考虑空间溢出效应的高速公路交通事故随机参数频次模型

为提高高速公路事故频次模型参数估计的准确性,本文以精细的事故记录、道路属性、交通流状态和天气条件数据为样本,首先,构建传统的事故频次模型并对比拟合效果,选择效果最佳的泊松-对数正态分布模型作为优化的基础模型;之后,为挖掘更多的影响高速公路事故频次的空间效应,在加入条件自回归先验的基础上,本文考虑相邻路段的空间溢出效应,建立一个带有空间溢出协变量的模型分析空间溢出效应对路段事故频次的影响。同时,为描绘数据的异质性对路段事故频次的影响,进一步构建一个随机参数模型。结果表明,空间溢出效应显著有效,考虑空间自相关和空间溢出效应的随机参数模型的拟合优度相较于对照模型明显提升。根据最优模型的参数估计结果进行风险因素甄别,其中,“ln(MADT)”“ln(路段长度)”“1类车”“4类车”“降水”等普通变量以及“1类车S“”圆曲线长S”等空间溢出协变量与事故频次显著相关。

偏正态单向分类随机效应模型下暴露水平的Bootstrap推断

为评估工作环境中的暴露水平,基于偏正态单向分类随机效应模型,研究暴露水平的区间估计和假设检验问题。首先,利用EM算法给出未知参数的极大似然估计。进而,基于Bootstrap方法,构造个体平均暴露水平的三种Bootstrap置信区间。Monte Carlo模拟结果表明,修正的Bootstrap百分位置信区间在覆盖概率意义下优于其他两种Bootstrap置信区间,Bootstrap标准置信区间在置信上限意义下优于其他两种Bootstrap置信区间。最后,将上述方法应用于苯乙烯暴露数据的案例分析,以验证所提出方法的有效性和合理性。

具Allee效应和食饵避难的随机捕食模型的动力学分析

研究一类具Allee效应和食饵避难的随机食饵捕食模型的全局动力学。证明模型存在唯一的全局正解,且给出模型存在唯一遍历的平稳分布的充分条件。最后,通过数值模拟,验证了结论的可行性和有效性。

具有心理效应和媒体影响的随机HIV/AIDS传染病模型

建立了一类满足Logistic人口增长方程且同时具有心理效应和媒体影响的随机HIV/AIDS传染病模型,通过构造相应的Lyapunov函数,利用停时理论、伊藤引理及强大数定理等对随机HIV/AIDS传染病模型进行了理论分析,进而证明了随机模型全局正解的存在唯一性,并且通过对相应Lyapunov函数的计算研究,给出了疾病灭绝和持久的充分条件.最后,利用最小二乘法和Euler-Maruyama方法对随机传染病模型进行数值模拟,进一步显示了随机传染病模型的动力学行为.

带有时变杠杆效应的随机波动率模型参数估计及其应用

为了更好地捕捉金融时间序列中杠杆效应的时变非对称性,本文基于线性样条思想,提出一种带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型,并利用贝叶斯MCMC方法对所提模型中的参数进行了估计.模拟研究表明贝叶斯MCMC方法在所提模型的参数估计方面有着良好的有限样本表现.最后利用本文所提出的带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型对2000年1月4日至2020年8月18日的上证综合指数和深证成份指数日收益数据进行了实证分析,结果表明利用本文所提出的模型拟合这两组实例数据是合理的.

基于共享随机效应模型的纵向认知标志物对轻度认知障碍逆转的预测性能比较

目的将共享随机效应模型(shared random-effect model,SREM)应用于轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)向认知正常(normal cognition,NC)逆转的研究,比较不同纵向认知标志物对MCI逆转的预测性能,并评价影响因素的协变量效应。方法SREM模型包括两个子模型,其中纵向子模型采用线性混合效应模型对纵向认知标志物的变化轨迹建模,生存子模型采用比例风险模型对生存过程建模。基于对数似然函数值和信息准则进行模型拟合优度检验,采用ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)评价不同纵向认知标志物(MMSE、CDRSB、FAQ、ADAS11、ADAS13和ADASQ4)对MCI逆转的预测性能;同时进行纵向子模型和生存子模型的影响因素分析。结果843名MCI患者中72名(8.54%)在随访结束后逆转为NC。以spline-PH-GH参数分布为基准风险函数的SREM模型对数似然函数值最大,AIC和BIC最小;以CDRSB为纵向认知标志物建立的SREM模型拟合最好,在不同时间的AUC值均表现良好,范围为0.797~0.852,且预测误差最小,范围为0.0427~0.0429;年龄、性别、受教育程度、婚姻状况和APOEε4基因均会影响MCI患者的认知功能和日常活动功能,六种纵向认知标志物均会影响MCI患者的逆转。结论CDR评分对MCI患者的认知功能和逆转预测性能最佳;认知功能和日常活动功能可作为MCI逆转的动态监测指标。

