基于非线性逻辑回归的M-Score模型优化研究

文章以我国沪深A股市场2010—2020年因财务报表舞弊被中国证监会、上海证券交易所和深圳证券交易所处罚的441家上市公司为样本,研究了M-Score模型在我国A股上市公司财务舞弊识别中的有效性,利用统计学方法分析了模型失效的原因,并提出了一种基于非线性逻辑回归的M-Score模型优化方法。

变系数部分非线性模型的分位数回归估计

研究纵向数据缺失下变系数部分非线性分位数回归模型的估计问题.利用逆概率加权法结合分位数回归给出参数估计和非参估计;在一定条件下,证明了所给估计量的渐近正态性;通过数值模拟,验证了所提方法的有效性.

非线性模型的众数回归估计

在应用众数回归方法来考虑非线性模型的估计时,把调整参数当作常数,在适当的条件下得到估计量的√n收敛速度,改进了已有的众数回归估计方法,即把调整参数作为变量.最后,通过一定数量的模拟实验来验证众数回归估计的稳健性.

基于非线性自回归神经网络模型对生活垃圾产生量的预测

旨在建立生活垃圾产生量预测模型,更好的预测生活垃圾产生量,以便有序筹划生活垃圾处置设施和构建灵活的收运调配体系。方法采用非线性自回归神经网络(NAR),通过调整延迟阶数和隐含层神经元个数等模型参数,建立基于生活垃圾产生量的历史时间序列预测模型。实验结果显示,NAR神经网络时间序列模型对于北京市生活垃圾产生量有较好的预测能力,当延迟阶数为5,隐含神经元个数为10时,预测模型测试集的r值为0.9717,平均绝对百分比误差为3.385%,均方根误差为5051.831 t/w,预测模型通过了残差序列非自相关检验,预测效果较好。结论表明针对生活垃圾产生量数据可以开展NAR神经网络模型非线性自回归预测,且可不用考虑其它相关影响因素数据的可获得性,具有一定的便利和实际应用意义。

基于“灰色+非线性回归”的煤矿死亡人数预测

为探究我国煤矿现阶段安全管理水平,从煤矿近年死亡人数为切入点,分析灰色模型[Gray Model, GM(1,1)]、回归模型在煤矿事故的预测效果,进而建立“灰色+回归”模型。首先,建立灰色模型,利用后残差比值、小概率误差验证灰色模型的预测等级为“好”,满足改进要求;其次,对回归模型进行线性拟合,建立“灰色+回归”预测模型,并对3类模型的预测准确性进行评估;最后,利用“灰色+非线性回归”模型预测2023年煤矿死亡人数。结果显示:以2021—2022年数据为基准,“灰色+非线性回归”预测相对误差依次为4.5%和1.3%,预测结果接近实际值,适用于短中期预测;经分析,“灰色+非线性回归”对煤矿死亡人数预测具有较高的研究价值。2023年煤矿死亡人数控制在123~136人,煤矿死亡人数呈下降趋势。

湖南高速公路基础设施碳排放峰值支持向量回归预测模型

本文选取湖南省的人口数、人均GDP、基础设施固定资产投资、单位产值能耗比和单位能耗碳排放量作为高速公路基础设施的碳排放影响因素,选用湖南省2003—2021年相关数据并采用支持向量回归(SVR)机器学习法,建立了湖南省高速公路基础设施碳排放预测模型,预测在基准、低碳和超低碳情景下的碳排放数据。结果表明:训练样本交叉验证均方误差为0.007011,模型的预测值和真实值的拟合回归效果良好,训练集和测试集的相关系数分别为0.9869和0.9870,即模型具有良好的学习和推广能力。本文识别了碳排放的影响因素,预测了未来碳排放趋势,对交通基础设施碳减排行动具有一定的参考意义。

