检索结果-内蒙古大学图书馆

商业时代 2005年第20期 48-49页

作者：谭政勋暨南大学珠海学院广东珠海519070

本文对我国开放式基金业绩来源进行了实证研究。在研究方法上,以固定资产投资增长率和货币供应量(M1)增长率作为先决信息变量,使用CAPM和FF3三因素模型的条件和无条件模型对开放式基金业绩来源进行实证分析并相互验证实证结果。研究表明... 详细信息

本文对我国开放式基金业绩来源进行了实证研究。在研究方法上,以固定资产投资增长率和货币供应量(M1)增长率作为先决信息变量,使用CAPM和FF3三因素模型的条件和无条件模型对开放式基金业绩来源进行实证分析并相互验证实证结果。研究表明,先决信息变量对开放式基金收益产生了一定的影响;选股择时能力对开放式基金业绩的贡献比封闭式基金要大得多,但市场超额收益对两者的影响却相反。

关键词：开放式基金条件模型绩效评估模式中国固定资产投资货币供应量变量设计

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基于资金流调整条件模型的开放式基金绩效研究

基于资金流调整条件模型的开放式基金绩效研究

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作者：范驾云南京大学

学位级别：硕士

自2001年9月,我国第一支开放式基金——华安创新诞生以来,开放式基金因其透明度高、流动性好、投资方便等优势获得了迅速的发展,并逐渐取代封闭式基金成为中国基金市场发展的方向。故借鉴国外的研究成果,完善适用于我国开放式基金的绩... 详细信息

自2001年9月,我国第一支开放式基金——华安创新诞生以来,开放式基金因其透明度高、流动性好、投资方便等优势获得了迅速的发展,并逐渐取代封闭式基金成为中国基金市场发展的方向。故借鉴国外的研究成果,完善适用于我国开放式基金的绩效评价体系,无论是对投资者、基金管理者还是监管者都具有重要的意义。国内对包含公共信息变量的条件绩效评估模型的规范研究非常少,对资金流与基金绩效关系的研究也主要是集中在基金绩效对投资者申购、赎回行为的影响,而不是研究基金为投资者提供的申购、赎回服务对基金自身绩效的影响。所以,合理挑选公共信息变量,应用条件模型评估我国开放式基金的绩效,并研究投资者的申购、赎回行为对基金绩效的影响,具有理论和实践两方面的意义,这也体现了本文的创新之处。本文同时采用非条件模型和条件模型评估开放式基金的绩效,并研究了资金流对基金绩效的影响。通过使用四种评估方法,同时采用月度和季度数据,并将资金流回归系数的最值进行调整,从而对股票型基金的绩效作比较研究：而后,又采用同样的研究方法,对债券型和积极配置型基金的绩效做了类似的分析,以检验股票型基金绩效研究结果的稳健性,得到以下结论：(1)我国开放式基金选股能力较强,取得了显著的超额收益,总体上战胜了市场。(2)我国开放式基金在非条件模型下显示具有良好的市场时机把握能力,而在条件模型下却显示不再具有时机把握能力。(3)条件模型比非条件模型更适用于评估我国开放式基金的绩效。(4)开放式基金为投资者提供的申购、赎回服务对我国开放式基金绩效的影响较小。(5)本文所选的5个公共信息变量对我国股市,对开放式基金的收益都有一定的预测能力,适合被加入条件模型对基金绩效进行评价。其中,稳态化的无风险收益率和狭义货币M1同比增长率的预测能力相比于其他3个变量更强,更适合被加入条件模型评估开放式基金的绩效。

关键词：条件模型资金流基金绩效开放式基金

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基于混合条件模型的Web信息抽取

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郑州大学学报（理学版） 2008年第3期40卷 52-55页

作者：肖基毅朱道辉邹腊梅南华大学计算机科学与技术学院湖南衡阳421001

针对传统Web信息抽取的隐马尔可夫模型对初值十分敏感和在实际训练中极易得到局部最优模型参数,提出了一种最大熵和最大熵马尔可夫模型相结合的条件模型.该方法对输入的Web页面进行解析并构建HTML树,通过计算HTML子树结点的熵定位数据域... 详细信息

针对传统Web信息抽取的隐马尔可夫模型对初值十分敏感和在实际训练中极易得到局部最优模型参数,提出了一种最大熵和最大熵马尔可夫模型相结合的条件模型.该方法对输入的Web页面进行解析并构建HTML树,通过计算HTML子树结点的熵定位数据域,允许观察值表示任意重叠特征(像词、大写、HTML标记、语义)和定义状态序列给予观察序列的条件概率实现了Web信息抽取.实验结果表明,新的方法在精确度和召回率指标上比传统隐马尔可夫模型和最大熵马尔可夫模型具有更好的性能.

