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年份: 2024(777); 2023(1125); 2022(1019); 2021(948); 2020(800); 2019(1911); 2018(2004); 2017(3310); 2016(2048); 2015(2299); 2014(2267); 2013(2232); 2012(2010); 2011(1880); 2010(1953); 2009(1799); 2008(1815); 2007(1693); 2006(1477); 2005(1366)

作者: 王(6449); 张(5222); 李(5162); 刘(5101); 陈(3473); 杨(2608); 晓(2445); 赵(2165); 周(1995); 华(1917); 吴(1882); 文(1776); 志(1751); 伟(1681); 徐(1678); 林(1633); 明(1628); 孙(1601); 丽(1567); 黄(1505); 玉(1304); 平(1300); 军(1276); 红(1260); 郭(1193); 胡(1192); 建(1178); 朱(1146); 艳(1097); 春(1093)

学科: 济(7614); 经济(7607); 方法(5545); 管理(5246); 业(4940); 企(4825); 企业(4825); 数学(4777); 数学方法(4535); 教学(2886); 学(2833); 理论(2355); 计算(1692); 教育(1642); 财(1613); 算机(1557); 计算机(1557); 机化(1521); 计算机化(1520); 和(1499); 策(1335); 务(1251); 财务(1243); 财务管理(1239); 企业财务(1172); 供销(1105); 销(1105); 制(1101); 技术(1101); 中国(1100)

机构: 大学(30961); 学院(28909); 管理(11209); 理学(9795); 研究(9666); 理学院(9632); 济(9444); 管理学(9199); 管理学院(9153); 经济(9141); 中国(7223); 科学(6983); 京(6981); 所(5224); 范(5020); 师范(4977); 研究所(4786); 北京(4694); 中心(4548); 财(4526); 教育(4431); 业大(4408); 江(4399); 农(4210); 师范大学(4193); 技术(3988); 财经(3671); 院(3621); 工程(3513); 农业(3422)

基金: 项目(19201); 科学(15459); 基金(14308); 研究(12868); 家(12760); 国家(12688); 科学基金(11128); 自然(8489); 自然科(8351); 自然科学(8349); 自然科学基金(8191); 省(7182); 资助(7157); 教育(7125); 社会(7067); 划(6945); 社会科(6732); 社会科学(6729); 基金项目(6728); 编号(5285); 成果(4588); 重点(4474); 部(4290); 课题(4107); 科研(4010); 计划(3988); 大学(3748); 教育部(3617); 创(3597); 项目编号(3451)

期刊: 济(8201); 经济(8201); 研究(8189); 中国(7539); 教育(7127); 学报(5247); 管理(4629); 科学(4540); 大学(3859); 统计(3766); 学学(3597); 技术(3389); 财(3286); 农(3210); 策(3076); 决策(2930); 农业(2208); 理论(1959); 技术经济(1926); 实践(1873); 践(1873); 融(1785); 金融(1785); 图书(1762); 财经(1611); 情报(1610); 版(1456); 业大(1445); 经济研究(1413); 经(1369)

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篮子期权定价的深度学习方法

[期刊] 中央财经大学学报 [作者] 张宁涂宇彬郑亦超陈梦圆

金融中的诸多衍生品都涉及复杂期权定价问题，其中大多数可转换为偏微分方程初(终)值问题，但该问题往往难以获得解析解，且面临着“维度诅咒”问题。在单个标的物的期权定价中，可以采用各种方法绕开偏微分方程的求解问题。但是篮子期权以资产组合为标的，其定价难以绕开高维偏微分方程的求解。在这一背景下，本文从倒向随机微分方程(BSDE)的思路出发，提出利用神经网络可以非线性地对任何函数进行拟合的特点，将其引入到一类抛物型偏微分方程数值求解中，将待求解目标作为可更新参数嵌入到深度学习架构中，使得在模型训练结束后便可以获得具有更高精度的目标解。本文的深度BSDE模型避开传统思路中遇到的对数正态分布随机变量的算术平均不再满足对数正态分布的问题，能兼具有效性和准确性对篮子期权定价问题进行求解，且具有可以优化的方向，在未来应用中泛用性较强。

