采用马尔科夫转移场和图注意力网络的滚动轴承故障诊断方法

针对实际工程环境复杂多变而导致模型识别准确率不高的问题,提出了一种融合马尔科夫转移场和图注意力网络(Markov transition field and graph attention networks,MTF-GAT)的滚动轴承故障诊断模型。利用MTF保留信号时间相关性的优点,将一维信号转换为二维特征图并定义图的节点和边;利用图注意力层可自适应地对邻近节点分配不同权重的特点,提高模型捕获有用故障特征的能力,并采用深层卷积模块进一步提取图的抽象信息;通过模拟实际工程环境,将各类故障信号输入到训练好的MTF-GAT模型进行故障诊断,并在两个数据集上进行试验验证。结果表明,本文所提出的模型在多种环境下均能准确地完成故障分类任务,相较于其他常用的深度学习模型,MTF-GAT模型具有更好的识别精度和泛化性能。

基于马尔科夫转移矩阵的林业产业结构转化趋向研究——以黑龙江省为例

随着"天保工程"和国有林区商业性禁伐政策的全面实施,黑龙江省林业产业结构面临着全面转型和升级的新形势。在分析了近年来林业系统中涉林产业结构发展状况的基础上,文章利用马尔科夫转移矩阵定量测度林业产业结构转化程度和转化趋向。结果表明:黑龙江省林业产业结构整体转化趋向为"二、一、三"结构模式;林业第一产业内部结构转化趋向为经济林产品的种植和采集、林木的培养和种植;林业第二产业仍保持初级林产品加工为主体的发展模式;第三产业中森林旅游与休闲服务业将逐步成为林业主导产业。最后,在既定林业政策下,针对发现的若干问题给出相应的调整建议。

基于马尔科夫转移矩阵的黑龙江省区域产业结构变化聚类分析

从三次产业结构转化的角度出发,对1996—2016年黑龙江省及其13个市(区)的三次产业结构求解马尔科夫转移矩阵,并利用各市(区)的产业结构转移概率进行聚类分析,探寻出黑龙江省及各市(区)三次产业结构演变的趋势和规律。结果表明,各市(区)依据马尔科夫转移概率可划分为4类,这4类地区的资源禀赋优势主要集中在森林、煤炭和石油等自然资源上,但资源利用的不合理造成了产业结构扭曲,进而制约了黑龙江省的经济发展。最后,针对4类地区产业结构演变规律及资源禀赋优势提出了相应的产业结构调整政策建议.

马尔科夫转移矩阵在人力资源供给预测中的应用

一个全面完整的人力资源战略规划可以成为企业的核心竞争力,是企业取得竞争优势的重要手段。文章着重讲解马尔科夫转移矩阵在人力资源内部供给预测中的应用,从而使企业通过该方法对其内部人力资源供给进行合理预测,为企业制定人力资源战略规划提供重要保证。

马尔科夫转移矩阵法

一、马尔科夫转移矩阵法的含义马尔科夫转移矩阵法是市场占有率的预测的一种有效方法,它是运用转移概率矩阵对市场占有率进行市场趋势分析的方法。市场占有率是单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率。它随产品的质量、消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化。企业在对产品种类与经营方向做出决策时,需要预测各种商品之间不断转移的市场占有率。

复杂作战环境的马尔科夫转移表征及武器装备作战效能计算

未来作战将面对极其复杂的作战环境.研究复杂作战环境对作战行为与效果的影响,寻求有效对策,对于取得未来作战的胜利,具有重要的理论和现实意义.论文研究复杂作战环境的马尔科夫转移表征及武器装备作战效能的计算.通过把复杂作战环境随连续时间的变化规律进行"降级"处理,认为在一段随机时间长度内作战环境保持不变,之后随机转移到另一作战环境,并把一个复杂作战环境划分成若干个等级,基于马尔科夫转移理论与Q过程理论,运用Q矩阵刻画与表征了复杂作战环境的概率变化规律;研究多个复杂作战环境相互转移下,武器装备"综合"作战效能评估问题,基于交错更新过程理论,导出了作战效能计算公式.

