基于非估计参数的资源型城市绿色经济效率分析研究

推动资源型城市绿色经济发展对经济增长转型、实现经济社会可持续发展具有重要意义。文章通过构建计量模型,基于非估计参数对资源型城市的绿色经济效率进行研究分析发现:从绿色经济发展状况来看,大部分的资源型城市绿色经济效率处于中上游阶段;从绿色经济的发展可以知道各地区绿色经济水平不均衡,中部地区绿色经济效率水平较低,而东、西部地区的绿色经济效率水平相对较高。因此,需要通过加强城市基础设施建设,促进要素自由流动,加快我国资源型城市的发展转型。

相依部件平均剩余强度的非参数贝叶斯估计

应力-强度系统是一种普遍的系统结构,估计系统平均剩余强度时通常假设部件间相互独立。然而,基于部件独立假设会造成平均剩余强度估计的不准确。利用copula理论建立部件强度间的相依关系,得到了系统平均剩余强度的表达式。采用非参数贝叶斯方法估计了系统的平均剩余强度,对串联系统和并联系统数据进行蒙特卡罗模拟,验证了方法的有效性。结果表明,在部件强度相依的情况下,基于独立假定的串联系统平均剩余强度被低估,并联系统的平均剩余强度则被高估。因此,系统部件间的相依影响不能忽略。

基于最优带宽的广东海上风电出力非参数核密度估计与分析

为支撑广东省海上风电规划与电网安全调度,提出一种基于最优带宽参数下的海上风电非参数核密度估计模型,该模型无需依靠先验性的参数结果,可适配出力分布呈多峰性的海上风电。算例分析验证了所提模型的拟合效果可兼具曲线平滑与反映尖峰特征的特点,降低拟合估计的误差,并通过分析多时空尺度下的海上风电非参数核密度估计模型,形成对应地区的发展建议。所得结果可为广东省海上风电规划、电网安全调度提供风电运行的参考借鉴价值。

基于非参数估计方法的中国银行业不良贷款影子价格测算

不良贷款影子价格是呈现金融风险与收益关系的重要指标,研究其变化对银行业稳健发展和促进经济高质量发展至关重要。基于2007—2020年中国95家银行机构的面板数据,采用多维非参数前沿面和Meta-frontier模型,探究中国银行业不良贷款的影子价格及其变动趋势。研究发现,总体上中国银行业不良贷款影子价格在样本期内呈现下降趋势,银行业经营风险稳定下降;其中,政策性银行的风险管理意愿最高,其次为大型商业银行和股份制银行,最后是城市商业银行。研究结论为研判如何提高银行信贷资产质量,防范系统性金融风险提供重要依据。

一种新的带扩散扰动的复合泊松模型下破产概率的非参数估计

本文考虑对具有扩散扰动影响的复合泊松风险模型下的破产概率进行非参数估计.我们基于复傅里叶级数展开方法 (CFS)对破产概率进行逼近,并利用索赔次数和索赔额的随机样本值对破产概率进行非参数估计.同时我们还对估计量在大样本下进行了误差分析,提供了模拟结果,验证了在样本量有限下这种估计方法的有效性.

谷子价格波动风险的度量及防范分析——基于谷子主产区的非参数核密度估计

基于2020年6月~2023年6月的面源数据,采用非参数核密度估计法对我国谷子主产区的谷子价格波动进行风险分析。结果表明:(1)种植面积与价格风险的发生呈正相关。山西和内蒙古是谷子种植大省,供需情况与购销活力相对于其他省份更具有弹性,价格波动的风险更大。(2)各省谷子价格差异较大,偏度均不等于0,不属于正态分布。谷子价格总体均呈下降趋势,波动趋势具有一致性,但波动幅度差距较大。(3)谷子价格波动概率密度分布均不符合规则经验分布,偏度与峰度表现均较为明显,且具有“尖峰厚尾”的特征。(4)各省谷子价格下降概率均>50%,降价风险高于涨价风险。山西出现价格下降的风险最高;其次依次为辽宁、河北和内蒙古。提出建立和完善谷子市场行情监测系统,谷子种植户进一步增强风险管理意识的对策建议。

