汇率制度选择:基于随机效应多元排序probit模型的分析

选用13个影响汇率制度选择的典型变量,采用随机效应多元排序选择模型对147个国家的汇率制度选择进行分析,发现经济发展水平、美元化程度、货币错配程度越高,实际资本开放程度越大,政府越强,具有高经济增长和长期通货膨胀历史的国家有较高采用相对固定汇率制度的概率;而经济规模、贸易开放度越大以及外债债务比率越高将会促使一国选择灵活性较高的汇率制度。

运用多元排序Probit模型探讨计量经济学教学模式

首先,通过调查问卷收集采用"问题导向型"和"典型案例"两种教学方式相结合的计量经济学教学效果数据。其次,运用多元排序Probit模型进行实证分析。最后,提出计量经济学教学的改革建议。

基于属性层次模型加权逼近理想解排序法的阿哌沙班药物利用评价

目的促进临床合理使用阿哌沙班。方法以阿哌沙班药品说明书为基础,参考相关指南和文献,建立阿哌沙班药物利用评价(DUE)标准。采用属性层次模型(AHM)对DUE标准的指标进行赋权,采用逼近理想解排序(TOPSIS)法对医院2021年8月至2022年7月使用阿哌沙班的病历进行用药合理性评价。结果共形成3个一级指标,12个二级指标。共纳入102份病历(涉及患者102例),其中男52例,女50例,以非瓣膜性房颤(52例)和预防静脉血栓(30例)为主要用药指征。二级指标中相对权重系数较高的为适应证(0.108)、药物转换(0.107)、禁忌证(0.089),不合理率排前3的为用法用量(61.76%)、适应证(44.12%)、联合用药(38.24%)。评价为合理用药[与最优方案相对接近度(C_(i))≥0.8]、基本合理用药(0.6≤C_(i)<0.8)、不合理用药(C_(i)<0.6)的分别有15例(14.71%),61例(59.80%),26例(25.49%)。结论基于AHM加权TOPSIS法进行阿哌沙班药物利用合理性评价具有可行性。该院阿哌沙班的使用基本合理,但在适应证、联合用药、用法用量等方面仍存在问题,临床医师和药师应加强干预,进一步提高该药使用的规范性。

基于Ordered Probit模型的人车冲突安全影响因素研究

为探究和定量分析人车冲突严重程度的影响因素,通过采集3个信号交叉口的人车冲突视频数据,利用T-Analyst标定人车轨迹并计算冲突指标(PET),采用85%位累计频率曲线法划分人车冲突等级;从人、车、路及环境特征中选取10个因素作为变量,构建Ordered Probit模型,以确立人车冲突严重程度的显著影响因素,并通过边际效应定量分析不同显著因素的影响程度。研究结果表明:行人闯红灯情况、年龄、行人交通量、人行道占用情况、人行道起点终点、车辆速度变化及车流量是人车冲突严重程度的显著因素,相较于各自参考量,行人闯红灯、车辆加速通过冲突点、人行道起点及老年人造成严重冲突的概率分别增加8.2%,5.9%,5.1%,4.4%;相较于低流量的交通流,较高流量的车流和行人交通流使得严重冲突的概率分别增加3.7%,2.5%,但人行道占用使得严重冲突的概率下降6.8%。研究结果可为信号交叉口行人过街交通安全设施的设计和实施提供理论依据。

数字乡村参与促进了农村居民创业选择吗?——基于内生转换Probit模型的实证分析

创业是解决农村居民就业、实现共同富裕的有力举措。文章基于数字乡村参与微观视角,运用SOR模型构建“情境刺激—内部动机—行为反应”过程机制,理论分析数字乡村参与与农村居民创业选择的关系,并进一步通过CFPS微观调查数据、内生转换Probit模型,实证检验经济、治理、生活三种不同应用场景下数字乡村参与对农村居民创业选择的影响。研究发现,农村居民数字乡村及各维度参与均显著促进农村居民创业选择。异质性分析表明,数字乡村参与对高教育、高收入水平的农村群体的创业效应更大,且在粮食主产区和东部、中部地区更为突出。因此,要积极鼓励农村居民参与数字乡村实践,同时也要重视数字乡村各领域发展的包容性和公平性。

