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摘 要:基于模型的预测控制(model predictive control)是一种从工业过程控制中产生的一类先进计算机控制算法,包括模型预测、滚动优化和反馈校正三个基本特征。文章阐述了预测控制算法的产生和基本发展,对当今控制领域的先进预测控制和智能预测控制以及非线性预测控制进行了探讨。最后对这类预测控制算法在实际工业过程中的应用做了简要概括。
关键词:预测控制 先进预测控制 智能预测控制 非线性预测控制
上世纪50年代左右,经典控制理论在控制界发展起来,60年代末,由于空间技术的发展需要,促使现代控制理论的发展,从单一的线性定常系统研究发展到可研究线性或非线性、定常或时变的系统。然而,完美的控制理论与控制实践之间还存在着巨大的差距。这是因为:首先实际工业过程中对象往往是多输入-多输出,有大滞后和严重非线性的系统,精确的数学模型建立十分困难;其次工业过程系统的结构参数和环境干扰等方面都存在很大的不确定性,而按照理想模型设计的最优控制器在此情况下难以保持最优。为了克服控制理论与它在实际应用之间的差距,学者除了加强对系统辨识、模型简化、自适应控制、鲁棒控制等控制方法的研究之外,也在寻找一种新的控制算法。70年代后期,从工业过程控制中直接产生出一种新型计算机控制算法——模型预测控制(Model Predictive Control),这类算法对模型要求低、在线计算方便、控制综合质量好,迅速在控制领域发展起来。本文首先介绍了预测控制算法的发展过程和当今控制领域对预测控制的理论研究,最后介绍了这类控制算法在实际工业过程控制中的成功应用。
预测控制自产生以来,有三种基础算法,分别是由Richalet、Mehra等提出的模型算法控制(Model Algorithmic Control (MAC)),由Cutler等提出的动态矩阵控制(Dynamic Matrix Control (DMC)),以及由Clarke提出的广义预测控制(Generalized Predictive Control (GPC))。MAC和DMC都是基于非参数模型的算法,MAC以被控对象的脉冲响应特性为预测模型,DMC以对象的阶跃响应特性为预测模型。而GPC是以受控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型为预测模型,结合在线辨识和自校正机制的算法,大大增强了算法的适用性和鲁棒性。
因为脉冲响应和阶跃响应容易从生产现场获得,因此MAC和DMC不需要辨识过程就可以设计控制系统。这类控制算法采用在有限时域内的滚动优化,在滚动优化的过程中不断进行反馈校正,克服了对象参数结构不确定带来的影响,增强了系统的鲁棒性。
此外,Morari等在1982年研究出一种新型控制结构——内模控制(Internal Model Control (IMC)),从结构的角度分析了预测控制的动态性能和鲁棒性,对预测控制做了更深入的研究。
近年来,预测控制打破原有的单调的对算法进行研究的模式,开始与其他方法结合,发展出一类先进的预测控制策略。如和极点配置结合的广义极点配置控制(Generalized Pole Placement Control (GPP)),和自适应控制相结合产生的自适应预测控制器,和解耦控制结合产生的解耦预测控制算法等等先进预测控制技术。
随着当今科学技术和智能控制的发展,预测控制与智能控制技术相结合产生出智能预测控制技术,如和模糊控制结合而成的模糊预测控制,和神经网络方法结合形成的神经元网络预测控制,以及遗传算法预测控制等;预测控制与人工智能和大系统递阶原理结合,构成多层智能预测控制模式。除了这类先进的预测控制技术与智能预测控制技术之外,预测控制还发展了多种新型的预测控制理论,例如预测函数控制、多速率采样预测控制、多模型切换预测控制和有约束预测控制等等,这一系列新型的预测控制策略,极大地丰富了预测控制领域的内容,也是近年来控制领域的研究热点。
对于大多实际工业过程系统来说,被控对象都是具有较强非线性的特性,这时,常规的针对线性对象的预测控制策略已经达不到优化控制的目的了,因此在控制中就需要采用非线性预测控制来解决这一问题。现在已提出的非线性预测控制方法主要体现在以下几个方面:
(1)基于线性化方法的非线性预测控制:对非线性对象模型进行线性化,用线性化之后的模型来替代原有的非线性模型,再按照常规预测控制的滚动优化策略设计控制器,但反馈校正和模型预测的设计仍然使用非线性模型。线性化的方法有Lyapunov线性化和反馈线性化。
(2)基于特殊模型的非线性预测控制:这类特殊模型一般包括Volterra模型、NARMAX模型、Hammerstein模型、Laguerre模型和双线性模型等等。
(3)多模型的非线性预测控制:多模型预测方法可以看作模型调度(Model-Scheduling approach),其特点是将多模型方法引入预测控制中,在整个控制设计中用多个不同的线性模型来逼近非线性过程,从而实现对非线性系统的控制。
70年代中期,MPHC(MAC)算法在锅炉、分馏塔的控制中获得了成功应用,DMC算法在石油加工生产装置中成功应用,标志着预测控制算法进入了工业控制领域。由于预测控制具有建模容易和鲁棒性强等特点,以及随着计算机技术的发展,传统控制方法已经难以满足工业中越来越复杂的系统对象的要求,预测控制越来越被人们利用,人们也越来越关注预测控制的理论和应用研究。目前,在全世界范围内,预测控制在如炼油、石化、造纸、矿冶、食品、炉窑、水泥、化工、航空、汽车等多个工业领域已经取得了成功应用,在未来,预测控制的应用领域将会越来越广,在控制领域的作用将越来越大。
许多国外公司都开发了自己的商品化预测控制软件包,如Setpoint公司研发的IDCOM软件包,于1981年应用在海湾石油公司Clarkson炼油厂的润滑油加氢反应器的温度控制上,连同三个分馏塔的计算机控制系统一起,使产品粘度变化减少70%,燃料节省25%以上,操作的灵活性也得到提高。Profimatic公司的催化裂化高级过程控制软件包,也在炼油领域取得了很好的应用效果。在国内,预测控制技术同样有广泛的应用,如浙江大学同上海交通大学联合开发的MCC软件包;机器人控制、激光器自动控制等。
预测控制理论在控制领域中提供了全新的体系结构和方法理论。随着科技的发展和进步,预测控制在工业过程控制中的应用越来越广泛。然而,在鲁棒性、非线性等方面也存在很多待解决的问题。在众多学者的努力下,预测控制理论将会有更多的突破,也将会在控制领域中发挥重要的作用。
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我国的矿产资源储量丰富,其中尤以煤炭资源所占比例最大,因此在国家经济发展建设方的过程中,煤炭资源的开采利用成为了最主要的生产和生活能源,主导着国民经济的发展,作为不可再生资源煤炭能源的地位目前不可替代。但是子啊市场需求急剧加大,煤炭资源的开发利用的过程中暴露除了很多问题,本文就从这些问题着手,从可持续发展的角度出发然后制定出行之有效的措施,来改善目前的煤炭经济局面。
人类社会不断进步和发展,与此同时各类矿产资源均出现了大量的消耗,并且随着人类文明的不断进步矿产资源逐渐呈现出枯竭的状况,而这一问题也收到了全世界各国人士的共同关注。目前在资源的开发利用上各个国家已经达成一种共识,即在科学合理开发的大前提下, 不断加强矿产资源的保护力度,从而实现不可再生资源进行可持续发展。
在全世界范围内都在寻求一种保证矿产资源可持续发展的措施,其中煤炭资源更是影响国家的经济建设和发展所以非常严峻。在我国煤炭资源在所有矿产资源中所占的比例最高,自开发以来便成为了主要的能源之一,因此一直主导者国民的经济发展。上个世纪九十年代开始我国一直致力于经济的发展,在经济发展一惊人的速度前进的同时是以牺牲矿产资源作为代价的,目前我国已成为世界第三大经济体。资料显示近年来国民经济发展对于煤炭资源的需求量剧增,因此为了满足市场的供求平衡,煤炭资源开采量也随之加大,统计资料显示,在我国一次性能源的开采利用率为80%,其次是石油和天然气,但是随着经济的发展,石油天然气的开发也日趋增加,与之相应的煤炭资源的开采并没有因为石油天然气的缘故而缩减,反而呈现出增长的态势。由此观之煤炭资源在国民经济发展过程中国所起到的巨大作用,是其他类资源不可替代的,所以煤炭经济实施可持续发展非常重要而且必要。
报告显示,在煤炭开采的过程中对于当地自然生态环境的破坏非常明显,导致地方的环境污染问题日益加重。经过仔细的查访和分析发现造成环境污染严重的根本原因在于:①占用了山林和耕地。煤炭资源在开发的过程中势必要占用土地资源,在对农田和山林的占用和利用过程中造成生态系统失衡现象;②在准备工作就绪之后,进行工作面的巷道采掘时会将地下大范围内挖成空洞,比如大型的机械不断的挖掘,可能会在山体等下形成四通八达的“隧道”,而这些隧道会影响当地的地形和地貌,甚至严重濡染了地下水源,破坏地下水和地表水的平衡;③在开采原煤的过程中需要使用机械设备,因此不可避免的会产生工业废水和大量的参杂有煤的污水,水质中不仅仅有煤尘还混合有毒性比较大的化学物质,在流经地表之后,如果居民和动物引用,均会发生中毒或者其他疾病。特别是某些乡镇或者地区的煤矿才开单位,没有对水资源进行净化处理,或者水资源净化系统比较落后,均不能完全实现除尘去毒处理,直接影响生物生长和生态平衡。④污染物处理系统功能落户。调查显示我国的大部分煤炭企业没有完整的污染物处理系统,很多煤矿企业由于资金实力限制、追求高额的经济效益等原因根本没有污染净化系统,因此造成了严重的环境污染问题。
(1)采煤工艺落后。我国的采煤工艺主要有三种分别是综采采煤工艺、普通机械采煤工艺和爆破采煤工艺。由于就技术的限制导致大部分煤矿企业主要的业务是原煤的开采和生产,而且在没有技术作为支持的前提下更谈不上二次利用,所以煤炭经济的生产效益非常低,在煤炭的开采过程中,资源浪费较大煤矿工人的综合素质低下,高级技术型人才严重匮乏,所以根本无法实现可持续发展战略。
(3)内部管理不到位。煤炭经济飞速发展,政府和相关部门缺乏对煤炭经济管理的经验,因此在煤炭资源管理方面存在很大的问题。某些煤炭的经营者在受到巨大经济利益的诱惑之下开始铤而走险经常利用非法手段实施圈地活动。正是由于这些原因使得本来可以通过整体全面开发的矿产资源在利益的驱使下分成了若干小份,每一个小份分成不同的开发负责人,因此机械设备不同、生产技术的区别等均会造成资源的巨大浪费。在煤炭的开采方面不能按照相关规定规范的使用适当的方式,一味的寻求眼前利益进行乱采和滥挖破坏了矿藏资源的整体性规划。作为政府和国家面对这种情况却不能拿出一套有效的方案和制度,导致该种事件和现象层出不穷,种种原因都导致煤炭经济不可持续发展。
(1)完善煤矿经济管理体制。利用宏观调控的方式来引导煤炭经济进行可持续发展:①建立严格的煤炭经济交易法律法规,规范煤炭市场行为,加大煤炭经济发展的监控力度,保证煤炭经济发展的公平性;②在煤炭经济发展的过程中引进比较成熟的市场运作机制和经济发展方式;③完善煤炭企业的福利制度,为煤炭经济管理的工作的顺利进行提供力量;④合理的降低煤炭企业的税收成本,促使其提高在环境保护方面的经济投入;⑤对于那些非法开采的小型煤矿企业应该强令关闭,将煤炭的开采权交由有实力的煤矿企业,从而保证开采的有效率,降低资源的浪费。(2)积极转变现有的发展方式。在煤炭经济不断发展的未来,我们应该重新认识到煤炭资源的地位,摈弃传统的发展方式,不断调整煤炭经济的发展方向,积极的转变成现代化发展方式,并根据市场需求建立具有可持续从发展的措施,为煤炭经济的发展提供便利。(3)构建煤炭经济循环发展模式。在我国煤炭经济发展的观念还比较落后,因此作为政府应该起到倡导矿产资源可持续发展模式,尽量以最小的资金投入、最低的环境破坏实现更高的经济效益,做好煤炭资源在开采和利用过程中的废弃物分排放处理工作,降低对于自然环境生态平衡的破坏。作为煤炭企业应该致力于研究新型高科技采煤工艺技术,联合电力企业建立一套完整的煤炭供应产业链,减少浪费降低污染,提升煤炭资源的综合利用价值。(4)建立健全生态环境保护机制。作为煤炭企业所在的地区,政府部门应该加强和煤炭企业之间的合作,加大煤炭基础设施建设的力度,不断引进新设备新技术,改善原有的落后的生产方式和产业结构,优化资源配置,对于地方由于煤炭经济发展造成的环境污染情况,政府部门应该联合企业对当地的居民进行经济补偿,同时加大环境治理资金的投入,快速回复当地的生态平衡,尽量降低环境对于居民正常生活的影响。
煤炭资源掌握着国民经济发展的命脉,因此一定要坚决实施可持续性发展战略,只有立足于此,深入研究目前煤炭资源开发过程中存在的问题,全面分析、认真研究、不断的加大科研力度、改善管理机制、不断创新才能实现煤炭经济的可持续发展,促进国民经济健康稳步提升。
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按照信息论基本原理的解释,信息是系统有序程度的一个度量,熵是系统无序程度的一个度量;如果指标的信息熵越小,该指标提供的信息量越大,在综合评价中所起作用理当越大,权重就应该越高。今天读文网小编将与大家分享:。具体内容如下:
基于熵权法的显性成本条件下商业地产项目投资决策模型研究
一、熵权法在显性成本条件下运用的优势
在商业地产项目投资决策中,无论是投资项目评估还是多方案决策,决策者常常要全方位考虑每个评价指标的在投资目标的重要程度。熵权法的理论原理就是通过收集信息熵,分类计算各经济指标,通过计算矩阵特征值等方法计算出综合经济指标相对于投资目标的熵权值,根据熵权值的大小来判断项目投资的经济效果。由熵权法的定义可知,在项目决策过程中人们获得信息的数量和质量,会直接影响到决策的可靠性和精度的大小。因此,可以基于熵的概念建立熵权显性成本经济指标评判模型,即结合待选方案的各显性成本指标所提供的信息量,并融入权威的专家经验来确定指标的权重,然后计算各备选方案所有评价指标的综合熵权值,确定最佳商业地产项目投资方案。
二、熵权的基本原理及熵权应用原则
(1) 熵权的基本原理
在信息论学科中,一方面信息熵是用来度量系统无序程度的,另一方面信息是用来度量系统有序程度的,信息熵和信息所度量结果的绝对值相等,且符号相反。如果某项评价指标与总目标的差异程度越大,其信息熵就越小,该评价指标提供的有效信息量就会越大,该评价指标的权重也就相应的变大;因此,我们可以根据各评价指标值的相关程度,结合信息熵计算出各评价指标的权重。
三、 显性成本下熵权原理决策模型的构建
假设投资商有m种可供选择的商业地产投资开发项目可进行投资,其中各备选商业地产开发项目的显性成本评价指标有n个。
四、显性成本下商业 地产项目投资决策模型应用
三个方案的各显性成本技术经济指标的测算
(1)确定数据
①市场上商场的建安成本为:3000元/m2。
另外,假设三个投资拟建项目的征地所用成本(包括土地使用费、拆迁费、安置补助等)分别为为95万元/亩、110万元/亩、85万元/亩,每个商业地产项目的建造费用按210元/m2计取,每个项目都建造一个较大规模的地下停车车库,保障消费者出入方便。假设每个拟建投资项目建造期都为24个月,前12个月每月均匀投入总建造成本的 60%,后12个月每月均匀投入剩余建造成本的40%。
(1)计算各显性成本因素指标的熵
1)组建评价指标矩阵:
2)确定每列经济指标中的最优值
套用公式,计算出各个经济评价指标的熵值:
(2)计算各显性成本经济指标的权重
1)各显性成本经济指标的熵权
2)各显性成本因素指标综合权重赋值
首先分两步完成,第一步,进行专家主管权重赋值,这部分由专家组通过头脑风暴法赋值,然后利用数学方法处理。第二步,通过熵权原理推算各显性成本指标权重。在本案例中分别对采集到的权重进行平均值计算其结果。
(3)各显性成本经济指标的熵权值系数
五、结论
本文介绍了熵权法的基本理论,并据此构建了一种新的显性成本条件下商业地产项目的投资决策模型,并通过实际案例对所构建模型的进行了验证,此项研究不仅进一步丰富完善了商业地产项目的投资决策的途径方法,而且是有一定的普适性和应用价值。
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项目投资决策中,需要对现金流估计仔细审查,努力验明经济租金的来源,只有当你肯定自己的优势,新项目的正净现值才确实可信。今天读文网小编将与大家分享:项目投资决策中经济租金的预测研究相关论文。具体内容如下:
一、经济租金的来源
利润超过资本机会成本的部分就是所谓的经济租金。商业战略家强调公司产生净现值可以通过行业选择和在行业中自我定位的方式两种途径。米歇尔·波特识别出决定行业可以提供持续经济租金的行业结构中的5个方面(或“五力”)。它们是现有竞争者之间的竞争、潜在的行业新进入者、替代品的威胁、供应商和购买商的讨价还价能力。
随着全球竞争的加剧,公司不能简单地依赖于行业结构获得高额收益。因此,管理者也就必须保证企业在其行业内准确定位,确保竞争优势。米歇尔·波特对此提出了三点建议,即成本领导,产品差异化,以及专注市场的某个特定成分。
今天世界上成功的战略是成本领导,产品差异化,以及专注市场的某个特定成分的不同组合的结合。想一下宜家公司的例子,它混合了三种战略的元素。通过在低成本的国家制造家具、要求顾客自己收集和装配家具来保持低成本。独特的斯堪的纳维亚设计、在仓库中展示各种物品使其与众不同。而且,它有清晰的顾客定位,即典型的年轻的有价格意识的人们。
在竞争优势的形成和维持阶段,核心能力是企业赢得竞争优势、获得经济租金的利器;但是,随着时间的推移,在竞争优势的消退阶段,由于企业面临的竞争环境发生了变化,企业的核心能力渐渐老化。企业要想获得持续竞争优势,必须适时地转换竞争优势的具体形式,使企业及时进入一个新的、更高层次的竞争优势周期。
可以看到,商业战略与财务是如何相互加强的。对自己的公司的竞争优势有明确理解的管理者能够更好地选择出真正具有净现值的项目。因此,每当我们找到一个正的净现值的项目。千万不要只停留于表面价值的计算,也许这只是预测现金流时错误估计的产物。对现金流估计仔细审查,努力验明经济租金的来源,只有当你肯定自己的优势,新项目的正净现值才确实可信。
项目投资决策中预测经济租金来源的一般过程,如图1所示:
图1 投资决策中预测经济租金来源的过程
二、公司投资决策的经济租金的预测案例分析
下面我们通过A公司的案例说明在公司投资决策过程中如何预测经济租金这一问题。A公司是一家主营产品为富康牌系列高级保健漱口水的公司。
表1 目前漱口水行业的规模与成本结构
[ &生产能力(百万单位)&单位资金成本(元)&单位生产成本(元)&单位残余价值(元)&技术&行业&A公司&第一代生产技术&120&——&17.5&5.5&2.5&第二代生产技术&120&24&17.5&3.5&2.5&]
表1汇总了新老技术的成本结构。2007年1月,A公司举行了一次新闻发布会,披露了又一技术突破。管理层声称采用神经元突变技术的第三代生产过程将使公司每单位生产的资金成本降低至10元,生产成本为3元。A打算将此投资资本化,实施生产能力扩大1亿单位、10亿元的宏大扩张计划。公司预计12个月后项目可全面投产。
在这一发展的筹划过程中,A公司已经反复核算新投资的效益,其基本假设有:
(1)资本成本为20%。
(2)生产设施可以无限期使用。
(3)需求曲线(需求量 = 80 *(10 - 价格))及各项技术成本不变。
(4)在可预见的将来不会出现第四代技术。
(5)不考虑税收因素。
对此消息的反响,A的竞争对手可谓五花八门。它们普遍认为五年之内它们都不可能采用新技术。
下面我们来看A公司的的1亿单位的扩张策略是否有利可图?