中国旅游经济增长动态路径的阶段性变迁识别——基于马尔科夫区制转移模型的实证分析

文章基于我国国内和国际旅游收入年度数据,在分别对其总量和增长率序列进行定量探讨后,运用双阶段马尔科夫区制转移模型,对我国旅游经济增长动态过程进行阶段性变迁识别和转移分析。结论表明:(1)随着时间的推移,国内和国际旅游收入均大体呈不断攀升的态势,国内旅游收入增长率呈U形变化,而国际旅游收入增长率呈周期性变化特征。(2)国内(国际)旅游收入维系快速(低速)增长的可能性要强于其保持低速(快速)增长的可能性,国内(国际)旅游收入维系快速(低速)增长的可能性要强于国际(国内)旅游收入。(3)无论是国内旅游收入还是国际旅游收入,当其增长率较高时,通常都会存在潜在的较大不确定性,当其增长率较低时,所面临风险冲击的可能性也较小,国际旅游收入快速(低速)增长时的波动性显著强于国内旅游收入快速(低速)增长时的波动性。(4)从近年来的发展趋势看,国内旅游收入增长率仍然具有持续攀升的强劲势头,同时也将会伴随较大的波动性,国际旅游收入增长率维持平缓低位推进的可能性较大,与此相对应的波动性较小。

财政科技投入周期与经济周期协同性的马尔科夫区制转移模型

基于三阶段马尔科夫区制转移模型,对改革开放以来的财政科技投入周期和经济周期的动态过程进行阶段性变迁识别与协同性分析。研究发现:财政科技投入周期与GDP周期中存在着低速增长、适度增长和高速增长三种区制,并以一定的概率水平相互转化;财政科技投入处于低速增长和高速增长阶段的持续性与波动性强于同一阶段上的GDP,而处于适速增长阶段的持续性和波动性则弱于该阶段上的GDP;20世纪90年代初是财政科技投入周期与GDP周期同步与否的分水岭。在此之前,财政科技投入周期与GDP周期是非协同的,在此之后,先表现出静态协同关系,后呈现出动态协同关系,但是与财政科技投入周期相比,宏观经济周期具有一定的时间滞后性。

改革开放以来我国教育投资周期与宏观经济周期同步吗——基于“双阶段”马尔科夫区制转移模型的实证分析

本文基于改革开放以来我国国家财政预算内教育经费以及GDP年度数据,运用"双阶段"马尔科夫区制转移模型,对我国教育投资周期以及宏观经济周期动态过程进行阶段性变迁识别和转移分析。结论表明:(1)教育投资在1983年至2005年间处于"低速增长阶段",在2006年至2012年间处于"快速增长阶段"。GDP在1995年至2002年间处于"低速增长阶段",在1983年至1994年以及2003年至2012年间处于"快速增长阶段"。(2)教育投资(GDP)处于"低速(快速)增长阶段"时的持续性强于其处于"快速(低速)增长阶段"时的持续性,教育投资步入"低速(快速)增长阶段"时的持续性强于(弱于)GDP步入"低速(快速)增长阶段"时的持续性。教育投资(GDP)处于"低速(快速)增长阶段"时的波动性高于其处于"快速(低速)增长阶段"时的波动性,教育投资步入"低速(快速)增长阶段"时的波动性强于(弱于)GDP步入"低速(快速)增长阶段"时的波动性。(3)上世纪90年代中期,是教育投资周期与宏观经济周期同步与否的"分水岭",在此之前,教育投资周期与宏观经济周期变化截然相反,在此之后,教育投资周期与宏观经周期较为同步,但是与宏观经济周期相比较,教育投资周期具有一定的"时间滞后性"。

中美经济周期的协动性:基于马尔科夫区制转移模型的研究

中国经济"新常态"以及美国经济的发展走势是当前整个世界关注的焦点。本文通过建立中美两国经济周期波动的马尔科夫区制转移模型进行估计,结果表明中美两国经济周期的波动存在具有明显协动性的区制,且两国经济周期的波动区制都具有较强的"自维持"特征。但当前中美两国经济周期的波动区制也表现出了明显不同的特点:中国经济周期正处于受美国经济"冲击波动"的区制,经济增长的"自律性"有所减弱;而美国经济周期则正处于"自律波动"区制。这意味着当前美国经济的复苏向好有助于拉动中国经济增长,而中国经济增速放缓的"新常态"对美国经济的负面影响并不明显。

