提取难度较大且精度不高。针对上述问题并结合传感器时序特性,提出了一种融合CBAM(convolutional block attentio... 人体活动识别(human activity recognizition, HAR)在医疗、军工、智能家居等领域有很大的应用空间。传统机器学习方法特征提取难度较大且精度不高。针对上述问题并结合传感器时序特性,提出了一种融合CBAM(convolutional block attention module)注意力机制的GRU-DRSN双通道并行模型,有效避免了传统串行模型因网络深度加深引起梯度爆炸和消失问题。同时并行结构使得两条支路具有相同的优先级,使用深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)提取数据的深层空间特征,同时使用门控循环结构(gated recurrent unit, GRU)学习活动样本在时间序列上的特征,同时进行提取样本不同维度的特征,并通过CBAM模块进行特征的权重分配,最后通过Softmax层进行识别,实现了端对端的人体活动识别。使用公开数据集(wireless sensor data mining, WISDM)进行验证,模型平均精度达到了97.6%,与传统机器学习模型和前人所提神经网络模型相比,有更好的识别效果。 展开更多
关键词 人体活动识别(human activity recognizition HAR) 门控循环结构(gated recurrent unit GRU) 深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network DRSN) CBAM 双通道并行
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Efficient Real-Time Devices Based on Accelerometer Using Machine Learning for HAR on Low-Performance Microcontrollers
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作者 Manh-Tuyen Vi Duc-Nghia Tran +2 位作者 Vu Thi Thuong Nguyen Ngoc Linh Duc-Tan Tran 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第10期1729-1756,共28页
Analyzing physical activities through wearable devices is a promising research area for improving health assessment.This research focuses on the development of an affordable and real-time Human Activity Recognition(HA... Analyzing physical activities through wearable devices is a promising research area for improving health assessment.This research focuses on the development of an affordable and real-time Human Activity Recognition(HAR)system designed to operate on low-performance microcontrollers.The system utilizes data from a bodyworn accelerometer to recognize and classify human activities,providing a cost-effective,easy-to-use,and highly accurate solution.A key challenge addressed in this study is the execution of efficient motion recognition within a resource-constrained environment.The system employs a Random Forest(RF)classifier,which outperforms Gradient Boosting Decision Trees(GBDT),Support Vector Machines(SVM),and K-Nearest Neighbors(KNN)in terms of accuracy and computational efficiency.The proposed features Average absolute deviation(AAD),Standard deviation(STD),Interquartile range(IQR),Range,and Root mean square(RMS).The research has conducted numerous experiments and comparisons to establish optimal parameters for ensuring system effectiveness,including setting a sampling frequency of 50 Hz and selecting an 8-s window size with a 40%overlap between windows.Validation was conducted on both the WISDM public dataset and a self-collected dataset,focusing on five fundamental daily activities:Standing,Sitting,Jogging,Walking,and Walking the stairs.The results demonstrated high recognition accuracy,with the system achieving 96.7%on the WISDM dataset and 97.13%on the collected dataset.This research confirms the feasibility of deploying HAR systems on low-performance microcontrollers and highlights the system’s potential applications in patient support,rehabilitation,and elderly care. 展开更多
