导读:本文包含了综合指数模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:钢材价格指数,ARIMA模型,白噪声检验,价格预测
综合指数模型论文文献综述
杨丛,王东民,王浩丽[1]（2019）在《基于ARIMA模型的钢材综合价格指数的分析及预测》一文中研究指出本文选取2005年9月23日～2018年9月14日的中国钢材综合价格指数(CSPI)的周数据进行分析,建立了一套ARIMA模型。对2018年9月21日～2018年10月26日的周数据进行预测并与真实数据进行对比,发现短期内ARIMA模型(1,1,4)的预测效果最好。并利用此模型对接下来十周的钢材综合价格指数进行了预测。(本文来源于《产业与科技论坛》期刊2019年17期）
晋兴雨,张英姿,于丽英[2]（2019）在《一流大学建设背景下高校综合绩效评价实证——基于非定向Super-SBM模型和Malmquist指数》一文中研究指出基于非定向Super-SBM模型和Malmquist指数构建教学与科研综合绩效评价指标体系,并提出高校综合绩效评价方法,采用2012—2015年的数据从静态和动态两个维度深入分析了S大学及其各学院的教学与科研综合绩效,为科学评价高校自身的资源配置效率,激发高校内生动力和发展活力,加快推进一流大学建设提供决策依据.研究发现:2015年S大学各学院教学与科研绩效水平较高,大部分学院的综合绩效评价有效,其中4个学院需要改进资源配置; 2012—2015年S大学保持了良好的绩效水平,不同学科类型学院的综合绩效评价结果没有明显差别,学院的教学与科研综合绩效存在规模经济; 2012—2015年S大学的全要素生产率指数缓慢下降,但管理因素对提升综合绩效水平发挥了积极作用.(本文来源于《上海大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
邹晓峰,李则瑶[3]（2019）在《中小板综合指数收益率的月份效应研究——基于含有虚拟变量的GARCH模型》一文中研究指出股票市场中的月份效应是指金融市场与月份有关的非正常收益,是股票市场日历效应的一种类型,也是一种市场异象。月份效应在股票市场中主要表现为某个或某些月份的平均收益率显着地异于其他月份的平均收益率。文章以现有研究为基础,选取2016年1月4日至2018年4月4日两年的中小板综合指数为数据样本,运用包含虚拟变量的GARCH模型对中小板是否存在月份效应这一市场异常现象进行实证检验。研究结果表明,中小板市场综合指数收益率具有六月效应,并且较为显着。最后结合研究结果,针对我国中小板市场上的投资者提出相关建议。(本文来源于《企业科技与发展》期刊2019年07期）
黄建淼[4]（2019）在《风险价值(VaR)模型测量股票市场风险的实证研究——基于标准普尔500和纳斯达克综合指数》一文中研究指出金融机构管理的基础和核心是如何应对金融风险。风险价值(Va R)模型具有许多优点,已成为衡量金融风险的最重要工具之一。为了确定Va R模型是否可用于衡量股票市场的风险,作者收集了2013年至2018年美国标准普尔500指数和纳斯达克综合指数的最新收盘价,基于Eviews 8.0的软件,测试了各股票指数的对数收益率的平稳性、正态性、自相关性和异方差性。针对标准普尔500指数,建立了GARCH(1,1)模型,计算了Va R;针对纳斯达克综合指数,使用GARCH(1,2)模型算出了Va R。应用后验法,证明使用GARCH(1,1)模型计算Va R可以有效的测量标准普尔500指数在置信水平分别为90%和95%时的风险;使用GARCH(1,2)模型计算VaR可以有效的测量纳斯达克综合指数在置信水平分别为90%和95%时的风险。(本文来源于《现代经济信息》期刊2019年12期）
杨鸣,陆化普,张玉环[5]（2019）在《基于综合指数模型的国家综合交通系统安全性评估与对策建议》一文中研究指出本文从交通运行安全性、交通系统可靠性和交通军民融合度叁个方面架构了"国家综合交通系统安全性"评价指数体系,确定了各指数的定义及内涵、计算方法和评价标准。并采用"AHP-模糊信息隶属度法"构建了能用于实证研究的评估模型,对我国当前综合交通系统安全水平及差距进行了量化分析。在此基础上,为实现交通安全强国发展目标提出了相对应的对策建议。(本文来源于《2019世界交通运输大会论文集（上）》期刊2019-06-13）
