基于EMD-LSTM多变量输入的极端海况预报模型

极端海况是多种外界因素共同作用的结果,传统单变量波浪预报模型无法考虑多变量的影响,因此构建EMD-LSTM多变量输入模型来预报极端海况。以浮标数据作为分析数据集,利用改进的EMD算法消除变量端点效应和时序非平稳性的影响,运用多变量输入模型对其进行预测分析。结果表明:多变量复合模型可对极端海况实现有效提前预警,输入层引入波高、风速和阵风3个关键因子后模型预报性能最佳,比对均方根误差和纳什效率系数可知多变量输入的预报性能较单变量有显著提升。

非ST公司是否真的脱困——基于单变量模型的判断

在大多数情况下,ST公司被视为财务出现困境;而非ST公司,往往被视为已经走出财务困境,财务状况得到较大的改善。本文的研究正是以企业经营性现金流量为基础,选区1998—2001年之间曾经被ST而又被取消ST的29家公司为样本,来揭示和检验非ST公司是否真的走出了财务困境。

一类非平稳两值panel data模型的估计问题

在非线性paneldata模型中,对于两值的paneldata模型的研究越来越广泛。文章主要研究截面N和时间序列T大的两值paneldata模型:yit=I(βxit-εit>0)(i=1,2,…,N;t=1,2,…,T),其中xit对于固定的i关于时间t是非平稳过程。在真参数β是0的条件下,文章给出了参数β的最大似然估计(MLE),并且给出了参数β的MLE的渐近分布。

基于增长模型的非随机缺失数据处理:选择模型和极大似然方法

对含有非随机缺失数据的潜变量增长模型,为了考察基于不同假设的缺失数据处理方法:极大似然(ML)方法与DiggleKenward选择模型的优劣,通过Monte Carlo模拟研究,比较两种方法对模型中增长参数估计精度及其标准误估计的差异,并考虑样本量、非随机缺失比例和随机缺失比例的影响。结果表明,符合前提假设的Diggle-Kenward选择模型的参数估计精度普遍高于ML方法;对于标准误估计值,ML方法存在一定程度的低估,得到的置信区间覆盖比率也明显低于Diggle-Kenward选择模型。

留守初中生抑郁症状对非自杀性自伤行为影响的纵向研究

目的 评估留守初中生抑郁症状与非自杀性自伤行为变化趋势,探讨二者发展关系及时序效应。方法 通过多阶段分层整群随机抽样,使用儿童抑郁量表(CDS)和青少年非自杀性自伤评定问卷(ANSAQ),对372名留守初中生进行为期1年的3次纵向调查。结果 留守初中生抑郁症状和非自杀性自伤行为呈线性增长。抑郁初始水平正向预测非自杀性自伤初始水平与增长速率(β=0.473,β=0.577;P<0.01),抑郁增长速率正向预测非自杀性自伤增长速率(β=0.806,P<0.001);交叉滞后回归分析显示:Tn抑郁可正向预测Tn+1非自杀性自伤行为(β=0.365,β=0.322;P<0.001),Tn非自杀性自伤行为不能预测Tn+1抑郁(β=0.117,β=0.094;P>0.05)。结论 留守初中生抑郁症状和非自杀性自伤行为随时间不断增长,抑郁症状是非自杀性自伤的前因变量,抑郁症状可预测非自杀性自伤发生。

一种径流随机模拟的非参数模型

应用核密度估计理论构造了单变量多阶非参数模型NP(p).该模型是基于数据驱动的、不需对序列概率分布和相依形式进行识别、适合于时间序列随机模拟的非参数模型.将NP(p)模型用于金沙江流域李庄-屏山区间年径流过程随机模拟,与平稳AR(p)模型对比,研究表明非参数模型是适合于径流随机模拟的.