第一个问题就是要判断漱口水的价格将会有什么变化。A公司的新技术将使行业的生产能力上升至3.4亿单位。根据需求曲线,整个行业要想售出这么多的漱口水,只有将价格降至5.75元:340=80*(10-价格),得出价格为5.75元。
如果价格降为5.75元,采用第一代技术的公司将如何反应?竞争对手中的使用第一代技术的公司将不得不做出一种投资选择:是继续该留在这个行业,还是以单位价格2.50元卖出自己的设备,从而换取设备的残值?此时,A公司得站在竞争对手的角度分析第一代技术的公司的投资选择。利用20%的资本机会成本贴现,留在本行业的单位净现值为:
净现值=-投资+PV(价格-加工成本)=-2.50+(5.75-5.50)/0.20=-1.25(元/单位)
由于留在本行业的单位净现值小于0,因此,精明的公司经营者看出第一代生产技术的设备问题,这些竞争对手就明白出售生产能力的好处。他们知道无论其设备的初始成本有多少,至今折旧了多少,以单位价格2.50元卖出自己的设备比继续经营,反而损失1.25元有利。
由于生产能力的出售,漱口水的产量就会下降,相应产品价格就会提升。当价格为6元时,第一代生产技术在行业中达到均衡。在此均衡点,这些设备的净现值为0。净现值=-2.50+(价格-5.50)/0.20=0 得出价格=6.00(元)。
当单位价格为6元时,行业的生产能力是多少呢?从价格曲线算出:
需求量=80*(10-价格)=80*(10-6)=320(百万单位)
A公司的扩张将导致单位产品价格下调到6元,使第一代生产者中将有2000万单位的生产能力退出。
但是A公司的竞争者5年后也有能力建起第三代工厂。只要这些工厂具有正的净现值,各公司就会进一步加大自己的生产能力,那么漱口水的价格就会进一步降低。所以A公司还得知道5年后,漱口水的价格将会如何变化。这就需要考虑竞争对手对第三代技术的投资状况,进一步寻找经济租金的来源。
令净现值=-10+(价格-3.00)/0.2=0,那么计算得出价格=5.00元。
当单位产品的价格为5元的时候,单位生产成本为5.50元的第一代生产技术的公司将无法平衡其加工成本,从而全部被挤出行业,从市场中退出。此时,行业需求量=80*(10-价格)=80*(10-5)=400(百万单位)。
第三代技术的引入将可能导致漱口水的价格在今后5年内下降至6元,其后则降至5元,由此可以对A公司新工厂的的现金流估计如表2所示:
表2 A公司新工厂的的现金流估计
[&第0年(投资)&第1~5年(收入-加工成本)&第6,7,8,……年(收入-加工成本)&单位生产现金流(元)&-10&6-3=3&5-3=2&1亿万单位现金流(百万元)&-1000&600-300=300&500-300=200&]
对这些现金流利用20%的贴现率贴现可得:
[净现值=-1000+t=153001.2t+11.252000.2=2.99亿元]
由此可以A公司对新技术引用的投资决策可以产生2.99亿元的净现值,但是评估一项投资,我们必须全面考虑增量现金流。A公司在进行新工厂扩张的同时会对自己公司第二代技术的工厂产生影响,会降低其现有工厂的价值。如果A公司不采用新技术,在A的竞争对手5年后开始降价之前,7元的漱口水的价格就会继续维持。因此,A的投资行动将使价格立即从7元降至6元,降低了1元,从而使其第二代技术的设备单位现值减少:
[t=1511.2t=3(元/单位)]
A公司第二代技术的生产能力为24百万单位,那么第二代技术的设备的现值减少为:
2400万*(3元/单位)=7200(万元)=0.72(亿元)
孤立地考虑问题,A决策的净现值为2.99亿元,但它同时又导致现有工厂的价值减少7200万元。因此,A公司在创业的净现值为2.99亿元-0.72亿元=2.27亿元。
上面的实例很好地说明了彻底弄清楚经济租金来源的重要性。如果没有一些长期的竞争优势,就不会有持续的经济租金,正的净现值不过是想象之物。如果公司打算对某种新产品进行投资,或者扩大当前产品的生产规模,它就应该特别清醒地了解自己与大多数危险的对手相比,优势与劣势所在。它必须站在竞争对手的角度来计算净现值。如果对手的净现值远大于零,公司最好调低价格(或价差)预期,对拟议中的投资进行相应得评估。
三、结束语
项目投资决策中,需要对现金流估计仔细审查,努力验明经济租金的来源,只有当你肯定自己的优势,新项目的正净现值才确实可信。在做投资决策的时候,时刻分析经济租金的来源以及经济租金的持续时期是十分必要的。企业要想获得持续竞争优势,必须适时地转换竞争优势的具体形式,使企业的项目及时进入一个新的、更高层次的竞争优势周期。不断地发现新的竞争优势,从而得到持续的经济租金。
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今天读文网小编要与大家分享的是:Logistic人口预测模型的SPSS拟合方法分析相关论文。具体内容如下,欢迎阅读与参考:
Logistic人口预测模型的SPSS拟合方法分析
Logistic模型为荷兰数学家及生物学家Verhulst.Pearl在修正非密度方程时提出,其目的为研究受到生存资源制约的情况下生物种群的增长规律。在Logistic模型中,有限空间内种群不能无限增长,而是存在着数量上限。由于自然资源、环境条件等因素对种群的增长起着阻滞作用,并且随着种群数量的增大,阻滞作用逐步增大,即实测增长率是一个减函数,且随着种群数量的增大而减小,当种群数量趋于上限时,种群增长亦趋于稳定。由于Logistic阻滞增长模型所需的数据少,计算简单,对中短期时间内的种群数量预测较为准确,亦常应用于人口预测方面。
如上文述,人口增长率为以人口数量x为自变量的函数r(x),这里r(x)为减函数。假设r(x)= r ?Sx,S>0,这里r为初始值r(),即当人口无生存环境和资源限制时的固有增长率。当人口数量达到人口最大容量,将有r()=0,此时人口达到稳定状态。由线性关系r()=r-S,可得S=r/。假设x是时间t的函数x(t),从而有解变量可分离方程。
通过模型方程(Ⅰ)可知,Logistic模型拟合的重点为参数和的确定。下采用两种SPSS软件的回归拟合方法,利用1990-2010年人口调查数据(如表1)进行人口数量的预测。
(一)非线性回归(Nonlinear Regression)拟合
在SPSS(SPSS19.0)的变量视图中定义两变量人口数量x及年份t,在数据视图中由上而下录入人口数据(如图1所示)。
在菜单栏依次选择分析(Analyze)―回归(Regression)―非线性估计(Nonlinear),打开非线性回归窗口。将年末总人口[x]送入因变量一栏,在模型表达式输入框中输入模型公式
A/(1 +(A / 114333 - 1)* Exp(- r *(t - 1990)))(如图2)。此处以A代替人口最大容量,由于时间以1990年为初始年份,原方程中的t转为t-1990。选择“参数”项进行参数A和r初始值的设定(如图3),这里A初始值选择人数中的最大值134091(万人),r的初始值选择1991年的人口增长率0.013,“使用上一分析的起始值”一栏选中,单击“继续”。单击“保存”项,打开对话框如图4,选中预测值和残差项,便于检验模型方程的拟合效果,选择“继续”返回非线性回归窗口,选择“确定”运行。在输出(Output)窗口中,可以得到参数A的迭代计算过程、参数估计等内容。由参数估计得参数估计值,=0.0675。R2=1.000。
(二)曲线估计法
采用SPSS的曲线估计进行模型拟合,须先求参数。对估计的方法很多,这里采用三点法进行求取。
选择分析(Analyze)―回归(Regression)―曲线估计(Curve Estimation),打开曲线估计窗口,将年末总人口[x]和年份[t]分别送入因变量和自变量输入框,在“模型”区选中Logistic,在上限一栏填入142515.5576,在“保存”对话框中选中预测值和残差,其他依照默认选择。选择“确定”。
从可决系数R2来看,两种方法所得拟合方程的R2均得1,则两种方法对Logistic人口预测模型的拟合性都很好。分别用两种方法所得方程对2011年和2012年的年末人口数进行估计,结果如下表1。可以看出,曲线估计的拟合相对较好。
考虑二者操作的简便性,前者的拟合性不依赖于A、r初值的选取(选取失当会影响迭代过程所需时间),可靠程度较好,后者则需要利用其它方法预估的值,最终所得方程的拟合性很大程度上亦依赖于的取值。
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应用语言模型框架研究的对象是话语句,即抽象样板的具体言语体现。下面是读文网小编为大家精心准备的:试论应用语言模型框架中句子的四个平面理论相关论文。仅供大家参考!
试论应用语言模型框架中句子的四个平面理论全文如下:
摘要: 本论文详细阐述了М.В.Всеволодова在功能交际应用语言模型框架内提出的句子的四个平面理论,描述了该理论在句子三个平面理论基础上产生的依据及其主要内容。从所指层、交际层、语义层和形式层四个平面研究话语句是应用语言模式中句子模型建构的重要理论基础。将话语句看成一个多平面的整体能够建立起具有极大说服力的句子语言模型,能够形成解决一定交际任务的句子转换规则。
关键词:功能交际应用语言模型;句子;话语句; 三个平面理论;四个平面理论
在语言学中对句子的多层面的研究起源于捷克语言学家Фр.Данеш (Frantishke Danesh),他在《句子三个平面的句法研究》[1964]一文中提出了“从三个层次的不同角度研究句子”的思想,即从语义、句法、交际三个平面研究句法。这一思想被俄罗斯语言学家Л.П. Ломтев [1979], А.Е. Кибрик [1979], В.А. Белошапкова [1977]等继承并发扬,其中Белошапкова在此基础上提出了“三项式”理论,指“在句法学研究中,存在三个不同的研究侧面,亦可称作句法结构中的三种机制:结构机制(конструктивное устройство)、语义机制(семантическое устройство)和交际机制(коммуникативное устройство)。这三种机制(侧面)相互支撑、互为补充,构成了整个句法学研究的完整系统。”[杜桂枝,2000:118]
三个平面理论在现代汉语言学界也得到广泛应用。提倡将句法、语义、语用三个层面相区分又相结合的代表人物有胡裕树、范晓、胡附、文练等*。
任何语言学理论都是不断发展完善的,有其传承性。句子的三个平面理论也是如此,亦在继续不断地完善着。句子的四个平面理论就是在三个平面理论基础上产生的。下面我们就详细阐述М.В.Всеволодова*在功能交际应用语言模型框架内提出的句子的四个平面理论。
在功能交际语言学中有两个研究语言模型的流派:一种是科学院派(包括Г.А.Золотова),一种是理论实践(大学)派。М.В.Всеволодова属于后者,她对句子的研究完全是从功能交际的角度出发的, 她研究的是带有作者观点在内的具体的话语句(предложение-высказывание),即抽象样板的具体言语体现(речевая реализация),是交际单位,而不只是结构单位[2000: 195]。
如果在句子中只看到词形链条上词汇和语法意义相加得出的句子意义,那么句子Маша читает бегло和另外一些句子У Маши беглое чтение; Чтению Маши присуща беглость; Чтение Маши отличается беглостью; Маша—это беглость чтения就都成了原始言语句,对它们的选择只取决于篇章的类型。如果按照传统句子结构模式理论,即句子是最低限度述谓的抽象样板,那么句子В лесу живет медведь中的в лесу是全句限定语(детерминант),即补充限定整个句子的成分。
按照这种方法,学生对句子的学习将成为不考虑句子内容而只是对篇章类型和相应句子模型的机械记忆,这会大大加重学生的记忆负担,而这个负担远不是所有学生都能承受的。
如果在句子中首先看到的是其内容常体(содержательный инвариант),而且这个内容是可以用不同的句子形式结构表达的,那么上面列举的关于Маша的句子就是拥有相同所指内容的句子,也就是说这些句子在内容平面上是相同的,但在其他平面(交际、语义和形式平面)却是不同的,它们之间的差别也正体现在这里。
应用语言模型框架研究的对象是话语句,即抽象样板的具体言语体现。话语句与抽象样板的区别在于前者具备述谓化关系(предикация)。跟П.А. Лекан[1975,1983]一样,М.В.Всеволодова[2000]也区分述谓性(предикативность),即句子的情态、时间、人称语法意义,以及构成话语平面的述谓化两个概念。述谓性的标志是有或没有动词,而述谓化的标志是语调。“句子是述谓语段的词的组合”[Реформатский, 1996:332; Шмелев, 1976: 41-42, 79]。
句子就其称名功能本身(比如画的名称)来讲只有述谓性,而不具备述谓化,故不是话语句。试比较下列句子的语调。在读Саврасов画的名称 «Грачи прилетели»时,两个词形只有一个调位,而Некрасов诗歌的第一行 ØПоздняя осень. ØГрачи Øулетели则有三个调位。同样, Шишкин画的名称 «Осенний день. Сокольники»的语调和以这句话做背景陈述时的语调也是完全不同的:Осенний Øдень. ØСокольники. 以上每个句子都有述谓性,但述谓化只出现在第二类句子里,因为读它们时要用述谓语调。
话语句是反映具体类型事件的内容常体的言语体现。比如地质学家根据湖周围的岩石是红色的,可做出湖里有水银的逻辑推断。这一事件在不同论述中可有不同的陈述。在描述性言语中需要用在谓语位置上明确指出逻辑推断或复合句主句中的主语位置上有信源说明(авторизатор)的句型,如从属复合句:Так как цвет скал был красный, я догадался / думаю / подумал, что в озере есть ртуть.并列复合句:Цвет скал был красный, и я догадался, что в озере есть ртуть. 或者简单句:По красному цвету скал я догадался (不能用подумал或 думаю), что в озере есть ртуть. 在交际性言语中,当直接观察和讨论参加者已知的客观事实时,需要选择逻辑推断转移至边缘而信源说明省略的句型:Судя по (красному) цвету скал в озере есть ртуть. 或者述谓化关系用原因特征与推断之间的关系表示:(Красный) цвет скал свидетельствует о наличии о озере ртути. 此时的信源说明意义保留在动词свидетельствовать中。
最适合表达内容常体的形式是形义对称结构(изосемическая конструкция)*[Золотова, 1982]或称原型*结构(прототипичная к.)[Лакофф, 1996],比如句子Маша читает бегло和В России живет много национальностей. 而话语句У Миши беглое чтение – У Миши—беглость в чтении – Чтение Миши отличается беглостью – Чтение Миши—это сама беглость; 以及Россию населяет много национальностей – Население России многонационально – Национальностей в России много – Количество населяющих Россию национальностей в России велико等等则是用不同形式结构对句子常体的展示。
这些话语句之间还有更深的区别,因为不只形式本身很重要,而且内容相同的同义句系列在相同模型的包装下可能有完全不同的意义。由形义对称结构表示的内容常体就好比剧本,而其可能的体现,则好比按该剧本排演的话剧。
А.Е.Кибрик [1992:19] 的“自然模型论” (естественный модель) (即相应的语言模型应该能解释语言事实上是如何建构的)和“语义先决论”(无论是句法内容还是形式特点在很大程度上都是由语义内容预先决定的)促使М.В.Всеволодова看到话语句是个多平面的单位,而且其每一个平面都有自己特有的结构。
М.В.Всеволодова[2000:199-201]提出,句子不是象Фр.Данеш主张的那样只有三个平面,而是有四个平面,而且其顺序也不同:第一个平面是所指平面(денотативный уровень),这是基础平面,体现在所指结构中;第二个平面是交际平面(коммуникативный у.)和交际结构,即实义切分。第三个平面是语义平面(семантический у.)和语义结构;第四个平面是形式平面(формальный у.)和形式结构。
3.1 所指平面反映的是语言外事实——即类型情景(типовая ситуация)*。类型情景由述体及其必有的参加者——论元(аргументы)构成。论元可能是题元(актанты),也可能是状元(сирконстанты)。比如句子В лесу живет медведь中的处所状元(сирконстант-локатив) в лесу就是存在述体的论元[Арутюнова, 1976]。述体是连接题元和状元的行为、状态、关系、存在和特征(质量和数量)。题元是事件的参加者,它包括:
1) 主事(протагонист)——所指平面上主体类角色,是构成情景的唯一或首要题元参加者[Шмелева, 1994:42]。它与存在述体连用时是存在主体(экзисциенс):В лесу водятся волки;与动态述体连用时可能是生命主事,即施事(агенс):Рабочие строят дом;也可能是非生命主事,即力(сила):Течением унесло лодку;或者是机能(функтив):Самолет приземлился;与状态述体连用上时是状态主体(экспериенцер):Старик страдает астмой;与特征述体连用时是被描述者(дескриптив):Это пальто новое;与关系述体连用时是关系对象(релянт):Петя – брат Миши; Оле и Наде смерть.
