Markov状态转移模型在慢性患者平均寿命预测中的应用

目的 探讨Markov状态转移模型在慢性病平均寿命预测中的应用。方法 建立三状态的Markov模型 ,采用队列分析方法计算慢性鼻衄患者的平均寿命。结果 通过专家假定的状态转移概率预测目前处于疾病状态的一个固定队列的人群今后 5 0年处于疾病状态的平均时间是 7 75 6年 ,处于健康状态的平均时间是 8 13 5年 ,总的平均寿命为15 891年。结论 Markov状态转移模型不仅可以预测慢性病平均寿命 ,还可预测患者处在疾病或健康不同状态的平均时间。

基于神经网络—Markov状态模型的电力电量预测

提出了神经网络-Markov状态预测模型,采用误差修正的方法,对电力电量进行预测。我们采用1998年1月-2009年7月的数据对全国发电总量进行预测。结果表明:神经网络-Markov状态预测模型明显提高了预测精度,说明该模型对电力电量的预测更为有效。

基于Markov状态转移的动态可靠性分析

基于系统的马尔可夫性假设,对系统状态进行适当的离散化处理,利用状态转移方法来描述系统的动态随机过程.在求得状态转移矩阵后,再建立离散动态事件树,来求得系统故障概率.用此方法具体分析了水位调节系统.

基于Markov状态空间法的稳控系统隐性故障建模方法

安全稳定控制系统(稳控系统)对于电网的安全稳定运行意义重大,但是稳控系统隐性故障的存在可能导致电力系统事故的进一步扩大和蔓延。现有稳控系统故障的研究较少,且主要集中于定性分析,缺乏对隐性故障的量化建模。为此,本文分析了稳控系统隐性故障的特点和存在环节,建立了稳控系统隐性故障评估指标体系;基于稳控系统隐性故障各环节的故障率,建立了基于Markov状态空间法的稳控系统隐性故障概率模型;提出了稳控系统可靠性分析指标的计算方法,实现了稳控系统的可靠性评估;最后以某220 kV稳控系统为例,通过对稳控系统隐性故障概率的准确计算,验证了所提模型的合理性和有效性,实现了稳控系统的可靠性评估。

基于时变Markov状态转换的RealizedGARCH族模型及其对期货波动率的预测

近年来,Realized GARCH族模型在金融市场波动率研究中展现了良好的预测效果.该文在两个Realized GARCH族模型基础上,考虑波动率存在非线性结构特征,引入基于显著跳跃方差测度的时变Markov状态转换机制以构建时变MRS-Realized GARCH族模型,推导其参数估计方法,并应用DM检验和MCS检验来评估模型的预测精度.最后,分别基于不同的评估方法,误差分布假设,滚动窗口长度,采样区间和跳跃测度对模型进行稳健性检验.以沪深300股指期货数据为例,实证研究表明:沪深300股指期货市场存在高波动和低波动状态,跳跃测度在低波动状态会对未来一期波动产生显著的正向影响,而在高波动状态会抑制未来一期波动;DM检验和MCS检验显示,时变MRS-Realized GARCH族模型在任意的损失函数指标下均具有最佳的波动预测效果;另外,稳健性检验结果证实该模型在不同情况下均具有最佳的预测表现.

上海股市的“周内效应”研究——Markov状态转换模型

由于受到牛、熊市等市场状态转换的影响，“周内效应”的模式可能随之发生结构性“跳变”，从而表现出时变特征。本文在国内外首度使用Markov状态转换模型研究“周内效应”，对上证综合指数从1997到2010年的数据进行了周内效应“弱检验”。实证发现，首先，沪市可划分为高、中、低波动率三种状态，分别对应股市的大跌、大涨和平缓期；其次，周内效应模式在三种状态下各不相同，表现出明显的时变性。可见，市场状态的转换，尤其是股市涨、跌状态的更替，是引致“周内效应”随时间发生模式变化的一种重要因素。

