检索结果-内蒙古大学图书馆

福建电脑 2025年第4期 9-14页

作者：闫海波张馨月新疆财经大学统计与数据科学学院

为提升Heston定价模型在金融衍生品定价中的准确性，本文构建一个预测期权收盘价的PINN＿Heston模型。采用结合PINN与Heston方程，构造物理方程约束训练的神经网络。模型以标的资产价格、到期时间及随机波动率为输入，期权价格为输出。... 详细信息

为提升Heston定价模型在金融衍生品定价中的准确性，本文构建一个预测期权收盘价的PINN＿Heston模型。采用结合PINN与Heston方程，构造物理方程约束训练的神经网络。模型以标的资产价格、到期时间及随机波动率为输入，期权价格为输出。实验的结果显示，PINN＿Heston方法在定价上优于传统Heston模型和Black-Scholes模型，说明深度学习方法在期权定价领域具有优势，可为金融模型的改进和创新提供一个新思路。

关键词：神经网络 Heston模型 Black-Scholes模型期权定价

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基于不确定性指数和VIX的原油价格波动率预测研究

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价值工程 2025年第8期44卷 112-115页

作者：廖惠琴兰州财经大学统计与数据科学学院兰州730020

为了研究国际原油期货价格的波动情况,本文对WTI原油期货价格波动率建立模型,采用标准自回归模型(AR)作为基准模型,引入全球经济政策不确定性指数(GEPU)、美国经济政策不确定性指数(USEPU)和VIX指数建立AR-X模型作为扩展模型。实证结果... 详细信息

为了研究国际原油期货价格的波动情况,本文对WTI原油期货价格波动率建立模型,采用标准自回归模型(AR)作为基准模型,引入全球经济政策不确定性指数(GEPU)、美国经济政策不确定性指数(USEPU)和VIX指数建立AR-X模型作为扩展模型。实证结果表明,相较于AR-USEPU模型和AR-VIX模型,AR-GEPU指模型对WTI原油期货价格波动有显著的正向影响;在预测评价中,通过样本外R2检验和五种预测评价指标发现,AR-GEPU模型具有最好的预测效果;最后,基于不同的估计窗口和不同的窗口长度,我们的结果是稳健的。

关键词： WTI原油波动率 AR模型不确定性指数 VIX

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基于SMOTEBo-trtu-aiLghGBM的中小企业信用风险评估研究rtu

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时代经贸 2025年第4期22卷 42-48页

作者：张顺云王爱银新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012

准确把握中小企业的信用风险状态,对监管者和银行等金融机构意义重大。融合财务指标与非财务指标构建信用风险预测指标集,本文提出中小企业信用风险预测组合算法SMOTE-Boruta-LightGBM(以下简称“SBL模型”),即通过SMOTE过采样算法方式... 详细信息

准确把握中小企业的信用风险状态,对监管者和银行等金融机构意义重大。融合财务指标与非财务指标构建信用风险预测指标集,本文提出中小企业信用风险预测组合算法SMOTE-Boruta-LightGBM(以下简称“SBL模型”),即通过SMOTE过采样算法方式,解决样本分类不平衡问题;Boruta算法将自动筛选信用风险特征,选出真正对预测目标变量有影响的特征;LightGBM作为分类器,实现中小企业信用风险预测。为验证算法的有效性,本文以A股618家上市公司为研究对象,设计模型对比实验和模型稳定性检验进行算法测试。研究结果表明,SBL模型信用风险预测算法综合表现优于SVM、Logistic等基本模型,解决了数据不平衡引起的分类紊乱和特征选择问题,对金融机构评估上市公司的违约风险具有一定的指导意义。

关键词： SMOTE过采样 Boruta 信用违约风险 LightGBM

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广义逐步混合删失方案下Pareto分布的参数推断

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哈尔滨商业大学学报(自然科学版) 2025年第2期 214-218页

作者：郝雪青田茂再新疆财经大学统计与数据科学学院中国人民大学统计学院

Pareto分布和广义逐步混合删失方案已被广泛应用于经济学、工程学和可靠性等领域，广义逐步混合删失方案不仅允许在产品失效发生前进行随机删除未失效产品来节省时间和成本，而且还保证了在测试中出现一定数量的失效观测.为了提高统计... 详细信息

Pareto分布和广义逐步混合删失方案已被广泛应用于经济学、工程学和可靠性等领域，广义逐步混合删失方案不仅允许在产品失效发生前进行随机删除未失效产品来节省时间和成本，而且还保证了在测试中出现一定数量的失效观测.为了提高统计推断的效率，基于极大似然法及贝叶斯方法研究了广义逐步混合删失数据下Pareto分布的形状参数估计.对于经典频率学方法，推导出其对数似然并证明了在此删失方案下该参数的极大似然估计存在且唯一性.对于贝叶斯方法，基于伽马先验，对该参数进行点估计.通过大量的随机模拟对参数估计式进行了模拟检验，模拟结果表明贝叶斯法的估计精度较高，且优于极大似然估计的效果.