2) 受事(пациент)——情景的第二所指参加者,是主事行为的涉及对象:Я купил книгу.
3) 与事(адресат)——主事和受事之后的第三情景参加者,它不受主事的直接影响:Он подарил отцу часы.
4) 工具(инструмент)——帮助情景实现的物体。按照顺序它可以是第二位的:Он ходит на костылях; 第三位的:Я мою руки мылом;第三和第四位的:Мама кормит сына кошей с ложкой.
5) 情景元(ситуант)——使情景变复杂或具体的参加者。它要么使基本命题复杂化,比如句子Я сидел с книжкой в руке中的книжка没有改变基本命题,而只是使命题复杂化了的参加者,叫共事(комитатив);要么使题元或状元复杂化,如上句中的рука是主事的一部分,叫伙事(партитив);而на обложке журнала中的 обложка 是处所伙事。
所指结构反映的是类型情景的具体体现,亦即具体事实、现实生活原型事件的结构,故进入该结构的还可能有补充角色,即不是该述体的论元,但是是话语句的必有角色,因为这些角色反映了该事实的结构。Всеволодова将其称之为“助元”(партиципанты)。比如话语句В России живет много национальностей中的述体жить的论元有:主事——具体表现为存在主事национальности,处所词Россия和助元——数量词(квантитатив) много,这个数量格是该话语句所必须的。就象句子Маша читает бегло中的бегло一样,其述题位置已经证实了它的必要性。
所指结构的成素就好象剧中人物和话剧的舞台场景。原型话语句Маша читает бегло和В России живет много национальностей就如同按照剧本——事实结构排演的话剧,没有任何发自说话者的主观意愿,也就是说没有交际前景(коммуникативная перспектива)。
3.2交际平面反映的是情景发话者的认识平面。这个情景是受情景制约的。它确定思维的对象——主题(тема),亦即被述谓化成素(предицируемый компонент),以及思维对象的特征——述题(рема),亦即述谓化成素(предицирующий к.),也就是指包括带主要句重音词在内的词群[Падучева, 1985: 112]。依此确定语义结构的述体框架。关于Маша读书的句子可有以下几种实义切分形式:
1) 主题是施事名词,述题是述体及特征,可有以下言语体现:Маша https:// читает бегло; У Маши https:// беглое чтение; Маша https:// отличается беглым чтением; Маше https:// свойственна беглость в чтении; Маша – сама беглое чтение等等。
2) 主题是行为名称,述题是特征,而施事名词在切分符号前,可有以下话语句:Читает Маша https:// бегло; Чтение у Маши https:// беглое; Машинному чтению https:// свойственна беглость; Чтение Маши / Машина чтение https:// отличается беглостью; Чтение Маши – это сама беглость.
3) 主题是特征,述题是施事或施事和行为的结合,如:Бегло читает https:// Маша; Беглость чтения – у Миши; Беглостью отличается https:// Машино чтение; Беглостью в чтении https:// отличается Маша.
正是这个建构话语句的平面决定着话语句成素的基本词序。即使象Арутюнова[1976]曾指出的那样,有一些形式结构直接依赖于词形次序的情况,但交际平面不总能决定句子的形式结构。交际平面紧跟所指平面之后的原因是它对位于其后的语义平面结构和形式平面结构都有直接的影响。这个平面就好比导演意图与话剧主角的关系,但不总是与剧本主角的关系。
3. 3语义平面反映的是向受话人传达事实时说话人的主观认识。语义结构有几个界面,每个界面都与其他各个平面连接着,可以说,语义平面是连接其他各平面的句子核心。
1) 语义结构的第一个界面与所指平面连接。正是在这个基础上形成情景参加者的数量成分和特征成分,比如关于俄罗斯人口的句子可以省略述体жить,试比较:В России – много национальностей; Россия многонациональна等等。但句中可加入某些结构词,如 количество一词: В России (живет) большое количество национальностей. 在关于Маша读书的句子中省略掉了客体名词,但可加入象характеризуется, свойствен, отличается一类词,因为句子内容中带有特征的特点。
正是在这个语义结构界面框架里,既可以引入作者的主观信源说明补充(авторизационные добавки):В России, как известно, много национальностей; Маша, по-моему, читает бегло; 又可以引入作者的主观态式补充(модусные добавки): Именно Маша читает бегло; Не только в России живет много национальностей. 引入句子结构的信源意义使所指结构变复杂,因为它们在句子结构内部建立了补充事件命题,而态式意义则只留存在语义结构中,也可能出现在形式结构中。
2) 语义结构的第二个界面与实义切分相关联,因为主题总是主体、思维的对象。正是实义切分建立了述谓化关系。但有时由于某种原因已有的述谓化关系不能进入某些陈说类型,这是另外一回事,比如在口语陈说中主题是行为名词的句子很正常,如:ØЧитает Маша https://Øбегло.但在公文语体陈说中就不适宜,因为这种句子要求强烈的重音切分。为了避免这种“不适宜”就要选择将主题中的谓语换成主语的句型,这种句型的主题不要求强烈的重音切分,如:Чтение Михаила Сергеева отличается беглостью. 然而,这种做法已经与语义结构的第三个界面相关联了。
3) 语义结构的第三个界面反映的是被作者传达的事实结构的缩影(ракурс),它与形式结构直接相联。正是在这里才可以提及由主体-述体对构成的纯语义结构。为了与所指结构相区别,纯语义结构应该被称为命题。确实,话语句(1) Олег хорошо учится 和(2) Олег хороший ученик的所指结构相同,区别就在于其命题不同。在例(1)原型句中是事件命题,而在例(2)中却是逻辑命题。这个类型情景的所指结构跟有关Маша的句子一样,都是由动态述体、施事和行为的性质特征构成的。然而,在例(2)中我们从外部看到的却是另外的情景,一个由描述主事(протагонист-дескриптив)(即性质或数量的承载者)及其性质特征构成的情景,试比较:Олег относится к числу хороших учеников. 但是所指结构显示,这不过是同一剧本的另外一出戏,也就是说其中的性质特征不过是类似的假象,没必要让这些假象使生活变复杂。所以在语义结构里最好用主体和述体这两个述语。正是主体-述体关系构成了句子模型的类型意义(типовое значение)[Золотова, 1982:98-99]。类型意义在形式结构中也有所体现,一定的形式结构决定着一定的类型意义。
正如Г.А. Золотова指出的那样,由名词一格形式和动词陈述形式构成的模型,如:Маша читает; Отец копает грядки; Подъехала машина等都拥有“主体及其动态特征(行为)”类型意义。
由一格名词和形容词构成的模型,根据形容词的词汇意义可拥有以下类型意义:
1)“主体及其性质特征”:Маша красивая; Дом высокий; Вода в речке прозрачная.
2)“主体及其状态”:Вера больна; Он был зол.
3)“主体及其与其他人或物的关系”Маша дружна с Олей.
助元的出现能够影响模型的类型意义,比如句子Маша читает бегло 一句中性质特征的出现使其类型意义变成:“主体及其所发出行为的特征”或“主体及其被修饰行为的特征”,试比较有类似类型意义的话语句:Девушка на Кубе танцуют удивительно темпераментно; Саша решает задачи быстро等等。
如果语义结构和所指结构相同,那么内容常体和模型的类型意义就是同构的(изоморфные)*。我们在带中性词序的原型话语句和词序有变化但形式结构不变的话语句中看到的正是这种情况。然而,语义结构可能与所指结构不同,比如句子Олег – хороший ученик,由带类型意义“主体及其所修饰行为的特征”的特征动态模型句变成了带类型意义“主体及其性质-区分特征”的句法变体。于是,关于Маша的剧本可变成主体及其特征的故事,主角不再是Маша,而是其行为:Машино чтение беглое 或Чтение Маши отличается беглостью; Чтению Маши свойственна беглость。此外,还可用存在情景表示完全不同的内容,比如人的智能状态,试比较:Я надеюсь和Во мне живет надежда. 或者物体的参数特征,试比较:Рыба весит пять килограммов; Бассейн имеет в глубину неполных три метра 和В этой рыбе пять килограммов весу; В бассейне нет и трех метров глубины.
由此可见,语义结构实际上是一种话剧体裁,经常与剧本体裁不符。
3.4 由形式结构表示的形式平面由句子成分构成,是展示语义结构(因为形式结构是体现类型意义的保证)和交际结构的手段。句子成分不只是词形可能结合的成素,而是有交际意义位置的等级系统(иерархизованная система коммуникативно значимых позиций[Вопросы, 1989:23]。这些位置一方面保障句子形式结构本身和句子的构造(每个句子成分的位置都被一定形式的一定词类占据着),另一方面又是说话者划分所指结构的每个组成成素交际级(коммуникативный ранг)的保证。
Всеволодова将句子成分看成是由以下三个形式特点决定的位置:1) 在句子结构中的位置;2) 能够占据该位置的词的词类属性;3) 能够占据该位置的词类的形式。
词形的位置在多命题和多述体句子中有三种可能:1) 在首要述体对中(примарная предикативная пара)的位置;2) 在词中的位置(依附词位);3) 被结构制约的位置。
3.4.1首要述体对中的位置指词形的任何直接述谓伴随关系[Лекант 1975, 1983; Золотова 1982],比如类似下列句子 Маша – красивая; Отец читает; В лесу – тишина / тихо; У мамы – ангина; Из России – с любовью; Здесь – на курят;Всеволодова都看成是述体对。首要述谓化与二次述谓化(вторичная предикация)的区别出现在述谓关系中加入了中性词序不表达该述谓关系的词形的时候,试比较:句子Она вчера купила интересную книгу 讲的是个人简介的某个事实,而句子Книгу она вчера купила интересную的意义是书的特征,而买书的事实在发话者的视野中已不重要。同样,句子У сестры испортился характер 中主谓语之间的述谓关系已淡化,而补语у сестры和主谓统一体之间的述谓关系变得重要起来。
3.4.2依附词位是由保障语义一致关系,即保障词组语义完整的共同义素决定的(正是因此乔姆斯基的句子Бесцветные зеленые идеи яростно спят是没有意义的,因为其中每对词之间都没有共同义素)。依附词位可以是动词、名词、形容词、副词依附,数词或数词名词词组依附也是成体系的。如此一来,所谓的“全句限定语”就失去了其应有的位置,因为其一,总有具体词形与之有语义一致关系;其二,在事实结构中有其法定的位置。所谓“全句限定语”与某一情景参加者有语义联系极易用带时间名词词组(传统上称之为全句限定语) за год和с каждым годом的句子来证明。
词形за год在义素成分中有延续和期限之意,它要求与之连用的语境伙伴(контекст-партнер)要么指出行为或过程完成的结果: За этот год построил дом / написал книгу очень изменился (但不能说*За этот год приехал / позвонил, 因为这里缺乏过程义素, 也不能说*За этот год строил дом / писал книгу / изменялся, 因为这里缺乏结果义素); 要么罗列几个由一定数量事实构成的行为或事实, 以至于它们能够抵消期限义素: За прошлый год она защитила диплом, вышла замуж и родила ребенка;要么指出行为的数量标志:За год она много плавала(但不能说*За год она плавала);За год приезжал один раз / позвонил три раза.而且这个语境伙伴的句子成分级并不重要。比如句子За год у нее уже второй отпуск中的词形за год就是与定语 второй紧密相联的,因为去掉 второй,句子便不成立:*За год у нее отпуск;而去掉отпуск的句子За год уже второй在一定的交际情景中却是完全成立的。
时间格с каждым годом除了有过程义素外还有渐次性义素,其语境伙伴应该有“成为”义素,这个义素要么是动词固有的:С каждым годом меняется / увеличивается (=становится другим);要么出现该义素的专门说明词все больше, все хуже 及其数量等价物все новые: С каждым годом плавала все лучше (不能说*С каждым годом плавает),该句的时间格是依附于副词形式все лучше的;又如:С каждым годом читает все более серьезные книги (不能说*С каждым годом читает серьезные книги),该句的时间格是依附于比较级все более серьезные的。或者如: С каждым годом все новые лекарства появляются в наших аптеках (不能说*С каждым годом новые лекарства появляются в наших аптеках.但句子Каждый год новые лекарства появляются в наших аптеках却是对的),该句的时间格是依附于修饰主语的数量等价物все новые 的。[参见Всеволодова, 1983]
3.4.3结构制约位置的特点是不具备情态上的形式联系和述谓联系,如:Онегин Лариным сосед; Характер у сестры испортился.不具备形式上的依附义素不等于不具备语义联系,如:сосед Лариных / Лариным; характер сестры у сестры.
由此可见,确定句中词形位置的特点需要一定的条件。每个句子成分都有由以上几个特征组合在一起的自己特有的特征。
应该强调的是,语义结构和形式结构是绝对不一定相符的,比如句子У сестры плохой характер的所指结构和语义结构的主体сестра是在补语位置上的,而述体本身却在主语位置上。而句子Повар из нее (получился) плохой中的主体在补语位置上(из нее),而述体成素占据的是形式主语和谓语的位置,试比较:Она – плохой повар.
通过以上论述,我们发现将话语句看成一个多平面的整体能够建立起具有极大说服力的句子语言模型,能够形成解决一定交际任务的句子转换规则。
Всеволодова从句子的四个平面研究句子模型似乎有些过于复杂,然而正是这种复杂的描写反映出语言复杂的实质。况且人的思维,包括语言思维在内,本来就是复杂的。因此,到目前为止,我们还无力将从功能角度研究的句子模型完全表述清楚,这还有待于我们继续不断地深入研究。
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从广义上讲,融资也叫金融,就是货币资金的融通,当事人通过各种方式到金融市场上筹措或贷放资金的行为。从现代经济发展的状况看,作为企业需要比以往任何时候都更加深刻,全面地了解金融知识、了解金融机构、了解金融市场,因为企业的发展离不开金融的支持,企业必须与之打交道。以下是读文网小编为大家精心准备的:运用EXCEL VBA语言构建融资租赁成本分析模型相关论文。内容仅供参考阅读!