关键词：深度学习倒向随机微分方程偏微分方程篮子期权期权定价

多维VG过程下的一篮子期权定价

[期刊] 会计之友 [作者] 杜子平邱虹

一篮子期权属于多标的资产的一个投资组合期权。由于不能明确地知道股票间的相依结构，因此一篮子期权的定价结果需要采用逼近或者通过ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ数值仿真的方法获得。经典的ＢｌａＣｋ＆ＳＣｈｏｌｅＳ模型不能描述对数收益率＂尖峰厚尾＂等特征，而ＶａｒｉａｎＣｅＧａＭＭａ（ＶＧ）过程却能很好地拟合观测到的对数收益率。文章提出了一种在多维ＶＧ过程下的一篮子期权的定价方法。一篮子中的股票价格是由带有共同ＧａＭＭａ从属因子的变时几何布朗运动构造的。选取德国ＤａＸ指数进行检验，结果表明多维ＶＧ过程可以很好地匹配德国ＤａＸ指数的市场观测值。

关键词：一篮子期权 Lévy过程多维VG过程

美式一篮子期权定价的蒙特卡罗模拟改进技术

[期刊] 统计与决策 [作者] 柯开明,王建华,王玉玲

关键词：蒙特卡罗模拟期权定价执行价格标的资产美式期权欧式期权二叉树衍生证券无风险利率看跌期权

金融风险传染模型对篮子信用期权对冲的影响

[期刊] 金融理论与实践 [作者] 王倩王煦逸林阳春

信用风险可以用原产品的股票来对冲。我们可以通过持有企业股票卖的头寸来对冲息差。如果息差加大,期权价格降低,股票价格也会随着降低,我们则持有卖方位面。这样,我们就利用了一个流动工具进行对冲,但是这种方法也有弊端。

关键词：信用期权对冲资产价值金融风险传染

基于改进t-Copula模型的一篮子信用违约互换定价研究

[期刊] 统计与决策 [作者] 周士元

文章从上市公司一篮子信用违约互换(CDS)定价本质特征出发,结合信用违约行为与周边观测点的耦合互动及定价特征,进行排列优化,及随机向量的联合概率设定与验证,结果证实:按照不同节点利率进行的CDS相对适合于三年期预期定价,而01作为上市公司一篮子CDS的稳定性相对不足。经过违约频次修正的的t-copula模型对节点样本群BDS相比原始模型具有改进精度意义。

关键词：一篮子信用违约互换定价上市公司改进t-Copula

深度学习方法在农业信息中的研究进展与应用现状

[期刊] 中国农业大学学报 [作者] 傅隆生宋珍珍 Zhang Xin 李瑞王东崔永杰

为使农业信息领域的研究人员能够系统和快速地了解深度学习在农业中的研究进展以及应用现状,对深度学习在农业信息领域的应用进行归纳、梳理、分析和展望。对涉及农业领域且应用深度学习技术的90项研究中所涉及的农业问题、具体模型和框架、数据集的来源和特征以及预处理方法、模型评价指标等进行归纳总结分析,并讨论深度学习的优点和局限性,进而展望深度学习的发展趋势。农业领域中的应用包括作物及其器官分类、病虫害识别、果实识别和计数、植物识别、土壤覆盖分类、杂草识别、行为识别和分类、植物养分含量估计、植物叶片或种子表型分析等方面;大多数研究采用卷积神经网络,如AlexNet、VGG16和Faster R-CNN。在框架方面,Caffe使用频次最高,其次是Tensorflow和Keras/Theano;分类准确度是最常用的模型评价指标,其次是F1得分和平均精度。与其他常用方法和技术相比,深度学习不仅精度高,而且性能优于现有的常用图像处理技术。其他涉及计算机视觉技术的农业应用有望通过深度学习技术的使用获得更好的效果。

