导读:本文包含了确定性因子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:股市波动,宏观经济不确定性,经济政策不确定性,GARCH-MIDAS
确定性因子模型论文文献综述
夏婷,闻岳春[1]（2018）在《经济不确定性是股市波动的因子吗?——基于GARCH-MIDAS模型的分析》一文中研究指出本文运用混频模型(GARCH-MIDAS)分析了经济不确定性对中国股市波动率的影响。经济不确定性包括宏观经济不确定性和经济政策不确定性两方面。总体来说,经济不确定性会影响中国股市的波动,但强度有限,且A股、B股间表现出差异。经济运行(IP)和消费(inf)中的不确定性是A股、B股共同的波动因子,且IP的贡献度最高;货币政策(IR)、中国经济政策不确定性(CEPU)对A股无显着影响,但会显着影响B股的长期波动趋势;美国经济政策不确定性(AEPU)的影响则不显着。加入显着性指标有助于提高波动率的预测精度,混频模型为分析股市波动中的长期趋势和短期波动提供了一个新视角,有助于识别股市波动中的经济影响因素。(本文来源于《中国管理科学》期刊2018年12期）
张秦,方志耕,蔡佳佳,李亚平,贾天兵[2]（2019）在《基于广义灰色激励因子的多源不确定性指标动态综合评价模型研究》一文中研究指出由于多数评价指标的数据来源多、存储方式不一、处理方法各异等,使得其具有多源不确定性(multisource uncertainty,MSU)特点,具体表现为指标评价值往往包括灰数、模糊数、区间值模糊数以及白数等。针对此类指标的评价问题,提出了新的基于广义灰色激励因子的多源不确定性指标(multi-source uncertain index,MSUI)动态综合评价模型,首先引入广义灰数的基本理念,将传统的灰色绝对关联模型扩展到评价指标为广义灰数的形式,由此得出各个时间段指标的广义灰色激励因子;然后根据指标信息不对称的特点,构建基于MSUI的广义灰色熵权模型,求解出各个指标的广义灰色熵权;接着在广义灰色激励因子与广义灰色熵权的基础上,建立基于广义灰色激励因子的MSUI动态综合评价模型;最后结合案例研究证明了模型的有效性与可行性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年03期）
马玉宽,赵安,姚忠[3]（2017）在《运用证据权重与确定性系数合成模型进行钉螺-环境因子的空间关系研究》一文中研究指出钉螺是血吸虫唯一中间宿主,研究钉螺与孳生环境因子的空间关系对采取有效的查螺、灭螺措施有重要的科学和社会价值。以鄱阳湖恒湖农场茶叶港草洲为研究对象,应用证据权重法与确定性系数法合成模型研究植物南荻、苔草、藜蒿、土壤温度、土壤湿度、导电率、海拔高程7个证据因子与"钉螺出现与否"的空间关系。结果表明:研究区内一定范围内高程的增加易于钉螺孳生;钉螺在湿度相对较大(大于0.35%(m~3/m~3))的环境中分布较少;苔草丰度过大(高于4 368 cm~3/m2)过小(低于1 457 cm~3/m2)都不利于钉螺孳生;钉螺较易孳生在南荻丰度较大(高于2 745 cm~3/m2)的区域;电导率较高(高于0.07 m S/cm)区域钉螺较少;土壤温度在16~20℃范围利于钉螺孳生。在模型预测结果图中,占研究区总面积13.7%的极高易发区的较小范围内预测到82%的钉螺空间分布,评价曲线的曲线下面积高达88.7%,说明模型的预测成功率很高,表明该模型适合研究区域钉螺孳生与其影响因子之间的空间关系。(本文来源于《长江流域资源与环境》期刊2017年09期）
赵亮,杨战平[4]（2016）在《考虑认知不确定性的模型确认贝叶斯因子法》一文中研究指出针对认知不确定性条件下计算机建模仿真所面临的模型确认问题,提出一种结合了二阶概率法与区间数排序的改进贝叶斯模型确认方法。该方法首先采用二阶概率法对模型的不确定性进行量化,量化结果被作为先验模型输出,再基于实验数据对模型输出的先验概率密度进行贝叶斯更新,最后通过区间数排序的方式对比模型输出的后验和先验概率密度。由此所得的贝叶斯因子能够在模型存在认知不确定性的情况下为模型确认提供可信的结果。算例分析结果显示了该方法的合理性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2016年02期）
刘艳辉,刘传正,唐灿,温铭生,连建发[5]（2015）在《基于确定性系数模型的地质灾害多因子权重计算方法》一文中研究指出地质灾害影响因子权重的确定是区域地质灾害评价和预警模型研究的关键。本文采用确定性系数模型(CF)实现复杂多因子数据的同区间量化,基于CF值直接代表着各因子对地质灾害的贡献这一物理基础,提出了一种基于CF的多因子迭加确定权重法。该方法通过叁步完成权重计算:(1)基于CF的地质灾害各影响因子量化,使得各影响因子取值均介于0~1;(2)所有影响因子逐级迭加计算,计算所有因子的相对贡献值;除某计算因子外,其他所有影响因子的逐级迭加计算,得到除某计算因子外的其他所有因子的相对贡献值;(3)通过相减的方法,得到某计算因子的相对贡献值。同样方法分别得到所有因子的相对贡献值,最后归一化处理分别得到所有因子的权重。最后,以区域显式统计预警模型中潜势度计算为例,分区计算确定了地质灾害各影响因子的权重,并以潜势度计算结果进行效果检验,验证了基于CF的多因子迭加确定权重法的有效性和实用性。(本文来源于《中国地质灾害与防治学报》期刊2015年01期）