杨鸣,陆化普,张玉环[6]（2019）在《基于综合指数模型的国家综合交通系统安全性评估与对策建议》一文中研究指出本文从交通运行安全性、交通系统可靠性和交通军民融合度叁个方面架构了"国家综合交通系统安全性"评价指数体系,确定了各指数的定义及内涵、计算方法和评价标准。并采用"AHP-模糊信息隶属度法"构建了能用于实证研究的评估模型,对我国当前综合交通系统安全水平及差距进行了量化分析。在此基础上,为实现交通安全强国发展目标提出了相对应的对策建议。(本文来源于《2019世界交通运输大会论文集（下）》期刊2019-06-13）
唐晓娜[7]（2019）在《基于卷积神经网络和综合指数模型的吕梁市滑坡灾害易发性评价》一文中研究指出吕梁市地处晋西黄土高原,境内地质环境复杂,地形起伏剧烈,自然地理环境脆弱,人类工程活动强烈,频发的滑坡灾害已经严重影响着地区的经济发展和人民的生命财产安全。开展区域滑坡灾害易发性研究,对于吕梁市经济发展有着重要意义,可为今后城市地质灾害防治规划工作提供参考。本研究在山西省1:20万地质资料基础上,整理统计出226处现有滑坡灾害数据,对研究区域滑坡发育特征和孕育背景进行综合分析,并借助MapGIS、ArcGIS、Keras平台构建综合指数模型和卷积神经网络模型分别对吕梁区域滑坡灾害易发程度进行评估,旨在探讨卷积神经网络模型用于吕梁市滑坡易发性评价的有效性,并得到吕梁市滑坡易发性分区图。本文主要工作如下:(1)简要阐述了吕梁区域地质背景概况,并对研究区滑坡灾害的发育及分布特征进行了总结。通过对研究区历史滑坡灾害进行调查分析,并结合前人经验,选取地形坡度、地貌、岩土体、活动性断裂、降雨量、地震动峰值加速度等六个影响因子作为滑坡易发性评价指标,确定了合理大小的规则格网作为研究的制图单元。(2)构建研究区滑坡灾害综合指数评价模型。通过建立叁级指标的层次分析法获取各致灾因子的权重,对各因子进行分级赋值,利用综合指数模型计算吕梁市各格网单元的滑坡易发性指数,并采用自然断点法在ArcGIS上制作吕梁市滑坡易发性分区图。(3)探讨利用卷积神经网络进行滑坡易发性分析的可能性。本研究利用ENVI对因子图层迭加进行数据预处理,基于Keras平台构建合适的AlexNet-2模型进行吕梁市滑坡易发性评价,随机选取70%的历史滑坡数据输入至模型中进行训练,其中所有的参数设置都通过试错法的训练过程进行优化;再利用余下30%的滑坡数据在训练好的模型中执行测试。在CNN模型训练出结果后,利用自然断点法对每个格网内的滑坡易发性权重指数进行分级,并在ArcGIS上制作吕梁市滑坡易发性分区图。(4)通过接受者操作特性曲线与总体精度对两种模型的结果对比分析,验证论文所用方法的合理性。结果显示综合指数模型与卷积神经网络模型结果中的滑坡易发性分区在整幅图中所占比例比较相似,所使用的卷积神经网络模型得到了比综合指数模型更高的精度。具体来说,在曲线下面积值和总体精度方面,本文的卷积神经网络模型比综合指数模型结果分别高0.024和2.47%。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
何艳,李建梅[8]（2019）在《鼻咽癌患者调强放射治疗后综合营养指数模型的构建及与生活质量的相关性》一文中研究指出目的构建鼻咽癌患者调强放射治疗后综合营养指数(comprehensive nutrition index,CNI)模型及探讨其与生活质量的相关性,以便改善患者营养状况,提高患者生活质量。方法采用便利取样方法,选择2013年11月至2017年12月在本院鼻咽科首次确诊为鼻咽癌并且接受调强放射治疗的61例患者作为研究对象,在入院48h、放射治疗结束前3d收集患者体重指数、通常体重百分比、血淋巴细胞总数、血红蛋白、白蛋白,构建鼻咽癌患者调强放射治疗后CNI。了解患者放射性口腔黏膜炎发生率、头颈部癌症生存质量及CNI与头颈部癌症生存质量各领域、一般人口学资料、疾病相关资料的相关性。结果鼻咽癌患者调强放射治疗后放射性口腔黏膜炎发生率100.00%;鼻咽癌患者调强放射治疗前后各项营养指标比较,差异具有统计学意义(均P<0.01),治疗后各项营养指标值均低于治疗前,其中75.40%患者体重减轻大于10.00%;鼻咽癌患者调强放射治疗后生存质量,除感觉问题、牙齿问题、使用鼻饲管及体重增加外,其他条目得分比较,差异具有统计学意义(均P<0.05),治疗后得分明显高于治疗前;构建的鼻咽癌患者调强放射治疗后CNI合适,CNI与患者靶向治疗、肿瘤分期、同期调强放射治疗化疗、牙齿有问题呈负相关(均P<0.05)。结论本研究构建鼻咽癌患者调强放射治疗后CNI合适;鼻咽癌患者调强放射治疗后放射性口腔黏膜炎严重,营养状况与生存质量明显下降,CNI与其同期调强放射治疗化疗、靶向药物、肿瘤分期、牙齿问题呈相关关系。应根据鼻咽癌患者调强放射治疗后发生营养不良状况尽早进行营养干预,改善患者营养状况,提高患者的生活质量。(本文来源于《现代临床护理》期刊2019年03期）
