检索结果-内蒙古大学图书馆

应用数学学报 2025年第03期 415-431页

作者：刘永辉姚钊王京刘双喆上海对外经贸大学统计与信息学院上海财经大学经济学院上海财经大学信息管理与工程学院澳大利亚堪培拉大学

在金融数据分析中,数据通常具有波动率集聚、异方差和非对称的特性,需要运用偏态分布下的条件异方差模型进行刻画.本文研究偏正态分布下GARCH模型的贝叶斯统计诊断问题.首先使用格子-吉布斯算法对偏正态分布下的GARCH模型的参数进行估计... 详细信息

在金融数据分析中,数据通常具有波动率集聚、异方差和非对称的特性,需要运用偏态分布下的条件异方差模型进行刻画.本文研究偏正态分布下GARCH模型的贝叶斯统计诊断问题.首先使用格子-吉布斯算法对偏正态分布下的GARCH模型的参数进行估计,其次在先验、数据以及模型三种扰动情况下,分别使用贝叶斯因子、φ散度以及后验均值为目标函数,运用局部影响分析方法进行统计诊断.数值模拟检验了该方法的有效性,实证部分对雪佛龙股票的周对数收益率进行偏正态分布下的GARCH建模,验证了贝叶斯局部影响分析方法的优越性.

关键词：偏正态分布 GARCH模型贝叶斯局部影响分析

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基于GA神经网络的个人信用评估

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系统工程理论与实践 2003年第12期23卷 70-75,115页

作者：朱兴德冯铁军上海财经大学经济信息管理系上海200083

　提出了基于遗传算法神经网络的个人信用评估模型,利用标准遗传算法和Solis&Wets算法的混合算法同时优化神经网络的结构和权重/阈值系数,并在探讨个人信用评估指标的基础上,针对模型实际应用问题提出了解决方案.

关键词：个人信用评估 GA 神经网络遗传算法市场经济

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发展中的信息技术对国际电子贸易的影响

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对外经贸实务 2002年第7期 28-30页

作者：邓效上海财经大学经济信息管理系

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非线性动态系统的递归神经网络预测研究——对我国钢铁产量的预测分析

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财经研究 2004年第11期30卷 26-33页

作者：刘兰娟谢美萍上海财经大学经济信息管理系上海200433

钢铁行业是我国国民经济的支柱产业之一,为国民经济的持续发展作出了积极的贡献。因此,对钢铁产量的预测研究已经成为一项非常重要的课题。文章使用基于数据挖掘和知识发现的人工神经网络法、时间序列分析法、递归神经网络技术来预测钢... 详细信息

钢铁行业是我国国民经济的支柱产业之一,为国民经济的持续发展作出了积极的贡献。因此,对钢铁产量的预测研究已经成为一项非常重要的课题。文章使用基于数据挖掘和知识发现的人工神经网络法、时间序列分析法、递归神经网络技术来预测钢铁产量的方法,并将递归神经网络方法预测的结果与前面的两种方法的预测结果进行比较,比较的结果说明该方法是可行的。

关键词：钢铁产量人工神经网络时间序列分析法递归神经网络技术

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广告信息不对称与消费者行为选择

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外国经济与管理 2003年第7期25卷 39-43页

作者：蒋传海上海财经大学经济信息管理系上海200433

本文从广告信息含量的角度 ,介绍了国外学者对信息性广告和非信息性广告的研究情况 ,分析了这两类广告与搜寻品和经验品之间的联系 ,并且着重探讨了非信息性广告的作用 ,并且纠正了对非信息广告的传统偏见。

关键词：搜寻品经验品信息性广告非信息性广告消费者行为

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缺失数据处理方法的比较研究

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计算机科学 2004年第10期31卷 155-156,174页

作者：刘鹏雷蕾张雪凤上海财经大学经济信息管理系上海200433

数据挖掘已被广泛用于医疗领域,而大多数医疗数据集都存在缺失值。本文介绍了一些缺失值估计算法。建立了5种模型来提高预测的有效性,它们是保留缺失模型、直接丢弃模型、贝叶斯朴缺模型、贝叶斯重叠补缺模型和基于信息增益的贝叶斯重... 详细信息

数据挖掘已被广泛用于医疗领域,而大多数医疗数据集都存在缺失值。本文介绍了一些缺失值估计算法。建立了5种模型来提高预测的有效性,它们是保留缺失模型、直接丢弃模型、贝叶斯朴缺模型、贝叶斯重叠补缺模型和基于信息增益的贝叶斯重叠补缺模型。这些模型在Clinics数据集上进行了处理和分析。用C4.5决策树和10叠交叉确认法来检验这些模型的性能,结果表明根据信息增益递减顺序排序,用朴素贝叶斯分类器来预测缺失值是有效的。

