县区财政可持续与政策空间的度量和实证分析——基于×省县区的调研数据

由于多重因素叠加,我国经济下行压力明显,各级财政也因此面临巨大压力,部分县区财政运行存在一定风险。县区是目前宏观调控的一个着力点,经济社会发展催生的新的公共服务也均需县区财政予以支持。而增强县区财政可持续、利用财政提振县区经济面临的首要问题是摸清底数,科学度量县区财政运行状况以及在正常运行之上的政策空间。笔者在现有文献研究基础上,结合实地调研情况,提出从短期现金流约束和统分结合角度衡量县区财政可持续和财政空间的必要性,详细论证分析了县区财政可持续评估体系,并以×省为例进行实证分析。结果表明,×省财政可持续性基本可控,现有财政安排对提高财政可持续性效果明显,但是部分领域财政约束力不足,财政空间有限。财政可持续和政策空间可以考虑健全县区财力长效保障机制,防止优惠政策无序竞争和赋予地方税费自主权有机结合,构建并逐步完善县区财政可持续和政策空间评估体系,以科学评估为基础进行分类施策。

度量和内切球半径的一个几何不等式

给出关于度量和内切球半径的一个几何不等式及其简捷的证明方法

集装箱船舶作业效率的度量和比较

为吸引船舶挂靠,集装箱码头把船舶作业效率作为重要的追求目标之一。分析影响船舶作业效率的因素,介绍我国集装箱码头刷新船时作业效率记录的情况,指出宜以一段时间泊位作业效率、船时作业效率和岸边集装箱起重机作业效率的统计平均值作为集装箱码头作业效率的度量和比较指标。

信用风险度量和管理方法研究

近年来 ,随着国际金融环境变化 ,金融机构对于信用风险管理更加重视。本文首先简单回顾了现代违约证券估价理论的发展 ,然后着重对市场上三种主要信用风险度量和管理方法 :CreditMetrics模型、KMV模型和CreditRisk +模型进行比较分析 ,阐述了它们的基本原理与相应优缺点。

不一致邻域粗糙集的不确定性度量和属性约简

不确定性度量和属性约简是邻域粗糙集模型中重要的研究内容.针对目前已有的粗糙集不确定性度量方法难以应用于邻域粗糙集中,同时考虑到现有属性约简算法中很少考虑条件属性之间的关系也会影响约简结果和分类精度.首先分析了不一致邻域粗糙集的相关性质,然后提出了邻域条件熵的不确定性度量方法用来评价约简属性的质量,分析证明了相关的性质定理,接着引入统计学中秩相关系数的概念,通过计算条件属性之间的相关系数来剔除冗余属性,构造了基于相关系数的不一致邻域粗糙集属性约简算法(RNRS).最后在UCI数据集上与现有算法进行了比较分析,实验结果表明,本文的算法可以获取较少的属性特征和较高的分类精度.

基于值差度量和聚类优化的K最近邻算法在银行客户行为预测中的应用

为提升贷款金融客户行为预测的准确性,针对传统的K-最近邻(K NN)算法在数据分析中处理非数值因素的不完备问题,提出了一种采用值差度量(VDM)距离的对聚类结果迭代优化的改进K NN算法。首先对收集到的数据信息进行基于VDM距离的K NN算法的聚类,再对聚类结果进行迭代分析,最后通过联合训练提高了预测精度。基于葡萄牙零售银行2008—2013年收集的客户数据比较可知,改进的K NN算法与传统的K NN算法、基于属性值相关距离的K NN改进(FCD-K NN)算法、高斯贝叶斯算法、Gradient Boosting等现有算法相比具有更好的性能和稳定性,在银行数据预测客户行为中具有很大的应用价值。

基于柔性相似度量和可能性歪度的尾矿坝风险评估方法

针对现有相似性度量方法只能处理线性信息以及信息的非对称性所导致的尾矿坝风险评估效果差的问题,提出了一种基于柔性相似度量和可能性歪度的尾矿坝风险评估方法.将广义模糊数扩展为自适应模糊数,给出了柔性相似度量方法,并对其基本性质进行了证明;剖析各评估指标信息的非对称性,建立了可能性歪度矩阵;利用柔性相似度量和可能性歪度,构建尾矿坝风险评估模型,并通过尾矿坝实例来验证方法的有效性.