顾俊,胡晓云[9]（2019）在《衰弱指数模型在老年人综合评估中的应用效果评价》一文中研究指出目的:评价衰弱指数模型在老年综合评估中的应用效果。方法:纳入140例老年住院患者,计算患者衰弱指数,并应用临床衰弱量表(CFS)评价患者的健康状况。将其中年龄>80岁患者设为观察组,将年龄≤80岁的患者设为对照组,比较两组衰弱指数、CFS分级。对患者实施健康状况综合干预,比较干预前后的衰弱指数、CFS分级。对衰弱指数与CFS分级进行Spearman相关性分析。结果:观察组衰弱指数高于对照组(P<0.05),CFS分级高于对照组。140例患者干预后的衰弱指数低于干预前(P<0.05),CFS分级低于干预前(P<0.05)。Spearman相关性分析结果显示,140例患者的衰弱指数与CFS分级呈正相关(P<0.001)。结论:衰弱指数模型在老年人综合评估中的应用,能够较好的评估老年人综合健康状况,为老年人保健方案的制定提供参考价值。(本文来源于《名医》期刊2019年02期）
宋军智,苗成双[10]（2019）在《基于层次分析法的应用型人才能力综合指数评价模型》一文中研究指出在地方高校向应用技术型大学转型的浪潮下,各高校对应用型人才的培养开展得如火如荼。本文依据应用型人才的概念,在查阅大量文献资料和调研的基础上,按照用人单位及社会行业对应用型人才的素质要求,建立了一个包含5个一级指标和19个二级指标,用于评价应用型人才综合能力的评价指标体系。利用层次分析法确定各一、二级指标的权重,由权重大小可见各一、二级指标对应用型人才综合能力的影响。在此基础上,利用指标及权重建立用于评价应用型人才能力的综合指数模型。(本文来源于《文教资料》期刊2019年05期）
综合指数模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于非定向Super-SBM模型和Malmquist指数构建教学与科研综合绩效评价指标体系,并提出高校综合绩效评价方法,采用2012—2015年的数据从静态和动态两个维度深入分析了S大学及其各学院的教学与科研综合绩效,为科学评价高校自身的资源配置效率,激发高校内生动力和发展活力,加快推进一流大学建设提供决策依据.研究发现:2015年S大学各学院教学与科研绩效水平较高,大部分学院的综合绩效评价有效,其中4个学院需要改进资源配置; 2012—2015年S大学保持了良好的绩效水平,不同学科类型学院的综合绩效评价结果没有明显差别,学院的教学与科研综合绩效存在规模经济; 2012—2015年S大学的全要素生产率指数缓慢下降,但管理因素对提升综合绩效水平发挥了积极作用.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
综合指数模型论文参考文献
[1].杨丛,王东民,王浩丽.基于ARIMA模型的钢材综合价格指数的分析及预测[J].产业与科技论坛.2019
[2].晋兴雨,张英姿,于丽英.一流大学建设背景下高校综合绩效评价实证——基于非定向Super-SBM模型和Malmquist指数[J].上海大学学报(自然科学版).2019
[3].邹晓峰,李则瑶.中小板综合指数收益率的月份效应研究——基于含有虚拟变量的GARCH模型[J].企业科技与发展.2019
[4].黄建淼.风险价值(VaR)模型测量股票市场风险的实证研究——基于标准普尔500和纳斯达克综合指数[J].现代经济信息.2019
[5].杨鸣,陆化普,张玉环.基于综合指数模型的国家综合交通系统安全性评估与对策建议[C].2019世界交通运输大会论文集（上）.2019
[6].杨鸣,陆化普,张玉环.基于综合指数模型的国家综合交通系统安全性评估与对策建议[C].2019世界交通运输大会论文集（下）.2019
[7].唐晓娜.基于卷积神经网络和综合指数模型的吕梁市滑坡灾害易发性评价[D].太原理工大学.2019
[8].何艳,李建梅.鼻咽癌患者调强放射治疗后综合营养指数模型的构建及与生活质量的相关性[J].现代临床护理.2019
[9].顾俊,胡晓云.衰弱指数模型在老年人综合评估中的应用效果评价[J].名医.2019
[10].宋军智,苗成双.基于层次分析法的应用型人才能力综合指数评价模型[J].文教资料.2019