基于随机效应模型的可靠性数据转换因子估计

融合相似装备在性能试验和作战试验阶段的可靠性试验数据可以获得更为准确的转换因子估计,从而利用转换因子将受试对象的性能试验数据向作战试验折合,以扩充样本量。利用随机效应模型来建模此过程,假设相似装备寿命服从指数分布,转换因子总体服从伽玛分布,通过试验数据估计伽玛分布的参数,进而得出转换因子总体均值估计。在此基础上利用贝叶斯理论,结合各装备本身的试验数据导出各自的转换因子增强点估计和区间估计,实现借助相似装备数据增强受试对象可靠性数据转换因子估计的目标。模拟数据算例分析表明提出的方法具有合理性、可行性及优越性。

具有Allee效应的加性随机捕食模型的动力学研究

生态系统中捕食者和被捕食者受到群聚生活的影响,Allee效应充分反映种群大小、密度及其增长率之间的相互作用。同时,生态系统会受到随机因素的影响。因此,本文研究具有Allee效应的加性随机捕食模型的动力学行为。通过构造恰当随机Lyapunov函数,得到了种群灭绝的充分条件,以及建立了遍历稳态分布的充分条件。此外,给出相关数值仿真验证的结果。

数字普惠金融对碳排放的影响效应——基于双边随机前沿模型

在数字普惠金融蓬勃发展的背景下,数字普惠金融如何影响区域碳排放是一个具有重大现实意义的研究命题。对2011—2022年30个省市的面板数据构建双边随机前沿模型,结果表明:我国数字普惠金融对碳排放具有正向和负向的双边效应,其中数字普惠金融发展对碳排放造成的促进效应强于抑制效应,促进效应使区域碳排放强度增高13.63%,抑制效应使碳排放强度降低3.08%,两者的综合作用使碳排放强度比基准水平高10.55%。

基于指数随机图模型的发明者合作网络形成机制研究

聚焦探讨不同因素是否以及如何影响发明者合作网络形成,基于2004—2021年华为在中国申请的专利数据,构建发明者合作网络,运用指数随机图模型探讨行动者属性和内生结构效应对发明者合作网络形成的影响机理。结果表明:发明者合作网络是稀疏网络,呈现星形结构和闭合三角形结构共存的网络结构模式;发明者协同创新能力抑制新合作关系的形成,但发明者合作伙伴多样性和合作深度均促进新合作关系的形成,且具有相同水平合作伙伴多样性或合作深度的发明者之间更容易建立合作关系;发明者倾向于与处于中心位置的发明者建立合作关系以及与具有共同合作伙伴的直接合作伙伴建立新合作关系。

基于随机效应logistic模型的中小企业财务失败预警研究

logistic模型是研究企业财务失败和信用违约的主流方法,但它不能很好地控制模型之外的因素对违约事件的影响。针对这一问题,本文引入截面数据的随机效应logistic模型,并对2005-2010年我国沪深两市中小上市企业的财务失败风险进行实证检验。结果表明,随机效应logistic模型相比logistic模型具有更高的样本内判别效果和样本外预测效果,而且在财务指标基础上加入公司治理指标能进一步提升模型的预警能力。研究结论对中小企业信用风险评估等具有一定的参考价值。

混凝土随机骨料模型尺寸效应的细观数值分析

为研究混凝土材料细观不均匀性对试件的静力学性能的影响,采用不同的随机数组,通过固定骨料尺寸,改变试件尺寸的方法,建立了不同的混凝土三维数值模型,都分6步施加相同的均布载荷,来模拟骨料和混凝土试件尺寸比例变化对试件力学性能的影响,研究了骨料随机位置对混凝土试件的应变影响。计算表明,当骨料半径和试件半径的比例系数逐渐增大时,应变误差平方和减小;骨料随机位置对混凝土试件的应变影响逐渐减小,试件的脆性越明显。

基于异质性随机前沿模型的人力资本创新效应研究

运用异质性随机前沿模型实证分析了人力资本对中国区域创新效率及其稳定性的影响。结果表明:人力资本存量对区域创新效率及其稳定性具有显著促进作用,高中、本科和研究生人力资本增加能促进区域创新效率提高,受教育程度越高,作用越大,但大专人力资本对区域创新效率有抑制作用,人力资本教育结构对区域创新效率的稳定性也有显著影响;人力资本存量增加能提高人力资本的创新效应,在东、中和西部存在显著异质性。最后提出,可通过增加义务教育年限、提高人力资本水平;优化人力资本教育结构,提高高层次人力资本的比重;加大R&D资源投入,形成人才和资金的有效匹配等政策措施,促进区域创新效率提升。