基于多状态Markov模型研究糖尿病前期进展为心血管疾病的影响因素

目的采用多状态Markov模型探讨糖尿病前期进展为心血管疾病的影响因素。方法于2018年6月至2020年6月选取本市>50岁的糖尿病前期体检人群共1148例,统计随访期间糖尿病、心血管疾病的发生情况,采用Cox多元回归分析分别探讨糖尿病前期→糖尿病、糖尿病→心血管疾病、糖尿病前期→心血管疾病的影响因素,并采用多状态Markov模型进行验证。结果糖尿病发生率为22.19%,心血管疾病发生率为9.47%;超重、肥胖、有吸烟史、有饮酒史、未遵医膳食、未遵医运动、合并高脂血症占比差异均有统计学意义(P<0.05),且上述均为糖尿病前期→糖尿病、糖尿病→心血管疾病转移、糖尿病前期→心血管疾病转移的危险因素(P<0.05);多状态Markov链显示糖尿病前期→糖尿病、糖尿病→心血管疾病、糖尿病前期→心血管疾病转移的风险高,且证实上述因素均可增加糖尿病前期→糖尿病转移、糖尿病→心血管疾病、糖尿病前期→心血管疾病转移的风险(P<0.05);Markov模型拟合不同状态的观察和预期曲线开始部分较差,后均逐渐重叠,模型拟合效果理想。结论超重、肥胖、有吸烟史、有饮酒史、未遵医膳食、未遵医运动、合并高脂血症均是糖尿病前期发生糖尿病、糖尿病发生心血管疾病、糖尿病前期发生心血管疾病的危险因素,且经多状态Markov模型验证。

多状态Markov模型在阿尔茨海默病自然史中的应用

目的将多状态Markov模型应用于阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)自然史研究,为慢性病自然史研究提供方法学借鉴。方法基于美国公共数据库ADNI,构建正常认知(normal cognition,NC)-轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)-AD多状态Markov模型,估计不同状态间的转移强度、转移概率、影响因素和各状态的逗留时间,绘制生存曲线,并进行模型拟合优度评价。结果性别、年龄、FAQ、MMSE、CDRSB、ADAS13、TMT-B-Time是AD自然史中重要的影响因素;NC与MCI状态的平均逗留时间分别为7.502年,11.621年。多状态Markov模型拟合结果较好。结论多状态Markov模型在AD等多状态慢性病转归研究中具有很好的应用价值。

基于Markov状态转换模型的三种市场资产波动率行为及其相关分析

本文使用Markov状态转换模型对WTI油价、黄金价格以及SP500指数收益率进行建模。研究结果表明三种资产市场的波动率可以分为高低两种状态,资产在不同状态,其波动率有着不同的波动特征：对波动率所处状态的转移概率而言,除SP500指数,其他两种资产处于高波动率状态的概率都低于处于低波动率的状态,即股票市场所处状态的常态是一个波动率较高的状态;相反,石油市场和黄金市场所处状态的常态是一个低波动率的状态。同时利用DCC模型探究了石油、黄金和股票市场之间的联动变化特征,另外我们也探究了外部冲击对三种资产的影响。我们的研究结果表明在受到外部事件冲击时,三种资产市场之间的相关关系会有一定程度的上升。此外,三种资产市场在面对地区政治冲击和金融冲击时,其波动率持续性有着不同程度的反应。

多状态Markov模型在慢性肾脏病分级预后研究中的应用

目的:探讨慢性肾脏病(CKD)患者的CKD各期进展情况,构建初步的分级预后多状态Markov模型。方法:对272例CKD随访病例进行回顾性研究,建立包含CKD1期、CKD2期、CKD3期、CKD4期、CKD5期、死亡/终末期肾病期6个状态的Markov模型,探讨患者的分级预后。结果:平均观察年限2.0年。CKD1-2期转移的概率为9.2%/年,CKD2-3期转移的概率为10.9%/年,CKD3-4期转移的概率为13.2%/年,CKD4-5期转移的概率为16.1%/年,CKD5期-死亡/终末期肾病转移的概率为47.1%/年。以多状态Markov模型预期本队列今后50年处于CKD1期的平均时间为11.1年,处于CKD2期的平均时间为7.8年,处于CKD3期的平均时间为5.4年,处于CKD4期的平均时间为2.5年,处于CKD5期的平均时间为1.0年,预期平均寿命或肾存活期为27.8年。结论:应根据CKD不同分期的预后及其影响因素评估患者病情和指导临床治疗。

