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[期刊] 图书情报工作  [作者] 吴树芳   杨强   朱杰  
[目的/意义]网络敏感信息发现对于净化网络空间和维护社会稳定具有重要意义。针对当前网络敏感信息发现研究忽略长距离上下文语义,从而导致发现性能欠佳的问题,提出敏感词融合权重惩罚BiGRU模型的网络敏感信息发现方法。[方法/过程]首先,得到敏感词的统计权重、类别权重和情感权重,并将三者融合得到敏感词的融合权重;其次,利用融合权重构建敏感词加权损失函数,以惩罚BiGRU模型对包含敏感词文本的错误发现;最后,基于惩罚后的BiGRU模型实现对网络敏感信息的发现。[结果/结论]在新浪微博真实数据集上的实证结果显示,与已有方法相比,提出的方法在精确率、召回率和F1值上均有一定提高。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 汪玉亭  张可  丰景春  薛松  崔敬浩  
针对现有项目群工期延误惩罚模型较少研究工期延误产生的局部与整体效应,通过引入项目群的子网络,构建了基于子网络的项目群结构。在此基础上,采用关键路径方法(CPM),分别研究了因承包人原因导致的子网络之间和子网络内项目工期延误对项目群所带来的影响,并构建了基于子网络的项目群工期延误惩罚模型。结合Z项目群,对子网络之间和子网络内的工期延误惩罚模型进行了实例分析。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 汪玉亭  张可  丰景春  薛松  崔敬浩  
针对现有项目群工期延误惩罚模型较少研究工期延误产生的局部与整体效应,通过引入项目群的子网络,构建了基于子网络的项目群结构。在此基础上,采用关键路径方法(CPM),分别研究了因承包人原因导致的子网络之间和子网络内项目工期延误对项目群所带来的影响,并构建了基于子网络的项目群工期延误惩罚模型。结合Z项目群,对子网络之间和子网络内的工期延误惩罚模型进行了实例分析。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 周霖  罗幼喜  
针对混合效应模型,在已有的双Lasso正则化分位回归(DLQR)的基础上,结合MCP惩罚,提出了双MCP正则化分位回归(DMQR).通过对惩罚方法的改进,使得模型的拟合效果大大提高.在求解参数时使用交替迭代算法使得每次只用求解单个MCP惩罚的分位回归,并结合针对非凸惩罚的迭代坐标下降法(QICD)使得计算的速度大大提高.在稀疏模型的模拟研究中发现,无论在何种误差条件下,DMQR都能很好的排除冗余变量,效果相对于DLQR有了较大的提升.且在模型的稀疏程度不同时,都能得到很好的模拟结果.
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 周霖  罗幼喜  
针对混合效应模型,在已有的双Lasso正则化分位回归(DLQR)的基础上,结合MCP惩罚,提出了双MCP正则化分位回归(DMQR).通过对惩罚方法的改进,使得模型的拟合效果大大提高.在求解参数时使用交替迭代算法使得每次只用求解单个MCP惩罚的分位回归,并结合针对非凸惩罚的迭代坐标下降法(QICD)使得计算的速度大大提高.在稀疏模型的模拟研究中发现,无论在何种误差条件下,DMQR都能很好的排除冗余变量,效果相对于DLQR有了较大的提升.且在模型的稀疏程度不同时,都能得到很好的模拟结果.
[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。
[期刊] 财贸研究  [作者] 阮素梅  周泽林  
利用L1惩罚Logit模型,实证检验P2P网贷信用违约的关键影响因素;并利用混淆矩阵与ROC曲线等分类评价方法,检验模型的违约预测效果。研究发现:L1惩罚Logit模型具有很好的变量选择功能,可以有效地识别影响信用违约的关键因素,降低管理者的监管成本;L1惩罚Logit模型能够获得比普通Logit模型、支持向量机等更好的预测效果,既能够从总体上实现对信用违约状态的准确预测,又能够细致分析关键影响因素对违约概率造成的影响,有助于预测和控制信用风险的发生。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 王文宾  达庆利  胡天兵  杨广芬  
为研究我国废旧电子产品(WEEE)立法的问题,分析了供应商、制造商、零售商、需求市场及回收商的行为,分别建立了变分不等式模型,并在此基础上建立了五级再制造闭环供应链网络均衡模型。模型考虑了政府对于制造商的惩罚政策与对于回收商的补贴政策。通过修正投影算法求解算例,仿真分析了旧材料转化率、回收率、惩罚及补贴政策对闭环供应链网络均衡结果的影响。结果表明,随着政府对于回收商的补贴的增加,不但回收商的回收量提高,闭环供应链的新材料需求量、旧材料需求量、销售量均增加;相反,随着政府对于制造商未完成的回收量的罚款增加,回收量、新材料需求量、旧材料需求量、销售量均降低;追求高回收率的政策并不总是有效的;而提高...