关键词 ACCELEROMETER CLASSIFICATION wearable computing activity recognition HAR
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Harnessing autophagy: A potential breakthrough in digestive disease treatment
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作者 Mukaddes Esrefoglu 《World Journal of Gastroenterology》 SCIE CAS 2024年第24期3036-3043,共8页
Autophagy,a conserved cellular degradation process,is crucial for various cellular processes such as immune responses,inflammation,metabolic and oxidative stress adaptation,cell proliferation,development,and tissue re... Autophagy,a conserved cellular degradation process,is crucial for various cellular processes such as immune responses,inflammation,metabolic and oxidative stress adaptation,cell proliferation,development,and tissue repair and remodeling.Dysregulation of autophagy is suspected in numerous diseases,including cancer,neurodegenerative diseases,digestive disorders,metabolic syndromes,and infectious and inflammatory diseases.If autophagy is disrupted,for example,this can have serious consequences and lead to chronic inflammation and tissue damage,as occurs in diseases such as Chron's disease and ulcerative colitis.On the other hand,the influence of autophagy on the development and progression of cancer is not clear.Autophagy can both suppress and promote the progression and metastasis of cancer at various stages.From inflammatory bowel diseases to gastrointestinal cancer,researchers are discovering the intricate role of autophagy in maintaining gut health and its potential as a therapeutic target.Researchers should carefully consider the nature and progression of diseases such as cancer when trying to determine whether inhibiting or stimulating autophagy is likely to be beneficial.Multidisciplinary approaches that combine cutting-edge research with clinical expertise are key to unlocking the full therapeutic potential of autophagy in digestive diseases. 展开更多
关键词 AUTOPHAGY Digestive disease Inflammatory bowel disease Gastrointestinal cancer Harnessing autophagy
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用于位置信息辅助复杂人体行为识别的新型深度学习框架
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作者 于静伟 张磊 +1 位作者 高震宇 倪琴 《Journal of Donghua University(English Edition)》 CAS 2024年第3期231-240,共10页
随着近年来智能生活理念的普及和可穿戴终端技术的快速发展,基于传感器数据的人体行为识别(human activity recognition,HAR)已引起广泛关注,并且具有重要的学术研究和商业应用价值。该文研究了增强HAR模型对用户日常简单行为(simple ac... 随着近年来智能生活理念的普及和可穿戴终端技术的快速发展,基于传感器数据的人体行为识别(human activity recognition,HAR)已引起广泛关注,并且具有重要的学术研究和商业应用价值。该文研究了增强HAR模型对用户日常简单行为(simple activity,SA)和复杂行为(complex activity,CA)的识别,并提出了一个深度学习(deep learning,DL)模型。首先,使用两个可公开获取的数据集UCI HAR和Shoaib CHA,并对其进行标准化处理。其次,使用所提出的模型提取各种动作的特征,进行人体行为识别。鉴于用户行为和位置之间的高度关联,通过独热编码技术将位置信息集成到数据集中,以提高模型的分类性能。此外,将所提出的模型与8种经典机器学习(machine learning,ML)算法和6种DL算法进行了对比。最后,评估了不同行为类型对HAR模型识别性能的影响。实验结果表明,所提出的模型在UCI HAR和Shoaib CHA数据集上的最高分类准确率分别达到了96.77%和99.13%。通过向数据集添加位置信息,HAR模型对SA和CA的分类准确率得到了显著提高。 展开更多