多状态Markov模型及其在慢性病流行病学研究中的应用

目的 促进多状态Markov模型在慢性病流行病学研究中的推广应用。方法 应用多状态Markov模型研究2型糖尿病不同发展阶段的影响因素。结果 应用多状态Markov模型分析具体案例取得了较为满意的效果。结论 多状态Markov模型是探讨慢性病不同发展阶段影响因素的一种有效工具 ,在慢性病流行病学研究中具有广阔的应用前景。

多状态Markov模型用于评价慢性阻塞性肺疾病辨证论治疗效应用探讨

目的:探讨多状态Markov模型在慢性阻塞性肺疾病(COPD)疗效评价中的应用。方法:根据COPD的疗效评价现状,需在评价手段、评价指标两个方面寻求突破和发展的思路,阐述了以多状态Markov模型、圣乔治呼吸问卷作为评价手段、评价指标的辨证论治疗效评价的应用构想及应用步骤。结果:基于多状态Markov模型的辨证论治疗效评价不仅可观察干预措施的近、远期疗效及病人的综合健康状态,并可模拟疾病的动态变化。结论:基于多状态Markov模型的辨证论治疗效评价可望成为切合中医临床疗效评价要求的新模式。

卫星移动信道的统计模型仿真与Markov的两状态模型

仿真了卫星移动信道中的几种常见的统计模型,并将理论结果同仿真结果进行了比较,显示出较好的吻合性,同时基于这几种统计模型的机理,给出了Markov的两状态模型,证明了阴影过程可建模为Markov的两状态模型。

基于多状态Markov模型的老年人认知损害转归研究

目的将多状态Markov模型应用于轻度认知损害(mild cognitive impairment,MCI)转归研究,为慢性病转归研究提供方法学借鉴。方法通过MCI患者IQ变化反映随访人群认知功能的变化趋势,构建一个四状态模型。根据多状态Markov模型分析原理,获得各状态转移影响因素、逗留时间、生存曲线,并进行模型拟合优度评价。结果 MCI病人处于认知功能稳定、认知轻度恶化和认知好转的时间大约分别为6.4年、3.6年和5.2年;生存曲线显示预后由好到差为认知功能好转、认知功能稳定、认知功能轻度恶化;多状态Markov模型拟合结果较好。结论多状态Markov模型是多状态、多阶段慢性病转归研究的有效分析方法。

基于多状态Markov模型和逆最优理论的HVDC附加控制器

高压直流输电(HVDC)的附加控制器可以显著改善交直流混联系统的稳定性,但电力系统在随机大扰动下呈现出连续时间动态和离散事件相互作用的混杂特性,使得基于系统固定工况的传统建模方法无法全面描述系统的运行状态。针对此问题,提出了一种基于多状态Markov模型和逆最优理论的HVDC附加控制器。首先建立了多区域交直流混联系统的多状态Markov模型,在此基础上,提出了交直流混联Markov系统的逆最优反推控制策略,该策略将非线性系统最优控制问题转化为渐近稳定控制律的求解问题,不仅能够确保随机扰动下系统的鲁棒稳定性,还解决了具有非线性特性的系统全局优化问题,同时也避免了求解HJI偏微分方程,使控制策略易于工程实现。在选择控制参数时,以设备停运率替代Markov系统的状态转移率,因而可在满足系统多状态特性的同时,避免由于实际系统运行方式的复杂性给控制策略的实现带来的困难。仿真结果表明,与传统的控制器相比,所提的HVDC附加控制器能显著提高交直流混联系统的暂态稳定性。

