DRG付费下康复患者住院费用和住院天数的影响因素研究——基于双反应变量多水平模型

目的:分析康复住院患者的住院费用和住院天数的影响因素并比较影响程度,为推进医保支付方式改革提出建议。方法:选取2020—2021年四川省193家医院收治的康复病例,采用双反应变量多水平混合效应模型,分析不同医院、患者住院费用和住院天数的差异及其影响因素。结果:医院级别与类型、是否纳入DRG付费、核心疾病诊断相关组(ADRG)分组,患者的性别、年龄、手术等级、合并症与并发症,均是影响两反应变量的重要因素;其中,年龄、合并症与并发症、三四级手术、医院级别与类型主要影响住院费用,DRG付费、ADRG分组(BX1除外)、性别、一二级手术主要影响住院天数。结论:不同因素对康复患者住院费用和住院天数的影响程度不同,医院应在住院费用和住院天数控制策略上有所侧重,加强对康复患者ADRG分组管理的同时,积极探索适合康复病例的医保支付模式。

人民币汇率变动与上市公司外汇风险暴露——基于双变量GJR-GARCH模型的实证分析

近年来,中国紧密融入全球经济体系,人民币汇率的持续波动使得企业在市场中面临着不可避免的汇率风险。本文基于2022年中国沪深A股市场16个典型行业中的3066家上市企业,利用双变量GJR-GARCH模型探究了人民币兑美元、兑欧元和兑日元三种外币的汇率波动对企业的汇率风险暴露产生的影响。结果显示:(1) 人民币兑美元、兑欧元和兑日元汇率波动通过影响企业的营业成本间接导致企业承受汇率风险,且美元与欧元汇率波动与企业汇率风险暴露呈正相关,日元汇率波动则相反;(2) 三种主要货币的非对称性汇率风险暴露分别占企业总数的97.62%、93.47%和91.81%;(3) 不同外币兑人民币汇率波动对企业的影响程度存在差异,大部分企业经历了人民币升值而带来的损失;(4) 对外投资占比高的企业受到外汇风险暴露的影响更大;通过这些结论和政策启示,帮助企业与政策更好地理解和应对全球化经济中的挑战。

基于Kriging模型的双变量降维方法

双变量降维是一种具有较高精度的统计矩计算方法,但对于复杂工程结构其计算效率较低。为提高计算效率,提出一种基于Kriging模型的双变量降维方法。首先,对多维响应函数实施双变量降维,分别建立输入变量为高斯积分点的二维响应函数和一维响应函数的初始Kriging模型;其次,引入U学习函数依次选择对响应函数值影响最大的高斯积分点,并使用挑选的高斯积分点更新已建立的二维响应函数和一维响应函数的初始Kriging模型;接着,在已建立Kriging模型的基础上计算响应函数统计矩;最后,通过2个数值算例和1个SCARA机器人实例,将提出的方法与传统双变量降维方法进行对比。结果表明,与传统双变量降维方法相比,提出方法在保证精度的前提下可减少功能函数调用次数,从而达到提高统计矩计算效率的目的。

双变量小波阈值去噪和改进混沌预测模型在短期电力负荷预测中的应用

混沌预测是电力负荷预测研究的新焦点。该文提出双变量阈值函数和改进混沌预测模型相结合的新方法。该方法克服了传统最大Lyapunov指数预测模型对噪声干扰比较敏感、计算量大、预测时间长以及预测精度不高等缺陷。通过对典型混沌系统和实际电力负荷系统进行短期预测分析,证明该方法能较好排除无关因素对预测的干扰,缩短预测时间,有效提高预测精度。

基于GIS和双变量分析模型的三峡库区滑坡灾害易发性制图

在GIS技术的支持下,以三峡库区忠县-石柱河段为研究区域(面积260.9km2,滑坡分布面积5.3km2),建立了地质、地形数据库等滑坡因子空间数据库和滑坡空间分布数据库(数据比例尺均为1∶10万);在进行滑坡影响因子敏感性分析的基础上;对双变量分析模型进行了改进应用,对滑坡影响定量因子采用滑坡种子网格数据驱动的分级新方法。在GIS系统中进行了滑坡危险度评价成果图制图,将评价结果分为很低、低、中等、高、很高5个等级,依次占研究区域19.9%、31.69%、27.95%、17.1%和3.6%。评价结果显示危险性高和很高的区域主要分布在长江两岸,这与实际的滑坡分布吻合。研究结果对在三峡库区推广应用、防灾减灾具有实际指导意义。

基于逆系统模型的配电网静止同步补偿器双变量非线性控制策略

通过分析配电网静止同步补偿器(distribution static synchronous compensator,DSTATCOM)的输出电压与电网电压的相角差δ与装置吸收的无功功率和有功功率的关系,建立了DSTATCOM稳态逆系统数学模型。提出以稳态逆系统数学模型为主控制器、电流反馈闭环控制为辅助控制器的双变量(δ和M)电流控制策略,并通过调节δ角控制直流侧电容电压。同时在补偿电流与直流侧电容电压控制中引入非线性PID控制技术,使得装置具有很好的自适应能力。最后经DSTATCOM模拟装置证明了所提控制方法的可行性和有效性。