关键词 人体行为识别(HAR) 机器学习(ML) 深度学习(DL) 可穿戴传感器 卷积神经网络 长短期记忆(LSTM)神经网络
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HARRY WINSTON 偏心月相 耀目登场
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作者 Chaos 《钟表》 2024年第5期39-39,共1页
HARRY WINSTON海瑞温斯顿今年夏天推出了一系列全新设计的月相腕表,以别出心裁的不对称显示布局展示了品牌的制表实力。海洋Ocean系列腕表以波澜壮阔的海洋命名,是品牌独具一格的奢华运动腕表系列。新推出的海瑞温斯顿限量版海洋Ocean系... HARRY WINSTON海瑞温斯顿今年夏天推出了一系列全新设计的月相腕表,以别出心裁的不对称显示布局展示了品牌的制表实力。海洋Ocean系列腕表以波澜壮阔的海洋命名,是品牌独具一格的奢华运动腕表系列。新推出的海瑞温斯顿限量版海洋Ocean系列Date Moon Phase Baguette 42毫米自动腕表的表盘采用三种全新的配色——纯白漆面、闪亮的蓝色钌晶以及绿色缎面拉丝太阳放射纹表盘,结合传统的时间显示方式,别有一番新颖美感。 展开更多
关键词 限量版 月相 显示方式 温斯顿 腕表 WINS HAR 海瑞
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Cascade Human Activity Recognition Based on Simple Computations Incorporating Appropriate Prior Knowledge 被引量:1
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作者 Jianguo Wang Kuan Zhang +2 位作者 Yuesheng Zhao Xiaoling Wang Muhammad Shamrooz Aslam 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2023年第10期79-96,共18页
The purpose of Human Activities Recognition(HAR)is to recognize human activities with sensors like accelerometers and gyroscopes.The normal research strategy is to obtain better HAR results by finding more efficient e... The purpose of Human Activities Recognition(HAR)is to recognize human activities with sensors like accelerometers and gyroscopes.The normal research strategy is to obtain better HAR results by finding more efficient eigenvalues and classification algorithms.In this paper,we experimentally validate the HAR process and its various algorithms independently.On the base of which,it is further proposed that,in addition to the necessary eigenvalues and intelligent algorithms,correct prior knowledge is even more critical.The prior knowledge mentioned here mainly refers to the physical understanding of the analyzed object,the sampling process,the sampling data,the HAR algorithm,etc.Thus,a solution is presented under the guidance of right prior knowledge,using Back-Propagation neural networks(BP networks)and simple Convolutional Neural Networks(CNN).The results show that HAR can be achieved with 90%–100%accuracy.Further analysis shows that intelligent algorithms for pattern recognition and classification problems,typically represented by HAR,require correct prior knowledge to work effectively. 展开更多
关键词 Human activities recognition prior knowledge physical understanding sensors HAR algorithms
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多重分形视角下的HAR-SMFV模型及其预测研究
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作者 董鑫 王沁 +1 位作者 何婷 栗浩南 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2023年第1期291-301,共11页
考虑日间波动的多重分形性、时变性及异方差性,构建了HAR-HV、HAR-FV、HAR-BSMFV和HAR-TSMFV模型,评价并比较了这4种HAR族模型的拟合优度和预测精度。实证结果和MCS检验证实,引入马尔可夫转换多重分形波动的HAR-SMFV类模型的预测能力显... 考虑日间波动的多重分形性、时变性及异方差性,构建了HAR-HV、HAR-FV、HAR-BSMFV和HAR-TSMFV模型,评价并比较了这4种HAR族模型的拟合优度和预测精度。实证结果和MCS检验证实,引入马尔可夫转换多重分形波动的HAR-SMFV类模型的预测能力显著提高且结果具有稳健性,其中HAR-TSMFV模型不仅刻画了日间波动的时变性和异方差性,而且捕捉了3种多重分形波动之间的转换,表现出最高的预测精度。 展开更多