运用EXCEL VBA语言构建融资租赁成本分析模型全文如下:
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在目前的实务中,大多数情况下,租赁企业采用等额年金法核算租金。在这种方法下,企业每期支付的租金由融资费用和应付本金组成,且每期支付的租金金额相等。
例:甲公司计划融资租入A大型设备,经与融资租赁公司协商后,双方约定:租赁开始日租赁资产的公允价值是500 000元,年利率7%,年管理费率3%,租期为5年,租金每半年支付一次,每期期末等额支付。租期结束时甲公司按合同约定支付名义价款100元后,该设备产权转移至甲公司名下。
(一)建立模型数据区
按照图1所示建立融资租赁成本计算分析表的数据区。
其中:阴影部分标识的项目“租赁成本”、“租期”、“名义年利率”和“手续费率”可以随着实际情况利用滚动条进行调整,滚动条的数据变动幅度从-80%到120%;“名义货价”是固定值,可随着租赁条件的变化,直接在B12单元格调整。其他项目均通过EXCEL函数公式来计算确定,租金支付方式下拉框分为“期初”和“期末”两种支付形式;支付频率下拉框分为“按年支付”、“按季支付”、“按半年支付”、“按月支付”四种情况。
(二)定义等额年金法下模型相关公式
1.每年付款次数。年付租金次数根据支付频率的不同会有不同变化,比如每半年付款一次,一年付款两次;每季度付款一次,一年付款四次,以此类推。在B7单元格输入公式“=IF($B$5="按年支付",1,IF($B$5="按半年支付",2,IF($B$5="按季支付",4,12)))”。这里采用了EXCEL的IF嵌套语句,执行真假值判断。根据逻辑计算的真假值,返回不同结果,对数值和公式进行条件检测。
2.总支付期数。在B8单元格输入“=$B$6*$B$7”;在C8单元格输入“=C6*B7”,即为租期变化后总支付期数的变化情况。
3.计算年利率。是指根据支付频率的不同,在运用公式进行相关运算时,为了函数设置公式能够简洁所使用的利率。在B10单元格输入“=B9/B7”,即随着支付频率不同参与计算的名义利率的变化情况。在C10单元格输入“=C9/B7”,即随着其他条件变化后,参与计算的名义利率的变化情况。
4.等额年金法下租金的确定。等额年金法租金的计算主要有先付租金和后付租金两种形式,若在每期期初支付租金,即可视为预付年金,公式为:
A=P/[(P/A,i,n-1)+1]
其中:A为每期租金,p为实际租赁成本,I为每期的利率,n为总支付期数。
若在每期期末支付租金,即可视为普通年金,公式为:
A=P/(P/A,i,n)
在B13单元格输入“=IF(B4="期初",B3*(1+B11)/((1-1/(1+B10)^(B8-1))/B10)+1),B3*(1+B11)/((1-1/(1+B10)^B8)/B10))”,在C13单元格输入“=IF(B4="期初",C3*(1+C11)/(((1-1/(1+C10)^(C8-1))/C10)+1),C3*(1+C11)/((1-1/(1+C10)^C8)/C10))”,即随着相关条件变化,租金的变化情况;在D13单元格输入“=(C13-B13)/B13”,即随着其他条件变化,租金变动百分比。
5.最低租赁付款额的确定。最低租赁付款额=各期租金之和+行使优惠购买选择权支付的金额,则在B13单元格输入“=B13*B8+B12”。
6.最低租赁付款额现值的确定。最低租赁付款额的现值=每期租金×(P/A,I,n)+名义货价×(P/F, I,n),即在B13单元格输入“=B13*((1-(1/(1+B10)^B8))/B10)+B12*(1/(1+B10)^B8)”。按租赁会计准则规定,固定资产的入账价值按租赁开始日租赁资产的公允价值与最低租赁付款额的现值两者中的较低者入账。本例中,计算后最低租赁付款额的现值为515 070.89元,大于租赁开始日租赁资产的公允价值500 000元,所以租入资产入账价值应为公允价值500 000元。
C13单元格输入“=C13*((1-(1/(1+B10)^B8))/B10)+B12*(1/(1+B10)^B8)”,即随着其他条件变化,最低租赁付款额现值的变化情况。 7.未确认融资费用的确定。未确认融资费用=最低租赁付款额-租赁开始日租赁资产的入账价值。在B16单元格输入“=B14-B3”;在C16单元格输入“=C14-C3”,即为随着其他条件变化,未确认融资费用的变化情况。
8.实际资本成本的确定。承租人应当采用实际利率法计算确认当期的融资费用。实际资本成本,也称为未确认融资费用分摊率,是分摊未确认融资费用的关键步骤。未确认融资费用应当在租赁期内各个期间进行分摊,我们采用内插法计算实际资本成本如下:
租赁开始日最低租赁付款额的现值=租赁开始日租赁资产公允价值
即:租金×(P/A,I,n)+名义货价×(P/F,I,n)=500 000
当i=i1时,P=P1;当i=i2时,P=P2;则i=?,P=500 000,利用内插法可得:
(i-i1)/(i1-i2)=(500 000-P1)/(P1-P2)
在表格中分别输入变换i值,通过函数计算可得P1和P2 ,解得i=8.1869%。
在B17单元格输入“=IF(B4="期初",RATE(B8,-B13,B3,-B12,1),RATE(B8,-B13,B3,-B12,0))*B7”,在C17单元格输入“=IF(B4="期初",RATE(C8,-C13,C3,-C12,1),RATE(C8,-C13,C3,-C12,0))*B7”,即随着其他条件变化,实际资本成本的变化情况。此处用到了RATE函数,该函数用于计算复利利率,但是其参数年金要与终值或者现值的正负方向相反。
运用EXCEL VBA语言设计融资费用分摊计算表,先要如图2所示建立融资费用分摊测算表格的基本数据区。
其中:
确认融资费用=每期期初应付本金余额×实际资本成本(未确认融资费用分摊率)
应付本金减少=每期租金-确认融资费用
应付本金(余额=每期期初应付本金余额-应付本金减少,运用EXCEL函数也可实现融资费用分摊的测算,但是当租金支付期数发生变化后,此表格需要调整公式重新测算,比较繁琐。如果采用VBA语言来定义,即可大大简化每次因数据变动带来的公式调整的麻烦,而且能够比较准确地自动测算出每期费用分摊情况,不受支付期数等因素变化的限制,极大地提高了效率。
通过运用VBA语言定义融资费用分摊测算表,在租赁条件“租赁成本”、“租期”、“支付方式”、“支付频率”、“名义年利率”、“手续费率”、“名义货价”等任一项或者几项发生变动后,点击费用分摊表的“执行分摊测算”按钮,很直观地看到每期融资费用、本金减少及应付本金的变化情况,即可完成对费用分摊的测算工作。
本文借助EXCEL VBA,针对企业融资租赁设备的实际情况,构建了融资租赁成本的分析模型。在各项相关指标发生变化时,财务管理人员不再需要进行复杂的数据推演,就可以很容易地得出变化后的影响结果,据此作为与出租方谈判的依据,为决策提供可靠的数据支持。
在目前融资租赁活动日趋频繁的各个行业,此模型具有较为广阔的应用环境,能够提高企业管理决策水平,使企业增加在投融资活动中的经济效益。
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期货(Futures)与现货完全不同,现货是实实在在可以交易的货(商品),期货主要不是货,而是以某种大众产品如棉花、大豆、石油等及金融资产如股票、债券等为标的标准化可交易合约。因此,这个标的物可以是某种商品(例如黄金、原油、农产品),也可以是金融工具。以下是读文网小编今天为大家精心准备的:基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析相关论文。内容仅供参考阅读,希望大家能够喜欢。
基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析全文如下:
铜是人类最早发现的金属之一,被广泛应用到电气电子工业、机械制造、化学工业、建筑工业、医学和国防工业等。在中国,铜在有色金属材料的消费量近次于铝。随着我国经济快速稳步发展,已成为全球铜消费最大的国家。我国作为铜资源相对短缺国家,每年需进口大量铜矿。但由于铜市的价格波动,对消费者、生产与经营者的利益造成了重大影响。因此,通过研究铜期货价格规律,可以一定程度上规避价格风险,稳定经济健康发展。
本文研究的内容是基于SVM统计机器学习方法,融合宏观经济因素、铜现货、LME铜期货价格和美元汇率来研究上海铜期货价格预测。
目前国内学者对于沪铜期货价格研究关注于两个方面:一是研究国外期铜和上海期铜价格的相关关系;二是研究上海铜现货价格与上海期铜价格的相关关系。
蒋序标[1]研究伦敦金属交易所(LME)和上海期货交易所(SHFE)期货铜的价格引导关系。其结论为伦敦铜期货价格只单向滞后引导沪铜期货价格, 沪铜期货对于伦敦铜期货价格无滞后价格引导关系。芮执多[2]将SHFE、LME和纽约商业交易所(COMEX)中铜期货价格联动关系做了动态分析。其结论为LME的铜期货定价能力最强,而SHFE也具有了一定的国际影响力。
田新民[3]通过协整方法及因果关系分析研究沪铜与伦铜的价格引导关系,得出伦敦金融交易所铜期货价格对于上海期货交易所的铜期货价格具有主导作用的结论。同时,SHFE的铜期货价格的影响力也在增强。刘勃[4]通过协整与向量自回归方法,研究伦敦金属交易所期铜、上海期货交易所期铜和上海铜现货价格之间的关系。
实证显示,上述三者因素具有长期均衡关系,并且伦敦期铜价格具有主导价格发现作用。赵亮[5]通过Granger协整分析,得出沪铜期货与伦敦铜期货价格具有协整关系,并且沪铜期货价格对于伦敦铜期货价格具有一定的影响作用。王淑娴[6]通过分析伦敦铜期货价格、上海铝期货价格、燃油期货价格和江西铜业股票价格,得出沪铜价格的主要影响因素是伦敦铜期货价格的结论。方燕[7]通过对沪铜期货价格与现货价格的实证分析,得出沪铜期货价格与现货价格在长期与短期具有不同的影响系数。顾浩[8]通过实证方法,分析得出沪铜期货与现货价格存在协整关系,并研究了存在协整关系的原因。
本文通过SVM统计机器学习方法,融合宏观经济因素(包括居民消费者价格指数(CPI)、工业品出产价格指数(PPI)、采购经理人指数(PMI)、城镇固定资产投资、工业增加值增长、货币供应量、海关进出口增减情况、全国股票交易统计和新增信贷数据)、铜现货价格、LME铜期货价格和美元汇率多特征因素,分析预测上海铜期货价格变动。
数据采用上海期货交易所铜期货合约cu1402在2013年2月19日至2013年12月30日的交易数据,其包括每日的开盘价、最高价、最低价、收盘价、结算价、成交量、成交金额等。铜现货价格采用同期上海期货交易所沪铜连续交易数据,其包括每日开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量。
宏观经济因素采用同期数据包括居民消费者价格指数(全国、城镇、农村的当月、同比增长、环比增长和累计增长)、工业品出产价格指数(当月、当月同比增长和累计)、采购经理人指数(制造业、非制造业的指数、同比增长)、城镇固定资产投资(当月、同比增长、环比增长、自年初累计)、工业增加值增长(同比增长和累计增长)、货币供应量(流通中的现金M0、货币M1、货币和准货币M2的数量、同比增长和环比增长)、海关进出口增减情况一览表(当月出口、当月进口、累计出口和累计进口的金额、同比增长和环比增长)、全国股票交易(上海、深圳的发行总股本、市价总值、成交金额、成交量、A股最高综合股指指数和A股最低综合股价指数)和新增信贷数据(当月、同比增长、环比增长和累计)。
LME铜期货数据采用同期数据包括当日的开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量。美元汇率采用同期数据包括当日的收盘价、开盘价、最高价、最低价和百分比变化。模型输入数据包括以上特征,输出数据为预测下一日的开盘价、最高价、最低价和收盘价。
支持向量机(support vector machines,SVM)是一种二类分类模型。其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。因此,支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可看作是一个求解凸二次规划的问题。支持向量机包括线性可分支持向量机、线性支持向量机和非线性支持向量机。
本文采用非线性支持向量机,使用核技巧和软间隔最大化来学习模型。其中,核函数在当输入空间为欧式空间、特征空间为希尔伯特空间时,表示从输入空间映射到特征空间得到的特征向量间的内积。因此,通过使用核函数将输入空间中的非线性分类问题转换为在高维特征空间学习线性分类问题。
采用SVM方法训练测试模型,其中输入的多特征包括当日沪期铜合约cu1402数据、宏观经济数据、铜现货价格、LME铜期货价格和美元汇率,预测下一天沪期铜合约cu1402的开盘价、最高价、最低价和收盘价。
从预测结果可以看出,在向前预测25天之内的沪铜价格时,累计平均误差最小,在500元~600元之间。以25天为分界线,预测超过25天沪铜价格时,随着时间推移累计平均误差不断变大。其原因有两点:一是时间推移,各种条件已发生变化,因此训练的模型的预测有效降低;二是铜期货合约后期成交量变化和成交金额会变化较大,由于沪期铜在后期之后交易波动变大,训练模型的有效性较低。
也得知预测25天内,价格累计平均误差随着时间推移,不断减小。其原因是在较小一段时间内,随着时间推移,输入的特征因素对于未来期铜的价格的累计误差减小。从开盘价、收盘价、最高价和最低价预测上看,都存在一个大约向前25天左右的累计平均误差最小。因此,此模型在使用时,可基于未来25天预测情况进行投资,实现累计平均误差最小,也即风险最小。
利用logistic回归方法,分析影响开盘价、最高价、最低价和收盘价预测准确度的输入特征。
重要的输入特征为沪铜期货历史每日开盘价、最高价、最低价、收盘价、结算价、涨跌1(收盘价-前一日结算价)、涨跌2(结算价-前一日结算价)、成交量、成交金额和持仓量,居民消费者价格指数,工业品出厂价格指数的当月和当月同比增长,采购经理人指数,城镇固定资产投资同比增长,货币供应量M2的同比增长,深圳股票交易所发行总股本和成交量,上海交易所最高和最低的综合股价指数,当月新增信贷数据,沪铜现货历史每日收盘价、开盘价、最高价和最低价,LME铜期货历史每日收盘价、开盘价、最高价、最低价和成交量,美元汇率的历史每日收盘价、开盘价、最高价和百分比变化。
需要进一步降低价格预测的误差,一方面可以选择更多输入特征,另一方面使用更有效的算法。另外,可以考虑如何将此模型融入到实际交易策略中,来辅助交易判断。(作者单位:对外经济贸易大学金融学院)
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数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。以下是读文网小编今天为大家精心准备的:OLAP融合于数据挖掘之模型构建相关论文。内容仅供阅读与参考!
OLAP融合于数据挖掘之模型构建全文如下:
本文提出的OLAM模型对OLAP中数据立方体和星型模式的概念分别进行了拓展,涵盖问题的整个搜索空间,能够比较全面地反映多维数据挖掘的实质.下面描述相应的理论方法、基本权标和数据结构.
1.1从数据立方体到影响域
本文在OLAM模型中引进基本权标:影响域(influencedomain).影响域与多维空间的数据立方体在逻辑上是等价的.但立方体上计算的是聚合(aggregation),而影响域上计算的是蕴涵(implication),即数据中隐藏的模式.影响域同立方体一样具有属性和值,不同点在于它具有置信度(confidence).
立方体将维映射至度量,而影响域将维和度量映射至置信而影响域将度.一个影响域可视为一个函数,其映射关系从维和度量映射至一置信度级别.影响域可视为是广义概念上的数据立方体空间,因为影响域的大小通常比数据立方体要大得多,OLAM分析常常在更细的粒度上分析更多的维,或对多个特性之间的关系进行探索.由于每次重新计算的代价太昂贵,所以需要在比星型模式存储有更多的聚合的模式上进行,即采用下一节所提出的旋转模式.为了“遍历”整个影响域,需要将OLAP运算与影响性分析交叉.可以看出,影响域的操作可在多维和多层次的抽象空间中进行,有利于灵活地挖掘知识.而文献〔3,4,5〕的操作是基于数据立方体的多维数据挖掘,包含在基于影响域的操作之内,是其中的特例.影响域概念可用面向对象的思想描述,这样有助于生成一个较好的结构化的框架.影响域包含六个主要特性:(1)基本维(类);(2)属性;(3)对象或实例;(4)层次;(5)度量;(6)蕴涵.其中,基本维是一种高层次的类型划分,如产品、客户等.每个类/维具有一属性集合,如产品维具有属性价格、颜色等.每个类/维有对象或要素作为实例,对象的每个属性具有一个值.在类和属性内存在层次,例如,对类来讲,商标类是产品的父类;对属性来讲,属性集合地区,城市,省}是一个层次.度量是在维形成的空间上的计算.蕴涵是在维和度量形成的立方体空间上的计算.
1.2从星型模式到旋转模式
从面向对象的角度来看,数据立方体与影响域的特性不尽相同,包含基本维(类)、属性、对象或实例、层次以及度量这五个特性,OLAP的星型模式通常直接映射在该对象结构中.星型模式每个维表都可看成一个对象,对象的属性代表在维表中的列,度量在各个维构成的空间上进行计算.图1给出一个星型模式的例子,包含四个基本维:商店维、客户维、产品维和定货维,中央的事实表中存有度量和各个基本维的码值.星型模式是用来处理聚合运算的,该模式能很好地用于OLAP,但它本身不带数据挖掘功能,不能用于OLAM,因此需要将星型模式作相应扩展.
在对影响域进行分析的过程中,通常将分析焦点聚焦在星型模式中的维表上(如产品或商店,如图1所示).由于在分析中要用附加的聚合或选择的数据项以丰富维表内容,因此对于每个库表来说,需要比星型模式存储更多的数据.分析的焦点在各个维表之间不断转换,例如从客户维转换至商店维再到产品维等等,可以看作是焦点在绕着星型模式旋转,因此,本文引入“旋转模式”的概念,将OLAM的分析结构命名为旋转模式.图2显示出与图1中星型模式所对应的旋转模式的例子.旋转模式的中心存储的是影响域的蕴涵,外围是各个维表的码值以及聚焦度量和其它度量,四周呈辐射状的是各个维表.
在执行影响域分析时,焦点沿着不同的基本维(或类)旋转,在维和度量形成的广义数据立方体空间上执行蕴涵运算对应于图1的旋转模式的例子如图3所示,旋转模式中的库表具有五个主要部分:(1)中的库表具有五个主要部分聚焦维;(2)聚焦度量;(3)内部属性;(4)外部属性;(5)非聚焦度量.聚焦维代表当前分析焦点所在的基本维,如图2所示的客户维;聚焦度量代表用户关心的度量,如利润;内部属性是聚焦维中的属性,如客户年龄等;外部属性是非聚焦维中的属性,如某客户最喜爱的产品颜色等;非聚焦度量是用于辅助决策的度量,如某客户平均一次购买的商品的数目.由此可以看出影响域中的存储模式与OLAP是不同的.
OLAM机制具有交互的特性,而且求蕴涵函数的计算代价比较昂贵,因此在大型数据库或数据仓库中实现OLAM机制的关键是解决快速响应和有效实现的问题.必须考虑如下因素:
2.1快速响应和高性能挖掘
OLAM若想获得快速响应和高的性能,会比OLAP困难,因为数据挖掘的计算代价通常比OLAP昂贵.快速响应对于交互式挖掘是致关重要的,有时为了得到快速响应甚至可以牺牲精度,因为交互式挖掘能一步步引导挖掘者聚焦在搜索空间并查找越来越多重要的模式.一旦用户能限定小的搜索空间,就可调用更高级的而速度较慢的挖掘算法进行细致分析.可考虑采用逐渐精化数据挖掘质量的OLAM方法:首先在大数据集上用快速挖掘算法标识出感兴趣的模式/区域,然后用代价较高但较精确的算法进行详细分析.
2.2基于数据立方体的挖掘方法
基于数据立方体的挖掘方法应该是OLAM机制的核心.基于立方体的数据挖掘已经有很多研究,包括概念描述、分类、关联、预测、聚类等.基于立方体的挖掘继承了关系型或事务型数据挖掘方法的思想,并具有许多特性.在基于立方体的有效挖掘算法领域需要更多的研究.高性能数据立方体技术对OLAM很重要.由于一个挖掘系统需要计算大量维之间的关系或详细细节,这样的数据不可能都预先实体化,有必要联机动态计算数据立方体的一部分.另外,多特性数据立方体的有效计算,以及支持具有复杂维和度量的非传统的数据立方体,对有效地数据挖掘都很重要.因此,需进一步开发数据立方体技术.
2.3选择或添加数据挖掘算法
关系型查询处理能用不同的处理途径对同一查询生成相同的答案,但是采用不同的数据挖掘算法可能会生成显著不同的挖掘结果.因此,提供多种可选的数据挖掘算法很重要.另外,用户也许想自己开发一个算法,如果提供标准开放的API,而且OLAM系统经过很好地模块化,用户就有可能增加或修改数据挖掘算法.用户定义的数据挖掘算法可以较好地利用一些开发良好的系统构件以及知识可视化工具,并与已有的数据挖掘功能合成.因存在有多个数据挖掘功能,如何在某一具体应用中选定合适的数据挖掘功能是一个问题,必须熟悉应用问题、数据特征以及数据挖掘功能的作用,有时需要执行交互探索式分析来选择合适的功能.因此,建造探索式分析工具以及构建面向应用的语义层是两个重要的解决方案.OLAM提供探索式分析工具,进一步的研究应该放在为具体应用自动选择数据挖掘功能上.
2.4在多个数据挖掘功能之间交互
OLAM的优势不仅仅在于选择一系列的数据挖掘功能,也在于在多个数据挖掘和OLAP功能之间交互.例如首先切割立方体的一部分,基于一指定的类属性将该部分分类并查找关联规则,然后下挖在更细2.5可视化工具
为了有效地显示OLAP挖掘结果并与挖掘处理交互,开发多种知识和数据可视化工具很重要.图表、曲线、决策树、规则图、立方体视图、boxplot图等是描述数据挖掘结果的有效工具,帮助用户监测数据挖掘的过程并与挖掘过程交互.
2.6可扩展性
OLAM系统与用户及知识可视化软件包在顶端通讯,与数据立方体在底端通讯.它应该高度模块化,并具有可扩展性,因为它可能会与多个子系统合成并以多种方式扩展.应该扩展OLAP挖掘技术至高级的和/或特殊用途的数据库系统,包括扩展的关系型、面向对象的、文本、空间、时间、多媒体和异种数据库以及Internet信息系统.对复杂类型的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据的OLAP挖掘也是一重要的研究方向.
