常微分方程的PSpice宏模型

提出了运用PSpice内置受控源建立常微分方程宏模型的一般方法。首先利用线性受控源和线性电容构成高阶线性受控源 ,以获得表示常微分方程中输入变量、输出变量以及它们的各阶导数项的模拟电量波形 ,然后利用控制量与被控制量的非线性关系和电路的拓扑约束 ,将表示常微分方程中各变量及独立变量的电量波形之间的代数运算关系表示为PSpice接受的电路模型。给出了利用PSpice对来源于非电类学科的各类常微分方程仿真的实例 ,结果表明利用常微分方程的PSpice宏模型作为行为级描述 ,在进行电路级占优的行为级与电路 (器件 )级混合仿真时是一种简单易行而又十分可靠的方法。

外资零售企业进入、混合竞争与中国培育大型流通企业政策——基于混合寡占博弈模型的流通政策分析

组建与培育具有国际竞争力的大型国有控股流通企业集团是转型经济时期我国政府的一种积极的市场治理方式。通过构建三类混合寡占零售博弈模型和均衡分析表明,在多种所有制零售企业共同参与竞争时,国内社会总体福利的大小与外资零售企业的信息技术管理水平并不成简单正相关关系;当国有零售企业完全以社会总剩余最大化为目标时,即使其效率低于外资企业、市场的价格小于国有企业的边际成本,它的存在也将提升社会福利;国有零售企业具有规定市场规模、维护市场稳定的重要功能;明确国有流通企业在不同状态下目标函数预期,合理构建零售市场的组织结构与所有制结构,可以有效增强我国零售市场的供给保障和调控能力。

基于混合宏模型的无电容型LDO设计

模拟集成电路的"自顶向下"设计方法能大大提高电路设计效率。提出了一种"混合宏模型",能高效、简便地完成模拟集成电路的建模,进而指导器件级电路设计。基于"混合宏模型"的设计方法,完成了一款基于HHNEC 0.25μm标准CMOS工艺的无电容型LDO设计。

一种CMOS混合信号电路衬底噪声耦合模型

利用二维器件模拟器MEDICI提取出重掺杂外延型衬底的电阻宏简化模型,所需的6个参数均可通过器件模拟得到,能够精确表征混合信号集成电路中的衬底噪声特性。基于0.25μm CMOS工艺所建立的电阻宏模型,设计了简单的混合信号电路进行应用验证,证明了该模型能够有效表征混合信号集成电路的衬底噪声。

基于MF-BVAR模型的中国宏观经济混频递归实时预测和传导机制研究

传统VAR模型需要变量保持同频的限制,这使得原始数据的完整性遭到破坏,从而影响模型的性能。本研究引入可以融合季度变量和月度变量的MF-BVAR模型,以GDP、PPI、CPI和PMI的递归样本为例并将其划分为三组不同的季度内信息组,比较了其与MIDAS模型和同频模型的性能,且通过混频格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析和方差分解分析剖析了变量之间的传导机制。实证结果表明(1)MF-BVAR模型关于PPI、CPI、PMI和GDP的实时预测误差分别较QF-BVAR模型降低约70%、80%、75%和20%;(2)基于定量和统计检验的角度均表明MIDAS和MF-BVAR模型的实时预测和短期预测性能均显著优于QF-BVAR模型,且MF-BVAR模型更适合于实时预测而MIDAS在短期预测表现更优,此外混频递归样本表明月度信息利用越充分,模型的预测误差越小;(3)GDP与CPI、PPI和PMI、CPI与PMI之间存在双向的因果关系,且传导时长呈现差异性,而PMI和GDP、PPI与GDP、PPI和CPI的正向传导时长均为3期,反向传导路径阻塞,存在不对称性。

深亚微米Sigma-Delta ADC设计方法研究

通过一个0.18μm CMOS工艺、低功耗Sigma-Delta ADC调制器(SDM)部分的设计研究,提出了一种深亚微米下混合信号处理系统的设计方法,论述了从系统级行为验证到电路级验证的设计流程,与传统流程相比,在行为级验证中采用了SIMULINK建模方法,在电路级的验证中,提出了从宏模型验证到晶体管级细电路验证这样一种新颖的设计方案,其中所提出的宏模型以6.5%的仿真时间获得97.5%的仿真精度,晶体管级电路以此指标设计,确保其一次验证通过,提高了系统设计效率。