关键词 马尔可夫转换多重分形 HAR模型 预测 MCS检验
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基于多尺度通道注意力机制的行为识别方法
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作者 许晨炀 范非易 +1 位作者 柯冠舟 沈建飞 《电子测量技术》 北大核心 2023年第21期114-122,共9页
针对可穿戴行为识别任务中小尺度的感受野难以提取长序列关联,大尺度感受野会导致特征压缩降低网络对信号特征的分辨率的问题。提出了一种基于多尺度通道注意力机制的行为识别方法。首先,从多个感受野提取时间特征和传感器通道特征,在... 针对可穿戴行为识别任务中小尺度的感受野难以提取长序列关联,大尺度感受野会导致特征压缩降低网络对信号特征的分辨率的问题。提出了一种基于多尺度通道注意力机制的行为识别方法。首先,从多个感受野提取时间特征和传感器通道特征,在保证信号具有低语义特征的同时提取信号的高语义特征;其次,在多尺度特征图之间建立跨通道关联,保证低语义特征和高语义特征之间的交互。多尺度通道注意力机制能够充分融合多尺度特征和多个特征图的关联信息,增强对微弱信号和剧烈信号的识别能力。在UCIHAR、DSADS、PAMAP2和UniMib-SHAR数据集上进行了对比实验,结果表明MSCA-HAR方法相比目前的主流方法在4个数据集上的分类准确率分别提升0.43%,0.75%,2.90%和0.83%。 展开更多
关键词 可穿戴设备 行为识别(HAR) 多尺度通道注意力 深度学习
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Human Stress Recognition by Correlating Vision and EEG Data
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作者 S.Praveenkumar T.Karthick 《Computer Systems Science & Engineering》 SCIE EI 2023年第6期2417-2433,共17页
Because stress has such a powerful impact on human health,we must be able to identify it automatically in our everyday lives.The human activity recognition(HAR)system use data from several kinds of sensors to try to r... Because stress has such a powerful impact on human health,we must be able to identify it automatically in our everyday lives.The human activity recognition(HAR)system use data from several kinds of sensors to try to recognize and evaluate human actions automatically recognize and evaluate human actions.Using the multimodal dataset DEAP(Database for Emotion Analysis using Physiological Signals),this paper presents deep learning(DL)technique for effectively detecting human stress.The combination of vision-based and sensor-based approaches for recognizing human stress will help us achieve the increased efficiency of current stress recognition systems and predict probable actions in advance of when fatal.Based on visual and EEG(Electroencephalogram)data,this research aims to enhance the performance and extract the dominating characteristics of stress detection.For the stress identification test,we utilized the DEAP dataset,which included video and EEG data.We also demonstrate that combining video and EEG characteristics may increase overall performance,with the suggested stochastic features providing the most accurate results.In the first step,CNN(Convolutional Neural Network)extracts feature vectors from video frames and EEG data.Feature Level(FL)fusion that combines the features extracted from video and EEG data.We use XGBoost as our classifier model to predict stress,and we put it into action.The stress recognition accuracy of the proposed method is compared to existing methods of Decision Tree(DT),Random Forest(RF),AdaBoost,Linear Discriminant Analysis(LDA),and KNearest Neighborhood(KNN).When we compared our technique to existing state-of-the-art approaches,we found that the suggested DL methodology combining multimodal and heterogeneous inputs may improve stress identification. 展开更多