2.7做书签和回溯技术
OLAM借助于数据立方体导航,提供给用户充分的自由,运用任一数据挖掘算法序列来探索和发现知识.当从一个数据挖掘状态转换至另一状态时常常可有很多选择.可做个书签,如果发现一个路径无意义,就回到原先的状态并探索其它的方法.这种做标记和回溯机制防止用户“迷失在OLAM空间”中.
利用OLAM模型沿着多个维进行挖掘,观察沿着这些维的模式,进行合并,并以智能的方式与用户进行交互,可以在多维数据库的不同的部位和不同的抽象级别交互地执行挖掘.它有如下优点:
(1)便于交互式探索性的数据分析.有效的数据挖掘需要探索性的数据分析功能〔6〕.用户常希望灵活地遍历数据库,选择任一部分的相关数据,在不同的抽象级别上分析,并以不同的形式表示知识/结果.OLAM便于对不同的数据子集在不同抽象级别上进行数据挖掘,这连同数据/知识可视化工具将大大加强探索性数据挖掘的能力和灵活性.
(2)联机选择数据挖掘功能.事先预测挖掘何种类型的知识是困难的,对于用户来讲,常常不知道想挖掘什么样的知识.通过OLAM模型将OLAP与多个数据挖掘功能结合,用户可以灵活选择所需的数据挖掘功能,并动态交换数据挖掘任务.本文所提出的OLAM模型的理论方法、基本权标和数据结构将数据挖掘和OLAP技术结合在一个统一的框架之中,大大加强了决策分析的功能和灵活性.该模型有助于在大型数据库和数据仓库中交互式地挖掘多层次的知识,是一个很有前景的方向.
1 E.F.Codd, S.B.Codd, C.T.Salley. Beyond decision support.〔J〕Computerworld, 27(30), July 1993
2 Usama M Fayyad, www.51lunwen.com/database/ Gregory Piatetsky-Shapiro et al. Advances inknowledge discovery and data mining.〔M〕California: AAAI/MIT Press, 1996
3 J.W.Han. Towards on-line analytical mining in large databases.〔R〕ACM SIGMOD Record, 1998. 27:97~107
4 J. W. Han, S. Chee, and J. Y. Chiang. Issues for on-lineanalytical mining of data warehouses.〔C〕Proc. of 1998SIGMOD’96 Workshop on Research Issues on Data Mining andKnowledge Discovery (DMKD’98), Seattle, Washington, June1998
5 J.W.Han. OLAP Mining: An Integration of OLAP with DataMining.〔C〕Proc. 1997 IFIP Conference on Data Semantics (DS-7), Leysin, Switzerland, Nov. 1997. 1~11
6 M.S.Chen, J.W.Han, and P.S.Yu. Data mining: an overviewfrom a database perspective.〔J〕IEEE Transactions onKnowledge and Data Engineering, 1996. 8(6): 866~883
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卵巢储备是医学术语,指人类女性卵巢皮质内含有的原始卵泡。人类女性卵巢皮质内含有的原始卵泡,称为卵巢储备。在女性,没有生产原始卵泡的生理功能,女婴出生后,原始卵泡不再增加,卵巢皮质内的原始生殖细胞数量不再增加。发生增值的细胞(有丝分裂)常见的是卵细胞周围的颗粒细胞。今天读文网小编为大家精心准备的是:临床抗苗勒管激素与B预测卵巢存备功能研究相关论文。具体内容如下,欢迎参考阅读!
1. 1研究对象及入组标准
选择2012年1月至2012年9月在首都医科大学附属北京妇产医院就诊的患者,共148例。入选标准如下:年龄20-39岁;体重指数(BMI) 19-29 kg /m2,B超检查无子宫内膜异位和(或)子宫腺肌病及子宫肌瘤的改变,无发热及炎症疾病,所有病例均除外甲状腺疾病、肾上腺疾病。本研究经首都医科大学附属北京妇产医院伦理委员会批准,所有患者一均知情同意。
1.2分组
按卵巢储备功能小同分为4组:正常组(41例),PCOS组(39例),DOR组(38例)和POF组(30例)。正常组为内分泌检测各项指标正常,月经规律,B超检查AFC在6-12个,无卵巢多囊声像改变。PCOS的诊断参考鹿特丹标准。DOR组为基础内分泌显示卵泡刺激素(FSH)为12-40 U/L,月经周期规律;B超检查基础AFC小于4个。POF组为基础内分泌检查显示FSH>40 U/L,闭经时一间>6个月。4组患者一般资料的比较中,年龄差异无统计学意义(P>0.05), AFC差异均有统计学意义(P < 0. 001),而基础内分泌激素中基础FSH、黄体生成素(LH) ,E2,睾酮(T)的比较,差异有统计学意义(P<0. 001),而基础孕酮(P)和基础催乳激素(PRL)比较,差异无统计学意义(P>0. 05)。
1. 3标本采集及检测方法
收取思者清晨外周静脉血3-4 ml(月经第2天或第3天,闭经者于就诊当日采血),离心(3000 r/min ) 5分钟后,将血清放于-20℃冰箱保存,待测。
应用化学发光免疫分析方法测定血清基础内分泌,其中FSH, LH, E2, P, PRL, T各个试剂盒的测定范围分别为0-253 U/L,0-269U/L,0-11335. 02 pmol / L, 0-238.384 nmol/L,0-9. 9645 nmol/L,0- 5354 nmol/L。血清中AMH水平通过酶联免疫吸附试验(ELISA)试剂盒测定,测定范围为0. 079-14.60 ng/ml,批内及批间差异分别为4. 00%及1. 98%。血清INHB通过ELISA试剂盒测定,测定范围为12. 5-1150 pg/ml,批内及批间差异分别为4. 52%及3. 91 %。
1. 4统计学方法
患者的计量资料都采用χ±s、表示,采用SPSS 17. 0统计学软件通过单因素方差分析(One-vay ANOVA) ,Pearson相关分析进行数据分析。P<0. 05为差异有统计学意义。
2. 1血清AMH,INHB水平比较
AMH水平在PCOS组最高,在POF组最低,4组间比较,差异有统计学意义(P<0. 001)。INHB水平在PCOS组最高,POF组最低,4组间比较,差异有统计学意义(P < 0. 001)。
2.2 AMH,INHB与基础内分泌激素和AFC的相关性分析
AMH与AFC,E2,T呈正相关(P<0. 001),与FSH, LH呈负相关(P < 0. 001) .INHB与AFC, E2 , T呈正相关(P<0.001),与FSH, LH呈负相关(P<0. 001)。AMH和INHB呈正相关(P<0. 001)。
卵巢储备功能是指卵巢皮质中卵子的数量和质量,反映了女性的生殖潜能。卵巢卵泡池中卵子数目减少或是质量下降,导致女性生育能力下降,出现卵巢储备功能减退,卵巢储备功能减退可以与年龄有关,也可以由病理性因素引起,一部分还可以进一步发展成为卵巢功能衰竭。PCOS,DOR及POF是影响女性生殖健康,导致女性内分泌紊乱甚至不孕的主要原因,对女性的生殖能力进行准确的评估,选择合理的个体化治疗方案是关键。
3. 1 AMH的检测
AMH属于转化生长因子p(TGF}3)超家族成员之一,主要由窦前卵泡和窦状卵泡的颗粒细胞分泌,其水平在月经周期中无明显波动。通过对人工助孕患者的研究发现,血清AMH水平与获卵数及卵巢反应性呈正相关,可以作为预测卵巢储备功能及促排卵过程中卵巢反应性的血清学标记物。我们通过检测不同卵巢储备功能患者的AMH水平,结果提示PCOS组最高,POF组最低,且正常组、PCOS组、DOR组和POF组间比较,差异有统计学意义(P<0. 001),说明AMH水平与卵巢功能有关,随着卵巢储备功能的不同,AMH值的水平明显不同。Meduri等.通过对POF患者的AMH水平研究认为,AMH水平降低与POF患者窦卵泡中颗粒细胞的缺陷有关。本组资料也证实AMH水平与卵巢储备功能有关。
3. 2 INHB的检测
INHB也是TGF书超家族成员之一,由颗粒细胞产生,从窦前卵泡期开始出现,并不断升高,在早中卵泡期达到高峰,其主要的生理作用是反馈性抑制FSH的分泌,同时FSH可以促进颗粒细胞INHB的分泌。此外,INHB还可以通过旁分泌/自分泌的方式调节E2的产生。本研究中,INHB水平在PCOS组最高,POF组最低,正常组、PCOS组、DOR组、POF组间差异有统计学意义(P<0. 001)。
INHB水平与卵巢功能密切相关,随着卵巢储备功能减退,INHB水平明显下降。研究表明卵巢储备功能与INHB基因多态性有关,在对POF患者的研究中,发现POF患者中出现了INHB基因多态性的改变,此外卵巢颗粒细胞功能异常也会引起IHNB水平异常,任何影响基础卵泡池大小和卵泡消耗速率的因素,都会影响女性的卵巢储备功能和生殖年龄。
3. 3联合检测
目前没有任何一项研究使用单一的标志物预测卵巢储备功能可以获得满意的灵敏度和特异度,提高预测标志物的检测闽值虽然可以增加特异度,但是灵敏度会随之下降,反之亦然,所以将标志物联合检测可以提高对卵巢储备功能的预测。本组资料中血清AMH和INHB水平密切相关,呈正相关(P<0.001),在临床土作中可以联合应用检测AMH和INHB水平,以提高对卵巢储备功能的预测。此外,在本研究中AMH及INHB水平还与AFC,FSH水平密切相关(P < 0. 001),而且相关程度较高,因此可以将AMH,INHB水平联合AFC及基础内分泌指标提高对卵巢储备功能的预测。
综上所述,卵巢储备功能减退是一个渐进性的过程,早期发现及诊断卵巢储备功能减退,及时进行干预,可以改善女性的生殖潜能,提高受孕能力及妊娠结局。血清基础AMH和INHB水平与卵巢储备功能密切相关,二者是目前有价值的预测指标。检测血清AMH和INHB水平并结合AFC及基础内分泌水平,能更为准确地评估卵巢储备功能。AMH及INHB水平在卵巢储备功能不同组间均有差异,如果将AMH及INHB水平用十检测不同卵巢储备功能,还需进行更大样本的研究以确定检测阈值。
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市场营销观念认为,实现企业各项目标的关键,在于正确确定目标市场的需要和欲望,并且比竞争者更有效地传送目标市场所期望的物品或服务,进而比竞争者更有效地满足目标市场的需要和欲望。以下是读文网小编今天为大家精心准备的:市场营销决策支持系统中模型库的设计应用相关论文。内容仅供参考,欢迎阅读!
市场营销决策支持系统中模型库的设计应用全文如下:
在当今社会竞争越来越激烈的情况下,强化企业的综合实力,才能促使企业能够在激励的市场竞争中持续发展。现代社会中,企业主要以市场营销为手段,展开各种类型的市场营销活动,销售产品,提高企业的经济效益。然而,企业需要承担一定的营销风险,这给企业带来一定的威胁。针对此种情况,在企业构建市场营销决策支持系统能够优化完善市场营销工作,降低企业营销风险。市场营销决策支持系统是由数据库、知识库以及模型库构成的,本文就模型库这一部分的设计和应用进行探讨。
在对市场营销决策支持系统进行介绍前,首先要了解市场营销系统和决策支持系统。因为市场营销决策支持系统是由市场营销系统和决策支持系统打造而成的。
1.1 市场营销系统
所谓市场营销系统是以研究综合性市场营销活动及其规律为目标,通过发现顾客的需求,并将其转化成为对产品与服务的要求,再通过有效的促销、分销渠道和价格策略来最大限度的满足顾客需要。在当今这个社会环境非常的复杂的情况下,企业中构建的市场营销系统属于一种半结构化系统,其具有的特点是一个动态的、有机地结合的系统;一个灵敏的反应系统;具有良好的灵活性和突发性等。
1.2 决策支持系统
决策支持系统是70年代末期出现的一种新的管理系统,是结合计算机、人工智能技术、管理决策技术为一体的系统,应用此系统能够帮助决策者提高决策能力与水平,最终实现提高决策质量和效果的目的。
市场营销决策支持系统的是将市场营销系统与决策支持系统有效的结合在一起所形成的,促使其具有数据库、模型库、知识库三部分组成。
市场营销决策支持系统中模型库是根据营销工作决策类型,将模型分为预测类、投入产出类、优化类、决策类与不确定类等极大模型,在使用过程中是针对市场营销特点,注重定量模型和定性模型的应用,从而促使市场营决策支持系统的能够有效的规划和驱动大量的数据,优化市场营销工作。笔者从以下几方面对市场营销决策支持系统中模型库的设计应用进行具体分析。
2.1 模型的创建与动态链接
由于模型是服务于市场营销工作的,其创建是按照决策的要求,从实际出发,制成适合的模型。模型的对象是以具有共性知识、具体的应用、具体的经验知识以及具体的使用环境,从而形成以逻辑严密的、合理的、实用的类与类子结构的模型。目前对模型的定义是以属性数据+操作+知识所组成的。应用模型能够将同一方面的数据、参数、知识、公式等收集在其中并存在模型中。在模型库中将各种模型分为定量模型和定型模型,准确的将模型划分,有助于更加便捷的应用模型。
模型库的连接是应用,模型库不可取少的一部分,是将模型库和知识库和数据库有效连接的介质。在信息时代中市场营销决策支持系统的模型库的动态连接是以信息技术为基础,应用模型的串联、并联复合技术,人工智能中的推理技术,促使模型能够自动集成,进而实现模型库的动态连接。当下,模型的自动生成有两种方式,其一是参数自动生成。应用参数作为定量模型的介质,通过输入参数,使相应的模型形成。由于不同模型的都有特定的参数,应用参数作为介质,能够准确的生成所需的模型,模型的应用更加准确。其二是分类生成。分类生成是将所有模型和问题进行准确的分类。以市场营销的每个方面为的一类。模型的自动生成将以市场营销的具体一个方面为准形成的。在模型自动生成的基础上,模型库的链接是用户选择需要的模型;通过用户选择模型的特点,在模型库中进行筛选(模型库中用所需的模型自动生成);模型执行自动运行模型,运行结果显示在用户前面。
2.2 模型字典库
模型字典库主要是存储模型的特征描述,其中包括模型表、模型组合表、模型算法表以及算法表。由于模型库中的需要采集大量的数据,将数据合理的规划在不同模型中。为了使模型字典库能够帮助用户在第一时间找到模型,在其中收集不同模型的特点、数据等,从而在第一时间就能够在模型库中找到相应的模型。因此,模型字典库中需要通过模型表、模型算法表等准确的记录模型的特点,便于找到模型,可以说。模型字典库在模型库中起到辅助作用。
2.3 模型库管理系统
模型库的管理系统是对模型库的各个方面进行监督和控制的一个系统,避免模型库出现问题,影响市场营销工作合理的进行。模型库的管理系统中以用户管理和模型管理为主。
用户管理。市场营销决策支持系统服务的对象可能是决策者、建模者、数据管理者、知识管理者等不同的用户类型,模型库管理系统需要及时的调整数据库,将其服务于具体的某类用户。
模型管理。建立模型的最终目标是便于决策者解决现实问题。模型的具体应用是取决于决策者的,从决策者的实际需求出发,模型管理及时的规划和调整模型,促使模型的能够就决策者提出的需要进行运行,得到运行结果供决策者应用。
应用分析。市场营销决策支持系统中模型库能够流畅的。合理的应用于实际工作中才能够说明模型库创建成功。笔者以某企业中构建的市场营销决策支持系统中的模型库查询企业年终总利润为例进行分析。企业创建的模型库如下图所示。模型库先进进入的是查询处理模块,决策者将年终总利润输入查询模块中,模型库中的模型字典系统就年终总利润的模型进行快速的搜索,模型库中将自动生成模型,其完全符合决策者的需求,模型自动运行,得到的运行结果连接到决策者的计算机中,供决策者应用。可见,市场营销决策支持系统中的模型库具有较强的应用性,能够帮助决策者解决市场营销相关问题。
市场营销决策支持系统是由数据库、知识库、模型库构成的。其中模型库的作用是是收集市场营销工作各方面集知识、公式、数据、参数等为一体的模型,及时的监督和控制市场营销的各个方面,避免市场营销活动出现问题,增大营销风险。模型库的创建关键环节之一是设计,只有有效的结合企业实际情况。市场环境等方面,设计出合理的模型库,采用过将其应用于实际市场营销工作中,从而发挥其效果。市场营销决策支持系统在未来将更加科学化、完整化、高效化,提高市场营销工作质量和效率。
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通信系统是用以完成信息传输过程的技术系统的总称。现代通信系统主要借助电磁波在自由空间的传播或在导引媒体中的传输机理来实现,前者称为无线通信系统,后者称为有线通信系统。以下是读文网小编今天为大家精心准备的:基于MWB的通信系统演算CCS的模型检测相关通信工程论文。内容仅供参考,欢迎阅读!
Robin Milner在上世纪70年代论文范文首先提出了描述通信系统并发行为的形式演算CCS(Calculus of Communicating Systems,[1]),可以对并发系统进行推理,是进程代数(process algebra)领域的开拓性工作,在CCS的基础上,建立了通信序列演算CSP,π演算、spi演算、应用π演算、环境(Ambient)演算等一大批描述分布式移动并发系统的形式方法。
1.1 CCS的语法
CCS的基本成分是事件(或动作,Action)与进程;CCS的事件分为两类,一类用来描述进程间通信的同步动作: = {a,b,c ,…}为输入事件集,相应的 ’ = {’a,’b,’c ,…}为输出事件集;用t表示非交互事件(进程内部事件)集。记ACCS= ’ {t};LACCS
CCS的进程P如下定义:
P : := .P 前缀,ACCS
P1 | P2 并发
iIPi 选择,这里I为有穷集
(^L)P 限制,这里L ACCS
P[f] 改名,这里f是从ACCS到ACCS的映射并满足:f(t)=t,f(’)=’f()
记 PCCS为CCS的一切进程的集合,记P1+P2=i{1,2}Pi,记0(或Nil)=iPi;为减少 号,约定运算顺序为:^ , | , +;例如 R+a.P|b.(^L)Q是R+((a.P)|(b.(^L)Q))
在CCS中,我们引入A =df P,即用CCS进程P定义A;在CCS里可以进行递归定义,例如:A =df a.A|P,在不引起混乱的情况下,可将=df将写为=。
.......................