基于属性层次模型联合逼近理想解排序法的依降钙素注射液临床合理用药评价标准的建立与应用

目的建立依降钙素注射液药物利用评价细则,探讨属性层次模型(AHM)联合逼近理想解排序(TOPSIS)法在依降钙素注射液药物利用合理性评价中的应用。方法制定依降钙素注射液药物利用评价标准,采用AHM确定各指标权重,利用TOPSIS法对杭州市萧山区中医院156例使用依降钙素注射液患者的用药合理性进行评价,根据评价结果制定相应的干预措施,实施措施并对干预后使用情况进行评价。结果干预前156份病历中,根据评价标准用药基本合理为73份(46.8%),不合理的83份(53.2%)。疾病诊断、给药剂量、给药频率、特殊人群、症状及体征、辅助检查和实验室检查、病程记录等是导致依降钙素注射液用药不合理的主要因素。干预后108份病历中基本合理为96份(88.9%),不合理的12份(11.1%),与干预前用药合理情况明显改善。结论通过AHM-TOPSIS建立了依降钙素注射液临床应用合理性评价方法,所建立的方法切实可行,依降钙素注射液在本院的不合理使用较为普遍,应引起重视。

基于逼近理想解排序法模型的大型医疗设备管理质量评价

目的:研究基于逼近理想解排序法(TOPSIS)模型的大型医疗设备管理质量评价,以改善医疗设备管理质量评价效果。方法:采用文献分析及专家咨询方式初步确定医疗设备管理质量评价指标,采用主基底分析法对评价指标初选结果作为变量筛选,以降低原始评价指标数据维度,获得具有突出代表性的简化指标集合,通过熵权法计算各评价指标权重,利用TOPSIS模型确定各评价目标至正、负理想解的距离,依据该距离计算评价对象与最优管理方案间的贴合度,基于贴合度分值实现大型医疗设备管理质量等级确定。选取2022年北京朝阳医院、北京中医药大学第三附属医院等医院临床在用的82台大型医疗设备,采用TOPSIS模型对大型医疗设备管理质量进行评价,分析设备管理质量评价效果与实际设备管理质量结果的差异性。结果:基于TOPSIS模型的大型医疗设备管理质量评价指标包含4个一级指标、9个二级指标和16个三级指标。采用该评价指标对医院的大型医疗设备管理质量进行评价,评价结果与实际管理质量结果基本一致,二者在同一等级区间。结论:TOPSIS模型用于医疗机构大型医疗设备管理质量评价,可实现评价指标权重计算和医疗设备管理质量等级评估,质量评价结果与实际设备管理质量相符。

基于Probit回归模型和BP神经网络模型的宁夏盐池滩羊产量影响因素及预测研究

通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,预测结果表明到2025年,宁夏滩羊产量将达12.5万t,宁夏滩羊产业总体呈现良好的发展势头。

基于改进的云模型-FMEA的油气管道风险排序

为解决传统故障模式和影响分析法(FMEA)存在故障优先排序不准确、风险评价主观性过强的问题,提出一种基于混合权重-云模型的油气管道故障模式风险评价方法。首先,调研并分析油气管道失效模式与原因,构建系统FMEA模型;然后,提出基于云模型与混合权重法的专家评价意见处理方法,引入博弈论的思想,降低评价结果的主观性与随机性;最后,使用多准则妥协解排序法(VIKOR)对各个失效模式风险排序,并对比传统FMEA法,验证该方法的可行性与准确性。结果表明:该方法可综合评估管线上各管段的风险因素,量化不同管段上的风险值及同一管段上的最主要的失效模式,实现管道高风险区域的有效定位及管段上风险因素排序。

SAS软件在Probit模型参数标定中的应用研究

为降低Probit模型在实际工作中的使用难度,首先分析了Probit模型参数的SAS标定方法,定性分析了各类影响因素对出行者进行交通方式选择的影响。通过相关性分析选取了主要因素并建立了模型变量,最后使用MDC模块实现了SAS软件对Probit模型的参数标定,建立了不同交通方式效用固定项函数方程。