基于趋势的时间序列相似性度量和聚类研究

由于时间序列的长度很大,并且不确定时间序列在每个采样点的取值具有不确定性,导致时间序列在相似性匹配和聚类挖掘中时间复杂度很高,为了解决该问题,提出了基于趋势的时间序列相似性度量方法和聚类方法。其中基于趋势的相似性度量方法根据时间序列的整体变化趋势,将时间序列映射为短的趋势符号序列,并利用各趋势的一阶连接性指数和塔尼莫特系数完成相似性度量;基于趋势的聚类方法通过定义趋势高度,并对趋势符号序列迭代进行区间划分和趋势判断,并以此构建趋势树,最后将趋势树根节点中趋势符号相同的序列聚集为一类。实验结果表明:a)五种趋势符号的一阶连接性指数可唯一地表示一条时间序列;b)基于趋势的相似性度量方法在多项式时间内可有效完成时间序列的相似性匹配;c)基于趋势的聚类方法将序列的相似性度量和聚类过程集中在一起,聚类效果显著。

基于熵度量和遗传算法的粗糙集归约方法

在研究数据挖掘技术的基础上,建立了旋转机械故障诊断的特征挖掘模型。针对传统粗糙集归约存在的最佳约简不唯一和约简计算时间长的问题,提出了一种以熵重要度为指标的最佳特征评价方法和一种基于遗传算法的粗糙集特征归约算法。最后,设计并实现了一个专用特征挖掘工具RMFMiner,通过转子故障模拟数据集和UCI机器学习数据库验证了该算法的有效性。

余弦度量和适应度函数改进的聚类方法

K-均值算法因其简单和高效性,在文本聚类中占有重要地位。针对传统的K-均值算法对初始点敏感、易陷入局部最优的问题,结合遗传算法已经成为一种趋势。在充分发挥K-均值算法的高效性的同时,该文利用遗传算法的全局自适应优化特点克服了对初始点敏感的问题。同时,以余弦度量评价对象间的相似性并以此构造新的遗传算法适应度函数、收敛准则以及遗传算法种群更新方式,提高了K-均值和遗传算法这种结合方式的聚类精度,并增强了该结合算法的稳定性。

融合可修性度量和双线学习的反导预案修正

对反导预案应用中基于预案推理的预案修正技术进行了研究,提出了一种新的反导预案修正方法。首先,在定义预案属性否决权和修正裕度的基础上,设计了一种考虑预案可修性的相似度计算方法;然后,以其为预案检索和修正规则学习的导向,融合离线预案库学习和在线实时学习策略,给出了预案修正规则的双线学习方法;建立了融合预案可修性度量和双线学习的反导预案修正模型,并对规则的归纳学习策略进行了研究;最后,进行了实例验证,结果证明了新修正方法的可行性和有效性。

基于Copula函数的风险度量和保费定价模式

在修正确定等价风险度量方式的基础上,应用Copula连接函数,将组合投资各风险之间的相关性考虑在保费定价和风险度量中,提出一种基于Copula函数以及单个风险是混合分布时基于Copula函数的风险度量和保费定价模式,并证明了其满足的性质.

Khler-Einstein度量和Bergman度量的等价问题

华罗庚域的特殊类型Cartan-Hartogs域Y_Ⅱ(N,p;K)当K=p/2+1/(p+1)时,求解了该域上的复Monge-Ampère方程的边值问题,从而得到该域的完备K■hler-Einstein度量的显表达式,并且得到此度量下的全纯截曲率的负的上下确界,最后证明了此K■hler-Einstein度量与Bergman度量等价。

软件质量度量和软件过程度量

电子政务的建设是一个长期的、复杂的系统工程,其中的软件质量保证问题不容忽视。因此,必须同时开展相关问题的研究,并建立必要的质量保证体系。本文着重讨论了软件质量度量和软件过程度量中的概念、度量模型和度量方法等内容,软件度量是电子政务系统建设中软件质量控制的重要保证方法之一。

