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[期刊] 统计与决策  [作者] 张二艳  朱晓峰  
配方法是通过合理运用"裂项"与"添项",对数学式子进行一种定向变形,从而配成完全平方式子的方法。最小二乘法有三种表现形式:投影法、求导法、配方法。文章通过对最小二乘法的三种形式的比较分析,指出了从运算结果看,配方法最好,它给出了目标函数达到极小的充分条件和必要条件。以一元线性回归分析、多元线性回归求解和求条件极值为例说明了合理利用配方法来求解最小二乘问题,不仅能求出最优估计,而且还同时得出目标函数的极值。
[期刊] 自然资源学报  [作者] 张旸  周成虎  戴锦芳  马荣华  
针对当前LUCC研究中存在的数据间多重相关性和样本量不足的问题,论文将一种新型的多元统计数据分析方法———偏最小二乘回归引入到研究中。该方法可以有效地克服上述缺陷,并能实现多种数据分析方法的综合应用。为检验方法的功能及实用性,论文以苏锡常地区为例,对区域的土地利用结构及其影响因子进行了定量分析。结果表明,偏最小二乘回归是进行土地利用结构研究的一种十分有效的工具,在地学领域有广阔的应用前景。
[期刊] 统计与决策  [作者] 吴金美  凌晓冬  李永刚  陈亮  金晗靖  
文章针对基于非线性多结构回归模型的参数估计问题,提出了带权值的最小二乘估计法;讨论并证明了最优加权的存在性和优越性;通过数值仿真分析比较,验证了此方法的精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 魏秋萍  张景肖  
为了克服信用评分模型中自变量存在多重共线性的问题,文章引入了偏最小二乘思想,即采用限制预测值的偏最小二乘回归和偏最小二乘Logistic回归来创建信用评分模型。偏最小二乘法可以同时解释因变量和自变量的变异,在实际运用中更加符合信用评分模型的特点。实证研究的结果表明,利用这两种偏最小二乘模型创建的信用评分模型具有很好的准确性和稳定性。
[期刊] 物流技术  [作者] 刘文博  
针对应急物资需求量的预测问题,提出了一种改进的加权最小二乘支持向量机预测建模方法。在该方法中,各数据样本的权重可以根据最小二乘支持向量机的学习结果进行不断的自适应迭代修正,从而消除包含误差的数据样本对预测模型的影响。基于实际救灾数据的测试结果表明了所提出方法的有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 蒋翠侠  张婷婷  许启发  
文章基于可行性最小二乘方法,给出一种新的动态组合投资决策模型,一方面将组合投资决策中的优化问题转化为统计学中经典的回归分析问题;另一方面采用可行性最小二乘方法进行求解,得到时变的组合投资权重。实证结果表明,动态组合投资决策模型不仅能反映金融资产收益和风险的时变特征,且在收益、风险和Sharpe比率方面都优于传统的组合投资决策模型。
[期刊] 统计与决策  [作者] 吴建祖  宣慧玉  
[期刊] 统计与决策  [作者] 耿立艳  
为了提高金融波动率的预测精度,提出一种将相空间重构技术、最小二乘支持向量机(LSSVM)与变加速系数粒子群优化(PSO_TVAC)算法相结合的波动率预测方法。首先,对原始波动率序列进行相空间重构,判断其混沌特性;其次,利用LSSVM优良的非线性映射特性对重构后的序列进行建模及预测,同时采用PSO_TVAC算法选择LSSVM最优参数。将该方法应用于上证综指股指收益的波动率预测,结果表明,此方法获得了较高的波动率预测精度,为波动率的准确预测提供了一种有益尝试。
[期刊] 统计与决策  [作者] 曹天捷  
文章提出了一种修正Logistic模型和修正Gompertz模型的分布参数估计方法,这种方法以最小二乘法为基础,推导求解分布参数的方程组。利用这两个曲线模型中有两个以线性形式出现的参数的特点,使同时求解四个参数的问题简化为只需要同时求解两个参数的问题,并给出求解这两个参数偶合的方程组的二重二分迭代法。预测实例表明,这种方法对于迭代初值的选取要求较低、求解速度快、精度高。此外,修正的生长模型更适合于拟合S形的数据,因而其适用范围比传统模型更广。
[期刊] 管理科学  [作者] 张卫国  史庆盛  许文坤  
基于传统的可转债最小二乘蒙特卡罗模拟定价方法,通过使用随机Faure序列和方差减小技术,有效地降低模型估计结果的误差,使用考虑解释变量和被解释变量误差的全最小二乘回归方法代替普通的最小二乘回归方法,提出可转债的全最小二乘拟蒙特卡罗定价方法,并给出该定价方法的具体算法步骤。以2002年10月16日发行的燕京可转换债券为例进行实证分析,从可转债的理论价值、计算标准差以及模型的运行时间等几个方面与传统的蒙特卡罗方法进行比较。研究结果表明,使用全最小二乘拟蒙特卡罗方法进行计算得到的结果更为合理,且估计误差和计算时间都更少,从而验证了该方法在可转债定价应用上的有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 魏来  刘海涛  付祎  
准确的软件成本估算对于实现软件项目的科学管理具有重要意义。COCOMO系列模型是当今实践应用最为广泛的成本估算模型之一。文章针对现有的COCOMO模型参数校准方法只对比例因子和指数因子进行校准的问题,为了更好的实现COCOMO模型本地化,提出了一种基于偏最小二乘回归的参数校准方法,解决了工作量乘数因子的校准问题。采用COCOMO81原始建模数据库对校准后的参数进行验证,结果表明该方法能够明显提升COCOMO模型的估算精度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 孙德山  李海清  姜成玉  
相对于标准的支持向量机,最小二乘支持向量机是将求解二次规划问题转化为求解一组线性方程,从而能提高求解速度。将最小二乘支持向量机和GARCH模型相结合应用于金融时间序列预测中。通过在实际股票市场预测中的比较分析,能够证实所给方法是可行的、有效的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 程豪  易丹辉  
文章通过真实数据,对基于分位回归的最小二乘(PLS)算法进行应用研究。一方面保留原PLS无独立性假定、无数据分布要求、兼顾变量间关系、数值计算结果客观等性质,另一方面利用分位回归不要求样本同质性、不受离群点影响等优势,完成应用研究。结果表明,基于分位回归的PLS算法避免样本异质性和数据离群点带来的困扰,不拘泥于展示数据信息的平均水平,详实展示不同分位数下数据全貌,更好地揭示变量间关系规律。
[期刊] 统计与决策  [作者] 胡德  郭刚正  
参数估计是一种样本推断总体的技术,它作为统计推断的重要部分,在研究经济金融问题中得到广泛应用。参数估计方法很多,最常用的方法一般分为三大类:最小二乘法、矩法和最大似然法,每一类方法中又包含若干子估计法。文章从参数估计方法的特点、适用条件和估计精度入手,比较同类方法之间、不同类方法之间的异同,并通过具体的经济金融问题进行实证分析,论证比较研究的实效性。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 王来生  甄苓  
给出了非线性最小二乘问题的结构 p步牛顿算法 ,分析了该算法的效率 ,结果表明 ,对零残差问题新算法具有 q- 2阶收敛速率 ,与牛顿法具有相同的收敛速率 ,由于新算法只需计算近似海赛矩阵 ,所以 ,其效应比牛顿法高 ;对于非零残差问题新算法具有 p步 p+1阶收敛速率 ,其效率至少与牛顿法相同
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