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[期刊] 统计与决策
[作者]
曹玉茹 高洋洋
在回归问题中，惩罚特征即正则化是特征处理的常用方式。但在集成分类问题中，惩罚特征以改善训练效果的研究较少。文章提出一种基于GBDT模型训练的SHAP值对各样本特征惩罚加权，进而提升分类精度的集成模型；其中，对于测试样本的SHAP值估计，通过其与训练集的样本距离权重结合训练集的SHAP矩阵近似得到。实验结果表明：选择GBDT＿SHAP值惩罚特征后，模型的预测精度均有显著提升，验证了该算法的有效性。以GBDT＿SHAP＿GBDT模型为例，其在多组经典数据集上的分类效果良好，且在不平衡数据集上性能突出；若干组仿真实验表明，该方法能使模型快速达到较优且较为稳定的拟合效果，鲁棒性较强。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
蔡超 王康宁
为解决大规模数据在进行回归分析时存在的计算内存不足和运行时间较长的问题,提出两个新的回归分析方法:先筛选后抽样的大规模数据L_1惩罚分位数回归方法(FSSLQR)和先抽样后筛选的大规模数据L_1惩罚分位数回归方法(SFSLQR),其数值模拟和实际应用结果表明:FSSLQR和SFSLQR方法不仅能够显著降低计算内存和运行时间,而且其估计预测和变量选择的结果与全量L_1惩罚分位数回归基本一致。此外,与Xu等(2018)提出的大规模数据的L_1惩罚分位数回归方法(SLQR)相比,FSSLQR和SFSLQR方法在估计预测、变量选择和运行时间等方面都更具优势。
[期刊] 统计研究
[作者]
张波 刘晓倩
本文旨在研究基于fused惩罚的稀疏主成分分析方法,以适用于相邻变量之间高度相关甚至完全相等的数据情形。首先,从回归分析角度出发,提出一种求解稀疏主成分的简便思路,给出一种广义的稀疏主成分模型——GSPCA模型及其求解算法,并证明在惩罚函数取1-范数时,该模型与现有的稀疏主成分模型——SPC模型的求解结果一致。其次,提出将fused惩罚与主成分分析相结合,得到一种fused稀疏主成分分析方法,并从惩罚性矩阵分解和回归分析两个角度,给出两种模型形式。在理论上证明了两种模型的求解结果是一致的,故将其统称为FSPCA模型。模拟实验显示,FSPCA模型在处理相邻变量之间高度相关甚至完全相等的数据集上表现良好。最后,将FSPCA模型应用于手写数字识别,发现与SPC模型相比,FSPCA模型所提取的主成分具备更好的解释性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何培 姬永刚 姚越眉
文章将自适应Lasso变量选择方法扩展到变系数向量自回归模型(TVP-VAR)中。利用所提出方法对2005—2014年航空煤油价格与民航货邮与旅客周转量月度数据进行分析,并与其他四种方法进行了比较,结果显示:与常系数VAR模型相比,变系数VAR模型能够显著提高模型的拟合与预测精度。提出的自适应Lasso变系数模型一致优于Belmonte,Koop和Korobolis(2014)提出的Lasso变系数模型。
[期刊] 管理现代化
[作者]
张臻 林盛 陈立芸
为进行全行业效率评价,用BCC模型将DMU分为有效和无效两类,用基于惩罚系数的DEA-DA模型得到效率值,结合非参数检验进行横向和纵向分析。对我国火力发电上市企业2007-2011年的分析结果显示:金融危机后运营效率没有明显提升,但各企业间的效率存在着差异。
关键词：
效率评价 DEA-DA 电力行业
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 刘展 宋广雨
异常值检测方法研究是当今数据分析领域的一个热门问题。传统的基于模型的异常值检测方法，往往是先对模型中的参数进行估计，再检测异常值，但是异常值的存在会影响参数估计值，从而使得异常值检测结果不可靠。文章基于线性回归模型，引入异常值识别变量，提出线性均值漂移模型。在进行低维数据异常值检测时，对漂移项施加SCAD惩罚，利用坐标下降算法同时进行参数估计和异常值检测；在进行高维数据异常值检测时，对模型参数和异常值识别变量分别施加SCAD惩罚，利用坐标下降算法同时进行参数估计、变量选择和异常值检测。基于线性均值漂移模型，采用SCAD惩罚回归的思想设计坐标下降算法，消除了低维和高维数据中异常值的存在对参数估计带来的不利影响。
[期刊] 南方经济
[作者]
陈屹立 张卫国
通过构建破案率、逮捕率、起诉率和重刑率四个指标来衡量惩罚的确定性和严厉性,借此研究惩罚对犯罪的威慑效应。实证结果发现,无论是惩罚的确定性还是严厉性均对总犯罪率、财产犯罪和暴力犯罪产生了显著的威慑作用。其中破案率的威慑力最强。而无论惩罚的确定性还是严厉性对暴力犯罪的威慑作用均小于财产犯罪。这些结论对治理犯罪及刑事政策的完善都颇具启示意义。