关键词： Pareto分布广义逐步混合删失参数估计极大似然估计贝叶斯估计

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基于注意力机制的CNN-LSTM模型的碳市场价格预测

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哈尔滨商业大学学报(自然科学版) 2025年第2期 226-232页

作者：简明宇任苏灵王静兰州财经大学统计与数据科学学院兰州交通大学数理学院

在以往研究的基础上，针对碳价格数据具有金融时间序列的不确定性及高噪声的特点，利用卷积神经网络以及LSTM模型对时间序列进行特征分量提取和序列预测，提出一种基于注意力机制的CNN-LSTM模型进行碳市场价格的预测.实验选取来自广州... 详细信息

在以往研究的基础上，针对碳价格数据具有金融时间序列的不确定性及高噪声的特点，利用卷积神经网络以及LSTM模型对时间序列进行特征分量提取和序列预测，提出一种基于注意力机制的CNN-LSTM模型进行碳市场价格的预测.实验选取来自广州碳排放权交易中心(CEEX)公示的2014年5月4日～2024年4月30日的历史碳价交易数据对LSTM、LSTM-attention、CNN-LSTM以及CNN-LSTM-attention模型进行多种模型和多种特征输入变量的精度对比和图像分析.本文所提多变量CNN-LSTM-attention模型的总体拟合预测效果最好，其预测精度高于单变量预测模型以及基础对比模型，且模型具有较好的泛化性能.

关键词：注意力机制卷积神经网络 LSTM CNN-LSTM 碳市场价格价格预测

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融合因果注意力Transformer模型的股价预测研究

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计算机工程与应用 2023年第13期59卷 325-334页

作者：任佳屹王爱银新疆财经大学统计与数据科学学院乌鲁木齐830012

股票价格预测是金融研究和量化投资共同关注的重点话题,近年来利用深度学习技术揭示股票市场的行情规律成为研究热点。现有股票价格预测深度学习模型多数仅研究时间点数据,这种结构上的缺陷导致其不能反映出特征因子的累积作用对股价的... 详细信息

股票价格预测是金融研究和量化投资共同关注的重点话题,近年来利用深度学习技术揭示股票市场的行情规律成为研究热点。现有股票价格预测深度学习模型多数仅研究时间点数据,这种结构上的缺陷导致其不能反映出特征因子的累积作用对股价的影响。针对此,通过重新设计模型处理时间序列数据,提出一种基于Transformer的股票价格预测模型Stockformer。它通过因果自注意力机制挖掘股票价格与特征因子之间的时序依赖关系,采用趋势增强模块为模型提供序列的趋势特征,同时利用编码器的特定输入为预测提供输入特征的直接先验信息。实验结果表明,Stockformer的预测精度显著优于已有深度学习模型,且相较经典Transformer预测模型的平均绝对误差和均方根误差分别降低了23.2%和25.7%,预测值与真实值更为拟合;通过消融实验分别评估了Stockformer的因果注意力机制、时序特征提取手段以及特定的模型输入的效果及必要性,验证了所提模型的优越性及普适性。

关键词：股票价格预测时间序列深度学习 Transformer 注意力机制

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乡村振兴背景下的数字普惠金融与农业绿色发展

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青海社会科学 2024年第3期 117-129页

作者：刘成坤程子婷危俊卿江西财经大学统计与数据科学学院

随着乡村振兴战略的深入实施,传统的粗放型农业增长方式逐渐向生态化转型,数字普惠金融在转型过程中发挥着举足轻重的作用,深入研究数字普惠金融与农业绿色发展之间的关系对于推动乡村振兴具有重要意义。以2012—2021年省域面板数据为基... 详细信息

随着乡村振兴战略的深入实施,传统的粗放型农业增长方式逐渐向生态化转型,数字普惠金融在转型过程中发挥着举足轻重的作用,深入研究数字普惠金融与农业绿色发展之间的关系对于推动乡村振兴具有重要意义。以2012—2021年省域面板数据为基础,构建中介效应模型和空间杜宾模型,研究数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响。结果表明:数字普惠金融对农业绿色全要素生产率提升具有显著的正向影响,数字普惠金融覆盖程度、数字普惠金融使用深度和数字普惠金融数字化程度对农业绿色全要素生产率的促进作用依次递减;数字普惠金融会通过农业产业结构升级和人力资本积累对农业绿色全要素生产率产生积极影响;数字普惠金融对邻近地区的农业绿色全要素生产率具有显著的负向空间溢出效应。根据研究结果,为充分发挥数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的推动作用,从多个方面提出相应的对策建议。