关键词：信息增益朴素贝叶斯分类器模型数据挖掘决策树数据集医疗领域医疗数据保留处理

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时间序列模糊关联规则的挖掘

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计算机工程与应用 2004年第12期40卷 177-179页

作者：王炳雪上海财经大学经济信息管理系上海200433

对于许多复杂系统产生的时间序列,研究序列的局部行为和局部关联特征往往比原来的研究系统全局性模型具有明显的优势。为研究时间序列内部或时间序列间局部形态的关联特征,文章借助模糊集来软化时间序列属性论域的划分边界从而研究时间... 详细信息

对于许多复杂系统产生的时间序列,研究序列的局部行为和局部关联特征往往比原来的研究系统全局性模型具有明显的优势。为研究时间序列内部或时间序列间局部形态的关联特征,文章借助模糊集来软化时间序列属性论域的划分边界从而研究时间序列局部形态的模糊关联规则、规则可信度和规则的评价方法。实际算例显示了算法的有效性。

关键词：数据挖掘时间序列模糊关联规则

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基于GA神经网络的个人信用评估

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上海金融 2003年第3期 48-51页

作者：冯铁军上海财经大学经济信息管理系上海200083

个人信用评估技术是完善国家个人信用体系的重要一环。本文提出了基于遗传算法神经网络的个人信用评估模型 ,利用标准遗传算法和Solis&Wets算法的混合算法同时优化神经网络的结构和权重 /阈值。同时 ,本文在探讨个人信用评估指标的... 详细信息

个人信用评估技术是完善国家个人信用体系的重要一环。本文提出了基于遗传算法神经网络的个人信用评估模型 ,利用标准遗传算法和Solis&Wets算法的混合算法同时优化神经网络的结构和权重 /阈值。同时 ,本文在探讨个人信用评估指标的基础上 ,提出了模型实际应用所涉及问题的解决办法。

关键词：个人信用评估技术遗传算法神经网络 Solis&Wetst算法个人信用评估指标

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银行数据大集中风险及其防范措施

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上海金融 2003年第11期 35-37页

作者：赵魁上海财经大学经济信息管理系上海200083

银行数据大集中是我国商业银行迈向现代化的必经之路。然而 ,数据的集中同时也带来了风险的集中 ,如何降低数据大集中带来的风险是当今我国各大银行在实施数据大集中过程中面临的重大课题。在我国银行现在采取的防范风险的措施中 ,无法... 详细信息

银行数据大集中是我国商业银行迈向现代化的必经之路。然而 ,数据的集中同时也带来了风险的集中 ,如何降低数据大集中带来的风险是当今我国各大银行在实施数据大集中过程中面临的重大课题。在我国银行现在采取的防范风险的措施中 ,无法避免由于数据大集中带来的某些风险 ,从而使系统存在巨大的风险隐患。本文根据把集中的数据进行分散备份的方法 ,提出了一个能够有效降低数据大集中带来的某些风险的方案 ,作为现在银行采取的风险防范措施的补充 ,能够消除现在银行数据大集中系统存在的巨大风险隐患

关键词：银行数据大集中风险分散备份

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一种健壮有效的决策树改进模型

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计算机工程与应用 2005年第33期41卷 172-175页

作者：刘鹏上海财经大学经济信息管理系上海200433

论文提出了一种健壮有效的决策树改进模型R-C4.5及其简化版本。该决策树模型基于著名的C4.5决策树模型,但在属性的选取和分枝策略上进行了改进。对每一个属性计算对应样本子集的熵和样本子集熵的平均值,并将样本子集熵的值不小于平均值... 详细信息

论文提出了一种健壮有效的决策树改进模型R-C4.5及其简化版本。该决策树模型基于著名的C4.5决策树模型,但在属性的选取和分枝策略上进行了改进。对每一个属性计算对应样本子集的熵和样本子集熵的平均值,并将样本子集熵的值不小于平均值的样本子集进行合并,形成一个临时的复合样本子集,即合并分类效果较差的分枝。利用临时复合样本子集的熵值和未合并样本子集的熵值计算该结点的修正信息增益,并选择具有最高修正信息增益的属性作为当前结点的测试属性。其分枝对应于未合并样本子集和复合样本子集。该模型的简化版本在数据预处理阶段完成。R-C4.5决策树模型在提高测试属性选择度量的可解释性、减少空枝和无意义分枝,及过度拟合等方面有了显著的提高。

关键词：决策树模型 C4.5 R—C4.5 分类器数据挖掘

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