2.1 移动工作台MWB(Mobility Workbench)是针对-演算开发的第一个自动验证工具[VM94],可对用-演算[2、3、4]、通信系统演算CCS[1]描述的移动并发系统进行分析与验证;MWB首先在瑞典的Uppsala大学开发[5、6、7];可在Windows、Linux等系统下使用,MWB是开放源代码的,可从下面网址下载:
2.2 在Windows2000下安装使用
由于MWB是用语言ML写成, 需要在New Jersey SML 编译器(Standard ML of New Jersey - SML/NJ,目前最新的版本是smlnj-110.54)下运行;从下列网址下载smlnj:
获得smlnj.exe,可自解压并装配到C:sml(我们使用的版本是:Standard ML of New Jersey 110.0.7);SML/NJ安装成功后,从下列网址下载mwb.x86-win32
并写一个批处理文件mwb.bat,内容为:
sml @SMLload=mwb.x86-win32
将mwb.x86-win32与mwb.bat放到一个目录,点击mwb.bat即可运行MWB。
2.3 CCS公式的MWB编码
为将CCS公式输入MWB,需将通常的CCS公式做一些转换:将受限名字PL用(^L)P表示;对任何P,设P的自由名字(非受限名字)为a1,…,ai,在MWB中,用ID(a1,…,ai)来表示P为:
agent ID(a1,…ai) = P
ID称为P的名,注意P的名可用任意的符号串(例如MyID或者P),但第一个字母需大写,且(…)里一定要将P的非受限名字完全列举;例如:设P递归定义为ã.b.P,可写成MWB式子为
agent P(a,b) = ‘a.b.P
不能写成:agent P = ‘a.b.P;可将几个MWB公式放到一块以ag为扩展名用ASCII文件存盘.
..............................
我们讨论简单AB协议:设S为发送方、R为接受方;S发出报文(’m)或超时(timeout)重发报文;R接到报文发现报文错误则丢弃报文(down),否则通知S已收到(ack);ABP=S|R描述了这个简单的交换比特协议,其中:
S=’m.S1
S1=timeout.’m.S1+ack.S
R=m.(down.R+’ack.R)
S1中的timeout.’m.S1表示报文超时重发,而ack.S表示S接到R的肯定回复后交替比特再发报文;R中的down.R表示发现报文错误丢弃报文,’ack.R通知S已收到;进程ABP=S|R描述了这个简单的交换比特协议;将上述CCS描述用MWB格式书写并以abp1.ag存盘:
...............
[1] MWB软件:
[2] Robin Milner. The polyadic www.51lunwen.com/communication/ -calculus: A tutorial. Technical Report ECS-LFCS-91-180, LFCS, Department of Computer Science, University of Edinburgh, 1991.
[3] Robin Milner. Communicating and Mobile Systems: the -calculus. Cambridge University Press, 1999.
[4] Robin Milner, Joachim Parrow, and David Walker. A calculus of mobile processes, parts I and II. Journal of Information and Computation, 100:1-40 and 41-77, 1992.
[5] Robin Milner. Communication and Concurrency. Prentice-Hall, 1989.
[6] Bjorn Victor. A Verification Tool for the Polyadic -Calculus. Licentiate thesis, Department of Computer Systems, Uppsala University, 1994. Available as report DoCS 94/50.
[7] Bjorn Victor. The Mobility Workbench User's Guide: Polyadic version 3.122. Department of Information Technology, Uppsala University, 1995.
[8] Bjorn Victor and Faron Moller. The mobility workbench : a tool for the -calculus. Technical Report DoCS 94/45, Department of Computer Systems, Uppsala University, 1994. Also available as Technical Report ECS-LFCS-94-285, Laboratory for Foundations of Computer Science, Department of Computer Science, University of Edinburgh.
[9] B. Victor and F. Moller. The Mobility Workbench - a tool for the pi-calculus. In D. Dill, editor, Proceedings of CAV'94, Lecture Notes in Computer Science. Springer-Verlag, 1994.
[10]古天龙,蔡国勇. 网络协议的形式化分析与设计,电子工业出版社,2003
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资本资产定价模型就是在投资组合理论和资本市场理论基础上形成发展起来的,主要研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系,以及均衡价格是如何形成的。资本资产定价模型是由美国学者夏普、林特尔、特里诺和莫辛等人于1964年在资产组合理论的基础上发展起来的,是现代金融市场价格理论的支柱,广泛应用于投资决策和公司理财领域。以下是读文网小编今天为大家精心准备的:关于资本资产定价模型在中国证券市场的中的应用相关论文。内容仅供参考,欢迎阅读!
【摘要】本文首先介绍了资本资产定价模型,以及它在投资和理财中的应用,随后介绍了几种放松或改变了该模型假设的扩展模型,最后简单指出了资本资产定价模型在我国应用的限制及前景。
【关键词】组合投资 资本市场线 证券市场线
资本资产定价模型,是在马柯维茨的现代组合投资理论的基础上发展起来的。自其创立之日起就在现实市场中得到了广泛的应用,成为了普通投资者、基金管理者和投资银行进行证券投资的重要工具之一。
(一)模型的假设
在证券组合投资中,投资者是在期望效用最大化准则下选择投资决策。该理论是以非常有力的假定为基础的。具体假定条件是:投资者以资产组合在某段时期内的预期收益率和标准差来评价该资产组合。存在着均一性的理性预期。有资产者有着相同的资产持有期。市场是无摩擦的和竞争性的,没有交易成本及所得税,所有投资者均可免费得到所有有的信息。资产无限可分,即投资者可购买一个股份的一部分,这样就可保证投资者以任何比例分配其投资。
资本资产定价模型提供了有关证券的市场定价及期望报酬率测定的思想,它还可以广泛应用于投资管理和公司财务中。
(一)用于风险投资决策一计算风险调整贴现率
资本资产定价模型提供了与投资组合理论相一致的单一证券风险的计量指标,有助于投资者预计单一资产的不可分散风险。该模型可表述为:期望的投资报酬率(或预期报酬率)=无风险报酬率+风险报酬率=无风险报酬率+风险报酬斜率×风险程度其中风险程度用标准差或变化系数等计量。风险报酬斜率取决于全体投资者的风险回避态度,可以通过统计方法来测定。
该模型用于风险投资项目的决策,最常用的方法是风险调整贴现率法。这种方法的基本思路是对于高风险的项目,采用较高的贴现率(风险调整贴现率)去计算净现值,然后根据净现值法的规则来选择方案。
(二)用于投资组合决策
资本资产定价模型来源于投资组合理论,又反过来用于投资组合决策。如前所述,某一投资组合的贝他系数等于组合中个别证券的贝他系数的加权平均数之和,其计算公式为:P=ΣWiβi用于投资组合决策时,资本资产定价模型可以表述为:投资组合的报酬率=无风险报酬率+(市场平均的风险报酬率一无风险报酬率)×投资组合的贝他系数。
利用该模型进行投资组合决策的基本方法是:首先,确定不同证券投资组合的B系数;其次,计算各证券组合的风险收益率证券组合的风险收益率=(市场平均的风险报酬率一无风险报酬率)X投资组合的贝他系数;第三,确定各投资组合的报酬率;最后,比较投资组合的报酬率,并结合投资者的风险态度和风险收益率来进行投资组合方案决策。或者用上述步骤计算某证券投资组合的报酬率,将其与期望的最低报酬率相比较,进行选择与否的决策。
(三)用于筹资决策中普通股资本成本的计算
普通股的资本成本率可以用投资者对发行企业的风险程度与股票投资承担的平均风险水平来评价。公司的权益资本成本通常被定义为其股票的预期报酬率。根据资本资产定价模型:普通股的资本成本率=无风险报酬率+(股票市场平均报酬率一无风险报酬率) ×贝他系数。
CAPM是建立在一系列假设条件下的,如投资者是通过投资组合在某一段时期内的预期收益率和标准差来评价这个投资组合的;每一个资产都是无限可分的等等。这些假设条件过于严格化、理想化使CAPM无法应用于现实市场。为了使CAPM适应现实市场,许多学者对CAPM进行了修正。这里主要介绍几种修正模型:
(一)布菜克的CAPM
布莱克CAPM是布菜克(1972)对放宽原有CAPM的假设条件(市场上存在无风险资产)后提出的方案其表达式为:E(Ri)=E(Rz(N))+βi[E(rN)一E(rz(N))]。
其中:Rz(N)一零B资产组合的收益率。
这一模型适合于资本市场发生较严重通货膨胀的情形,此时资本市场不存在价值不变的、稳定的无风险资产,即投资者不能无风险的进行借人和贷出。
(二)投资者预期不一致的CAPM
在现实生活中,由于各方面的原因,投资者的预期往往不一致,投资者的资产组合也会不一样。市场上投资者都会按自己的有效边界与最优风险证券组合得出的个人证券市场线进行投资。此时表达式为:Ek(Ri)=Rf+β[Ek(Rmi)一Rf]。
当市场达到均衡时,市场证券组合就是个别投资者最优风险证券组合的组合,且这种组合是线性的。我们就会得到表达式与标准CAPM 相似的CAPM,可以说,这一扩展模型突破了投资者以同一评价标准评价证券的假设条件。
(三)套利定价(APT)理论
它是基于“在完全竞争的市场中将不存在套利机会”的假设推导出一个包含多因素的套利定价模型。
资本资产定价模型的成立依赖于一系列假设条件,包括上文中提到的有效的资本市场、投资者的理性预期和决策等前提因素,由于我国资本市场起步较晚,发展很不完善,还远远不能满足该模型得以发挥作用的条件,具体说来,影响我国资本市场有效性的因素主要有以下几点:信息披露不完善,信息公开化程度低。投资者结构不合理。上市公司股权结构不合理。
为了提高资本资产定价模型在我国证券市场的适用性,必须建立一个行之有效的证券市场。为此,应注意和解决好以下几个方面的问题:
其一,完善信息披露制度,加强信息披露管理。确保信息向所有的公众公布;确保所披露的信息正确反映客观事实;确保有关信息毫不延迟地得到披露;确保有关信息完全加以披露。
其二,大力培育机构投资者,改善投资主体结构。积极发展共同基金组织,推动养老基金、保险基金人市。
其三,合理解决上市公司的股权结构问题。解决国有股、法人股上市流通问题,以健全信息交流机制、改善市场结构、减少由于投机造成的股价信号扭曲,能有效地提高我国证券市场的效率,进而提高资本资产定价模型在我国证券市场的适用性。
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访问控制是几乎所有系统(包括计算机系统和非计算机系统)都需要用到的一种技术。它是按用户身份及其所归属的某项定义组来限制用户对某些信息项的访问,或限制对某些控制功能的使用的一种技术,如UniNAC网络准入控制系统的原理就是基于此技术之上。访问控制通常用于系统管理员控制用户对服务器、目录、文件等网络资源的访问。以下是读文网小编今天为大家精心准备的:浅谈基于的Windows Azure平台下的访问控制模型的设计相关论文。内容仅供参考,欢迎阅读!
随着互联网中的云计算应用越来越广泛,微软,谷歌等IT业巨头都在不断的扩建自己的云计算平台,但是伴随着云计算应用范围的不断增大,信息安全已经成为了制约与计算平台发展的重要原因之一,一些涉及到网络安全的技术逐步被人重视,Window Azure平台是微软2008年开发的一款云计算平台,其主要作用是通过Internet平台为其他运行的应用程序服务,最大可能的保证性能不降低。如何能够最大限度的利用Win⁃dows Azure平台的数据存储安全技术,从而能够保证云计算平台具有开发的安全性和灵活性是目前研究的重点。目前访问控制技术是元计算平台领域中一种非常重要的技术,它的思想是采用一定的策略,首先对主体进行验证,然后对客体的访问权限进行设置,可以很好地保证云计算环境中的访问权限的的安全性,从而保证云计算机节点的资源能够合理的被使用,从而避免来自系统内部的破坏。
访问控制是一种重要的技术,是保证云计算平台的信息机密性和完整性的重要组成部分。本文针对在Windows Azure 云计算模型的基础上,针对现有的任务-角色访问控制模型,提出一种新的访问控制模型。该模型可以在一定程度上有效地减少资源调度的耗时以及数据访问控制的安全性。
在云计算平台的环境中,由于云端客户的数量逐渐增多,这就要求Windows Azure云计算服务商提供的安全性的资源也在逐渐提高。由于云计算环境中对资源的保护和限制访问的要求比较高,云计算资源的云端用户的种类层次不一,自身的安全性等级不一,自身存在一定的风险。因此在这样的背景下,需要制定更加详细的策略来进行控制,从而来保证系统安全的正常运转。
在Windows Azure 模型中,访问控制最关键的就是如何进行授权即授权策略的制度,在进行授权策略下,能够得到授权的用户就是合法用户,无法得到授权的就是非法客户。在WindowsAzure中,需要了解访问主体能够对哪些客体在什么样的条件下进行授权访问,通常访问控制模型由主体、访问、客体三个主要部分组成。
2.1 基于角色的访问控制
基于角色的访问控制(RBAC)的研究是上个世纪提出的一种访问控制技术,它通过在用户和访问权限中加入了角色这个概念,从而将用户与访问权限进行了有效的分离,同时最大限度的保证了用户和权限之间的分离,这种分离的优点就是可以让用户与角色之间达成1∶N的角色分配,同时保证角色与访问权限之间也是1∶N的联系方式。RBAC模型的优点是在一定程度上实现了用户与访问权限的分离,在一定程度上保证了动态的访问约束,系统实用性比较强,缺点如下:(1)权限粒度约束不够细化,导致用户权限过宽;(2)权限授予过程复杂;(3)功能和数据权限始终都在一起,无法分离;(4)缺少对客体特征的描述,特别是在云计算环境中的分布式的应用非常频繁,但是每一次过程都需要通过角色来转变,无法面对Windows Azure云计算下的任务流的控制执行。
2.2 基于任务的访问控制
基于任务的访问控制模型(TBAC)是一种新的安全模型,主要是采用了任务工作流的特性,将任务概念引入到访问控制模型中,从而将访问控制中的任务进行动态的管理。通过平台中的任务来对权限进行划分,在TBAC中,主要能对不同的工作流中的不同任务进行访问控制,优点是适合云计算环境下的分布式计算。缺点是没有对客体进行管理,不支持被动访问控制,存在任务分配复杂等问题,从而降低了效率。
3.1 云计算现状
云计算技术的快速发展已经涉及到计算机的众多领域,传统的安全保护手段已经无法适应这些变化。在Windows Azaue云计算模型中,服务商提供数据的计算和存储,面对云端的众多用户,这些多用户通过Windows Azaue平台可以将自身的相关私有数据放置到服务器上进行存储和管理,在一定程度上降低了用户的成本,但同时对Windows Azaue服务商提出了一定的要求。如何保障多用户下的数据进行管理,防止涉及安全问题的发生,这是目前Windows Azaue云计算服务商面临的主要的问题。
3.2 多用户访问控制模型
本文在的基础上,将面向多用户的访问控制模型分为用户层和平台层,用户层主要是用来管理用户-角色-任务-权限之间的使用关系,平台层主要是分配权限,角色和任务之间的关系。为了更好地描述多用户的访问控制模型,本文在任务-角色模型的基础上,对模型中涉及到的一些概念进行描述:
(1)角色:云计算中担任访问能力的主体。
(2)任务:云计算中用来完成用户提出的具有一定功能的最小单位内容。
(3)权限:云计算中具有访问资格的描述
(4)权限分类:云计算中用户访问要求不同,导致受到访问的资格不同
(5)会话:云计算中的用户与角色之间建立映射的过程,实际上过程是用户与系统之间交互的过程。
(6)会话交互:云计算中用户访问云计算服务商提供服务的过程。
(7)会话的角色集合:云计算中参与会话过程中的角色映射。
(8)角色继承:云计算中为了满足不同的角色需要访问多种不同的资源的要求,在角色的属性和方法的设置中,通过角色继承来进行完成,从而可以避免重复设置。
(9)任务关系:云计算中根据任务之间的分配关系可以分为一对一,一对多,多对多的分配关系。
3.2.1用户层模型
在Windows Azaue 多用户的用户层中,为了能够更好地方便用户-角色-任务和权限之间的关系,本文采用层次化的结构模型,通过按照角色和权限从高到低来进行设置用户的级别,在设置过程中,根据Windows Azaue云计算资源平台中对于多用户分配的资源要求,在层次化结构模型中,通过对用户分配权限,粒度从小到大。
定义1:用户定义User: =( User_ID∈U_ID, User_name∈U_name, User_Role∈U_Roleset,User_Task∈U_Task)。
定义2:角色定义Role: =( role_ID∈Role_id,Role_name∈Role_N,role_roleList∈Role_L)
定义3:权限定义:Premission:=( Premission_ID∈Premission_ID, Premission_name∈Premission_n, Premission_role∈Premission_R)
定义4:任务定义Task:=< Task_ID∈User_ID∩role_ID∩Permis⁃sion_ID,Task_name∈Task_N,Task_role∈Task_R >
3.3.2平台层模型
在Windows Azaue多用户平台中,将权限和角色的进行合理的映射,在每一个角色节点中,需要进行管理和控制角色与权限的创建与分配,其中,每一个管理节点需要创建或者修改操作权限,在该平台模型中对于角色和权限的管理进行合理的配置。
定义5:管理角色定义Administrator_Role ex⁃tends 角色定义Role: =( Administrator_IDAdministrator_id,Administrator_Rolename∈Admin ⁃istrator_Role_N, Administrator _roleList∈Role_L)
定义6:管理用户权限定义Administrator_Per⁃mission extends Permission: =(Administrator_Permis ⁃sion_ID∈Permission_ID, Administrator_name∈Per⁃mission_N, permission_role∈Permission_R).