金融投机及国际原油价格关联性研究:基于“双阶段”马尔科夫区制转移模型

本文基于2000年2月~2016年8月金融投机及国际原油价格的周数据,运用"双阶段"马尔科夫区制(MS-VAR)转移模型捕捉和刻画金融投机及国际原油价格多阶段性的复杂动态变化过程,对金融投机及国际原油价格研究周期动态过程进行阶段性变迁识别和转移分析,最终论证了金融投机及国际原油价格之间存在的相关性。本文研究有利于更深入地了解金融投机与国际原油价格的内在关联性,探索通过矿产金融建设完善和优化国家石油资源的金融支持机制。

中国与非洲国家的股市联动效应——基于马尔科夫状态转移Copula模型的实证分析

基于中国和非洲部分国家2001—2020年的股市数据,构建马尔科夫状态转移Copula模型,以探讨中国与非洲部分国家股市的联动性,结果表明,中国与非洲四国有较弱的正向联动效应,中国与南非股市的联动性最强,与突尼斯股市的联动性最弱。此外,中非股市联动性随中国资本市场的开放推进呈现增强趋势,2001年至2005年的中国资本市场处于初步开放阶段,中非股市联动性较低;2006年至2013年期间金融危机的爆发使中国资本市场与国际上的联系进一步加深,中非股市的联动性较第一阶段有所增强;2014年至2020年“一带一路”倡议提出和实施后,中非股市联动性进一步增强。中非合作需要推动中国资本市场进一步开放,加强中非股市合作;加强金融监管合作,防范中非金融风险传染,深化中非股市联动发展的融合效应;以支持“八大行动”为目标,促进中非资本市场合作。

短期跨境资本流动与人民币国际化的动态发展研究——基于马尔科夫区制转移向量误差修正模型(MS-VECM)

为解释短期跨境资本流动与人民币国际化进程之间的关联性,我们基于2006年以来短期跨境资本流动与人民币国际化的季度数据,使用马尔科夫区制转移向量误差修正模型(MS-VECM),对不同状态下二者的关系进行了度量和检验。研究结果表明:受到外汇政策管制和资本市场开放等因素影响,我国短期跨境资本流动和人民币国际化之间呈现显著的三区制性质;不同时期波动存在显著非对称性,体现为转移概率和持续期均不同,但存在稳定的均衡关系,近年来二者均衡关系更加表明人民币资本项目可兑换加快是影响短期跨境资本流动的主要原因,最后提出相应政策建议。

基于灰色马尔科夫模型的林业产业结构变动趋势预测——以黑龙江省国有林区为例

合理的林业产业结构能够促进林业产业的协调发展,对林业产业结构发展趋势的准确预测能够及时调整林业产业结构,使其朝着合理的方向发展。基于灰色马尔科夫模型对黑龙江省国有林区林业产业结构的变动趋势进行预测,首先运用GM(1,1)模型对黑龙江省国有林区1998—2021年林业三次产业比重进行预测,根据1998—2016年预测相对误差的不同区间进行分类,然后基于马尔科夫转移矩阵预测出2017—2021年灰色预测的相对误差区间,根据误差区间对灰色预测结果进行修正,并进行归一化处理。结果发现,1998—2016年林业产业结构由"一、二、三"模式逐步波动式的向"一、三、二"模式转变,且在未来5年内,第三产业比重将继续上升,并超过第一产业成为林业主导产业,林业产业结构将变为"三、一、二"模式。根据分析结果,提出黑龙江省国有林区的发展应以林业第三产业为主,结合发展林业第一、二产业,并进一步针对黑龙江省国有林区三次产业的发展提出合理建议。

基于状态转移的马尔科夫框架下的财政政策在消费领域的应用研究

文章综合凯恩斯学派和新古典学派财政对经济增长理论的两种矛盾的观点,用马尔科夫状态转移的计量方法,在假设财政和消费都有两种状态(扩张和收缩)的情况下,探讨了财政政策在消费领域的作用,通过研究发现,财政政策自1955年以来,处于持续的扩张状态;用国际上比较前沿的计量方法在一个新的角度论证了财政在促进经济增长,扩大国内需求方面的重要作用,无疑给当前应对经济危机提供了基于新视角下的理论支持。