环境效应和随机误差的农户家庭经营技术效率分析——基于三阶段DEA模型和我国农户的微观数据

为了排除环境效应和随机误差对效率值的影响,文章尝试在国内运用三阶段DEA模型和农户生产调查数据,对2008年我国农户家庭经营技术效率进行了实证分析。研究结论为:农户的生产技术效率确实受到平均受教育年限、农户到最近农产品贸易市场的距离、良种补贴数额、人均家庭纯收入等环境变量和随机因素的影响。在同质经营环境和经营运气的条件下,农户生产决策与管理效率并不低下,且区域间差异较小,但规模效率成为制约技术效率提升的瓶颈。在此基础上,文章提出了通过各种手段扩大农户种植规模、加大农民技术培训力度、重构农村技术推广服务系统、建立健全各种农业信息流通渠道、引导农民合理利用国家良种补贴等政策建议。

非线性混合效应模型和广义线性模型拟合随机效应logistic回归的应用比较

在临床药物试验中药物疗效的评价经常遇到二分类资料,即反应变量有两个水平如有效、无效;成功、失败等。二分类变量服从二项分布,可采用logistic回归模型。运用logistic回归模型对分类资料进行分析,能给实际研究带来很多便利。与多元线性回归相比,logistic回归具有许多独特的优点,如对正态性和方差齐性不做要求,系数的可解释性等。

随机耦合模型在高功率微波效应中的应用

分析了微波混沌腔体系统中关键部位感应电压的统计问题,介绍了随机耦合模型在高功率微波效应研究中的计算方法和应用,并以计算机机箱为实验系统,开展了电磁波耦合入计算机机箱腔体的电磁干扰问题研究,对其电路板上关键部位感应电压的统计计算和实验结果进行了比较,其结果基本一致。随机耦合模型在波混沌系统中感应电压的统计探讨为高功率微波效应、电磁兼容等研究提供了一种新的思路。

中国股票市场的时变杠杆效应研究——基于随机Copula模型的实证分析

构建随机Copula模型研究了中国股票市场在极端市场条件下的时变杠杆效应.为了解决金融市场中波动率不可直接观测的问题,采用已实现波动率测度作为隐波动率的代理变量,进而运用基于有效重要性抽样的极大似然(EIS-ML)方法估计了随机Copula模型的参数.基于沪深股市数据的实证研究表明:中国股票市场的杠杆效应具有非对称特征,即股市低收益率伴随高波动率,但股市高收益率不一定伴随低波动率;中国股票市场的杠杆效应存在显著的时变性,沪深股市杠杆效应表现出类似的变化趋势;随机Copula模型相比其它Copula模型(静态Copula模型和时变Copula模型)具有更好的数据拟合效果.

贝叶斯题组随机效应模型的必要性及影响因素

题组模型可以解决传统IRT模型由于题目间局部独立性假设违背时所导致的参数估计偏差。为探讨题组随机效应模型的适用范围,采用MonteCarlo模拟研究,分别使用2-PL贝叶斯题组随机效应模型(BTRM)和2-PL贝叶斯模型(BM)对数据进行拟合,考虑了题组效应、题组长度、题目数量和局部独立题目比例的影响。结果显示:(1)BTRM不受题组效应和题组长度影响,BM对参数估计的误差随题组效应和题组长度增加而增加。(2)BTRM具有一定的普遍性,且当题组效应大,题组长,题目数量大时使用该模型能减少估计误差,但是当题目数量较小时,两个模型得到的能力估计误差都较大。(3)当局部独立题目的比例较大时,两种模型得到的参数估计差异不大。

非独立数据时稳健Poisson和Log-binomial随机效应模型研究

目的比较基于稳健Poisson回归及Log-binomial的随机效应模型对具有层次结构的非罕见结局事件资料的参数估计结果。方法通过计算机模拟生成具有类内相关的数据集,设置了32种参数情况,分别反映实际资料中的少数类别数和中等类别数,小强度的类内聚集和中等强度的类内聚集,基线患病率分别为0.15和0.3,关联强度PR值分别是1.5和2.0,暴露率分别为20%和50%的情况;比较各模型在模拟条件下的收敛率、参数估计结果以及参数的95%CI覆盖率。结果 Log-binomial随机效应模型的收敛效果劣于稳健Poisson随机效应模型;两随机效应模型对各参数的估计结果均和真值较为接近;在类内聚集性较小时,两随机效应模型95%CI覆盖率均较好,但随类内聚集性增大,Log-binomial的随机效应模型95%CI覆盖率变动较大,且类别数增加时覆盖率普遍较低。结论基于稳健Poisson的随机效应模型收敛率高,参数估计结果与真实值接近,对各固定效应参数估计的95%CI的覆盖率高且稳定,优于Log-binomial随机效应模型。

基于Bayesian随机效应模型的我国人口平均预期寿命分析

近年来,我国人口预期寿命显著提高。但由于受到社会经济发达程度、生活及医疗水平等方面的影响,我国人口预期寿命在省域之间、性别之间、城乡之间存在明显差异。本文利用第六次全国人口普查数据,采用Bayesian随机效应模型分析我国人口死亡率,分省域分性别分城乡测算人口平均预期寿命,并对死亡率的各项差异指标进行测算。模型考虑了人口死亡率的空间相关性和年龄的相互影响,能更好地揭示人口预期寿命的变化规律。