为了更好地体现出平台层模型的优点,本文在平台层设计上通过组织模型角色的构建方法,将管理角色结构分为了底层平台管理角色权限,中间层平台管理角色权限和用户层平台管理角色权限管理三个部分。底层平台管理角色权限主要是针对平台中所有的基础权限管理,中间层平台管理角色权限主要是针对平台中专有资源权限管理,用户层平台管理角色权限管理主要是针对所有用户的角色管理。
3.3 访问控制模型的实现
为了进一步描述有关访问控制模型的实现,本文以本地学校图书馆服务器作为云计算资源服务器,将处于同一个城市的其他几所学校的客户器作为云端客户,建立树型的组织模型,从而将这种组织模型想访问控制模型转换,在访问控制模型中,主要针对用户登录,权限访问控制以及权限管理三个部分进行描述,用户首先进行身份验证,然后系统为用户加载权限,用户根据权限来获得对应的功能,最后获得相应的功能权限对应的数据对象。
(1)登录验证
登录验证是为了更好的保护用户的合法信息,采用控件chenkUserForm 进行iaoshu,能确保用户输入验证的合法性。
(2)权限访问控制
Windows Azaue模型中的权限访问控制能够在一定程度上保证用户访问权限资源,本文在树型模型的基础上,设计首先向用户加载包含一级节点的初始华,然后通过层层级联加载访问叶子节点,提高了用户访问效率,用户在之前的访问登录获得了用户Userid作为参数,从而获得用户对应的角色所需要的权限。用户通过树型组织结构,点击初始权限树中叶子节点对应的功能权限。在层次加载中,判断用户点击所获得节点加载路径来确定是否能够访问到该节点。
采用了这种加载方式之后,用户可以根据自己的需要来显示相应的功能权限,不需要每次都登录展示整个权限,提高了高效访问控制。
(3)权限管理控制
在用户权限树中设定的Checkbox构造出用户权限管理树,通过点击选中活取消用户权限管理树中的节点,能够非常方便的实现角色权限的授予。
(4)系统验证和分析
为了更好的验证本文模型的具有的时效性,本文采用在酷睿i3,内存为4G的系统中运行,将本人所在学校的图书馆作为云服务端,其他同一个地区的学校的图书馆作为云端访问点,通过CloudSim进行仿真实验,本文假设在云端客户模拟500个访问图书查询要求向云服务端发送查询请求,在云服务端中采用Windows Azaue模型进行服务器的设置,将本文的模型与其他几种模型在访问数量,任务平均完成时间,网络消耗时间上进行了对比。
本文的访问控制模型在一定程度上有效的缩短了访问时间,虽然相差不大,但是由于其他三种算法没有将控制模型安全因素考虑进去,所以,本文的模型具有一定的实际意义。从图2中可以发现伴随着云端客户的访问量增多,本文的模型有效的降低任务完成时间,相比于角色-任务模型已经有了很大的改变。伴随着访问数量的不断增大,网络访问失败率已经有了明显的降低,这在一定程度上说明了本文的算法在云平台模型下的控制在优于传统的访问控制模型。
在微软推出的Windows Azaue 云计算模型中,访问控制安全已经成为了研究的重点,本文在传统的角色-任务模型上,提出了面向多用户的访问控制模型,在模型中采用了用户层和平台层两种表示,在用户层中对角色、任务、权限进行了定义,在平台层中针对用户登录,权限访问控制以及权限管理三个部分进行细分,通过仿真实验,本文的模型相比于传统的角色-任务模型具有一定优越性,但在角色继承,模型冲突等方面需要进一步的研究。
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软件定义网络是由Emulex提出的一种新型网络创新架构,其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来,从而实现了网络流量的灵活控制,为核心网络及应用的创新提供了良好的平台。以下是读文网小编今天为大家精心准备的:关于软件定义网络的模型研究综述相关论文。内容仅供参考,欢迎阅读!
随着互联网的快速发展,当前互联网面临着许多重大技术挑战,如地址空间濒临枯竭、服务质量无法有效保证、网络安全难以根本解决、网络管理手段匮乏等问题。设计新型网络体系结构以解决当前网络所存在的问题已经成为学术界、中国论文网产业界和运营商的迫切需要。软件定义网络(Software DefinedNetworking, SDN)在此背景下被提出。
尽管SDN 是目前网络界的研究热点之一,但是当前研究主要集中在SDN 技术设计方面而对SDN 的基础理论研究较少,导致学术界、产业界等对于SDN 网络的设计缺乏理论支持:在SDN 网络模型研究、SDN 控制平面抽象、SDN 数据平面抽象方面还需进一步研究。因此,对新型软件定义网络SDN 进行模型研究十分重要且必要。
2.1SDN 网络抽象模型
软件定义的网络(SDN)是一种新型的网络体系结构, 通过将网络控制与网络转发解耦合,开放底层网络设备为网络提供高度的可编程性。为了使网络设备的转发和控制解耦合,网络设备需要向控制层面提供可编程的接口,即一般所称的南向接口(Southbound Interface)。目前的SDN 所默认的南向接口,同时也是第一个得到标准化的南向接口,即OpenFlow。
OpenFlow 在数据层面最为核心的特征是数据报文触发事件和细粒度的流转发。这两个特征使得控制程序可以以一种非常简单直接的方式操作报文。这种模式激发了大量基于OpenFlow 的应用,如数据中心的流量调度,负载均衡,试验床,移动,安全等等。中国论文网同时,由于SDN 采用逻辑集中的控制平面进行网络的全局管理,为了使SDN 具有更好的可扩展性,研究者在此方面展开了大量的研究。
当前对软件定义网络的研究主要集中在技术设计方面,而对SDN 网络模型的研究相对较少。基于SDN 网络,面向移动云管理系统进行OpenFlow 控制器的设计,并采用面向对象的方法进行可编程网络模型的建模,给出了OpenFlow控制器的具体设计方法。M. Jarschel 通过仿真的方法对采用OpenFlow 交换机的SDN 网络进行了性能评价,并给出了数据包在SDN 网络中的逗留时间以及数据包的丢失率等指标。A.Bianco 对软件定义网络的数据平面进行了性能评价,并对比了通过OpenFlow 交换、通过两层以太网交换、以及通过三层IP路由进行交换的性能。F. Omar 提出了一个性能模型用于帮助选择一个更好的映射而不会给网络处理器带来对所有映射进行比对的负担。D. Alisa 针对当前ONF SDN 模型的弱点,通过控制SDN 的启动设置以及对OpenFlow-config 进行扩展,提出了一个SDN 网络的适用性模型。
2.2SDN 控制平面建模与优化
当前SDN 控制平面的研究主要包括控制器软件实现、基于OpenFlow 封装的北向接口(Northbound Interface)设计和基于网络最大转发效率的流调度。在控制器软件实现方面,最重要的功能已经不再是简单地对网络中的设备和数据进行控制,而是转而为网络应用提供控制网络的编程接口,以便根据不同的应用需求进行灵活的处理。NOX、Beacon 和Maestro 三个系统可以看作一类,它们是集中式控制的代表,功能上大同小异,比较明显的区别在于后两者提供了多线程的支持,但是NOX 也存在加入了支持多线程的开发分支。Hyperflow 是部署在集中式控制系统上的分布式扩展补丁,由于需要大量的控制通信,因此其应用规模受到了限制;Onix 是较新出现的分布式网络操作系统,在规模化上具有较大的优势;和前面几类基于事件的控制系统不同,Onix 系统中应用程序需要主动拉取数据。
在以网络为中心的转发资源分配方面,以网络资源利用最大化程度为目标,将不同控制应用生成的控制规则统一对待,相当于是一个控制应用处理不同流量。流量关心的流卸载(Traffic-aware Flow Offloading, TFO)利用流量的Zipf 特征,选择不同时间尺度的最流行的流量(the most popular flows)下发到交换机中,卸载大部分的流量利用交换机转发,而小流从控制器转发,实现数据平面处理流量的最大化。通过将控制和全局可视化解耦,DevoFlow 监测(detect)和控制“重要的流(significant flows)”,同时采用规则克隆和本地行为机制实现将控制转移(devolve)到交换机,减少了控制的负载(overhead)。
2.3 SDN 数据平面抽象
斯坦福大学Nick McKeown 教授所在团队于2008 年提出OpenFlow 协议。OpenFlow 是SDN 技术的一个实例。SDN 网络主要由开放设备OpenFlow Switch、集中管控控制器Controller和它们之间的通信协议OpenFlow 协议三部分组成。
OpenFlow 的基本思想是将传统网络设备中的快速报文转发部分(数据平面)和逻辑路由决策部分(控制平面)进行分离,数据平面驻留在网络设备内部,而控制平面则从网络设备移出集中至控制服务器,双方通过标准化的消息接口来进行通信。中国论文网同时,在数据平面,设计了新的硬件形式---- 流表(FlowTable),作为原网络设备数据平面功能的一个微缩,提供给外界进行使用,外界可管控的数据平面统一为Flow Table 形式;在控制平面,网络设备的控制逻辑采用集中式分析、计算和运行,通过标准化的消息方式将控制指令发送给设备,实现对设备的远程控制,以完成传统分布式网络运行模式下的基本功能,如报文接收、报文转发、修改转发表、获取设备状态等。
IETF 定义的控制转发分离协议ForCES(Forwarding andControl Element Separation) 是一种新型网络设备的架构。它在一个网络单元内分离控制平面和转发平面,一个网络单元内允许存在多个控制单元和转发单元,并且定义了控制单元和转发单元之间的标准通信接口。ForCES 的设计初衷在于设备的转发控制分离,侧重于现有功能的建模,而不是用来创造新的网络特性。ForCES 中网络架构没有被改变,两个ForCES 网络单元间的接口仍然使用传统的路由器间的接口,ForCES 网络单元能够透明地连接现在的路由器,且用分布式协议来实现控制功能。
为了在传统路由器硬件基础之上支持软件定义网络,清华大学提出了OpenFlow+ 数据平面转发抽象技术。OpenFlow+ 针对OpenFlow 在IPv6 扩展、网络感知能力等方面的不足,在OpenFlow 协议基础上进行扩展使其支持IPv6 功能,同时在现有硬件基础上实现,可以根据不同用户的不同需求实现对报文和网络状态的感知。
国防科技大学提出的LabelCast 协议通过在传输层增加LabelCast 报头,通过标签机制在传输层建立点到多点的传输路径,并可标识报文的优先级、预留带宽等信息。该协议采用集中控制的方法,由调度中心管理用户的加入和退出,维护和更新每个LabelCast 节点的标签表,为每个节点分配标签,建立转发路径。每个LabelCast 节点根据报文携带的标签号确定本地的处理行为,查找转发表确定下一跳节点。
本文通过matlab 软件编程仿真实现,系统参数如下:
信道速率:12.4kbit/s SIFS:20us ACK 长度:112bit
话音速率:2.4kbit/s DIFS:50us 允许最大时延:150ms
分组到达速率:20 包/s
仿真了节点数与丢包率的关系。为在最小冲突避免窗口为32 时,节点数与丢包率的关系,可以看出随着节点数的增加丢包率在增加,话音丢包率以0.01 为最高容忍值,可以看出采用基本接入方式,信道最多可以支持3 个节点同时传输话音。中国论文网当传输话音节点数超过3 时,丢包率急剧增加。
文中通过建立802.11 DCF 机制的马尔科夫数学模型,分析仿真了话音业务下节点数与丢包率的关系。仿真结果表明,DCF 机制并不能有效支持无线局域网的话音业务。文章对于研究改进DCF 机制,支持无线局域网的实时话音业务的应用具有一定的借鉴意义。
【关于软件定义网络的模型研究综述】相关
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近年来,国内有些学者认为积极的财政政策应逐渐淡出,然而2008年国际金融危机的发生,使得我国在今后的一段时间内,将继续实施积极的财政政策。以下是读文网小编今天为大家精心准备的:基于Logit模型的国债依存度分析相关论文。内容仅供参考,欢迎阅读!
【摘要】在Logit模型的基础上,本文使用1981—2009年的年度数据,对国债依存度超过国际预警线的概率和赤字依存度的关系进行实证分析。实证结果显示,由于我国国债是赤字的主要弥补来源,所以当我国的赤字依存度大于6.56%时,我国的国债依存度超过国际预警线的概率就会很大,因此,我国要控制赤字依存度,同时也要控制国债依存度,但是控制国债依存度不一定非得控制国债规模。
【关键词】Logit模型 最大似然估计 非线性回归
从1994年我国中央财政停止向银行透支以来,财政赤字主要依靠发行国债来弥补,国债发行额迅速增加。1998年以来,我国施行积极的财政政策,中央财政的赤字额不断扩大,同时促进了国债发行额的迅速膨胀,国债发行额的不断扩大,必然导致还本付息的压力不断增加,反过来推动财政赤字的急剧攀升。随着财政赤字和国债的不断增加,我国财政的赤字依存度和国债依存度也在不断地增加着。赤字依存度是指财政赤字占财政支出的比重。国债依存度是指当年国债发行额占当年财政支出的比重。国际上公认的国债依存度警戒线是20%。
本文就国债依存度超过国际警戒线的概率进行分析,找到logistic曲线的拐点,即当赤字依存度超过多少时,国债依存度超过警戒线的概率会大幅增加。
本文所要估计的是国债依存度超过国际警戒线的概率,这是一个二分类因变量的分析问题,虽然线性回归模型在定量分析的实际研究中是最流行的统计分析方法,但是线性概率模型(LMP)的OLS估计和预测中存在许多问题,因此对于二分类因变量的分析应使用非线性回归分析,在非线性回归分析中Logit回归模型是最流行的模型。
1、理论模型
本文的logit模型的推导方法是借鉴王济川和郭志刚合著的《Logistic回归模型――方法与应用》一书中的Logistic模型的推导方法,因为logit模型用的是logistic曲线,因此logit模型和logistic模型具有相同的形式,故而有些人称这个模型是logit,也有人称其为logistic。
假设连续反应变量yi代表事件发生的可能性,当yt的值跨越一个临界点(比如c=0),便导致事件发生。于是有:
当yt>0时,yi=1
其他情况下,yi=0
这里yt是实际观察到的反应变量,yi=1表示事件发生,yi=0表示事件未发生。
假设反应变量yt和自变量xt之间存在一种线性关系,即:
yt=?琢0+?琢1xi+ui (1)
由式(1)得到:
P(yi=1|xi)=P[?琢0+?琢1xi+ui>0]=P[ui>-?琢0-?琢1xi](2)
假设ui服从Logistic分布,为了得到一个累积分布函数(CDF),一个变量的概率需小于特定值。因为Logistic分布是对称的,所以式(2)可以改写为:
P(yi=1|xi)=P[ui?燮?琢0+?琢1xi]=F(?琢0+?琢1xi) (3)
假设ui的方差为?仔2/3≈3.29,所以得到Logistic函数:
P(yi=1|xi)=P[ui?燮?琢0+?琢1xi]=■ (4)
由式(4)可得Logit回归模型:
P(yi=1|xi)=■ (5)
假设Pi是第i个案例发生事件的概率,1-Pi则是不发生事件的概率:
1-Pi=1-■=■ (6)
那么,Logit回归模型就可以转换为:
ln(■)=?琢0+?琢1xi (7)
式(7)就是我们所要回归的模型,在对Logistic函数做了对数变换的好处就在于式(7)具有很多线性模型的性质。
2、实证分析
(1)数据的来源及处理。本文中1981―2009年的财政收入和财政支出摘自《中国卫生统计年鉴2010》,1981―2005年的国债发行额摘自《中国财政年鉴2007》,2005―2009年的国债发行额摘自《中国统计摘要2010》。
在Logit回归模型中,要求自变量和因变量之间存在非线性函数关系。图1是国债依存度的散点图,图2是赤字依存度的散点图,两个图的横坐标都是年份,图3是国债依存度与赤字依存度的关系图,横坐标是赤字依存度,纵坐标是国债依存度,从图1和图2可以看出国债依存度与赤字依存度存在着相关关系,从图3可以看出国债依存度与赤字依存度存在着非线性的函数关系,这正好符合了Logit回归模型的假设,所以可以用Logit模型对国债依存度与赤字依存度的关系进行回归。
由于Logit回归模型估计中要求因变量必须是二分量,这个变量只能取0或1,并且该模型没有对自变量的分布做任何要求,即自变量可以是连续变量,也可以是离散变量,还可以是虚拟变量。因为本文要研究国债依存度超过警戒线的概率,国际上通用的国债依存度的警戒线是20%,所以本文中的因变量国债依存度超过20%的为1,其他情况为0。
(2)模型的建立。由于模型中因变量考察的是国债依存度超过国际警戒线的概率,所以因变量的二分类变量在国债依存度大于20%时取值为1,在小于20%的情况下取值为0即:
当DEBTi?叟20%时,y=1
当DEBTi?燮20%时,y=0
其中,DEBTi表示国债依存度的值,单位是百分比。
根据式(7)可以得到Logit回归模型:
ln[Pi/(1-Pi)]=?茁0+?茁1DEFIi (8)
其中,自变量DEFIi表示赤字依存度,Pi表示国债依存度超过国际警戒线的概率。
(3)模型估计。本文所采用的Logit回归是非线性回归模型,因为最大似然估计法既可用于线性模型估计,也可用于非线性模型的估计,故本文所采用的模型估计方法是最大似然估计法。
根据式(8)和相关数据,利用SPSS17.0进行模型回归估计,得到的结果如下。
首先给出的是模型不含任何自变量,而只有常数项(即无效模型)时的输出结果。此时的模型为:
ln[Pi/(1-Pi)]=?茁0=-0.069,Pi=■=■=48.3%
表1输出的是仅含有常数项的模型的输出结果,输出结果中B为模型中未引入自变量时的常数项的估计值,S.E.为标准误,Wald是对总体回归系数是否为0进行的统计检验。df表示自由度,Sig为相应的p值,Exp(B)为e的?茁0次方,其实际意义是国债依存度中超过国际警戒线的概率与未超过国际警戒线的概率的比值。根据表1中仅含有常数项模型的计算结果,可预测国债依存度超过国际警戒线的概率是48.3%。
表2输出的是模型中仅含常数项时计算的预测分类结果,从表2中可以看出,SPSS预测国债依存度低于国际警戒线的概率是51.7%,所以国债依存度高于国际警戒线的概率是48.3%,和模型计算的结果一样。因此当模型中不包含自变量时,国债依存度的所有观测值都被预测为超过国际警戒线,总的预测准确率为48.3%。
表3输出了未引入模型中的变量的得分检验,其意义为向当前不含自变量的模型中引入自变量赤字依存度时,该变量回归系数是否等于0的得分检验。从Sig值的大小可以看出,要拒绝回归系数为0的原假设,即加入自变量赤字依存度后,其回归系数不为0。
基于仅含有常数项的无效模型,现在开始引入自变量赤字依存度。表4是在引入了自变量赤字依存度后重新拟合的回归模型进行预测的分类表格,从中可以看出表4与表2的不同,在这里既有对国债依存度超过国际警戒线的预测,也有对国债依存度低于国际警戒线的预测,预测的总准确率是79.3%,显著高于仅含有常数项时预测的准确率。
表5输出了模型中个自变量的偏回归系数及其标准误、Wald、自由度、p值及Exp(B)的值。可建立Logit回归方程如下:
ln[Pi/(1-Pi)]=-2.079+31.731DEFIi
Pi(DEBTi?叟20%)=■
(4)模型的检验。为了能对Logit回归模型进行有意义的解释,就要求模型中所包含的自变量必须对因变量有显著的解释能力,即含有自变量的模型必须要比仅含常数项的模型要好,因此在对模型进行检验的时候就只检验含有自变量的模型即可,否则就没有意义了。
第一,Wald检验。Wald检验是通过比较回归系数值进行的,它是基于回归系数值服从正态分布的假设,首先求出系数值的标准误,然后基于正态分布原理求出P值。从表5的回归结果中可以看出,赤字依存度的P值是0.017,常数项的P值是0.028,这两个参数的P值都是小概率事件,所以拒绝系数为0的原假设。
第二,似然比检验(Likelihood Ratio Test)。本文中的Logit模型的估计采用的是最大似然法,可以用似然比进行检验。似然比检验的基本原理是使模型的似然函数L达到最大值。在回归结果中-2对数似然值(-2lnL)被称为偏差(Deviance)记为D,模型预测效果越好,则L越大,D值也越大。从表6可以看出D值很大,这就表示模型的预测效果很好。
第三,比分检验(Score Test)。比分检验是以未包含一个(或几个)参数的模型为基础,保留模型中参数的估计值,并假设新增加的参数为0,计算似然函数的一阶偏导数(又称有效比分)及信息矩阵,两者相乘即为比分检验统计量S。该检验最常用于筛选变量表3即比分检验的输出结果,可以看出,加入自变量赤字依存度是可行的。
以上三种检验,似然比检验是基于整个模型的拟合情况进行的,结果最为可靠,似然比检验结果表明模型预测效果很好;比分检验的结果是应该在模型中加入自变量;检验结果最不可靠的就是Wald检验,它考虑各因素的综合作用,当因素间存在共线性的时候,结果不可靠,但是本文只含有一个自变量,所以Wald检验具有可信性。从检验的结果来看,本文中的回归模型拟合得较好,同时模型预测的预测效果也很好。
(5)回归结果分析。在logit模型中?琢i并不是边际系数,即DEFI增加1%所带来的DEBT超过20%的概率增加?琢2%,因此在logit模型中要想知道DEFI的增加量对DEBT超过20%的概率的影响就要单独计算。
根据张晓峒老师所讲授的离散选择模型与受限因变量模型一章中内容,可知,Logit模型中边际系数的求解公式如下:
■=■(e■)?琢1
其中,琢0=-2.079,?琢1=31.731
由于logit模型的图形是S型曲线,在不同的点曲线的斜率即边际系数不同,所以要想知道哪个点的边际系数,就要单独求。笔者根据相关数据计算了各年份的的边际系数。从计算结果可知,当赤字依存度高时,它使得国债依存度超过国际预警线的概率就高,反之,则较低。
另外还有一种方法可以表示国债依存度超过国际预警线的概率与赤字依存度的关系,那就是如果我们以pi=0.5为分界线,求出此时的赤字依存度为DEFI=6.56%,这就表示当DEFI大于6.56%时,DEBT大于20%的概率就大于50%,可以看成是确定性事件,即DEBT一定会大于20%。
从上面的实证分析中可以看出,我国的赤字依存度对国债依存度的影响很大,因为目前我国赤字主要靠发行国债来弥补,这种情况的出现在一定程度上是由我国当前的国情决定的。从国际上来看我国的赤字依存度与发达国家相比还不算太高,但是国债依存度却很高,我国的国债依存度是发达国家的3―10倍。因此,我国应该控制国债依存度,但是控制国债依存度并不一定非得控制国债总量。要既能降低国债依存度,又能充分发挥我国国债规模的潜力。具体怎样能够发挥我国国债规模的潜力,又能降低国债依存度,还要进行研究才能找到合适的方法。
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企业营销能否取得成功,关键在于是否找准了属于自己的目标市场,并做出合适的市场定位,这是企业正确制定营销策略的基础。 以下是读文网小编为大家精心准备的:论目标市场营销战略模型相关论文。内容仅供参考,欢迎阅读!