关键词：
惩罚 犯罪 威慑效应
[期刊] 世界经济
[作者]
何浩然 夏静文 关雯琦 林斌斌
本文通过构建实验室实验引入现实社会中常见的淘汰式惩罚机制,探究该机制对团队合作行为的影响。在引入淘汰式惩罚机制的重复公共品博弈中,每位团队成员均能观察到其他成员每轮对公共品的贡献,且每4轮获得一次永久性淘汰其他成员的投票权利。当某成员被不少于半数的其他成员投淘汰票后会被逐出团队,意味着其将不能再参加后续博弈轮次并获得收益。研究表明,各团队均有成员使用该惩罚机制淘汰其他团队成员,从而在重复合作过程中不断提高团队的人均贡献并将其维持在较高水平。成员的个人贡献低于团队人均贡献的相对程度越大,其被惩罚的概率就越大。贡献高于团队人均水平的成员比贡献低于人均水平的成员更愿意实施惩罚。在撤掉该惩罚机制后,之前形成的高水平合作未能继续维持。
关键词：
淘汰 惩罚 合作 公共品博弈 实验
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗军
文章基于Stackelberg博弈模型设定了供应中断惩罚机制,分析了存在供应中断的风险下,当供应商采用MTO方式供应时,双方博弈的结果是:采购商的订货量随着终端市场销售价格和供应商供应中断惩罚成本的提升而提升,随着供应商的稳定性水平、定价水平的增加而降低,这一订货量决策是采购商的Stackelberg博弈最优解。供应商的稳定性水平是决策模型最重要的外界环境变量,当供应中断概率增加时,供应商本能地降低产品报价,来主动规避自身无法回避的供应中断风险,从而刺激采购商提升订货量。
关键词：
供应中断 随机需求 惩罚机制
[期刊] 经济管理
[作者]
林锋 罗瑾琏
员工的低绩效是任何一个企业都无法回避的。若不对低绩效员工实施有效和适当的惩罚,将不仅使得这些员工的低绩效得以延续,还会影响其他员工的士气,进而影响整个团队和组织的绩效。本文在对员工的低绩效进行归因的基础上,以情感反应为切入点,分析各归因情形下所应实施惩罚的轻重程度,以期望为管理低绩效员工提供一些借鉴。
关键词：
低绩效 归因 情感反应 惩罚
[期刊] 会计研究
[作者]
刘运国 蒋涛 胡玉明
本文以我国A股410个ST上市公司为样本,侧重从业绩信息的异质性和管理层权力两个方面,研究我国上市公司高管免于薪酬惩罚问题。研究发现:业绩信息异质性越强,管理层权力越大的ST公司高管越有可能免予薪酬惩罚。同时发现短期负债是上市公司高管不能免于薪酬惩罚的重要因素,而开董事会次数越多越能免予薪酬惩罚。本文研究结论证明了最优契约受业绩信息异质性和管理层权力影响,具体而言国有企业主要受管理层权力影响,非国有企业主要受业绩信息异质性影响。
关键词：
高管薪酬 ST公司 薪酬惩罚
[期刊] 教育发展研究
[作者]
于忠海 赵玮芳
教育惩罚不能产生预期成效的原因,主要在于一些教师对教育惩罚的内涵、机制和惩罚者角色等的认知比较模糊。基于教育独立性的思考,本文提出教育惩罚是学生有意义学习的重要组成部分,其内涵和机制以尊重生命的自主发展为前提,还承载着道德教育诉求,教师在教育惩罚中扮演着平等参与者、专业监督者和反思学习者等角色。
关键词：
教育独立性 社会惩罚 教育惩罚
[期刊] 统计与决策
[作者]
焦瑞强 赵联文 刘赪 任桃红
文章基于贝叶斯学习,将正则化方法从贝叶斯分析的角度展开,在响应变量服从正态分布、回归系数服从指数型先验分布族的条件下,用贝叶斯准则给出了惩罚因子的取值与响应变量、系数的方差之间的关系,并将这一结果应用到岭回归和lasso回归中惩罚因子的选择。实例检验结果表明,当响应变量和系数服从正态分布,惩罚因子的值取二者方差商的方法比岭迹法和广义交叉验证法(GCV)拟合效果更优。
[期刊] 统计与决策
[作者]
焦瑞强 赵联文 刘赪 任桃红
文章基于贝叶斯学习,将正则化方法从贝叶斯分析的角度展开,在响应变量服从正态分布、回归系数服从指数型先验分布族的条件下,用贝叶斯准则给出了惩罚因子的取值与响应变量、系数的方差之间的关系,并将这一结果应用到岭回归和lasso回归中惩罚因子的选择。实例检验结果表明,当响应变量和系数服从正态分布,惩罚因子的值取二者方差商的方法比岭迹法和广义交叉验证法(GCV)拟合效果更优。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
周小庄 赵禹骅
运用数学方法,导出JIT供应链上惩罚因子与库存的关系。惩罚因子的设定反映了供应链上厂商的关系,并得出结论:当对上游厂商的惩罚因子等于市场对供应链的惩罚因子时,供应链才是JIT方式。
关键词：
JIT供应链 惩罚机制 惩罚因子
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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