基于Logistic回归和支持向量机的早发性结直肠癌风险预测模型

目的:通过Logis tic回归和支持向量机(SVM)探究早发性结直肠癌(EOCRC)和晚发性结直肠癌(LOCRC)的危险因素,建立针对不同年龄段人群的风险预测模型并比较预测效果。方法:选择2012—2022年诊断为结直肠癌患者,记录人口学特征、临床表现、既往史、家族史、生活方式、体格检查、实验室检查及病理诊断,分别建立风险预测模型,比较两模型的ROC曲线下面积(AUROC)、准确率、精确率、召回率、F1分数。结果:综合两模型结果,EOCRC风险与出现消化道出血、腹胀腹痛、大便习惯改变等临床表现、体重减轻、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与婚姻状况、阑尾切除史、糖尿病史、血脂异常病史、结直肠癌家族史也存在较弱的正相关;LOCRC风险与婚姻状况、出现临床表现、体重减轻、血脂异常、肿瘤标志物升高具有较强的正相关性,与年龄、吸烟、阑尾切除史、结直肠癌家族史也存在一定的正相关性。两模型的AUROC、准确率、F1分数相差不大,但Logistic回归模型的精确率更高而SVM模型的召回率更高。结论:EOCRC和LOCRC的危险因素不完全相同,婚姻状况、吸烟、血脂异常、肿瘤家族史在EOCRC中的贡献低于在LOCRC中的贡献。相较Logistic回归,SVM能发现更多的结直肠癌危险因素,能尽可能多的找出结直肠癌的可能患者。

基于逻辑回归和支持向量机耦合模型的滑坡易发性分析

滑坡灾害的发生具有累进性,进行滑坡易发性评价是防灾减灾的前提。以四川省旺苍县为例,使用频率比法判断12个滑坡影响因子的各分级区间滑坡敏感性,经波段集统计确定11个滑坡影响因子作为滑坡易发性评价因子,通过建立逻辑回归-支持向量机(logistic regression-support vector machine,LR-SVM)耦合模型,搭建滑坡易发性评价体系,完成旺苍县滑坡易发性评价并进行模型精度比较。研究结果表明:逻辑回归-支持向量机耦合模型的评价指标结果均优于逻辑回归模型,易发性分区结果更合理,预测精度更高;在低易发区选取非滑坡点为提高滑坡易发性评价性能作用明显;研究区内道路、高程和NDVI对滑坡发育的敏感性较强;高易发区主要分布于低海拔的水系和道路两侧。

基于改进支持向量回归模型的高校学生成绩预测研究

为提高学生成绩预测的准确性,考虑到学生学习行为特征数据的高维和非线性特征,提出了一种基于改进支持向量回归模型的高校学生成绩预测。对支持向量回归(SVR)模型的核函数进行了改进;设计了变邻域搜索算法(VNS)对改进支持向量回归模型的参数进行了优化;将上述方法应用于某高校学生数学成绩数据,并与原始SVR和基于其他智能优化方法的SVR进行了对比,验证了所提方法的有效性。

基于非线性回归的暴雨泥石流堵河预测

堵河型泥石流灾害在汶川震区较为常见,其链式灾害效应严重威胁到了区域内人民的生命财产安全。故准确预测泥石流堵河程度,并采取相应的防治措施是至关重要的。以四川省绵竹市清平镇于2010年8月13日暴发的群发性泥石流为研究对象,通过分析因子权重,利用非线性回归建立了泥石流堵河程度的预测模型,并与已有模型进行了对比,论证了所建立模型的可用性,其后对不同降雨频率下的泥石流堵河程度进行预测。结果表明:流量比和流域面积是最佳的建模因子,所建立的模型绝对平均误差为0.049;与不同模型对比发现本文模型对于清平镇泥石流堵河预测具有很好的适用性;在极端降雨下,部分沟道堵河预测程度为1,会造成绵远河堵断。研究成果可为该地区泥石流灾害的防治和治理提供参考。