内容摘要:目标市场营销战略的核心,可被定义为STP。STP营销战略的核心是定位。作为定位的重要手段,市场细分策略和差异化策略往往并行不悖。STP营销战略新模型可以弥补STP营销战略的不足。
关键词:STP 定位 战略
今天绝大多数企业都正在从事目标市场营销。目标市场营销有三个主要步骤:第一步,市场细分,根据购买者对产品或营销组合的不同需要,将市场分为若干不同的顾客群体,并勾勒出细分市场的轮廓。第二步,确定目标市场,选择要进入的一个或多个细分市场。第三步,定位,建立与在市场上传播该产品的关键特征与利益。目标市场营销又称STP营销或STP三步曲,这里S指Segmenting market,即市场细分;T指Targeting market,即选择目标市场;P为Positioning,亦即定位。正因为如此,营销大师菲利普・科特勒认为:当代战略营销的核心,可被定义为STP。
所谓市场细分即指企业根据消费者的一定特征,把原有市场划分成两个或两个以上的子市场(不同的购买群体),这些子市场可能值得企业为其提供独立的营销组合服务。市场细分从消费者分析出发,体现了现代市场营销观念,本身又是企业市场营销战略战术运用的前提。
确定目标市场即企业在细分市场的基础上,根据自身资源优势所选择的主要为之服务的那部分特定的顾客群体。企业在选择最佳细分市场作为主打目标市场时需考虑:细分市场的潜量,细分市场的竞争状况,企业资源与市场特征的吻合度,细分市场的投资回报水平。
根据科特勒关于定位的定义,所谓定位就是对公司的供应品和形象进行设计,从而使其能在目标顾客心目中占有一个独特的位置的行动。由此我们可知“定位”指的是企业产品在市场中的定位,或企业本身在市场中的定位,亦即确定企业包括其产品、形象在市场上的位置。需要指出的是,这里市场指的是目标顾客的心理。由此可见,我们常见的产品定位、企业定位其实是指产品、企业在消费者心目中的位置。定位一般是以产品为出发点的,但定位的对象不是产品,而是针对潜在顾客的思想,就是说,要为产品在潜在顾客的大脑中确定一个合适的位置。
现代营销战略的核心可简称STP,而由上述STP营销战略的基本内容我们不难看出:STP营销战略的核心在于“定位”,其本质就是定位战略。市场细分(S),确定目标市场(T)实质上是在市场空间定位出目标顾客,而STP中的P则是在目标顾客的心理定位。就STP过程而言STP营销即是定位由空间到心理,由粗略到精确的过程。三者是一个整体,密不可分。没有ST的市场空间(目标顾客)选择,也就没有P在目标顾客心理的精确定位。
如今营销已进入定位时代,成功定位往往能使企业形成巨大的竞争优势,而且这一优势往往非企业产品质量和价格所带来的优势可比。值得注意的是:成功的定位易于形成竞争优势,但其本身并不一定是竞争优势,企业在选择定位时,定位所表现出来的优势有时甚至是自己的弱项,定位于此,往往因为存有市场空隙。
定位往往从产品出发,但并不对产品作实质性改变,而是在目标顾客的心智模式做文章。“企业绝不能把其单向的对产品的创新变革认为是对顾客最有价值的。当今商品的价值已经越来越多地体现在消费者的心理上。定位就是要在消费者心目中占领独特的价值位置,是从消费者的心智上下功夫,正如里斯和屈特所言:定位是攻心之战,取胜的关键是要在消费者心智上找到一个恰当的价值坐标。
现有产品在顾客心目中都有一定位置。这些品牌拥有自己的地位,竞争对手很难取代它们,这时其他竞争参与者可以有几种策略选择。第一种策略是强化自己产品在消费者心目中的现有地位。第二种策略补缺定位,即发现市场上的空隙,并填补上。第三种策略是退出竞争或重新定位。第四种是“固定会员俱乐部”策略。公司如果在一些有意义的属性方面不能排在第一位,就可以采用这种策略。定位是设计公司产品和形象的行为,以便目标市场能知道公司相对于竞争对手的地位。公司进行定位的前提是了解目标市场对价值的定义以及顾客选择供应商的方法。需要注意的是:定位策略可能会要求改变产品的品名、价格和包装,但这只是“为了在潜在顾客心目中寻求有价值的定位而作的形式上的改变。”定位的实质是使本企业与其他企业严格区分开来,并使目标顾客明确认知这种差别,从而在顾客心目中留下特别的印象,这样影响了顾客心理,有利于企业及产品在市场中建立自己的特色,增强企业竞争力,增加企业的经济效益。差异化尤其产品差异化是定位的重要手段,它有利于企业创造特色与其他企业区分开来。
我们强调定位是STP营销战略的核心,并不表明产品差异化策略就比市场细分策略更加重要。事实上STP营销过程是一个整体,决不能单独割裂开来,产品差异化策略和市场细分策略往往也可并行不悖。
如前所述,以传统STP营销战略为指导,企业的营销运作一般是按“市场细分――确定目标市场――产品设计开发――品牌形象宣传――目标顾客销售”这样的路径顺序进行。传统STP营销战略观念的弊端也是不言而喻。从上面的分析我们也不难看出:传统的STP营销战略强调从市场需求的分析出发,其本身是营销观念的一次革命。但它又局限于仅仅关注对顾客的分析,尤其在最终定位时。
首先,传统STP战略在最终定位时忽略了对企业自身资源及能力状况的分析把握,这往往会导致企业错误的定位或定位失败。很多情况下即使目标市场很有潜力,企业如缺乏相应的人才、技术、资金、营销等资源与能力也很难在该目标市场上定位成功。由此可见,扬长避短,找出目标市场与本企业资源能力的最佳结合点应是传统STP营销战略补充考虑的关键因素。其次,传统STP战略也未能充分考虑目标市场容量和竞争对手状况。仅从顾客分析的角度来看,具有一定规模和发展潜力的市场可能早已被竞争对手所看好,在这种情况下,缺乏对竞争对手的认知和分析,任何定位风险极大,即有可能失败,正所谓知己知彼,方能百战不殆。
再次,传统的STP战略对顾客的分析基本是一种静态分析。应该说顾客的需求是发展变化的,而且顾客往往也并不确切知道自己需要什么。传统STP战略静态分析在顾客需求及相关特征瞬息万变的今天,往往难以避免失败。最后,随着社会的发展和人民生活水平的提高,消费需求进入了个性化需求时代,传统的STP营销难以满足个性化要求。STP营销的成功之处在于满足了不同消费者群的不同需要。但是由于它针对的是消费者群体而不是单个消费者,其所考虑的重点是同一消费群体对某一商品属性的共同要求而不是每个消费者与众不同的特殊需求,这就决定了STP营销对个性化需求的满足是不完全的。企业要想在个性化需求时代赢得先机,必须逐步实现“定位”向定制营销的转变。所谓定制营销是指企业在营销活动中,针对每个消费者与众不同的个性化需求,为其“量身定做”产品从而最大限度地满足消费者需要的一种营销模式,在此不做展开。
综上所述,笔者提出STP营销战略新模型如下图:新模型有机整合了顾客分析,企业能力分析及竞争对手分析,在此基础上规划实施STP营销战略。针对个性化需求的出现,本模型还指出了定位营销向定制营销转变的方向,值得另辟专题探讨。
1.芮明杰.市场营销管理―定位・联盟・策略[M].上海:复旦大学出版社,2001
2.尚怡.市场定位策略[M].北京:企业管理出版社,1999
3.彭星闾.市场营销学[M].北京:中国财政经济出版社,1990
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灰色神经网络就是将灰色系统方法与神经网络方法有机地结合起来,对复杂不确定性问题进行求解所建立的模型.结合灰色预测方法与神经网络预测方法,对四川省普通高等学校每年所招收新生人数进行预测.结果表明此种组合模型的精度较高,且具有灰色系统的少数据建模优点及神经网络的精度可控特性,以下是读文网小编为大家精心准备的:基于灰色神经网络的高校教师职称评审预测相关论文。内容仅供参考,欢迎阅读!
摘要:提出一种针对我国高校教师职称评审的预测模型。该模型通过将灰关联分析与BP神经网络相结合的方式实现,利用灰关联分析找出高校教师职称评审的各影响因子与职称晋升的潜在关系,为BP神经网络提供筛选输入因子的功能,最后通过训练BP神经网络来实现预测。选用某高校2012年副教授评审实际数据作为评价样本,将原有的6-8-2的网络结构简化为5-8-2,结果表明,建立的评审模型的结论优于基于BP神经网络的结论,且训练效率也有大幅提高,有一定的推广应用价值。
关键词:职称评审;灰关联分析;BP网络
职称评审涉及到教师的切身利益,客观、公正、透明的职称评审工作对教师做好教学、科研和管理工作具有权威的导向性和指导性。职称系统是具有评审因素多,因素间相关性模糊、不确定,非线性、时变性等特点的复杂系统,其评审属于多因素综合评审范畴。
神经网络可以很好地解决职称系统评审的非线性问题,然而评审因素间相关性,会使得网络陷入局部最小点,导致评审结果存在很大的偏差。灰关联分析方法可在不完全的信息中,通过一定的数据处理,找出评审因素的关联性,发现主要矛盾,找到主要特性和主要影响因素[1-2]。因此将灰关联分析与神经网络相结合建立评审模型,神经网络解决职称系统评审对于非线性系统的支持,灰关联分析帮助神经网络找出主要的影响因子。
1.1 高校教师职称评审影响因子的确定 依据某高校历年教师职称的评定标准,主要是从论文的级别数量、科教成果获奖(市级以上),是否承担科研科教项目等方面来综合评定教师职称的获得。针对该高校2012年数据中46名教师在承担科研科教项目都满足,而在有科教成果获奖(市级以上)上只有个别的教师有,所以本文考虑,以论文级别数量构建6个评定指标:SCI/EI篇数x1,一级核心论文篇数x2,二级核心论文篇数x3,三级核心论文篇数x4,一般期刊论文篇数x5,论文总篇数x6。
1.2 灰关联系数和关联度的计算 灰色关联分析是一种重要的灰色系统理论分析方法,其基本原理是通过序列的曲线几何形状的相似程度来判断序列的联系是否紧密,其紧密程度用关联度量化,曲线越紧密,其关联度越大,反之就越小[3-4]。
灰色关联分析的计算分析步骤:
(1)将该高校职称专家评审结果作为参考序列x0(k),k=1,…,46,晋级职称的x0=1,被淘汰的x0=0,6个影响因子作为比较因素序列xi(k),i=1,…,6;k=1,…,46。
(2)根据表1求出Δ■(k)=y■(k)-y■(k),并找出Δ■=0,Δ■=27,由灰关联系数公式ξy■(k),y■(k)=■其中分辨系数ρ取值0.5,计算出6个影响因子与高校教师职称评审在46个样本点上的灰关联系数,如表2。
(3)计算关联度
由公式ry■,y■=■ω■ξy■(k),y■(k),取ω■=ω■…=ω■=■,及根据表2求得比较因素xi和参考因素x0的关联度,依次为r1=0.9345,r2=0.9625,r3=0.8360,r4=0.9108,r5=0.6545,r6=0.4984。
关联度排序:r2>r1>r4>r3>r5>r6
这一关联序直接反映了比较因素xi对参考因素x0的相关性强弱的顺序,即各影响因子与高校教师职称评审的接近程度,同时也说明了这6个影响因子对高校教师职称评审影响程度由大到小的顺序—关联序。
由以上关联排序我们可知:一级核心论文篇数x2,SCI/EI篇数x1,三级核心论文篇数x4对高校教师职称评审影响程度最大,关联度值都在0.9108以上,如果我们能在这三类级别的期刊上多发表论文,就可以大大提高通过职称评审几率。我们如在一级核心,SCI/EI上感觉发表困难的话,可把重点放在较容易发表的三级核心上,同样有效。二级核心论文篇数x3对高校教师职称评审影响程度也很大,关联度值为0.8360,论文总篇数x6对高校教师职称评审影响程度最小,关联度值只有0.4984。
BP神经网络模型的建立:表1归一化的46组数据作为BP神经网络的样本,任取前37个样本用于网络学习训练,另外的9个作为网络训练完毕后的预测样本。
为了验证本文灰色BP预测模型的有效性,实验中与单一采用BP的模型,在网络训练效率方面、网络预测的准确上分别进行比较。
灰色BP预测模型:根据上文对高校教师职称评审影响因子的分析,选用上述的关联度值在0.4984以上的5个影响因子作为输入变量,高校教师职称专家评审作为输出数据,将职称晋级(1)、淘汰(0),分别用“1 0;0 1”表示。隐含层经训练,结果表明:当隐含层单元的个数为8时,网络模型稳定且获得较理想结果,这样网络结构即可确定为5-8-2。训练函数采用trainlm,输入层与隐层、隐含层与输出层之间的传递函数选为tansig,logsig函数。训练次数最大设置为100次,网络收敛误差为0.001。
BP预测模型:表1归一化的数据作为BP网络的输入。BP输入节点为6个指标数值,BP网络输出节点为2,中间层的节点数选8,网络结构即可确定为6-8-2,其它参数设置同上。
从图1、2可以看出,灰色BP网络的训练只经过13步就达到了最小误差,这说明,选择与高校教师职称评审有较大关联度的5个影响因子作为网络输入,提高了网络训练的效率。
从表3中可以看出,在建立预测模型前未经过任何数据预处理的BP模型,预测准确率低,判错了2个,准确率77.77%,本文的基于灰色BP预测模型,判错1个,准确率提高到88.9%,预测结果与专家评审基本吻合。
本文针对某高校2012年教师职称评审实际数据,利用灰色关联分析方法探讨了各个影响因子对教师职称评审的影响程度;采用基于BP神经网络模型对教师职称评审进行预测,得出结论:
(1)利用灰色关联分析方法能够考虑影响教师职称评审的主要因素,灰色关联分析表达出各个影响因子的影响程度,为高校教师职称的晋级提供指导参考。
(2)与目前我国高校教师职称采取的定性分析评审相比,基于灰色神经网络评审模型实际操作简单、客观,这些使得评审结果更加趋于合理。
(3)利用灰色关联分析帅选了其中5个指标的本文BP神经网络预测模型,与未经过任何数据预处理的BP预测模型相比,提高了网络的训练速率和网络预测精度。
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