广义线性混合效应模型在临床疗效评价中的应用

目的:探讨临床疗效评价中分类重复测量资料的广义线性混合效应模型(GLMMs)及SAS8.0的GLIMMIX宏实现。方法:利用GLIMMIX宏ERROR和LINK语句来指示疗效指标的分布及连接函数,通过REPEATED和RANDOM语句的TYPE选项选择合适方差-协方差结构矩阵来模拟不同时间疗效指标的相关性,采用基于线性的伪似然函数进行模型参数估计。结果:广义线性混合效应模型允许临床疗效评价指标是指数家族中任意分布(如:连续分布包括正态分布、beta分布、卡方分布等;离散分布包括二项分布、泊松分布、负二项分布等),可以通过连接函数将疗效指标的均数向量与模型参数建立线性关系,简化运算过程。结论:广义线性混合效应模型建模灵活,可为临床疗效评价提供更丰富的信息。

基于GARCH-MIDAS模型的宏观经济与股市波动关系

以宏观经济变量为研究变量,运用多因子GARCH-MIDAS(Mixed Data Sampling)模型研究了我国宏观经济与股市波动之间的关系。研究结果表明:多因子GARCH-MIDAS模型较好地描述了宏观经济与股市波动之间的关系。工业增加值和社会消费品零售总额会对股市长期波动产生正向影响,并且这种影响有逐渐增强的趋势。利率与货币供给量则在不同经济发展阶段对股市波动的影响表现出一定的差异性,这主要是与当时的宏观经济环境以及经济变量自身的特征有关。

线性混合强化三维宏微观双尺度弹塑性模型及分析

宏微观双尺度弹塑性模型通过宏微观联系因子获得微观尺度上的塑性应变,它是探讨高周疲劳损伤累积及其破坏机理的有效理论方法。基于双尺度弹塑性模型基本理论,研究了宏观载荷作用下具有塑性强化机制的微观应力应变演变规律,编写程序算法实现了比例混合塑性强化微观应力应变滞回曲线的求解。利用有限元软件Abaqus建立了三维实体模型,通过弹塑性分析获得相应的应力应变及其等效应力应变滞回曲线。对比有限元与本文算法结果,验证并校核了双尺度模型算法的有效性。

构建经济政策不确定指数及政策不确定冲击下的宏观预测——基于一种新文本挖掘方法

本文首先提出采用网络爬虫文本挖掘技术,结合新闻报道及学术研究信息数据(新华网和谷歌学术搜索网)两个数据来源,根据预测最小偏差采用动态权重方法构建我国2002年1月至2021年12月的中国经济政策不确定指数,研究其统计性质,并且采用混频VAR模型融合该指数对我国11个主要宏观变量进行了预测,实证研究发现:1)本文构建EPU指数与现实经济政策及内外经济环境不确定一致性较高,我国经济政策不确定指数具有时间序列长记忆特征,对未来经济波动具有持续影响效应;2)本文构建EPU指数对我国11个主要宏观经济变量预测优于不包含EPU指数及基于报纸信息编制的EPU指数;3)根据混频VAR模型预测,经济政策不确定对我国主要宏观经济波动存在负向显著效应,我国2022年GDP增长率预测区间波动幅度为2%,城镇登记失业率呈现波动幅度越来越大的趋势.本文采用大数据网络爬虫文本挖掘技术构建动态经济政策不确定动态指数,避免了信息量过少导致的采样误差及媒体报道的主观偏差性,多来源大数据文本挖掘动态权重技术可为我国货币政策不确定指数、财政政策不确定指数等其它不确定指数构建提供可行策略.

用MARKAL-MACRO模型研究碳减排对中国能源系统的影响

建立了能源-环境-经济耦合的非线性动态规划模型——中国MARKAL-MACRO模型,并以此对中国未来能源发展与碳排放的基准方案以及碳减排对中国能源系统的可能影响进行研究。模拟结果表明:若从2030年开始减排,减排率为10％～46％时碳边际减排成本在45～254美元/t之间;实施碳减排将导致化石能源等影子价格的上升、各种能源服务需求的下降,还将引起终端以及一次能源消费结构的变化。最终能源消费量将由于燃料结构的优化和能源服务需求的减少而减少,一次能源在高减排率下煤的比重将大大下降,而低碳和无碳能源特别是核能的比重将大幅度上升。中国未来碳减排的空间是有限的。

基于SAS软件的混合效应模型实现重复测量数据的Meta分析

尽管Meta分析技术得到了快速发展,但目前还缺乏针对纵向数据的合并技术。基于广义线性混合效应模型的Meta分析模型可以充分考虑各个时间点之间的相关性,并准确地估计出最终的合并效应值,是纵向数据进行Meta分析的理想模型。本文通过实例数据,介绍如何利用SAS软件实现纵向数据Meta分析,并提供SAS编程代码。