针对UNGM模型的特性分析与滤波算法设计研究

单变量非平稳增长模型(UNGM)与无迹卡尔曼滤波器(UKF)在非线性滤波器的比较分析中被广泛使用。但由于UNGM复杂的特性,在使用UKF进行滤波时会出现基于不同原因的估计失准问题,使得滤波器对比分析的严谨性不足。针对这些问题,对UNGM的复杂特性进行了研究,并提出一种具有滑动采样模块的UKF(SSUKF)。该算法在UKF的基础上进行了优化,对滤波信息进行采样分析并实时修正Sigma点的分布,能够有效应对UNGM的复杂特性。将SSUKF应用到不同参数条件下的UNGM中,并与UKF、自举粒子滤波器(BPF)进行比较。仿真结果表明,SSUKF能够有效解决UKF应用于UNGM时的失准问题,并且计算速度优于BPF。相较UKF,SSUKF更适合作为利用UNGM对非线性滤波器性能进行评估时的基准滤波器。

LGM模型中缺失数据处理方法的比较:ML方法与Diggle-Kenward选择模型

追踪研究中缺失数据十分常见。本文通过Monte Carlo模拟研究,考察基于不同前提假设的Diggle-Kenward选择模型和ML方法对增长参数估计精度的差异,并考虑样本量、缺失比例、目标变量分布形态以及不同缺失机制的影响。结果表明:(1)缺失机制对基于MAR的ML方法有较大的影响,在MNAR缺失机制下,基于MAR的ML方法对LGM模型中截距均值和斜率均值的估计不具有稳健性。(2)DiggleKenward选择模型更容易受到目标变量分布偏态程度的影响,样本量与偏态程度存在交互作用,样本量较大时,偏态程度的影响会减弱。而ML方法仅在MNAR机制下轻微受到偏态程度的影响。

我国基建投资和经济增长关系的实证分析

本文对我国基建投资和经济增长之间的关系进行了定量的分析,通过建立误差修正模型来反映二者之间长期均衡和短期波动关系,分析基建投资对国民经济增长的贡献水平,结果表明基建投资能有效拉动经济增长。

广西GDP的时间序列分析与预测模型

文章利用时间序列分析中的ARIMA探索宏观经济预警系统中的基础数学模型。首先把广西1978～2008年GDP时间序列平稳化,ADF检验后确认二阶差分为平稳序列,根据ACF和PACF图并且结合AIC准则最终模型确定为ARIMA(2,0,3)。

平滑转移协整模型研究的拓展与创新——评方臻旻博士的学术著作《平滑转移协整模型的理论分析与应用》

时间序列分析是经济计量分析中的重要方法,在相当长的时间里,一些经典的模型如AR模型、MA模型、MRAR模型等都将时间序列数据假定为平稳的,将线性假定奉为圭臬。然而现实经济市场中充斥着大量的、非平稳的时间序列数据。随着研究的深入,经济序列的非线性、非平稳性和多尺度振荡等伴生问题逐步凸显,时间序列分析因线性假定的局限性遭遇发展瓶颈。汉密尔顿(1989,Hamilton)

对外贸易与经济增长关系的动态建模及分析——以安徽省为例

根据1981-2005年安徽省进口、出口和GDP的数据,采用协整分析技术建立了对外贸易与经济增长关系的长期和短期动态模型,经过分析后认为,无论是长期还是短期,安徽省经济增长主要是靠出口推动的,进口长期对经济增长具有减少作用,短期对经济增长的作用不大,但进口对经济增长的影响不容忽视。据此,提出了相应的政策建议。

辽宁省体育彩票销售收入与经济协同增长实证分析

本文基于辽宁省1995~2015年的时间序列数据,采用单位根检验、协整分析、格兰杰因果关系检验等计量经济学方法,对辽宁省体育彩票销售收入与经济增长之间的长期均衡和短期动态关系进行了实证分析。研究结果表明,辽宁省体育彩票销售量与经济增长具有长期均衡的关系,但是二者的协同发展效应较差。

融合子块梯度与线性预测的单高斯背景建模

针对单高斯背景模型不能适应非平稳场景且对初期保持静止后期运动的物体造成"鬼影"现象的问题,提出了融合子块梯度与线性预测的单高斯背景建模方法。首先,对每个像素点进行单高斯背景建模,并实现像素级的自适应更新,运用子块梯度算法将梯度在阈值内的子块作为背景以消除"鬼影";然后,将子块梯度法获得的前景与单高斯模型确定的前景做与运算,提高在非平稳场景下对背景的判断能力;最后,运用线性预测方法处理获得的前景点,将面积小于阈值的连通区域还原为背景。采用CDNET 2012 Dataset和Wallflower Dataset进行仿真实验:当场景变化幅度较大时,所提算法与混合高斯模型(GMM)相比,虽然检测率稍有下降,但检测精度提高了40%;在其他场景中检测率虽只提高约10%,检测精度却能提高25%以上。实验结果表明,融合子块梯度与线性预测的单高斯背景建模能够适应非平稳场景并消除"鬼影"现象,获得的背景比混合高斯模型更精确,提取的前景细节更丰富。

