- 年份
- 2024(5546)
- 2023(8040)
- 2022(6931)
- 2021(6491)
- 2020(5595)
- 2019(12688)
- 2018(12527)
- 2017(24008)
- 2016(12565)
- 2015(14025)
- 2014(13747)
- 2013(13300)
- 2012(11906)
- 2011(10378)
- 2010(9774)
- 2009(8681)
- 2008(7893)
- 2007(6355)
- 2006(4889)
- 2005(3852)
- 学科
- 济(50429)
- 经济(50382)
- 管理(35586)
- 业(33874)
- 方法(30338)
- 企(27961)
- 企业(27961)
- 数学(27728)
- 数学方法(27267)
- 财(13095)
- 农(11938)
- 中国(10593)
- 学(9833)
- 业经(9332)
- 贸(9283)
- 贸易(9280)
- 易(9040)
- 务(8794)
- 财务(8740)
- 财务管理(8720)
- 企业财务(8308)
- 农业(8203)
- 地方(7479)
- 技术(7349)
- 环境(7234)
- 理论(7167)
- 和(7094)
- 制(6510)
- 划(6222)
- 融(6025)
- 机构
- 大学(169737)
- 学院(169424)
- 管理(69873)
- 济(69389)
- 经济(68251)
- 理学(62253)
- 理学院(61676)
- 管理学(60289)
- 管理学院(59998)
- 研究(51542)
- 中国(38183)
- 京(33912)
- 科学(33178)
- 财(29863)
- 业大(28521)
- 农(27611)
- 财经(25517)
- 中心(25194)
- 所(24348)
- 经(23497)
- 研究所(22757)
- 江(22038)
- 农业(21966)
- 经济学(21846)
- 北京(20354)
- 院(19980)
- 经济学院(19953)
- 范(19826)
- 师范(19572)
- 财经大学(19475)
- 基金
- 项目(129279)
- 科学(102619)
- 基金(96824)
- 研究(89118)
- 家(85854)
- 国家(85211)
- 科学基金(74234)
- 社会(57824)
- 社会科(55026)
- 社会科学(55014)
- 基金项目(51196)
- 自然(50730)
- 省(49651)
- 自然科(49642)
- 自然科学(49630)
- 自然科学基金(48708)
- 划(42265)
- 教育(41761)
- 资助(40143)
- 编号(34198)
- 重点(28893)
- 部(28690)
- 创(27264)
- 发(26433)
- 科研(26188)
- 创新(25578)
- 教育部(24843)
- 国家社会(24782)
- 成果(24735)
- 计划(24634)
共检索到223147条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄山 陈晔 汤乐明
针对我国工业化和城市化进程加快发展、钢材表观消费量持续上升的客观现实,文章构建了包括GDP、城镇固定资产投资、广义货币供应量和钢材表观消费量的贝叶斯向量自回归钢材表观消费量预测模型,实证结果表明,BVAR(2)模型能较好地预测我国月度钢材表观消费量,其短期预测能力优于常用的ARIMA模型,同时,GDP增速的上涨对未来我国钢材表观消费量将产生较大的持久拉动作用;广义货币供应量增速的上涨会对其产生短暂的拉动作用;固定资产投资增速的上涨对其产生的拉动作用将保持半年左右。
关键词：
钢材表观消费量 贝叶斯向量 自回归 预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
张思奇 P·M·萨默斯
向量自回归模型是本世纪80年代初出现的一种新型计量经济学建模技术。一般认为,向量自回归模型是由Sargent(1978)、Sims(1980a,b)和Litterman(1980)等人首先提出并发展的。它与传统计量经济学模型的主要差别在于向量自回归模型是一种单一的时间序列回归模型,它选择具有较强相关关系的经济变量构成一个向量系统,向量内各变量间相互关系主要