[期刊] 运筹与管理  [作者] 刘红旗  方志耕  李维东  陶良彦  
评价指标权重的确定是多属性决策问题中至关重要的环节。然而,既有研究利用评价指标值之间的差异性进行指标的客观赋权,往往忽略了评价指标对被评价对象全体及所在系统的重要性。本文基于事物自然本质属性差异,运用灰色关联聚类将评价对象划分到预设的类别;借鉴有无对比分析法的思想,定义了反映指标对全体被评价对象类别影响程度的灰类敏感度系数;根据极大熵准则,建立了基于灰类敏感度系数的客观权重极大熵配置模型,以确定多属性决策指标的权重。并通过与文献[21,26]中实际案例的对比分析,说明了本模型的有效性与更贴近现实性,为解决多属性决策指标客观赋权问题提出了一个新思路。
[期刊] 统计研究  [作者] 李扬  曾宪斌  
本文针对面板数据模型的惩罚似然变量选择问题,比较研究了Lasso、Adaptive Lasso、Bridge和SCAD四种罚函数的渐近性质。模拟结果验证了在面板数据情况下,Adaptive Lasso、Bridge和SCAD的Oracle性质同样成立,且它们在变量选择准确性、参数估计精度和模型预测精度三方面的效果都优于Lasso。为了合理选取调整参数,本文考虑AIC、BIC、GCV、Cp四种准则,通过模拟显示BIC和GCV的表现通常要优于AIC和Cp。作为实证研究,本文在面板数据框架下应用惩罚似然方法对上市公司市盈率影响因素进行选择,以期对股市投资者做出理性投资决策有一定指导价值。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 罗幼喜  李翰芳  
研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题。研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自适应Lasso惩罚,并为参数估计设计交替迭代算法。研究发现:新方法不仅对随机误差分布具有较强的稳健性,而且在不同稀疏度模型下均有着良好的表现,尤其是在高维情形时。研究创新:本文提出的方法在对模型中重要自变量进行选择的同时能够充分考虑随机效应的影响;交替迭代算法不仅有效解决了需要选择两个惩罚参数的困境,而且收敛速度快。研究价值:为实际工作者对面板数据和纵向数据的分析提供了有效的建模方法。
[期刊] 统计研究  [作者] 孙燕  
在颇具争议的收入差距和健康关系研究中,为了降低可能存在的模型设定和遗漏变量偏误,本文提出了随机效应半参数logit模型,其中非参数的设定还可用于数据的初探性分析。随后本文提出了模型非参数和参数部分的估计方法。这里涉及的难点是随机效应的存在导致似然函数中的积分没有解析式,而非参数的存在更加大了估计难度。本文基于惩罚样条非参数估计方法和四阶Laplace近似方法建立了惩罚对数似然函数,其最大化采用了Newton-Raphson近似方法。文章还建立了惩罚样条中重要光滑参数的选取准则。模型在收入差距和健康实例中的估计结果表明数据支持收入差距弱假说,且非参数估计结果表明其具有U型形式,与实例估计结果的比较指出本文提出的估计方法是较准确的。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 罗幼喜  李翰芳  
研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题。研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自适应Lasso惩罚,并为参数估计设计交替迭代算法。研究发现:新方法不仅对随机误差分布具有较强的稳健性,而且在不同稀疏度模型下均有着良好的表现,尤其是在高维情形时。研究创新:本文提出的方法在对模型中重要自变量进行选择的同时能够充分考虑随机效应的影响;交替迭代算法不仅有效解决了需要选择两个惩罚参数的困境,而且收敛速度快。研究价值:为实际工作者对面板数据和纵向数据的分析提供了有效的建模方法。
[期刊] 技术经济  [作者] 丰景春  赵杰  
将项目群管理理论引入IT项目进度管理,定义IT项目群管理的基本单位——工作项目,对各工作项目之间的自由逻辑关系和强制逻辑关系进行分析。将工作项目分为自由工作项目和非自由工作项目两类,并在项目群的视角下综合分析两类工作项目进度延误的影响效应,构建了IT项目进度延误惩罚模型。
[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。
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