基于改进萤火虫算法的Probit模型在数字金融风险预测中的性能分析

为应对数字金融的风险预警,需对其背后的规律进行深度挖掘,从而实现对其风险精准、高效地预测.在数据不平衡的情况下,采用常规单一类别模型进行数据分析时存在性能不稳定的问题,研究面向数字金融欺诈的浅层特征选择方法.为了解决数字化金融风险数据中存在的冗余和无关特征,采用了一种基于二元萤火虫算法的Probit模型,以更有效的方式来筛选数据中的初始特征.实验结果显示,融合烟花协同进化的二元萤火虫算法收敛速度和精度均显著优于其他算法.在初步特征子集中最佳分类精率为93.5358%,平均分类精度为86.2543%,运行时间为5.4883 s;运行时间得到了优化,分类精度同时也得到了一定的提高.研究提出的改进算法模型可以用于指导金融风险管理实践,帮助金融机构更好地识别和预防金融欺诈风险.

价值认知、环境规制对蕉农绿色防控行为的影响——基于多变量Probit模型的证据

推动农户采纳农业绿色防控技术是实现农业可持续发展的关键,深入剖析农户采纳绿色防控技术的关键因素有助于更好地推广绿色防控技术。本文利用海南省456户香蕉种植户调研数据,构建多变量Probit模型,探讨价值认知和环境规制对农户绿色防控行为的影响及代际差异。结果表明:价值认知和环境规制可以显著促进农户采纳绿色防控技术,且两者对农户绿色防控行为的影响存在交互效应,其中,价值认知和引导型环境规制、约束型环境规制的交互项对农户绿色防控行为具有显著的正向影响,价值认知和激励型环境规制的交互项对农户施用生物农药行为具有显著促进作用;价值认知和环境规制对不同代际农户绿色防控行为的影响具有显著差异,新生代农户的绿色防控行为主要受生态价值认知、社会价值认知和环境规制的影响,而老一代农户的绿色防控行为主要受价值认知和引导型环境规制的影响。研究丰富和完善了农户绿色防控行为的影响路径,对缓解农业病虫害频繁发生、践行农业可持续发展战略具有重要的启示作用。

基于空间广义有序Probit模型的高速公路事故严重程度分析

为深入了解影响高速公路交通事故严重程度的显著因素,以广深沿江高速东莞段2014—2019年事故数据为研究对象,将事故严重程度分为3类(即无伤亡事故、轻伤事故、重伤亡事故),并以事故严重程度为因变量、13个潜在影响因素为自变量,通过条件自回归先验解析相邻事故间的空间相关性,建立不同关联距离阈值的空间广义有序Probit模型。结果表明:事故数据间存在显著的空间关联;空间广义有序Probit模型优于广义有序Probit模型和多项Logit模型,基于250 m关联距离阈值的空间广义有序Probit模型表现最优。该模型参数估计显示:车辆类型和归属地、事故发生时间、事故地点曲率、桥梁路段和事故类型对高速公路事故严重程度均有显著影响。边际效应结果表明:相对于小汽车间的交通事故,涉及客车、货车和其他类型车辆的交通事故导致人员重伤亡的概率分别增加3.27%、1.53%和4.11%;外省车使得重伤亡事故的发生概率增加1.02%;相对于周末、春季和桥梁路段,工作日、夏季和非桥梁路段发生的交通事故导致人员重伤亡的概率分别提高0.87%、2.38%和0.08%;单车事故导致重伤亡的概率比多车事故低1.64%;事故地点曲率每增加1 km-1,重伤亡事故的概率将降低1.54%。

中国内生汇率制度的选择——基于多元排序Probit模型的分析

本文从汇率的本质出发,认为汇率制度内生于它所依托的经济系统,以此为基础构建多元排序Probit模型,分析与中国宏观经济环境相适应的汇率制度选择,并通过控制相关变量进行稳健性检验。研究结果发现:一是中国的汇率制度选择受到市场因素的影响还较弱;二是有限弹性汇率制度是最适合中国宏观经济实际的;三是通货膨胀率和金融市场发展水平对中国汇率制度选择的影响是稳健的。