关键词 Mental stress physiological data XGBoost feature fusion DEAP video data EEG CNN HAR
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Perrault综合征HARS2基因c.349G>A和c.908T>C突变对细胞线粒体功能的影响
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作者 宋坭洁 费静 +3 位作者 廖娜 庄璐 杨婷钰 李雷激 《中国耳鼻咽喉颅底外科杂志》 CAS CSCD 2023年第4期14-19,共6页
目的探讨HARS2基因c.349G>A和c.908T>C两个位点的突变对细胞和线粒体功能的影响,以期揭示HARS2新突变位点的致病机制。方法构建含野生型、c.349G>A突变型、c.908T>C突变型HARS2基因的重组表达载体,使用慢病毒包装系统将质... 目的探讨HARS2基因c.349G>A和c.908T>C两个位点的突变对细胞和线粒体功能的影响,以期揭示HARS2新突变位点的致病机制。方法构建含野生型、c.349G>A突变型、c.908T>C突变型HARS2基因的重组表达载体,使用慢病毒包装系统将质粒转染至HEK 293T细胞中,通过嘌呤霉素筛选获得稳定转染野生型、突变型HARS2基因的细胞系,同时建立稳定转染空病毒载体的细胞系作为对照,对野生组、c.349G>A突变组、c.908T>C突变组和对照组细胞的线粒体功能和细胞增殖能力进行研究。结果重组质粒在预期位点发生了突变,重组载体携带的绿色荧光蛋白(EGFP)稳定表达;两突变组细胞增殖活力较野生组下降,72 h吸光度有显著性差异(P<0.05);c.349G>A突变组MTCO 2蛋白表达量较对照组和野生组均有下降(P<0.05);c.349G>A突变组和c.908T>C突变组的线粒体ATP相对细胞总ATP产率较对照组均有降低(P<0.05);c.349G>A突变组线粒体活性氧自由基(ROS)水平较对照组明显增加(P<0.05);两突变组线粒体膜电位(MMP)较野生组下降(P<0.01)。结论HARS2基因c.349G>A、c.908T>C突变细胞的线粒体存在一定的呼吸功能缺陷,突变细胞增殖能力下降,可能是HARS2基因突变致Perrault综合征的细胞学机制。 展开更多
关键词 Perrault综合征 HARS2 基因突变 线粒体
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基于张量CP分解的高频数据波动率矩阵预测
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作者 张晨琳 仝硕 《管理科学与工程》 2023年第5期724-737,共14页
随着计算机技术的高速发展,高频数据的获取与存储不再是件难事,研究发现由于高频数据波动率矩阵包含了更多的信息,基于其估计的协方差会更加准确。高频数据的使用带来了微观结构噪声影响,并且资产的波动性具有较强的记忆性和持续性,投... 随着计算机技术的高速发展,高频数据的获取与存储不再是件难事,研究发现由于高频数据波动率矩阵包含了更多的信息,基于其估计的协方差会更加准确。高频数据的使用带来了微观结构噪声影响,并且资产的波动性具有较强的记忆性和持续性,投资者有异质特征,传统波动率矩阵的估计方法效果并不理想。同时,当总体维数超过样本容量时,传统的估计方法会面临维数灾难的问题。与以往预测方法不同,本文利用张量能够存储多维度信息、结构稳定等优点,与HAR模型相结合提出CP-HAR模型预测高频波动率矩阵。该模型构建思路为:首先计算T天的高频波动率矩阵Σ1,Σ2,……,ΣT并按天数“堆积”得到一个三阶张量X∈RTxIxJ,随后对该三阶张量CP分解,对其中刻画时间维度方向的因子矩阵深入探究,即利用HAR模型对其中T个时间序列的向量进行动态自回归建模,得到预测矩阵。最后通过得到的预测矩阵与前面CP分解得到的另外两个因子矩阵合并组成新张量Xn∈RFxIxJ,拆分看为F个IxJ的高频波动率矩阵即为预测的高频波动率矩阵。实证分析部分,选取沪深300成分股每5分钟高频数据,在资本资产定价Fama-French三因子模型的基础上,利用市值、账面市值比两个具有强解释能力的因子将所有股票分为25组,以每组为单位计算波动率矩阵并通过CP-HAR模型进行高频波动率矩阵的预测,得到65个波动率预测矩阵,并选取常见指标RMSE、MAE、MAPE以及R2评价预测效果。 展开更多
关键词 高频数据波动率矩阵 张量CP分解 HAR模型 波动率矩阵 预测效果评价
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新冠疫情前后上证50指数波动率特征变化研究——基于HAR族模型的实证分析
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作者 沈铭正 《统计科学与实践》 2023年第4期35-38,共4页
本文选取2015年至2022年共1849个交易日的上证50指数波动率数据,并以2020年1月1日为新冠疫情分界点,检验疫情前后波动率特征的变化。基于已实现波动率等高频数据,分别运用HAR-RV-J、HAR-RV-CJ、HAR-RV-RS-I等HAR族模型检验了新冠肺炎疫... 本文选取2015年至2022年共1849个交易日的上证50指数波动率数据,并以2020年1月1日为新冠疫情分界点,检验疫情前后波动率特征的变化。基于已实现波动率等高频数据,分别运用HAR-RV-J、HAR-RV-CJ、HAR-RV-RS-I等HAR族模型检验了新冠肺炎疫情前后上证50指数波动率的跳跃性、杠杆效应以及投资者情绪对波动率影响的变化。结果显示:新冠疫情发生以后上证50指数波动跳跃性减弱、杠杆效应减弱,投资者情绪对波动率影响存在小幅度提升。 展开更多
关键词 新冠肺炎疫情 上证50指数 HAR模型 投资者情绪
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Renewable and Green Energy, Africa’s Pathway to Sustainable Development;Harnessing the Continent’s Natural Energy Sources
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作者 Nsikan Nkordeh Maroh Ejiro +2 位作者 Mba Okeoghene Morayo Awomoyi Ibinabo Bobmanuel 《Smart Grid and Renewable Energy》 2023年第7期131-151,共21页