基于灰色支持向量回归的起伏管线临界携液流速预测模型

延安气田起伏的地理形貌特征,致使其内部采气管线在低点及上倾段容易产生积液问题,制约气田正常生产,开展起伏管线临界携液流速的预测对保障采气管线流动安全和指导地面采气管线布线具有重要价值。为此,基于扩展双流体分相模型和PR气体物性方程,采用最小压力梯度法结合均匀设计构建了临界携液流速样本数据集,同时采用灰色关联计算了样本标签权重,并将其引入支持向量回归算法,构建了临界携液流速的回归预测模型,随后利用网格寻优算法,通过采用K-CV(交叉验证)对模型中超参数进行了优化设计,最后采用延安气田现场运行数据进行了模型准确性验证。研究结果表明:管径大小对临界携液流速影响最大,其次为上坡倾角、含水率和运行压力,其他因素的影响差距相对较小,网格分段寻优对比遗传、粒子群算法在模型超参数优化上具有较强稳定性。该预测模型对延安气田内部采气管线的临界携液流速预测具有较强准确性,可对其积液预测和防治提供理论支撑。

农业科技创新、生态效率与农户增收质量的动态关系——基于面板向量自回归模型的实证分析

农业科技创新在提高农产品产量和质量的同时也面临促进农户增收的困境,而生态效率的提高也可能造成农户收入不平等的问题。为进一步探究农业科技创新水平、生态效率与农户增收三者之间的关系,根据2000—2020年间湖南省的时间序列信息,利用面板向量自回归模型,采用协整检测、格兰杰检测、方差分解等各种手段,对农业科技创新水平、生态效率和农户增收质量间的相关性开展实证分析,以为处理好农业发展、农户收入和生态环境保护之间的关系提供理论参考。结果显示:农业科技创新与农户增收质量之间存在显著的双向正向关系,即科技创新在提升农业生产效率和质量的同时显著促进了农户的经济增长,但生态效率的提升在短期内未能显著转化为农户的经济收益;农业科技创新对农户增收质量的影响即时且显著,并随着时间推移而趋于稳定;在预测农户增收质量时,农业科技创新的作用明显超过生态效率。基于此,从长期规划生态效率提升、加大农业科技创新的支持与投资和增强农户生态环保意识等方面提出政策建议。

基于向量自回归模型的旅游业相关因素分析——以贵州省为例

随着在第三产业的占比越来越大,旅游业逐渐成为城市发展的支柱产业,分析贵州省旅游业影响因素有利于促进旅游业持续发展和经济的增长。通过构建向量自回归模型,分析了贵州省旅游业与地区生产总值和园林陆地面积之间的关系。通过收集2000—2021年相关指标数据,运用平稳性检验、单位根检验、脉冲响应分析等进行检验,研究发现:贵州省旅游业与上述指标相互影响。

非线性结构向量自回归模型因果关系的图模型辨识方法（英文）

确定变量间的因果关系是时间序列分析的重要内容.传统的图模型因果推断算法有着明显的局限性,要求模型是线性的且噪声项服从Gauss分布.本文利用图模型方法辨识非线性结构向量自回归模型变量间的因果关系,给出了一种基于互信息和条件互信息的非线性结构向量自回归因果图模型结构的非参数辨识方法.数值模拟结果验证了方法的有效性.

基于深度自回归模型的电网异常流量检测算法

针对电网中行为种类复杂多样且数量众多的问题,提出了一种基于自回归模型的电网异常流量检测算法。该算法利用深度自编码网络自动提取网络流量数据的特征,降低异常流量检测的分析周期,并自动挖掘数据的层次关系。通过支持向量机对提取的特征进行分类,实现对异常流量的检测。仿真实验结果表明,所提算法可以分析不同攻击向量,避免噪声数据的干扰,进而提高电网异常流量检测的精度,对于流量数据处理具有重要意义。

基于向量自回归模型的科技进步、城市化与绿色发展关系实证分析——以广东省为例

为理清科技进步、城市化与绿色发展三者之间相互影响与作用机制,以科技进步、城市化与绿色发展的相互作用机制作为理论基础提出假设,基于广东省1993—2020年的时序数据,应用向量自回归模型、脉冲响应函数和格兰杰因果检验、方差分解等进行实证分析。结果表明:科技进步和城市化对绿色发展具有正向影响作用,绿色发展对城市化高质量发展具有促进作用;城市化推动了科技进步,而科技进步对城市化的影响并不显著。为此,广东省需要加快建立以绿色产业为核心的新兴产业体系,在推动绿色发展的同时积极整合落后产能,以绿色经济进步带动城市化高质量发展和科技创新。