基于孪生网络的仿真模型智能排序评估方法

针对动态输出多样本条件下的多备选仿真模型择优问题,提出了一种基于孪生卷积神经网络(siamese convolutional neural network,SCNN)的仿真模型智能排序评估方法。首先,将仿真数据和参考数据的一致性度量问题转化为二者特征一致性度量问题。其次,在分析评估数据特点和对比试验结果的基础上,确定采用SCNN实现评估数据的特征提取。接下来,给出基于SCNN的仿真模型排序评估方法,包括网络结构初步设计、网络参数训练调优和仿真模型排序评估三部分。最后,通过实例应用,验证了该方法在评估数据特征提取和仿真模型排序评估方面的有效性。

基于有序Probit模型的铁路险兆事件影响因素识别研究

为识别铁路险兆事件的影响因素,以宜春车务段2017年9月—2017年10月共1870条数据为样本,以铁路险兆事件等级为因变量,事件原因、环境特征和事件特征为自变量建立有序Probit模型,探究人、设备、环境和管理因素对铁路险兆事件严重影响程度。研究结果表明:设备设施未按规定防护是影响严重性险兆事件发生的主要因素;与其他人为因素相比,未执行相关作业规定对增加险兆事件严重程度有显著作用。研究结果可为铁路管理部门实现事故预控提供依据。

我国粮食作物的保险风险区划及其Probit排序选择模型验证

粮食保险属于政策性农业保险,保险风险区划是全面推进粮食保险的一项先期准备工作,准确合理的保险风险区划对于政府制订出确保粮食安全的支农政策,特别是保险支农政策,具有重要的现实意义。笔者认为,产量变化能够测度自然风险对粮食安全的影响。

永磁同步电机模型预测转矩控制模糊排序法研究

针对永磁同步电机(PMSM)模型预测转矩控制(MPTC)中成本函数权重系数难以设计和调节的问题,以降低逆变器开关频率的多目标控制问题为例,本文研究了基于排序法的模型预测转矩控制策略.本文通过优先级的设计解决了排序过程中最优电压矢量解不唯一的问题.考虑到控制目标重要性并不完全等同,提出了一种带有缩放因子的排序优化方法,利用缩放因子来调节控制目标的重要程度.不同于连续变化的权重系数,缩放因子的作用效果具有离散分段特性,因此其调整过程可得到有效简化.本文进一步提出了基于模糊排序法的模型预测转矩控制策略,实现了缩放因子的动态优化,从而更好地适应电机不断变化的运行状态.仿真结果表明,与固定权重系数的传统模型预测转矩控制相比,本文所提控制策略可降低系统的平均开关频率、转矩与磁链脉动,并可有效抑制动态条件下的转矩和磁链脉动.实时性实验结果表明,排序法不会严重降低模型预测转矩控制的实时性.

基于云模型相似度的不确定知识排序方法

提出了一种基于云模型相似度的不确定知识排序方法,针对云模型表示的知识概念,基于云模型期望曲线在各维度的重叠度,计算概念彼此之间相似度,利用云模型相似度确定知识概念邻接云对,构造知识概念关系图,对使用云模型表示的知识概念进行排序,实现知识概念到语言变量值的映射.实验以二维数据为例,划分出多个知识概念,并用云模型表示,实验结果表明该方法能够有效地将知识概念同定性语言变量值进行对应.

基于组合赋权与TOPSIS模型的腹腔镜系统技术指标体系建立与应用

目的设计腹腔镜系统技术指标评价体系,用于客观评价产品技术水平,为医院腹腔镜系统的遴选提供支撑。方法采用文献研究法、访谈法以及德尔菲法确认评价体系指标,并通过优序图法及熵权法综合确定指标权重,最终通过理想排序法获取产品评价排序。结果腹腔镜系统评价体系纳入一级指标1项,二级指标6项,三级指标11项,可用于评价2D腹腔镜系统。参与真实测评的2D白光腹腔镜系统10个,荧光8个,均完成产品排序。结论本研究建立的腹腔镜系统技术评价指标体系可用于开展真实产品测评。