Renewable energy includes all forms of energy produced from renewable sources in a sustainable manner, including bioenergy, geothermal energy, hydropower, ocean energy, solar energy, and wind energy. Less than one qua... Renewable energy includes all forms of energy produced from renewable sources in a sustainable manner, including bioenergy, geothermal energy, hydropower, ocean energy, solar energy, and wind energy. Less than one quarter of Africa’s renewable power generation potential is utilized. Africa’s natural endowments are enormous, yet the continent experiences high energy shortage. Amongst the classifications of energy sources, renewable and green energy sources are increasingly gaining popularity due to their sustainable nature and environmental concerns. This paper explores the continent’s natural energy sources and identifies pathways to sustainable development. The paper also narrows the renewable and green energy sources obtainable on the continent and presents their contribution to the development of the continent. The awareness level of Africans towards renewable energy is discussed and the challenges of renewable and green energy sources are highlighted. Finally, the roles to be played by the government and private organizations in the development of renewable and green energy sources in Africa are discussed. 展开更多
关键词 Green RENEWABLE CONTINENT HARNESS Sustainable Environmental
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中华眼镜蛇蛇毒及复方丹参抑制异种移植免疫排斥的实验研究 被引量:5
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作者 戚峰 王鹏志 +1 位作者 朱理玮 邱宇杰 《中草药》 CAS CSCD 北大核心 2001年第12期1106-1108,共3页
目的 研究中华眼睛蛇蛇毒因子 (CCV)及复方丹参在异种移植中的作用。方法 采用颈部套袖法建立豚鼠对大鼠心脏异种移植模型。于术前 2 4h按 0 .5 mg/ kg ip CCV,术中以复方丹参注射液灌注供心并 iv复方丹参。研究对照组、CCV组和 CCV+... 目的 研究中华眼睛蛇蛇毒因子 (CCV)及复方丹参在异种移植中的作用。方法 采用颈部套袖法建立豚鼠对大鼠心脏异种移植模型。于术前 2 4h按 0 .5 mg/ kg ip CCV,术中以复方丹参注射液灌注供心并 iv复方丹参。研究对照组、CCV组和 CCV+丹参组供心存活时间、复跳时间及血清补体水平的变化。结果  CCV可明显降低血清补体水平 ,延长供心存活时间 ,复方丹参注射液可缩短供心复跳时间。二者合用可进一步延长供心存活时间。结论 在异种移植中补体起着关键的作用 ,CCV通过降低血清补体水平抑制超急性排斥反应 (HAR)的发生 ,复方丹参可减少供心缺血损伤 ,并改善微循环 ,CCV和复方丹参合用对 HAR有良好的抑制效果。 展开更多
关键词 异种移植 中华眼镜蛇蛇毒 CCV 丹参 超急性排斥反应 HAR 补体 实验
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全球金融危机下的股票市场波动跳跃研究——基于高频数据的中美比较分析 被引量:12
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作者 西村友作 孙便霞 门明 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2012年第1期106-112,共7页
本文以雷曼破产日至2009年1月底这段时期内上证综指、恒生指数以及S&P500指数的日内高频数据作为研究对象,采用跳跃显著性检验方法和扩展HAR模型,对波动跳跃特征进行了实证研究。结果表明:雷曼危机导致股市波动的显著提高,但中国内... 本文以雷曼破产日至2009年1月底这段时期内上证综指、恒生指数以及S&P500指数的日内高频数据作为研究对象,采用跳跃显著性检验方法和扩展HAR模型,对波动跳跃特征进行了实证研究。结果表明:雷曼危机导致股市波动的显著提高,但中国内地股市受到的影响最小;中国香港股市成为波动跳跃发生频率最高、跳跃幅度最大的市场,且波动跳跃主要发生在夜间休市时间内;雷曼危机使得波动率模型的预测精度大大降低,股市风险变得更加难以预测,对于新兴市场来说这一现象更加明显。 展开更多
关键词 雷曼危机 已实现波动率 跳跃扩散过程 跳跃显著性检验 HAR模型
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基于“家电以旧换新”回收数据评估电子废物产生量估算方法 被引量:17
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作者 童昕 蔡一帆 颜琳 《生态经济》 CSSCI 北大核心 2013年第7期38-42,共5页