关键词：深度学习卷积神经网络应用框架评价指标数据增广迁移学习

生成式自动文摘的深度学习方法综述

[期刊] 情报学报 [作者] 赵洪

自动文摘是文本挖掘的主要任务之一。相比于抽取式自动文摘,生成式自动文摘在思想上更接近人工摘要的过程,具有重要研究意义。近几年伴随着深度学习方法的发展,基于深层神经网络模型的生成式自动文摘也有了令人瞩目的发展。为了更全面地理解该类方法的思想和研究现状,本文从生成式自动文摘的任务描述入手,梳理了基于RNN (recurrent neural network,循环神经网络)的模型、基于CNN (convolutional neural network,卷积神经网络)的模型、基于RNN+CNN的模型、融合注意力机制的模型和融合强化学习的模型共五大类生成式自动文摘的深度学习方法。这类方法表明,在深层神经网络的训练下,特别是融合注意力机制和强化学习后,摘要效果得以明显提升。在生成式自动文摘研究的未来发展中,除深度学习方法本身的不断应用和改进外,还需关注如何有效实现篇章级语义理解下的摘要、面向不同文本对象特点的摘要和摘要结果自动评价等问题。此外,如何结合传统摘要研究中的成熟方法进一步提高摘要效果,也是一个很有价值的研究方向。

关键词：生成式自动文摘深度学习循环神经网络卷积神经网络注意力机制强化学习

面向渔业养殖遥感的深度学习方法应用及展望

[期刊] 海洋渔业 [作者] 宋一帆张胜茂王斐樊伟周为峰

随着我国渔业养殖规模、方式和类型的不断发展，对养殖区选址、监测统计、养殖管理等方面提出了更高的要求。由于遥感技术其监控范围广、成本低、更新的周期性短等优点，被广泛应用于渔业养殖的统计分析中，近年来深度学习算法不断涌现，为快速分析遥感影像提供了一种新的手段。首先综述了深度学习算法在渔业养殖遥感领域的应用情况，并从遥感影像的获取、辐射校正与几何校正、数据集构建、深度学习算法、模型训练和模型评价等几个方面进行介绍；其次分析深度学习技术在渔业养殖遥感中应用流程；并对养殖选址、养殖分类、养殖面积与产值估算、养殖灾害监测、养殖年际变化等几个方面的应用技术与方法进行了探讨，最后总结了深度学习算法在以上应用方向的现状，为深度学习算法在渔业养殖领域的推广提出建议与展望。

关键词：深度学习渔业养殖卫星遥感养殖分类

深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战

[期刊] 中国农业资源与区划 [作者] 赵红伟陈仲新刘佳

[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分类任务,如何有效地选择模型,并对其进行训练和使用已成为关键问题。[方法]文章回顾了利用深度学习模型对作物分类的主要研究。N维卷积神经网络(N-D CNN)(N=1、2、3)和递归神经网络(RNN)已被有效用于作物分类任务。长短期记忆RNN(LSTM RNN)和门控循环单元RNN(GRU RNN)是RNN的变体,解决了随着时间序列增加RNN出现的梯度消失或爆炸问题。此外,还有研究使用CNN和RNN(我们称为RCNN)的混合模型对作物进行分类。该文首先阐述了使用深度学习方法进行作物制图的背景和意义,并介绍了CNN和RNN模型结构。然后回顾了一些典型的研究,包括模型的结构、遥感数据源、数据处理方法和分类精度。最后,总结了使用深度学习方法进行作物分类的挑战以及现有解决方案的局限性。[结果](1)1-D CNN可用于提取时间特征,或时间+光谱特征,分类效果良好;2-D CNN已被广泛应用于单时相数据的空间特征提取,分类精度依赖于数据源;3-D CNN应用较少,但具有很大的潜力,尤其是时间+空间维度的特征提取;(2)相同条件下(架构、数据源、研究区域、类别),LSTM RNN和GRU RNN分类效果通常高于普通RNN,而前两者的效果差距不大,但GRU RNN训练时间较短;(3)CNN+RNN混合模型(RCNN)用RNN比3-D CNN更适合提取时间特征。这主要是由于RNN建立了对序列数据的长期依赖,而3-D CNN卷积核是局部计算的。[结论]通过分析,认为深度学习技术是作物遥感分类的有效工具。此外,与其他模型相比,RCNN, 3-D CNN和GUR RNN具有更大的潜力。