浅谈软件质量度量和软件产品评价

软件质量度量和软件产品评价系列标准是国际标准化组织ISO/IECJTC1近年来在软件工程标准方面的研究重点之一 ,对于通过量化手段进行软件产品的度量和评价 ,规范软件产品的质量管理 ,这两个系列标准提供了一条可以参考的实施途径。本文在多年跟踪研究国际上软件工程标准和制定软件工程国家标准的基础上 ,对ISO/IECJTC1近年推出的ISO/IEC 912 6和ISO/IEC14 5 98系列 ,以及正在研制的ISO/IEC2 5 0 0 0系列标准进行综合介绍。

融合距离度量和高斯混合模型的中文词义归纳模型

词义归纳是解决词义知识获取的重要研究课题,利用聚类算法对词义进行归纳分析是目前最广泛采用的方法。通过比较K-Means聚类算法和EM聚类算法在各自词义归纳模型上的优势,提出一种新的融合距离度量和高斯混合模型的聚类算法,以期利用两种聚类算法分别在距离度量和数据分布计算上的优势,挖掘数据的几何特性和正态分布信息在词义聚类分析中的作用,从而提高词义归纳模型的性能。实验结果表明,所提混合聚类算法对于改进词义归纳模型的性能是十分有效的。

南京城镇空间形态的度量和分析

进入20世纪80年代,中国的城市化进程开始加快,城市化使城镇空间结构发生迅速的变化,并伴随着城镇形态的变化。城镇形态的变化不仅反映了城镇发展的方向、发展规模的变化,也反映了城镇与自然环境的关系,揭示了城镇发展与区域空间结构的关系。对城镇形态的定量化研究不仅深化城镇空间结构和城镇化的理论研究,而且有助于城镇规划的科学性,包括城镇的发展方向、发展规模、发展速度的优化和调控等。主要以南京市域城镇为案例,利用遥感技术的仿归一化植被指数法,提取2000年9月份南京Landsat TM影像上的城镇空间信息,并用定量的方法,对城镇形态进行度量、分类,最后根据分类结果分析了城镇形态形成的背景和机制。据此,为城镇化进程中的城镇发展规划提供科学的参考依据。

基于多目标CVaR模型的证券组合投资的风险度量和策略

本文首先定义了多损失函数下的-αVaR,-αCVaR损失值以及-αCVaR损失值的等价函数,给出了多目标CVaR模型.然后,基于多目标CVaR模型,建立了一个多目标证券组合投资优化模型,得出在多置信水平下的证券组合投资比例和CVaR值,据此建立一种证券组合投资的降低风险优化模型.其降低风险策略是在收益率不变的情形下降低风险和总投资比例.数值实验表明,这种策略是可以通过明显地减少总投资比例来达到降低风险的目的.

Vague集的模糊熵、相似度量和距离测度的关系

Vague集理论在各个领域中的广泛应用引起越来越多学者的注意,而模糊熵、相似度量和距离测度是其中的3个关键技术。目前已提出多种关于Vague集的模糊熵、相似度量和距离测度的计算方法,但这些研究都没有讨论这3个基本概念之间的联系。基于Vague集的模糊熵、相似度量和距离测度的公理化定义,给出了三者之间的相互诱导关系,建立了模糊熵、相似度量和距离测度之间的联系。

基于CPV模型的房地产信贷信用风险的度量和预测

本文基于CPV模型,对房地产信贷风险进行了度量与预测。结果表明,该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的效果。房地产信贷的违约率和宏观经济状况紧密相连,当经济状况恶化,房地产信贷违约率上升,当经济状况好转,房地产信贷违约率下降。分别从国家宏观经济、房地产行业状况、房地产企业状况三个层面选择出三个宏观经济因素指标——综合领先指标、国房景气指数和企业景气指数进行研究,结果表明,对于研究房地产信贷的信用风险来说它们是较好的指标,尤其是综合领先指标。