比较了基于史坦福(Stanford)模型和保有量系数法对我国电子废物产生量的预测,并与中国家电以旧换新活动试点区域的实际回收统计数据进行对比,结果显示除电视机以外,两种估计方法的预测结果都显著高于以旧换新的实际回收数据。其原因首... 比较了基于史坦福(Stanford)模型和保有量系数法对我国电子废物产生量的预测,并与中国家电以旧换新活动试点区域的实际回收统计数据进行对比,结果显示除电视机以外,两种估计方法的预测结果都显著高于以旧换新的实际回收数据。其原因首先是产品废弃量的变化深受产品技术变化影响,平板显示技术的快速普及导致CRT电视机废弃量出现短期激增,成为"家电以旧换新"实际回收品的主体,而洗衣机、电冰箱等传统大家电的产品实际使用寿命相对较长;其次是废旧产品回收面临非正式回收部门的竞争,以旧换新以较高的政府补贴引导一定数量的废弃产品流向正规处理企业,但还有相当数量的废旧产品流入了非正式的翻新加工和二手销售渠道。特别是空调和电脑,家庭消费占总消费量的比重较小,产品废弃后的材料回收价值和翻新维修价值都较高,补贴对提升回收量的影响相对较小;最后不同区域之间,预测结果与实际回收情况对比也存在明显的差别。考虑到家电以旧换新政策停止以后,新颁布实施的废弃电器电子产品回收处理基金的补助力度大幅下降,有资质的回收处理企业重新陷入发展困境。有必要遵循生产者责任延伸制度的原则,积极鼓励扩大生产者的参与,从产品设计和废弃产品回收的逆向物流两方面提高回收利用系统的效率。同时,合理规划再生处理设施的区位和处理规模,需要根据区域和产品特点,对现有预测方法进行优化调整。 展开更多
关键词 生产者责任延伸制度(EPR) 家电以旧换新项目(HARS) 废弃电子电器产品(WEEE) 废弃量预测模型
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基于贝叶斯因子模型金融高频波动率预测研究 被引量:19
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作者 罗嘉雯 陈浪南 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第8期13-26,共14页
构建了包含时变系数和动态方差的贝叶斯HAR潜在因子模型(DMA(DMS)-FAHAR),并对我国金融期货(主要是股指期货和国债期货)的高频已实现波动率进行预测.通过构建贝叶斯动态潜在因子模型提取包含波动率变量、跳跃变量和考虑杠杆效应的符号... 构建了包含时变系数和动态方差的贝叶斯HAR潜在因子模型(DMA(DMS)-FAHAR),并对我国金融期货(主要是股指期货和国债期货)的高频已实现波动率进行预测.通过构建贝叶斯动态潜在因子模型提取包含波动率变量、跳跃变量和考虑杠杆效应的符号跳跃变量等预测变量的重要信息.同时,在模型中加入了投机活动变量,以考察市场投机活动对中国金融期货市场波动率预测的影响.预测结果表明,时变贝叶斯潜在因子模型在所有参与比较的预测模型当中具有最优的短期、中期和长期预测效果.同时,具有时变参数和时变预测变量的贝叶斯HAR族模型在很大程度上提高了固定参数HAR族模型的预测能力.在股指期货和国债期货的预测模型中加入投机活动变量可以获得更好的预测效果. 展开更多
关键词 已实现波动率的预测 HAR模型 金融期货 时变性 潜在因子
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我国股指期货与现货市场的波动溢出效应研究——基于HAR-CAW模型 被引量:6
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作者 赵树然 袁东 任培民 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第1期153-159,共7页
沪深300股指期货与现货波动溢出问题的研究对于风险管理具有重要的理论和现实意义。本文旨在基于高频数据,利用异质金融市场驱动的HAR-CAW模型研究我国股指期货和现货市场之间及其自身的短期、中期和长期波动溢出问题。研究结果表明,沪... 沪深300股指期货与现货波动溢出问题的研究对于风险管理具有重要的理论和现实意义。本文旨在基于高频数据,利用异质金融市场驱动的HAR-CAW模型研究我国股指期货和现货市场之间及其自身的短期、中期和长期波动溢出问题。研究结果表明,沪深300股指期货与现货市场之间整体上存在着双向波动溢出效应,但是溢出效应不对称,期货对现货的溢出效应占主导地位;在相互间各期溢出研究上,两市场间的各期溢出表现各不相同;在自身溢出效应上,各期整体而言现货市场存在溢出,而期货市场不存在。 展开更多
关键词 波动溢出 股指 期货 高频数据 HAR—CAW模型
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群体分析视角下商业银行对金融体系的风险溢出效应研究 被引量:8
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作者 赵树然 米月 任培民 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2018年第3期52-65,共14页
本文基于异质市场假说和高频数据,利用高频数据采样频率高及富含波动信息的特点,构造了多银行和系统间多元联合分布过程,并将银行间的动态联系纳入考虑,构建了具有经济意义、形式灵活的高频动态多条件Co VaR模型及基于此的群体性系统性... 本文基于异质市场假说和高频数据,利用高频数据采样频率高及富含波动信息的特点,构造了多银行和系统间多元联合分布过程,并将银行间的动态联系纳入考虑,构建了具有经济意义、形式灵活的高频动态多条件Co VaR模型及基于此的群体性系统性风险贡献指标。从群体分析视角出发,研究了不同商业银行群体对金融体系的风险溢出效应。结果显示:就系统性风险贡献度而言,该模型准确刻画了近年不同时期下我国三类商业银行系统性风险贡献度的时变特征,其表现为在次贷危机及欧债危机、我国"钱荒"时期及股票市场异常动荡时期,由风险的传染性等特征导致的三类商业银行的系统性风险贡献度均有所上升,而在其他时期则相对平稳;就单个银行对系统的风险溢出影响而言,工商银行的风险溢出比率最大,这与其庞大的资产规模以及在金融体系中的重要地位与作用密不可分;对同类型银行群体风险冲击的研究表明,国有商业银行类的系统性风险溢出比率值最高,其次为股份制商业银行类,该两类的溢出比率相差无几,均远大于城市商业银行类,表明股份制商业银行对金融系统的风险溢出影响不可小觑;当剖析不同类型银行群体时,此模型同样适用。本文所构建的模型能够实现多个银行对金融系统极端风险贡献的度量,可为监管部门的分类监管及有限能力下银行救助顺序的确定提供一定参考依据。 展开更多
关键词 系统性风险 多条件CoVaR 高频数据 HAR—CAW模型
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