采用多状态Markov模型分析我国老年人失能转移规律

背景第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查显示,截至2015年,我国失能、半失能老年人的人数约为4 063万人,占老年人人口的18.3%。老年人失能已成为我国现阶段的重要公共卫生问题,老年人失能状态转移规律研究在解决老龄化问题中显得至关重要。目的运用多状态Markov模型对我国老年人失能转移规律进行研究。方法利用中国健康与养老调查(CHARLS)2011年和2013年数据,按美国长期护理调查(NLTCs)制定的失能分类标准对CHARLS数据中60岁及以上的老年人进行失能状态分类,构建多状态Markov模型对老年人失能不同状态间相互转移的规律进行研究。结果本研究共纳入6 615例受访者,随访时间为2年,3 740例(56.54%)保持状态不变,837例(12.65%)状态改善,1 704例(25.76%)状态变差,334例(5.05%)死亡。无论老年人的状态处于哪个阶段,均有可能改善,轻度失能状态改善的概率最高,为0.414 0;初始状态为失能的老年人比初始状态为非失能的老年人更具有状态改变的倾向,但初始状态为重度失能的状态改变的概率低于初始状态为轻度失能和中度失能状态改变的概率;健康受损、轻度失能及中度失能的老年人状态改善的概率均高于变差的概率,重度失能的老年人状态改善的概率低于变差的概率;重度失能死亡的概率最高,为0.355 1。健康、健康受损、轻度失能、中度失能、重度失能状态的平均逗留时间分别为3.33、1.83、1.02、1.02、1.52年。结论老年人状态不变或改善与状态变差一样普遍存在。重度失能老年人的失能转移规律不同于健康受损、轻度失能及中度失能老年人的失能转移规律,健康受损、轻度失能及中度失能仍有较大的恢复的可能性,重度失能的逗留的时间较长,恢复的可能性较小,死亡的概率最高。

基于多状态Markov模型的企业财务困境预测研究

本文基于多状态Markov模型,研究了涉农上市公司财务困境预测问题。首先,构建了多状态Markov模型。然后,基于得到的多状态Markov模型,又构建了以财务困境影响因素为协变量的指数模型。最后,利用得到的模型对上市公司财务困境从转移概率和停留时间两个方面进行了预测。研究结果表明,多状态Markov模型能够很好地应用于财务困境的预测,能够提示财务困境的演化过程。

老年人认知状态转移规律及其影响因素研究

目的了解老年人认知状态转移规律及其影响因素,为认知障碍早期干预提供科学依据。方法基于ADNI数据,选取基线年龄≥60岁且至少完成一次随访的受试者为研究对象,认知状态分为认知正常(normal cognition,CN)、轻度认知功能障碍(mild cognitive impairment,MCI)和阿尔兹海默症(Alzheimer′s disease,AD)三类。采用多状态Markov模型探索三种认知状态间的转移规律以及年龄、性别、教育程度、是否携带APOE4等位基因、婚姻状况等对认知状态转移的影响。结果共纳入1907名受试者的10073条记录,基线年龄73.9±6.45岁,平均随访6.6次。多状态Markov模型拟合发现,MCI发展至AD的转移强度是其逆转为CN的2.88倍(0.118 vs.0.041);处于CN的受试者,10年后仍处于CN的概率较第一年降低33.6%,而发展为MCI和AD的概率比第一年分别增加了约3倍和55倍;处于MCI的受试者,10年后仍为MCI的概率仅为0.238,而发展为AD的概率是其逆转概率的3.95倍(0.608 vs.0.154)。此外,CN和MCI状态的平均停留时间分别为18.43年和6.30年。多因素分析发现,性别为男、高龄、低教育程度和携带APOE4等位基因会增加MCI的发病风险。结论随着时间的推移,老年人认知功能呈下降趋势,高龄、低教育年限和携带APOE4基因是认知下降的危险因素。

多状态Markov模型在长护险精算中的运用——基于CHARLS数据

本文运用CHARLS在2013年和2015年的数据,选择60-80岁的男性和50-80岁的女性作为样本,依照国际上常用的ADLs体系统计出各年龄段内健康、失能、死亡状态的人数,使用多状态Markov模型获得间隔为2年的状态转移概率,进而得到间隔为1年的一步转移概率矩阵,从而计算出男性60-80岁和女性50-80岁逐年趸交纯保费表。研究结果显示:女性的失能概率大于男性失能概率,且随着年龄的增加,差值增大;长护险趸交保费对于普通家庭来说将是一笔巨大的额外支出,而商业保险模式保费高昂,很难具备普惠性质,因此,长护险的发展需要合适的筹资机制,鼓励国家资本与社会资本共同参与。

台湾经济增长的周期和前景:一项基于Markov转换模型的实证研究

自2001年经济衰退后,台湾经济的前景出现了很大的不确定性。本文为获取台湾经济增长的周期性规律,采用包含3状态的Markov状态转换模型对其进行建模和分析,实证结果表明台湾经济当前处于中速增长阶段,再次进入衰退或高速增长的可能性均较小。