河北省外商直接投资与经济增长的协整关系分析

一、河北省经济增长与外商直接投资状况从1984年起河北省的外商直接投资呈现出了大体上升的趋势。1984年河北省外商直接投资1324万元,2007年达到200亿元(图1),与外商直接投资的大幅增长相对应的是河北省地区生产总值1984-2007年GDP一直呈现稳步上升状态,从1984年332.22亿元占全国国内生产总值的4.83%,上升到2007年的13863.5亿元占全国的5.6%(图2)。数据上的直观情况表明河北省经济增长随外商直接投资的增加而增长。

单指标非参数期权定价——改进的非参数定价方法

本文建立一种改进的非参数期权定价模型,称为单指标非参数期权定价模型。相比现有非参数回归期权定价模型是期权价格关于各个因素的多元回归函数,本模型通过变量变换把期权价格多个因素指标转换为一个综合变量———单指标,得到期权价格关于单指标的一元非参数回归方程。改进的模型实现了多元非参数期权定价模型的降维和简化了模型计算;还通过多个期限期权的单指标组合解决了非参数估计的样本数量问题;以及通过期限平滑解决了现有非参数定价模型中的日历效应问题。选取上证50ETF期权数据实证分析表明,无论是样本内的估计结果还是样本外的预测结果都比传统的Black-Scholes模型、半参数Black-Scholes模型和多元非参数回归期权定价模型估计效果有提高。

基于RELS的乙炔法VCM精馏过程的自适应MPC方法

为抑制非平稳扰动对具有积分特性的乙炔法VCM精馏过程的影响,提出了一种有效的自适应MPC方法。由于高沸塔塔釜中会不断沉积高沸物,表现出很强的积分特性,因此,将高沸塔塔釜液位作为积分变量进行控制;同时,针对VCM进料温度等因素对高沸塔塔釜液位产生的非平稳扰动,首先,利用RELS算法实时的估计影响高沸塔塔釜液位的扰动,然后,计算扰动在预测误差中所占的比例,最后,通过实时更新旋转因子的数值实现对积分过程的自适应MPC。工业试验结果表明:提出的自适应MPC方法能够有效克服非平稳扰动,高沸塔塔釜液位的标准差为2.6616,比采用自适应MPC方法之前减少了60.7%,验证了该方法的有效性。

外科患者手术后切口感染危险因素的logistic回归分析

目的 了解手术后切口感染的危险因素,为降低术后切口感染的发生提供科学依据。方法 对2 0 0 1～2 0 0 3年外科手术患者的临床资料进行统计分析。以手术后是否发生切口感染为因变量,进行单因素及多因素非条件logistic逐步回归分析。结果 80 63例手术患者中,发生切口感染14 7例。单因素分析显示,13个变量中有11个与手术后切口感染有关,具有统计学意义(P <0 .0 5 )。将13个变量同时引入非条件logistic逐步回归分析模型,共筛选出6个切口感染的危险因素。结论 急诊手术、手术分级、手术持续时间、输血、手术部位及年龄为手术后切口感染的危险因素。

计量经济学家再次问鼎诺贝尔经济学奖——2003年诺贝尔经济学奖评析

美国纽约大学的罗伯特·恩格尔教授和加州大学圣迭哥分校的克莱夫·格兰杰教授因在“经济时间序列的统计方法”研究方面的卓越贡献 ,共同分享了2 0 0 3年诺贝尔经济学奖。本文分别介绍了恩格尔与格兰杰在ARCH模型与金融部门风险评估方面的研究成果及在协整分析与非平稳经济变量方面的研究成果 ,并就诺贝尔经济学奖为何多次垂青计量经济学谈了个人的一些看法。