关键词：数字普惠金融农业绿色全要素生产率作用机制空间效应

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多维特别关注指数:防止返贫致贫监测对象的识别与致贫影响因素研究

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统计研究 2023年第6期40卷 118-133页

作者：平卫英王佳江西财经大学统计与数据科学学院

本文以防止返贫致贫监测和帮扶机制的建立需求为切入点,以西南地区某省的微观数据为样本,构建多维特别关注指数,为边缘易致贫户和脱贫不稳定户的有效识别提供科学的理论方法;然后通过多元分类评定(MLogit)模型分别研究两类监测对象的潜... 详细信息

本文以防止返贫致贫监测和帮扶机制的建立需求为切入点,以西南地区某省的微观数据为样本,构建多维特别关注指数,为边缘易致贫户和脱贫不稳定户的有效识别提供科学的理论方法;然后通过多元分类评定(MLogit)模型分别研究两类监测对象的潜在致贫因素,并通过中介效应检验分析各影响因素的作用机制。研究发现,第一,多维特别关注指数能够有效满足防止返贫致贫监测的多维性需求,同时重点突出收入维度的重要性;第二,收入剥夺、教育剥夺和健康剥夺是当前防止返贫致贫监测与帮扶工作需重点关注的问题;第三,边缘易致贫户的政策帮扶应以发展产业、促进就业等能够长效提高收入水平的措施为主,脱贫不稳定户则需重点加强兜底保障类政策供给;第四,户主特征、家庭特征和所在地区可分别通过就业渠道、产业渠道与社会保障渠道影响易返贫致贫程度。本文为防止返贫致贫监测和帮扶机制的建立提供了新的视角和实证参考。

关键词：多维特别关注指数易返贫致贫程度影响因素中介效应

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联邦学习技术在税收风险管理中的应用构想

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税务研究 2024年第11期 68-74页

作者：温有栋黄婷罗良清江西财经大学统计与数据科学学院

当前,智慧税务建设紧密围绕以数治税和云端算税的税收征管理念,着重集聚性地运用大数据、云计算、区块链以及人工智能等技术,并从涉税数据的采集、整理、分析全流程加以考量。然而,现阶段税收风险管理仍存在诸如涉税数据多源异构性欠佳... 详细信息

当前,智慧税务建设紧密围绕以数治税和云端算税的税收征管理念,着重集聚性地运用大数据、云计算、区块链以及人工智能等技术,并从涉税数据的采集、整理、分析全流程加以考量。然而,现阶段税收风险管理仍存在诸如涉税数据多源异构性欠佳、先进算法分布式计算的应用较为有限、大数据风控技术融入程度不够等问题。出现这些问题的根本原因在于高价值涉税数据共享不充分,仍处于分割的“数据孤岛”状态。联邦学习技术基于分布式计算框架,在源数据不出域的情况下,采用同态加密技术实现人工智能建模,既可以确保数据隐私安全,又可以保证模型预测性能。将联邦学习技术应用于税收风险管理,能够有效应对现阶段税收风险管理存在的上述问题,进而提升税收风险管理效能。

关键词：税收风险管理联邦学习技术以数治税数字经济

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农业水价综合改革政策经济社会影响机制研究

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中国农业资源与区划 2024年第8期45卷 116-131页

作者：史亚娟王永瑜罗雷兰州财经大学统计与数据科学学院

[目的]我国农业水价综合改革政策环境效益显著，但其经济社会影响传导机制尚不明确。通过分析验证农业水价综合改革政策的经济社会影响传导机制，探讨政策实施对区域农业农村经济社会高质量发展的影响路径及正负效应。[方法]文章以农户... 详细信息

[目的]我国农业水价综合改革政策环境效益显著，但其经济社会影响传导机制尚不明确。通过分析验证农业水价综合改革政策的经济社会影响传导机制，探讨政策实施对区域农业农村经济社会高质量发展的影响路径及正负效应。[方法]文章以农户行为理论为基础，遵循投入产出基本逻辑，构建偏最小二乘结构方程模型，验证关于政策经济社会影响传导机制的理论假设。[结果]（1）农业节水为政策传导机制的第一环节，政策对农业节水存在显著的促进作用；（2）种植结构、涉农就业分别为经济、社会影响传导机制的第二环节，政策对二者均存在间接负向影响；（3）最终环节中，政策对经济产出存在积极影响；政策社会影响中，对农村居民收入的影响为正向，对农村人口的影响为负向。[结论]农业水价综合改革政策对农业农村经济发展、涉农就业、农村人口及农民收入等存在不同程度的政策效应，因此地方政府部门应准确把握政策影响机制，积极引导农户合理优化就业结构，推动区域农业农村经济社会高质量发展。

关键词：农业水价政策影响评估传导机制偏最小二乘结构方程模型综合改革

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