风电功率短期预测及非参数区间估计

为满足电网规划的要求,风电功率预测系统不仅需要提供确切的预测值,还应该对预测值包含的风险做出合理的评估。利用人工神经网络预测风速、风向,并根据实测功率曲线获得风电功率预测值。分析了造成风电功率预测结果不确定的影响因素,提出一种基于预测误差分布特性统计分析的非参数置信区间估计方法,对各功率分区内的预测误差概率密度函数进行建模,并在确定性预测基础上求取概率性风电功率预测值。仿真结果验证了该方法的实用性与有效性。

非参数估计在构造树高曲线中的应用

研究测树因子之间的数学关系,是森林调查的重要理论工作.该文以树高曲线模型为例,首先分析了最小二乘估计(LS估计)存在的缺陷,然后采用非参数核密度估计和最大概率估计两种方法建立了树高曲线模型.结果表明:①核密度估计能在一定最优准则下很好地适应样本,误差小,样本的统计特性和多峰形态亦得到很好的反映;②最大概率估计则适合在因变量和自变量均有误差的情况下建立模型.它摈弃了LS估计和核密度估计只考虑因变量统计误差的局限性,因此这种估计方法更符合实际情况.同时,当样本中含有误差很大的异常数据时,核密度估计和最大概率估计所得模型比LS估计方法所得模型更稳定.

恢复额济纳旗生态系统的总经济价值——条件估值非参数估计方法的应用

条件估值方法是当前国际上流行的衡量环境物品非利用经济价值的方法 ,通过调查居民针对不同环境状况变化的支付意愿 ,从而定量确定环境状况变化带来的经济效益和损失 .针对黑河流域额济纳旗生态系统恶化的现状 ,以投标支付卡的方法设计了 70 0份调查问卷 ,调查了黑河流域居民恢复额济纳旗生态系统的支付意愿 ,并采用非参数分析方法对结果进行分析 .结果表明 ,用 2 0a的时间将额济纳旗的生态系统恢复到 2 0世纪 80年代初的水平 ,黑河流域总共有 92 .3%的居民家庭存在支付意愿 ,有支付意愿家庭的平均支付意愿为每年每户 43.39元 ,同时采用列联表检验的方法辨明了被调查者的年龄、学历、收入、户籍和居住的地理区域等因素对支付意愿的影响 .最后在综合不同区域居民支付意愿差异的基础上 ,采用当前的市场利率将计算结果在时空尺度上加总 ,得到恢复黑河下游额济纳生态系统的总经济价值的现值为 2 .94× 10 8元 .

基于聚类与非参数核密度估计的风电功率预测误差分析

针对实际风电场风电功率预测误差呈现出季节、时序和功率变化特性,提出基于聚类分析与非参数核密度估计的方法研究风电功率预测误差的概率分布特性。采用聚类分析的方法进行月份、时段的缩减,有效地将误差特性相似的误差数据归为一组,从而在考虑误差分布多样性的基础上兼顾误差分布的整体趋势。在此基础上,考虑功率特性,采用非参数核密度估计方法进行风电功率预测误差概率分布拟合并采取基于迭代的窗宽求解方法。通过拟合精度评价指标验证所提方法的适用性及有效性。

配电网可靠性概率分布的解析模型和非参数估计

为了揭示配电网可靠性的概率分布特征和内在随机变化规律,提出了配电网可靠性概率分布的解析计算模型和非参数核密度估计算法。考虑元件工作和修复时间为指数及非指数分布,分别从系统级和节点层对配电网可靠性指标采用随机函数进行解析表征,再进一步结合非参数核密度估计技术,实现了可靠性指标随机函数表达式的概率分布计算。其中,计及元件工作和修复时间为非指数分布可使评估结果更接近工程实际。通过对RBTS-BUS6测试系统的算例分析,验证了所述方法的有效性。

基于非参数估计的决策融合模型及其应用研究

针对传统bayes决策融合算法中,类条件概率密度的不确定性以及固定的类条件概率密度估计值所引起的融合系统误判,本文将非参数估计方法引入到bayes决策融合算法中,提出了一种改进的bayes决策融合模型。该模型在融合过程中每次进行bayes最大后验概率准则判决后,均判断当前的类条件概率密度是否达到预期的精度,并在未达到预期精度的情况下利用parzen窗算法完成条件概率密度的逐步构造逼近。通过在丰满水电仿真系统的温度故障诊断过程中的实际应用表明,该算法在性能上优于传统bayes方法,可有效地提高诊断判决正确率。