基于时域模型相对熵的塔架结构非线性损伤检测研究

疲劳裂纹和螺栓松动是转播塔、输电塔等钢结构塔架的主要损伤形式,在时域荷载作用下,这些损伤具有变刚度等时域非线性特征。为了解决该类时域非线性损伤的检测问题,提出了基于自回归时域模型相对熵的损伤检测方法。首先描述了自回归模型及其模型定阶和参数估计的基本理论;然后介绍了结构损伤的时域非线性特征,给出了结构未损伤基本状态和损伤状态下所形成的3种自回归残差,并分析了残差序列概率分布的相对熵,在此基础上推导出自回归时域模型相对熵的损伤检测指标;最后进行了八层剪切结构的数值仿真和转播塔结构模型的损伤检测试验研究。结果表明:对于转播塔的杆件非线性损伤,在损伤位置处的自回归时域模型相对熵指标值比传统的二阶方差指标值高22.9%以上;对于螺栓松动非线性损伤,在损伤位置处的自回归时域模型相对熵指标值比传统的二阶方差指标值高12.7%以上。

投资者高频情绪对股市成交量的异质性影响研究——基于分位数向量自回归模型

从高频视角分析股市情绪效应的异质性特征及机理,对我国金融风险管控具有重要意义。本文借助文本分析法抓取网络舆情数据,构造日内投资者高频情绪指数,在分位数Granger因果关系检验的基础上,构建分位数向量自回归模型并进行脉冲响应分析,探究不同极性投资者高频情绪对不同市场状态下及不同分位水平股市成交量的异质性影响。结果表明:(1)不同极性投资者情绪对股市成交量影响具有异质性,悲观情绪对股市成交量的脉冲强度明显大于乐观情绪且衰减较慢;(2)投资者情绪对股市成交量的影响随市场状态的变化而不同;(3)在相同市场状态下,情绪对不同分位水平股市成交量的影响也存在差异,投资者情绪对股市成交量的下分位点脉冲强度显著大于上分位点,中位点最弱。

地方政府债务与区域协调发展研究--基于半参数空间面板向量自回归模型的分析

地方政府债务在区域经济发展中扮演着重要角色,探讨地方政府债务的时空分布是否均衡、时空经济效应是否存在区域异质性,不仅有利于加强地方政府债务管理,也切合我国当下新型城镇化和区域协调的政策背景与发展方向。本文从地方政府债券发行实际出发,建立半参数空间面板向量自回归模型,分析增量和存量地方政府债务在时间和空间上的经济效应,并根据举债冲击的时空传导效应,讨论地方政府债务在区域协调发展中的作用。研究发现:地方政府债务时空分布和举债冲击在新增地方政府债务、基础设施存量和人民生活福利水平之间的时空传导效应的共同作用下,区域经济未能实现彼此协同促进、共同发展,区域经济协调发展任重而道远。在此基础上,本文提出改革地方政府债券发行额度分配制度、支持国家重点区域发展战略、关注区域债务风险等政策建议,以促进区域经济协调、可持续和高质量发展。

支持向量回归与常用近似模型的非线性预测性能比较研究

为降低计算成本和提高优化效率,工程实践中广泛应用近似模型拟合或预测非线性系统响应是研究的前沿与热点。引入支持向量回归方法,通过典型数值案例对比分析其与多项式响应面、kriging和径向基函数的非线性预测性能。利用箱线图直观的证明支持向量回归的非线性预测性能明显优于多项式响应面、kriging和径向基函数,且支持向量回归的预测精度对DOE的依赖性最弱,体现出良好的稳健性能,进一步验证了支持向量回归适用于非线性系统响应的近似建模。