基于马尔可夫链的商品销售利润模型

本文利用马尔可夫链,建立了对商场销售利润的预测模型,它不仅可以预测商场销售利润未来某一时刻的累计额,还可以预测商场销售利润未来某一时刻段的数额,为决策者制定长远规划和提高商场竞争力提供定量依据。     

中国省区收入分布演进的空间-时间分析

本文除了使用Kernel密度估计和Markov等传统概率分布方法外,还在分析框架中引入空间因素,运用区域控制的Kernel密度估计和空间Markov分析方法,从时间动态性和空间动态性两个视角对1985～2004年中国省区收入分布演进进行了空间-时间分析.分析结果表明:中国省区收入差距趋于固化与深化,贫困陷阱问题越来越突出;区域收入分布演进呈现出多俱乐部收敛的趋势,低收入俱乐部的规模远远大于其他较富裕的收敛俱乐部;近邻效应显著影响区域收入分布演进,邻近富裕地区,收入状态上升的概率相对较大;多数地区在向相邻地区的平均收入水平演进,从而构成空间上邻近的收敛俱乐部.     

连续时间金融框架下证券市场跳跃模型研究

为了准确刻画证券的价格和波动过程中的跳跃特征,文章采用基于贝叶斯分析的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟方法,利用离散样本数据,分别分析了连续时间内,收益与波动过程存在相关无限活跃列维跳跃的随机波动模型以及仿射跳跃扩散模型(AJD).首先,MCMC方法可以准确联合估计模型中扩散、随机波动以及列维跳跃各个成分的特征参数;其次,与仿射跳跃扩散模型相比,无限活跃列维跳跃的随机波动模型可以捕捉到在收益与波动过程中,那些由布朗运动和复合泊松过程所不能刻画的列维跳跃,从而更好地描述金融时间序列的动态特征.最后,通过对中国上证综合指数收益序列的实证研究,验证了上述结论.     

基于马尔可夫过程的组织知识转移效果评测

在对知识转移过程进行分析的基础上,知识转移整个过程可以划分为转移准备阶段、转移阶段和转移结束阶段;本研究将该过程看作一个具有吸收态的马尔可夫过程,运用马尔可夫原理对两个知识源的知识发送过程进行跟踪,并对整个过程进行评价,最终得出知识转移成功的概率。     

基于马尔可夫链的固定使用周期废旧产品回收预测模型

本文首先分析了现实的工业发展状况及废旧产品回收的现实意义,其后,本文在综述废旧产品回收的各种模型的基础上,结合马尔可夫随机过程的相关知识,进行了固定使用周期产品回收过程的若干假设,建立其回收过程中状态专业的马尔可夫链,并通过模型的求解得出第k期后产品回收的数量预测。     

基于马尔可夫链的太阳辐照量预测

在根据马尔可夫链理论的随机序列决策指导下,对比历史上太阳的辐照数据,并且建立塌秧辐照量的预测模型,通过对当前实际太阳光辐照量的数据进行重复校核,并且对模型相应地做出修正,最后利用labview图形化软件编写预测模型,对太阳光辐照量给出动态的预测与预判,为太阳能利用提供决策依据。     

基于SEIR模型的COVID-19传染力研究

文章通过对COVID-19在中国的传播情况进行分析,建立了基于SEIR模型的COVID-19传染力模型,旨在对疫情的走势进行有效的预测和传染力的判断。研究中将模型实践到北京、武汉两所城市,以医疗资源以及相关隔离政策颁布情况分前后期进行研究,得到北京市前期基本再生数R₀=2.135 0、后期R₀=1.973 0;武汉市前期R₀=3.127 0、后期R₀=2.429 0。     

基于空间马尔可夫链的山东省区域经济时空演变分析

为探索山东省区域经济时空演变规律.首先采用主成分分析方法对山东省108个城镇9年的10项统计数据进行了计算,得出了反映各城镇经济发展水平的综合得分.然后利用主成分分析结果,分别采用传统马尔可夫链和空间马尔可夫链方法,构建了山东省区域经济发展水平的马尔可夫转移概率矩阵和空间马儿可夫转移概率矩阵,将区域经济发展的时间特征和空间特征结合在一起,探索山东省区域经济时空演变动态特征.最后利用GIS软件对计算结果进行可视化分析,进一步揭示了山东省区域经济演变过程的时空特征.     

基于CreditMetrics模型评估银行信贷的信用风险

随着市场竞争日趋激烈,金融风险管理显得越来越重要.文章首先论述CreditMetrics模型的建模逻辑过程及其特点;基于风险价值(var)概念进行蒙特卡罗模拟,计算得出某商业银行信贷数据的核心参数:信用风险转移矩阵、门槛率、违约回复率以及最终的风险价值,进而利用这些参数测算出该商业银行贷款的风险等级及其分布.     

基于贝叶斯神经网络的智能诊断系统

模型复杂度是制约智能诊断系统的瓶颈,利用贝叶斯网络为扩展神经网络提供了新的思路。融入模型的先验知识,与观察到的数据样本相结合,来进行后验概率的贝叶斯推理。使用马尔科夫链蒙特卡洛方法以获得模型参数的后验分布,实现了对神经网络模型中不同部分复杂度的近制,并在实验中得到证实。     

基于灰色马尔科夫模型江苏城镇农产品冷链物流需求量的预测

从江苏省城镇居民农产品冷链物流的需求状况作为研究点.以《江苏统计年鉴》2011-2019年的数据作为样本,选取了鲜菜,猪肉,鱼虾,鲜蛋,鲜奶,瓜果等影响因子,逐步缩小数据筛选范围.运用灰色GM(1,1)模型结合Matlab2017b软件对江苏省城镇居民未来五年冷链的需求量进行预测,预测模型结果表明精度为97.62％,并通过马尔科夫链进行优化,使预测的精度达到98.61％.实验结果给相应的部门提供数据借鉴,以期为促进农产品冷链的供需平衡提供理论支持.     

基于改进的GM_Markon模型对北京创意产业发展的预测

创意产业产值受周边环境因素影响较大,在某些年份甚至出现局部较大畸变,通过相关文献学习,首先通过对灰色模型预测,然后经过残差修正增加模型规律性（采用两次残差累加）,最后在残差修正灰色模型基础上应用改进的马尔科夫链提高预测精度,对2005-2014年北京创意产业产值数据验证算法有效性进行研究。此算法优点在于弥补灰色模型数据少,随机性大的缺陷,很好修正畸变数据和提高拟合度。