[期刊] 统计研究
[作者]
杨婉茜 成力为
本文运用基于独立Minnesota-Wishart共轭先验分布的贝叶斯向量自回归模型(BVAR),并通过Gibbs抽样的马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法预测中国银行间国债的收益率。此外,按照固定窗口的滚动预测规则,采用统计性损失函数和经济准则(夏普比率和资产组合效用损失)共同作为评判标准,比较BVAR模型与其他8个常见模型在直接和递归方式上的预测效果。结果表明BVAR模型的短期预测效果不稳定,但中长期直接预测效果显著好于递归预测及其他模型,并且预测步长及收益率的期限越长,预测精度越高,反映了BVAR模型预测中长期国债收益率的优越性。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
李文峰
随着我国成为世界第二大石油消费国,世界石油价格的波动对我国通货膨胀的冲击日益受到关注。本文结合主流文献观点,在分析国际石油价格对我国通货膨胀冲击的传导路径的基础上,构建了贝叶斯向量自回归(BVAR)模型,利用贝叶斯定理通过施加先验信息约束进行估计,实证研究发现,国际石油价格上涨对我国通货膨胀产生持久的冲击,每当国际石油价格上涨1%,分别导致我国RPI、PPI和PCI上涨1.21%、0.18%和0.07%。
关键词：
石油价格冲击 通货膨胀 贝叶斯向量自回归
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
王飞
贝叶斯向量自回归(BVAR)利用先验的统计信息能够克服时间序列数据较短的困扰,理论上在我国区域经济预测中应该具有良好的效果。绝大多数区域预测模型文献缺乏"真正"意义上的样本外预测误差评价研究,但我们早期对民族八省区主要经济指标2010—2015年的预测为本文详细评价BVAR模型实际预测误差提供了绝佳的机会。以民族地区为例,本文的分析表明,BVAR模型的预测误差非常小,预测能力令人非常满意。同时本文也分析并指出进一步提高BVAR模型预测精度的努力方向。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周晓剑 顾翔
稳健参数设计是一种质量改进的重要技术，能够从产品生产的源头上减少和控制波动的产生。双响应曲面法是其常用的方法，主要是利用低阶多项式模型来拟合均值和方差响应，但当样本较复杂（如为非线性或者高维样本）时，低阶多项式模型的拟合性能往往较差，求解优化问题效果不佳。支持向量回归机对非线性数据有良好的拟合潜力，但其性能依赖于参数的合理设置，文章将贝叶斯优化应用于支持向量回归机的参数选择，并将优化后的模型应用于稳健参数设计中响应曲面模型的构建，提出一种基于贝叶斯支持向量回归机的稳健参数设计方法。试验结果表明，所提方法和其他常见优化方法相比，可以获得更精确的响应曲面，可以在实际应用中近似得到可靠的最优因子搭配水平。
关键词：
稳健参数设计 支持向量回归机 贝叶斯优化
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵飞
文章主要应用残差自回归模型和自适应过滤模型,对1980年到2006年间我国生活能源消费量时间序列建模,并通过两种模型组合预测得到了2007年到2010年的我国生活能源消费量的预测值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明,刘智伟
[期刊] 国际金融研究
[作者]
方勇 吴剑飞
本文运用贝叶斯向量自回归样本外预测模型分析了中国通货膨胀的诱发因素,发现本轮通货膨胀的最主要原因是近年来中国货币过度发行,而外部冲击则是次要原因。在外部冲击中,国际食品价格变化对中国通货膨胀的影响较大,国际石油价格变化影响较弱。Diebold-Mariano(D-M)检验也表明包含货币供应量的贝叶斯向量自回归样本外预测模型对通货膨胀的预测能力要高于其他模型,开放经济模型对中国通货膨胀分析有较好的适用性。
[期刊] 工业工程
[作者]
颜瑞 张群
预测钢材需求量对我国钢铁工业及相关产业发展有重要意义。为了提高钢材需求量预测准确度,提出基于改进免疫算法优化支持向量机(IA-SVM)的钢材需求预测方法。IA-SVM采用免疫算法优化SVM参数,获得较优的SVM预测模型。为了提高IA收敛速度和寻优效果,提出基于有限随机思想的群体更新策略。针对我国1990~2009年的钢材需求数据进行实证分析,实验结果表明,改进的免疫算法能够找到支持向量机的最优参数组合,采用IASVM算法可以对钢材需求量进行有效预测。