纳入宏观经济因素的中国系统性金融风险预警研究——基于马尔科夫区制转移模型

宏观经济冲击是金融体系不稳定并导致系统性金融风险积聚和爆发的重要诱因。为充分考虑宏观经济冲击对系统性金融风险的影响,本文从系统性风险成因出发,建立涵盖宏观经济、政策变化等外部因素和金融体系脆弱性、传染性等内部因素的系统性金融风险指标体系,运用主成分分析法分别合成了8项系统性风险维度指数,在此基础上以时变相关系数法构建2007年4月—2021年6月的系统性金融风险综合指数,并通过马尔科夫区制转移模型对系统性风险状态进行识别与预测。研究表明:(1)充分考虑内、外部因素的系统性金融风险综合指数能够较好地反映系统性风险的总体动态变化,各维度指数对于风险来源也具有较好的识别能力。(2)当前中国系统性金融风险总体处于中度风险状态,且在短期内保持这一状态的概率较大,这对于提早甄别和主动防范化解系统性金融风险具有重要作用。

马尔科夫方法修正的灰色模型在吉林省粮食产量预测中的应用

粮食生产是国民经济重要的组成部分,粮食生产的波动必然会引发整个国民经济的波动。因此人们在努力提高粮食产量的同时,也期望知道未来一段时间粮食产量的变化情况,以便为科学决策提供依据。基于吉林省1949～2008年粮食总产量数据,采用灰色GM(1,1)预测模型动态模拟该省粮食产量变化态势,并运用马尔柯夫状态转移矩阵对灰色GM(1,1)模型的模拟结果进行修正,以提高粮食产量预测精度。结果表明,马尔柯夫方法修正的灰色模型能够大大提高粮食产量的模拟精度,模型修正后的模拟产量的相对误差较之修正前下降了0.10(由0.19下降到0.09),将灰色GM(1,1)模型和马尔柯夫状态转移矩阵相结合用于粮食产量预测可以取得较好的效果。预测结果表明未来10a吉林省将增产粮食100亿kg,增产潜力巨大。

基于马尔科夫模型的我国金融系统性风险预警研究

为推动我国金融系统性风险预警研究,在分析金融系统性风险的传导路径、借鉴国际经验的基础上,综合考虑金融系统内外部因素,重构符合我国实际的金融系统性风险预警指标体系,并合成包含资产泡沫、货币危机、外汇市场和其他共四个金融压力指数的金融综合压力指数.选取2001年~2016年历史数据,采用马尔科夫区制转移模型与主成分分析法相结合,对我国金融系统性风险预警进行实证分析.结果表明,该方法有效识别了该时期高风险时间点;预测结果有效验证了我国2017年处于较低的金融系统性风险状态.揭示了房市泡沫调控、银行信贷管理、实体经济管理体系不完善、消费投资需求疲软等问题是引发我国金融系统性危机的隐患.

基于马尔科夫修正的潜油泵灰色振动预测模型

针对潜油泵振动状态数据具有波动性的问题,建立了基于马尔科夫方法对灰色预测结果修正的预测模型。首先利用灰色等维新息GM(1,1)模型对样本数据进行灰色预测,然后根据状态实测数据与其灰色预测结果之间的误差百分比划分马尔科夫状态区间,建立马尔科夫状态转移概率矩阵。用马尔科夫状态转移概率矩阵和当前状态的误差百分比状态向量计算得到马尔科夫修正值,对灰色预测结果进行修正,实现对设备波动状态参数的预测。潜油泵振动状态数据的预测结果表明,基于马尔科夫修正的灰色预测模型不仅比马尔科夫预测模型和灰色预测模型具有更高的预测精度,而且对波动数据的变化趋势具有更高的灵敏度,能够及时反映波动的变化,从而提高了预测精度。

基于马尔科夫优化模型的贵州省林业产业结构研究

通过马尔科夫预测法建立林业产业最小偏离模型,基于1998～2013年贵州省林业三次产业产值数据,求得林业产业结构的马尔科夫状态转移概率矩阵并验证其准确性,预测出2014～2023年贵州省林业三次产业产值比例。以2020年的预测值为参照标准,计算出1998～2013年贵州省林业产业结构的有序度为0.48～0.82,表明近十多年来贵州省林业产业结构调整的方向是正确的,但仍需进一步进行调整,最后提出贵州省林业产业结构优化升级对策。