社会网络对农户正规信贷的影响——基于双变量Probit模型和SEM模型的证据

本文使用北京大学国家发展研究院于2009年开展的"中国农村金融调查"专项入户调研数据,采用需求可识别双变量Probit模型和联立方程组模型(SEM),分别从村级层面和家庭层面两个维度,研究社会网络对农户正规信贷的影响,研究发现:第一,无论控制内生性与否,家庭层面社会网络对农户的正规信贷需求和供给都有显著的正向影响,也就是说,在农村信用体系建设尚不完善的背景下,家庭层面社会网络是正规金融机构衡量其信用以及确定是否放贷的一个重要因素;第二,村级层面社会网络对农户的正规信贷需求和供给有显著正向影响。农业合作社作为一种新型的农业组织形式,不仅在促进农业现代化方面发挥了重要作用,而且在村级社会网络的形成和村级信用体系建设方面也发挥了重要作用。充分发挥社会网络在农村金融市场中的作用,将有助于深化农村金融体系改革。

抗混叠Curvelet变换非高斯双变量模型图像降噪

提出了一种基于非高斯双变量模型复数Curvelet变换的图像降噪新方法。采用具有近似移不变性的复数小波变换代替原Curvelet变换中的小波变换,并用改进的Radon变换避免了原Radon变换中一维傅里叶反变换在频域中采样不足的缺陷,从而保证了新的复数Curvelet变换具有抗混叠性能。充分利用信号系数层间相关性强而噪声系数层间相关性弱的特点,采用非高斯双变量对复数Curvelet变换域系数进行建模,并通过BayesianMAP估计器对信号系数进行估计,从而实现降噪目的。实验结果表明,本文去噪法得到的峰值信噪比(PSNR)分别比传统Curvelet去噪法和Curve-let域HMT去噪法平均提高2.9dB和1.5dB,且能避免重构图像中出现"划痕"和"嵌入污点",在有效去噪的同时,可较好地保护图像边缘和细节。

基于非下采样双树复小波域的双变量模型去噪算法

提出一种基于非下采样双树复小波域的图像去噪算法.首先分析非下采样双树复小波变换同一方向实部与虚部小波系数之间的相关性,通过实例及统计规律得到其联合概率分布近似服从于椭圆边界的单峰各向异性二维非高斯分布.然后把双变量统计模型引入到非下采样双树复小波变换实部和虚部小波系数中,将实部与虚部小波系数的联合概率分布作为双变量先验模型,得到了非下采样双树复小波变换自适应各向异性双变量去噪模型.该模型可以很好地体现实部与虚部小波系数之间的相关性.运用最大后验概率来估计从含噪图像的小波系数恢复原图像的系数,达到去噪目的.最后根据该模型得到了一种具有闭式解的去噪算法.实验表明:该算法比经典算法提高了一定的峰值信噪比,且有良好的视觉效果,较好地保持了图像中的纹理特征.

基于多变量双对数回归模型的工业发展与环境质量实证研究——以南宁市为例

采用改进的多变量双对数回归模型,判别基于工业规模、工业结构、工业技术三类效应对环境的影响程度,找出工业发展与生态环境变化的内在关联。实证分析结果表明,工业结构对环境影响程度最高,工业规模次之,技术因素影响最小。南宁市在经济发展过程中,应加快工业结构优化升级,通过调整结构、技术进步和加强管理等措施,推进产业结构调整和科技创新,大幅度减少资源消耗,降低废物排放,提高资源生产率,减轻环境压力,优化环境质量。

信贷市场与农地使用权流转——基于双变量Probit模型的实证分析

农地使用权流转有利于农地的有效配置,但是目前中国农村的土地使用权流转并不活跃。本文首先提出一个理论假说,认为中国农村信贷市场的不完善会束缚农地使用权的流转,然后利用一个覆盖中国六个省份的农户调查数据建立双变量Probit模型,考察了信贷资金的可得性对农户参与农地使用权流转行为的影响,同时解决了信贷资金可得性变量的内生性,结果发现:信贷资金可得性能够显著促进农村土地使用权的流转,而土地交易成本、非农就业机会、地权稳定性及农户人力资本特征等因素也能够促进农地流转。

非农就业、社会保障与农民工市民化--基于双变量Probit模型的分析

利用双变量Probit模型分析非农就业与社会保障对农民工市民化的影响。非农就业性质、劳动合同及医疗保险与包含养老保险和失业保险在内的社会保障卡正向影响农民工市民化;务工城市更换次数负向影响农民工市民化。城市提供丰富且稳定的就业岗位是实现农民工市民化的根本路径。在逐步提高农民工社会保障水平的前提下,实现农民工与原住市民同质化市民待遇是实现农民工市民化的终极境界。

人民币境内汇率与境外NDF汇率动态关联性研究——基于双变量GARCH模型的实证分析

本文通过Granger因果检验分析以及构建双变量GARCH模型对人民币即期汇率与境外NDF汇率动态关联关系进行分阶段研究,结果表明:第一,报酬溢出方面,在第一阶段,两个市场收益率呈现单向因果关系,CNY市场处于定价的中心,能够引导NDF市场;在第二阶段,两个市场呈现双向因果关系。第二,波动溢出方面,在第一阶段,两个市场之间存在双向的波动溢出效应;在第二阶段,这种双向溢出局面被打破,变为CNY市场对NDF市场的单向波动溢出。