关键词： Web信息抽取最大熵马尔可夫模型条件模型最大熵隐马尔可夫模型

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基于条件模型的开放式基金绩效研究

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江苏科技信息（学术研究） 2011年第2期 68-69页

作者：范驾云南京大学工程管理学院

文章同时采用非条件和条件模型研究基金绩效,并考虑了基金流的影响.在对公共信息变量及其滞后阶数进行了精心挑选后,本文通过四种评估方法比较研究了样本基金的绩效.

关键词：条件模型基金绩效基金流

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“科创”主题基金业绩评价--基于条件模型

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产业创新研究 2021年第18期 16-18页

作者：赖青瑶中国人民大学北京100872

文章从传统资本资产定价模型、Fama-French五因子模型出发,结合公共信息变量,对“科创”主题基金的收益率进行条件模型检验。实证结果发现:基于Fama-French五因子的条件业绩评价模型对基金收益率解释力度强,部分基金对前定公共信息变量... 详细信息

文章从传统资本资产定价模型、Fama-French五因子模型出发,结合公共信息变量,对“科创”主题基金的收益率进行条件模型检验。实证结果发现:基于Fama-French五因子的条件业绩评价模型对基金收益率解释力度强,部分基金对前定公共信息变量的管理策略一定程度上有效;尽管公募机构具备信息优势,大部分“科创”主题基金却没有表现出显著的超额收益。文章对样本基金进行分组回归以检验回归结果,整体上“科创”主题基金没有获得显著的超额收益,只有极个别的基金存在显著为正的超额收益,此时投资者选择被动指数型基金效益更好。

关键词： “科创”主题基金前定公共信息条件模型

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基于条件外观模型的人脸特征点自动标定方法

基于条件外观模型的人脸特征点自动标定方法

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作者：陈莹艾春璐化春键张龙媛 214122 江苏省无锡市蠡湖大道1800号

本发明公开了一种基于条件外观模型的人脸特征自动标定方法，属计算机视觉领域。该方法的实现过程为：假设正面人脸标定已知，首先建立正脸与侧脸的离散特征点对应，通过回归算法获得的离散特征点与结构化标定点之间的映射关系，获得侧... 详细信息

标准号: CN102663351A

本发明公开了一种基于条件外观模型的人脸特征自动标定方法，属计算机视觉领域。该方法的实现过程为：假设正面人脸标定已知，首先建立正脸与侧脸的离散特征点对应，通过回归算法获得的离散特征点与结构化标定点之间的映射关系，获得侧面人脸的初始化标定结果。然后，建立侧脸标定点与正脸标定点之间的条件模型，并根据反向合成算法，对模型参数的不断迭代优化，得到最终标定结果。本发明通过核岭回归建立离散特征点与结构化标定点的空间映射以获取人脸特征的初始标定，降低后续迭代次数，提高标定精度。设计条件外观模型及其反向合成迭代算法，避免对外观变形的搜索，提高搜索效率。与传统主动外观模型的比较，本发明的标定方法标定结果更为准确。

关键词：标定离散特征外观模型反向合成人脸特征结构化人脸算法计算机视觉领域自动标定方法初始标定回归算法空间映射模型参数设计条件搜索效率条件模型映射关系初始化变形侧面优化

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日本海沟俯冲带海底地震动累积能量参数的条件预测模型

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地球物理学报 2024年第7期67卷 2729-2743页

作者：张文斌胡进军胡磊中国地震局工程力学研究所哈尔滨150080 中国地震局地震工程与工程振动重点实验室哈尔滨150080

阿里亚斯强度(IA)、累积绝对速度(CAV)和峰值地面加速度(PGA)已被广泛用作地震动强度的评价指标.为了研究海底地震动特征及其能量累积效应,采用日本海沟区域的138次浅地壳地震的2605组三分量记录、125次俯冲板内地震的2669组三分量记录... 详细信息