基于非参数核密度估计的Copula函数选择原理

在金融市场风险分析中,准确刻画金融资产间的相关结构非常重要.因此在给定的Copula函数族中,选取合适的Copula函数来捕捉金融资产间的相关结构尤其关键.鉴于此,基于核密度估计建立了一种新的Copula函数选择方法——核密度选择原理,并通过蒙特卡罗模拟,将核密度选择原理与常用的基于AIC准则和基于经验Copula函数的Copula选择原理的选择效果进行了系统比较.实验表明,核密度选择原理不仅避免了求Copula函数的密度函数,而且选择效果最好.在金融市场风险分析中,准确刻画金融资产间的相关结构非常重要.因此在给定的Copula函数族中,选取合适的Copula函数来捕捉金融资产间的相关结构尤其关键.鉴于此,基于核密度估计建立了一种新的Copula函数选择方法——核密度选择原理,并通过蒙特卡罗模拟,将核密度选择原理与常用的基于AIC准则和基于经验Copula函数的Copula选择原理的选择效果进行了系统比较.实验表明,核密度选择原理不仅避免了求Copula函数的密度函数,而且选择效果最好.

中国城镇和农村居民医疗保健消费的差异性分析——基于面板数据恩格尔曲线模型的非参数估计

本文建立城镇和农村居民医疗保健消费支出份额的非参数恩格尔曲线模型,利用我国1991-2005年30个省份的面板数据,对医疗保健消费的恩格尔曲线、总支出对医疗保健支出份额的边际影响和医疗保健消费支出弹性进行了非参数估计,并分析和比较它们的城乡差异性。实证分析表明,我国城乡居民医疗保健消费差异性的重要原因在于城乡居民收入和总消费支出水平的巨大差距以及对农村医疗保健投入的不足。减小城乡居民医疗保健消费差异性的必要条件是提高农民的收入和总消费支出水平,并加强对农村医疗卫生供给的投入。

恒星大气物理参量的非参数估计方法

恒星大气物理参量(有效温度、表面重力、化学丰度)是导致恒星光谱差异的 主要因素．恒星大气物理参量的自动测量是LAMOST等大规模巡天望远镜所产生的海量 天体光谱数据自动处理中一个重要研究内容．针对测量大样本的恒星光谱数据估计每个恒 星的大气物理参量,提出了一种基于变窗宽核函数的估计算法:变窗宽算法是对固定窗宽 算法的改进,分为3个步骤: (1)将历史恒星光谱数据进行PCA处理,得到光谱的低 维特征数据;(2)利用特征数据与其物理参数的对应关系,建立一种变窗宽的非参数估计 模型; (3)利用该估计模型,直接计算待测恒星光谱的3个物理参量(有效温度、表面重 力、金属丰度)．实验结果表明:该方法与固定窗宽估计模型以及在其他文献中报道的方法 相比,具有较高的估计精度和鲁棒性．

政府采购招标结构模型的非参数识别与估计

为了揭示政府采购市场的定价机制,探究招标活动的经济机理,本文首先提出了一种基于可观测成交价(即赢价)建立招标结构模型的方法,分析了博弈均衡的分布;然后讨论了该模型的非参数识别,提出了一种三阶段非参数核估计方法。最后,以中央单位集中采购打印机为例,估计了政府采购招标的成本分布和期望供给曲线。研究发现,当前的政府采购机制改革有效地降低了采购成本;对于附加成本较高的商品,投标人存在成本转移行为。

分布函数的非参数局部多项式估计

文章讨论了当分布函数F(x)经过-log(-log(F(x)))变换后,可以采用局部多项式逼近;使用非参数分布的泛函估计,建立了分布函数的强相合估计。模拟结果表明,估计拟合情况要优于经验分布,较为理想。

基于模糊序优化的风功率概率模型非参数核密度估计方法

风功率概率分布模型的研究对于风电场规划以及运行都具有重要意义。提出了一种基于模糊序优化的风功率概率密度模型非参数核密度估计方法。该方法利用风电运行数据样本构建风功率概率密度的非参数核密度估计模型;然后建立用于模型带宽选择的多目标优化模型;最后利用模糊序优化对带宽优化模型进行求解。实际算例结果表明,所提建模方法完全由样本数据驱动,不需要对概率密度模型进行先验主观假设,因而具有更高的建模精度和更强的适用性。