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[期刊] 中国人口.资源与环境  [作者] 闫艳红  商华  
辽宁沿海经济带是辽宁省"十二五"期间的重点发展区域,而区域经济的发展在很大程度上依托于人力资源的开发和利用。本文应用Markov模型分析预测了辽宁沿海经济带未来10年的人力资源供给状况,并结合人力资源的需求情况进行了供需分析,得出未来10年辽宁沿海经济带人力资源供不应求的结论。为了使辽宁沿海经济带的人力资源状况与辽宁沿海经济带发展相适应,本文提出加大政府发展教育的力度、建设良好的人才引入环境、优化人力资源配置的建议。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 李一  霍开杰  
人力资源是企业发展的根本,人才的流动就对企业构成一定的影响,如何去科学合理的预测分析企业的人力资源就显得非常必要。文章针对于此通过建立马尔可夫模型来实施分析。
[期刊] 企业经济  [作者] 张冬青  宁宣熙  刘雪妮  
定量预测方法分为因果预测法和时间序列预测法。因果预测法利用预测变量与其他变量之间的因果关系进行预测,时间序列预测法的原理是根据预测变量历史数据的结构推断其未来值。由于时间序列只能描述变量自身序列的结构,但不能描述其他特征,而因果预测法虽能描述某个变量与其他变量之间的因果关系,但缺少描述这一变量自身时间序列结构的功能。因此,笔者提出了一种新的预测方法———基于观测序列为向量的隐马尔可夫模型(HMM),该方法能同时考虑变量自身序列结构以及变量与其他变量之间的因果关系。本文首先介绍了隐马尔可夫基本理论;其次在模型训练、隐状态序列估计的基础上,提出基于HMM预测算法;最后进行了实证研究,其结果也表明该...
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈敏  魏金明  
自2005年7月21日起,人民币汇率不再盯住单一美元,开始实行以市场供求为基础、参考一揽子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。当日,人民币兑美元升值2%,即1美元兑换8.11元人民币。自此,人民币兑美元的汇率始终处于频繁的波动状态,并于2006年5月15日首次突破“1:
[期刊] 统计与决策  [作者] 王燕茹  王凯凯  
企业景气指数作为随机的变量,在每个季度统计过程中会存在着比较大的不确定性和不精确性的特点。文章以北京市1999—2013年共60个季度企业景气指数的数据资料作为实例,结合加权马尔可夫数学模型进行具体的应用。论证该模型在给定提供的时间序列中的实践效果,最后获得的结果与实际情况基本吻合,为以后对企业景气指数的预测提供新的研究方法和预测依据。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张倩生  
本文以模糊数学为基础,结合概率计算的方法,对衡量房地产投资风险水平的模型进行探讨。
[期刊] 自然资源学报  [作者] 马占青  徐明仙  俞卫阳  温淑瑶  
论文基于大气降水过程存在着大量的不确定性和不精确性的特点,将简单的统计计算与马尔可夫链理论有机结合起来预测降水量,方法的物理概念清晰,计算简便。以杭州市1956—2008年的降水量资料为例,应用统计模型进行逐年降水量预测,从前40 a的降水量序列资料(1956—1995年)开始,预测1996年的降水量,然后剔除1956年的降水资料,将1996年的实际资料加入到序列中,再按照降水量预测的基本步骤预测1997年的降水量,依此类推进行逐年降水量预测,结果表明,13 a中误差小于±10%、±15和±20%的分别占30.77%、53.85%和69.23%,预测误差最大值为-24.03%;应用统计马尔可夫...
[期刊] 南方金融  [作者] 陈玉海  
本文根据中国人民银行广州分行人力资源变量的现状及其变化趋势,应用马尔可夫链预测其在未来三年期间内某个时间点上人力资源可能出现的状态,从而为中国人民银行广州分行人力资源管理提供可靠的理论依据。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张延飞  颜七笙  
文章根据统计资料数据,应用马尔科方法修正的SVM模型对中国科技人才资源进行预测和研究,对比传统预测模型中的离散灰色GM(1,1)模型,发现马尔科方法修正的SVM模型具有更高的拟合精度,为科技人才资源预测提供了一种新方法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 周志坚,傅泽田,王瑞梅,李丽,张小栓  
[期刊] 技术经济  [作者] 樊相如  唐海仕  
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 张连增  杨婧  
在寿险中,多状态模型是传统的两状态模型的推广。多状态模型包括失能、退保等其他状态。在本文中我们将马尔可夫链应用于多状态模型的研究,多元风险模型、多元生命模型都可以视为特殊的多状态模型,从而可以进行统一化处理。相对于传统寿险精算理论中对多元风险模型、多元生命模型和多状态模型分别讨论,本文的统一化处理是很大的改进。本文给出了两个多状态模型的实际应用的例子,对相应的Thiele微分方程组,通过编程求得数值解。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 叶五一   李妲   焦守坤  
VaR和ES是衡量金融资产风险的重要测度,对风险控制和金融危机的识别具有重要意义。本文以CAViaR模型为基础,通过因子隐马尔可夫模型构造潜变量,作为CAViaR模型的回归系数的组成部分,最终提出了一个含潜变量的VaR和ES联合估计方法(FHM-CAViaR),实现了VaR和ES的联合预测。在该模型中,潜变量由一个因子隐马尔可夫模型驱动,可以刻画市场信息对模型系数带来的长期效应与短期冲击,该因子隐马尔可夫模型的引入实现了分位数回归模型参数在上百个状态间的转换。最后,基于本文提出的FHM-CAViaR模型分别对上证综指、深证综指和纳斯达克指数的对数收益率数据进行实证分析。实证结果表明,本文提出的模型具有更优的预测效果。此外实证结果还表明,在危机期间VaR的序列聚集性有着显著的增加。本文提出的模型可以通过潜变量的变化识别市场的机制变换,且能更精确地对金融资产的VaR以及ES进行估计,给出金融风险度量一种新的研究方法。
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