基于双变量GJR-GARCH模型的汇率风险暴露研究——关于对外投资企业的实证分析

近年来,中国与全球经济的联系更加密切,对外投资规模持续扩大。而伴随着人民币汇率波动的不断加剧,作为对外投资参与主体的对外投资企业直接承受着较大的汇率风险。文章以境外资产总额和对外投资存量较大的30家中国对外投资上市企业为研究样本,针对对外投资过程中使用得最多的三种外币——欧元、美元和日元兑人民币汇率的波动,运用双变量GJR-GARCH模型考察对外投资企业的汇率风险暴露。实证结果表明:上述对外投资企业存在显著滞后一期的汇率风险暴露,其中80%、60%和67%的企业分别面临人民币兑欧元、兑美元和兑日元的汇率风险暴露,且风险暴露具有非对称性,人民币兑不同外币的汇率变动对企业的影响程度不同,大部分企业受损于人民币升值。

双变量多水平模型在多重相关中的应用

目的 探讨利用双变量多水平模型分析多重相关中的部分相关问题。方法 双变量多水平模型。结果 同一资料用双变量多水平模型计算的部分相关系数及其显著性检验结果与传统最小二乘法计算结果相同 ,但前者更加简便、快速。

基于贝叶斯双变量模型和Contourlet变换相结合的红外图像去噪

提出了一种基于贝叶斯双变量模型(Bayesian Bivariate Model)和Contourlet变换相结合的红外图像去噪算法。首先对含有加性高斯白噪声污染的红外图像进行Contourlet变换,得到各尺度各方向上的Contourlet系数;然后用贝叶斯双变量模型去挖掘图像Contourlet系数的尺度间相关性;最后对处理后的系数进行Contourlet反变换重构,得到去噪后的图像。实验结果表明,该方法有效地捕获了红外图像的轮廓信息,提高了图像的峰值信噪比,改善了图像的视觉效果。

双变量横断面资料的多水平模型分析

目的 分析双变量横断面资料两个反应变量之间的相关性随协变量变化的规律。方法 双变量多水平模型 ,最小二乘法。结果 双变量多水平模型可以估计各水平两个变量的方差 协方差阵 ,据此可以计算出相关系数随协变量变化的函数式。结论 双变量多水平模型是分析双变量横断面资料相关性的有力工具 ,克服了用简单直线相关处理这类资料的局限性。

基于非下采样Contourlet变换域双变量模型的图像分割

依据非下采样Contourlet分解系数与其父系数之间的相关性,给出非高斯双变量分布模型,并基于该模型提出一种新的非下采样Contourlet变换图像分割方法。用合成纹理图像和实际图像进行仿真实验,并与小波域隐马尔可夫树模型分割及Contourlet域隐马尔可夫树模型分割等方法进行了比较,实验结果表明,在大多数情况下,该算法分割结果要好于相比较的方法,在边缘特征方面保持了良好的视觉效果,并且模型的训练简单快速。

客户购买行为的双变量多层贝叶斯预测模型研究

现有客户购买行为预测模型无法兼顾购买行为随机性、异质性及变量相关性的特征.单变量多层贝叶斯统计模型虽然解决了随机性、异质性问题,然而仍然忽略客户购买间隔与购买金额之间的相关性.双变量多层贝叶斯模型假设客户购买间隔和金额服从联合对数正态分布,借助"正态—Wishart"共轭先验分布族对后验近似标准分布进行推导,利用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法中的吉布斯抽样和梅托普利斯—海斯丁算法估计参数.模型不仅满足变量相关性特点,提高了客户购买行为预测的准确性,正态性假设还能对客户购买行为的波动性进行预测.对一高分子企业进行实证研究,并进一步针对模拟次数和统计变量数量进行参数优化,结果证明其适用性与准确性都优于传统预测方法.

基于双变量降维模型和Kriging近似的统计矩点估计法

对复杂随机系统进行统计矩分析时,双变量降维近似模型一定程度上可以缓解"维数灾难"。但当系统维数较高时,双变量分量函数较多,计算量仍然较大。为此,该文将降维近似和Kriging代理模型有机结合起来,提出了一类高效、合理的改进点估计法。充分考虑函数逼近和数值积分中积分点的特点,提出了"米"字形的选点策略,并基于此发展了双变量分量函数的Kriging近似模型;将此近似模型用于原函数和矩函数的双变量降维近似模型中双变量分量函数的近似,分别建立了基于原函数近似和矩函数近似的统计矩改进点估计法;通过多个算例对该文提出方法进行了效率和精度的分析。算例分析结果表明:基于"米"字形选点策略的双变量分量函数的Kriging近似具有较高的精度;相比于已有的基于双变量降维近似模型的统计矩点估计法,建议方法仅需较少的结构分析即可达到与已有方法相当的精度,能更好地体现精度和效率的平衡。