关键词：深度学习农作物分类 CNN LSTM RNN GRU RNN

试谈建设菜篮子工程

[期刊] 技术经济与管理研究 [作者] 雷元海

关键词： “菜篮子”工程基地建设出栏肉猪生猪生产蔬菜总产量蔬菜公司枝城市蔬菜产销泰国正大集团蔬菜专业

“菜篮子”工程建设研究

[期刊] 中国农村经济 [作者] 张红宇范照兵

“菜篮子”工程建设研究张红宇，范照兵一、引言８０年代中期，中国的粮食生产量达到历史上第一次最高水平后，中国城乡居民的食物结构发生了两点令人注目的变化：其一是直接粮食消费开始下降与动物性食品消费迅速上升，一种新的消费类型已经显现出来；其二是动物性食品消...

关键词： “菜篮子”工程粮食消费批发市场动物性食品中国城乡居民市场信息食物结构农产品市场生产供给波动比

＂菜篮子＂的喜与忧

[期刊] 农村金融研究 [作者] 王建明

＂菜篮子＂的喜与忧王建明自从１９８８年农业部提出＂发展副食品生产，保障城市供应的建设＂以来，农业银行投入＂菜蓝子＂４６亿元资金规模。据对上海、天津、南京、广州、沈阳、长春、成都、重庆、江苏、广西等十个省、区、市的调查，自１９８８年至１９９３年６月支持...

关键词：副食品生产菜蓝子王建明农村地区效益下降信贷投向销售一体化产品结构调整结构市场经济意识

管理好你篮子里的财富

[期刊] 财务与会计 [作者] 长河

如果你是一个美国的投资者,尤其是你买美国公司的股票,那么,在这样的日子里:1893年、1907年、1929年、1962年、1987年、2001年,你就会体会到财富是怎样"蒸发"掉的:股票的价格从天上掉到地下,其价值等

关键词：投资失败理财行为帕累托最优承担损失控制风险政府债券风险控制利益回报一个问题权衡利弊

全产业链产品价格预测方法研究——基于图深度学习方法的分析

[期刊] 价格理论与实践 [作者] 张军窦文娟付星星王伟

经典的价格预测算法通常针对某一产品开展研究,不能满足政府和企业对全产业链上产品价格的综合监管和预测需求。通过分析产品价格间的非线性相关性和上下游产品价格联动效应,提出了基于图深度学习框架的全产业链产品价格预测方法。将全产业链上的产品作为节点,产品之间的生产工艺作为边,构建了基本图数据结构,将图深度学习算法运用到聚丙烯产品全产业链,实验结果验证了图深度学习的可行性和有效性,证实其具有较高的预测准确度和抗干扰能力。建议从监测产业链中的各环节产品价格、打造可替代产品以及低转换成本的产业链结构着手,建立稳健的产业链生态环境。

关键词：全产业链价格预测图深度学习

融合网络结构与节点属性的关系预测深度学习方法研究

[期刊] 运筹与管理 [作者] 刘鹏桂亮王慧蓉夏昊翔

关系预测是网络科学领域的一个重要研究问题。传统基于相似性的启发式方法难以完成大规模或稀疏网络的关系预测任务，虽然近来兴起的基于深度学习的方法可以解决这一问题，但大多数工作主要通过网络结构信息嵌入表示向量的相似性实现关系预测。许多实证研究表明网络关系的形成会受到节点属性的影响，同时相似性也不是关系形成的唯一准则。本文提出了融合网络结构与节点属性进行关系预测的DDLP模型。该模型借助早期融合的方式获取网络结构信息和节点属性信息的嵌入表示，进而通过节点特征向量与连边信息的有监督学习实现关系预测。现实网络中的实验结果表明，DDLP模型可以有效捕捉网络中的连边规律，特别是融合节点属性后，其预测性能(精确率、召回率和F1值)明显优于比对模型。本研究不仅为关系预测的相关工作提出了一个深度学习模型框架，也为诸如系统推荐的现实应用奠定方法基础。

关键词：关系预测深度学习网络结构节点属性

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