关键词：
支持向量机 免疫算法 钢材需求 预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
林芳逗 赵为华 张日权
支持向量回归（SVR）是机器学习中重要的数据挖掘方法，当前关于SVR的研究大多基于二次规划理论，同时，利用交叉验证或一些智能算法选取模型中的超参数，然而，基于二次规划理论的SVR估计方法不仅计算量较大，而且不能进行后续的统计推断分析。文章基于贝叶斯方法研究SVR，通过引入两个潜在变量将SVR的?不敏感损失函数表示为双重正态-尺度混合模型并构建似然函数，通过选取适当的先验分布获得兴趣参数和超参数的Gibbs抽样算法。为筛选重要变量和最优模型，引入0-1指示变量并选取回归参数的Spike and Slab先验来获得贝叶斯变量选择算法。数值模拟证明了所提算法的有效性，并在非正态误差下表现出很好的稳健性。最后将所提方法应用于房价数据分析，得到了有意义的结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
毕玉江 王双成
分类回归模型是回归模型家族的一个重要组成部分。文章针对现有的分类回归模型均采用选择性回归计算所存在的问题,建立了贝叶斯平均分类回归模型,并将其用于人民币汇率预测的实证研究。在实证研究时选取人民币对主要货币的汇率序列,对使用时间序列模型的预测结果与贝叶斯平均分类回归模型的预测结果进行对比分析,证明贝叶斯平均分类回归模型确实能够提高预测准确度。还使用贝叶斯平均分类回归模型对比分析了现有研究文献的预测效果,结果表明分类回归模型具有一定程度的优越性。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
吴兴伟 王雷 迟道才
为了预测水泵在运行中的振动状态,提高水泵运行的安全性和经济性,采用了统计学习理论中的核心算法——支持向量机与自回归方法相结合,建立了水泵振动预测模型(SVAR)。并通过实例,与基于灰色理论建立的预测模型(GM)和基于自回归方法建立的预测模型(AR)进行了比较。结果表明:基于支持向量自回归的水泵振动预测模型(SVAR)具有精度高、速度快、易于建模的特点。应用该方法建立的预测模型能够很好地预测水泵运行中的振动情况,有效地避免水泵运行中由振动引起的故障。
关键词：
支持向量机 统计学习理论 水泵 振动预测
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
何勇 李艳婷
城市移动通信基站流量的准确预测对于关键基站的拥堵控制、基站新址的选择有着重要作用。基站流量数据不仅是区域的静态表现,同时也反映区域人员的流动特性。基站流量具有非线性混沌特性,而传统的线性时间序列方法比如自回归移动平均模型难以有效地捕获实际基站流量序列中复杂的非线性因素。同时,仅考虑单个基站时间序列而忽略邻近基站的影响并不能反映基站流量的动态特征。基于向量自回归模型(VAR)对大规模基站流量数据进行整体分析,将多响应变量预测问题转化为单响应变量预测模型,运用Lasso变量选择方法筛选目标基站的重要关联基站。
关键词：
城市基站 流量预测 向量自回归 变量选择
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
何勇 李艳婷
城市移动通信基站流量的准确预测对于关键基站的拥堵控制、基站新址的选择有着重要作用。基站流量数据不仅是区域的静态表现,同时也反映区域人员的流动特性。基站流量具有非线性混沌特性,而传统的线性时间序列方法比如自回归移动平均模型难以有效地捕获实际基站流量序列中复杂的非线性因素。同时,仅考虑单个基站时间序列而忽略邻近基站的影响并不能反映基站流量的动态特征。基于向量自回归模型(VAR)对大规模基站流量数据进行整体分析,将多响应变量预测问题转化为单响应变量预测模型,运用Lasso变量选择方法筛选目标基站的重要关联基站。实例表明,相对于传统预测方法,VAR-Lasso类方法不仅提高了基站流量的预测精度,同时也实现了大规模基站的实时预测。
关键词：
城市基站 流量预测 向量自回归 变量选择
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