阿里亚斯强度(IA)、累积绝对速度(CAV)和峰值地面加速度(PGA)已被广泛用作地震动强度的评价指标.为了研究海底地震动特征及其能量累积效应,采用日本海沟区域的138次浅地壳地震的2605组三分量记录、125次俯冲板内地震的2669组三分量记录和267次俯冲板间地震的5693组三分量记录来建立IA-PGA和CAV-PGA条件模型,并研究其对震级(MW)、震源机制、断层距(Rrup)、海水深度(DW)以及剪切波速(VS)等于1.5 km·s^(-1)的深度(D15)等解释变量的潜在依赖性.基于条件模型,建立了海域的IA和CAV地震动预测方程(GMPE).研究结果表明:各个解释变量对条件模型有着不同影响,震级为主要影响因素;震级对海域的能量累积效应影响较大,随着震级增大,能量累积效应越大.通过基于条件模型得到IA和CAV预测模型与现有陆域的IA和CAV模型进行了比较,在相同震级和距离下,海域的能量累积效应要大于陆域.本文提供了海域的从PGA估算IA、CAV的方法,能用于损伤预测和评估、地震预警(EEW)和海啸预警等.

关键词：海域地震动预测方程条件模型阿里亚斯强度累积绝对速度 S-net

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弱外生性与条件误差校正模型及其对我国的实证

弱外生性与条件误差校正模型及其对我国的实证

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中国数量经济学会2003年年会

作者：王少平李子奈华中科技大学经济学院清华大学

计量经济学关于变量的外生性定义最初是基于Koopmans(1950)对外生变量的表述:"外生变量是由模型(系统)之外的因素所确定的变量",这一表述导致了对外生变量的经验化处理即主观的确定外生变量,有可能导致模型设定和统计推断失效... 详细信息

计量经济学关于变量的外生性定义最初是基于Koopmans(1950)对外生变量的表述:"外生变量是由模型(系统)之外的因素所确定的变量",这一表述导致了对外生变量的经验化处理即主观的确定外生变量,有可能导致模型设定和统计推断失效(Engle 1983,Dims,1985),这是C.C方法论所隐含的假设之一即内外生变量的随意可分性。随着计量经济学精确的概率论框架的形成,Koopman等在1953

关键词：弱外生性协整向量外生变量分布参数 ECM 协整分析条件分布函数条件模型条件误差校正模型

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基于条件深度卷积生成对抗网络的图像识别方法

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自动化学报 2018年第5期44卷 855-864页

作者：唐贤伦杜一铭刘雨微李佳歆马艺玮重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学自动化学院重庆400065

生成对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)是目前热门的生成式模型.深度卷积生成对抗网络(Deep convolutional GAN,DCGAN)在传统生成对抗网络的基础上,引入卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)进行无监督训练;条件生成对抗网络(Conditional GAN,CGAN)在GAN的基础上加上条件扩展为条件模型.结合深度卷积生成对抗网络和条件生成对抗网络的优点,建立条件深度卷积生成对抗网络模型(Conditional-DCGAN,C-DCGAN),利用卷积神经网络强大的特征提取能力,在此基础上加以条件辅助生成样本,将此结构再进行优化改进并用于图像识别中,实验结果表明,该方法能有效提高图像的识别准确率.

关键词：生成对抗网络卷积神经网络条件模型特征提取图像识别

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条件概率图产生式对抗网络

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软件学报 2020年第4期31卷 1002-1008页

作者：李崇轩朱军张钹清华大学计算机科学与技术系北京100084

产生式对抗网络(generative adversarial networks,简称GANs)可以生成逼真的图像,因此最近被广泛研究.值得注意的是,概率图生成对抗网络(graphical-GAN)将贝叶斯网络引入产生式对抗网络框架,以无监督的方式学习到数据的隐藏结构.提出了... 详细信息

产生式对抗网络(generative adversarial networks,简称GANs)可以生成逼真的图像,因此最近被广泛研究.值得注意的是,概率图生成对抗网络(graphical-GAN)将贝叶斯网络引入产生式对抗网络框架,以无监督的方式学习到数据的隐藏结构.提出了条件概率图生成对抗网络(conditional graphical-GAN),它可以在弱监督环境下,利用粗粒度监督信息来学习到更精细而复杂的结构.条件概率图生成对抗网络的推理和学习遵循与graphical-GAN类似的方法.提出了条件概率图生成对抗网络的两个实例.条件高斯混合模型(conditional Gaussian mixture GAN,简称cGMGAN)可以在给出粗粒度标签的情况下从混合数据中学习细粒度聚类.条件状态空间模型(conditional state space GAN,简称cSSGAN)可以在给定对象标签的情况下学习具有多个对象的视频的动态过程.

关键词：深度生成模型产生式对抗网络概率图模型弱监督学习条件模型

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