马文霞[6]（2014）在《我国的城投债信用风险研究》一文中研究指出日益扩大的城镇化发展建设所需的投资资金需求量与我国分税制改革下地方政府有限增长的财政收入量不匹配的矛盾导致了我国地方政府财政缺口越来越大。城市基础投资资金短缺、投资总量不足已成为我国各级地方普通面临的问题,严重制约了城市化建设的进程。地方政府面临财政收入不足而支出扩大的问题,只能寻求市场化融资的方式来解决。但是我国《预算法》又规定地方政府不得发行地方政府债券。这样作为代理地方政府通过发行债券来行使融资职能的城投公司就应运而生了,城投债也由此得来。众所周知,2008年由美国次贷危机引发的金融危机席卷全球,世界各国都在为经济复苏制订各种刺激政策。我国也在2009年出台了四万亿的经济刺激政策,在刺激地方政府的城市建设支出的同时也迎来了城投债一个爆发式增长的时期。近年来,城投债发行主体的激增、发行规模和范围的不断扩大,已逐渐导致城投公司各种信用风波事件,引起了越来越多的投资人和公众的关注。文章先采用理论分析的方法,分别在第一部分和第二部分先阐述了文章选题的背景及研究意义,以及文章的创新与不足之处,随后进行了国内外研究综述以及我国城投债的相关理论,接下来分析了我国城投债的信用风险主要有地方财政风险和自身经营管理风险,并且分析这些风险产生的原因。在第四部分简单综述了风险度量的各种模型,选取了KMV模型进行城投债的风险度量,在此模型的基础上融入反映投资者情绪的Knight不确定因子建立包含投资者不同情绪的KMV信用风险度量。然后在第五部分采用实证分析的方法以天津市城投债为例通过前文建立的模型预测了天津市2014年的财政收入,并测算出城投债发行的安全规模,并且实证分析了Knight不确定因子值的变化对城投债到期期望违约距离的上下限和违约率区间影响程度,这一研究发现可以给地方政府的发债决策时给予借鉴。最后,文章提出了我国城投债的风险防范应该从控制地方政府融资平台的融资规模、提高地方政府财政信息以及债务信息的透明度、完善与城投债相关的发行与监管的法律法规等方面着手。(本文来源于《天津财经大学》期刊2014-05-01）
王志恒,胡卓玮,赵文吉,宫辉力,邓金宪[7]（2014）在《基于确定性系数概率模型的降雨型滑坡孕灾环境因子敏感性分析——以四川省低山丘陵区为例》一文中研究指出分析降雨型滑坡孕灾环境因子的敏感性,有利于提高对该类型滑坡的预测精度。以四川省低山丘陵区为例,通过高分辨率遥感影像解译和野外实地调查等方法,建立滑坡编目数据库,并在此基础上,选取高程、坡度、地形起伏度、岩土类型、道路、河流和断裂构造共7个因子作为降雨诱发滑坡的孕灾环境因子,基于GIS空间分析技术,应用确定性系数概率模型,对这7个因子的敏感性进行研究。研究结果表明:四川省低山丘陵区降雨型滑坡多发育在:①高程在400~1 000 m的范围内,特别是600~800 m的区域;②坡度为15°~30°的区域;③砂岩、砾岩和页岩等岩石类型中。应用滑坡敏感性指数分析发现,岩土类型、高程和坡度对研究区内降雨型滑坡的分布起到控制作用。(本文来源于《灾害学》期刊2014年02期）
陈松林,王天星[8]（2007）在《线性光谱混合模型影响因子不确定性定量研究》一文中研究指出线性光谱混合模型(Linear Spectral Mixing Model,LSMM)是一种像元分解模型,由于其简单和易操作性的特点,在目前亚像元研究中应用颇为广泛。其分离精度受多种因素的影响,但目前对该模型的研究多集中在对模型本身的线性假设评价及端元光谱选取方法上,而忽略了模型应用的环境条件(大气反射、散射、地形起伏等)对模型分解精度的影响等。本文以线性光谱模型提取植被分量为例,探讨环境大气条件、地形因素对模型精度影响的不确定性。研究将数据处理为四个层次,即原始的ASTER数据,利用MODTRAN进行大气校正的数据,经C-地形校正的数据,同时进行了大气校正和地形校正的数据。然后在四个层次上依次提取植被丰度,并将其和NDVI进行线性回归分析,检验植被丰度的分离精度,从而量化大气、地形等因子对LSMM的影响程度。研究结果表明:大气条件、地形因素都会制约LSMM分离精度的提高,特别在有地形起伏的中小空间尺度范围内,地形因子对线性光谱混合模型的影响远大于大气影响。(本文来源于《地球信息科学》期刊2007年06期）
杨杰,胡德秀,吴中如[9]（2004）在《大坝安全监控模型因子相关性及不确定性研究》一文中研究指出针对最小二乘法难以克服因子多重共线性对回归模型精度影响的不足,本文对大坝安全监控模型因子间的相关性及其不确定性进行了研究。引进偏最小二乘法,对大坝安全监测变量及其影响因子进行偏最小二乘回归分析,将建模预测分析方法与非模型式的数据内涵分析有机结合,可同时实现回归建模、数据结构简化以及因子相关的不确定性分析,所建立的大坝安全监控模型,其精度可通过交叉有效性检验来控制。工程应用实例和模型对比分析研究表明,偏最小二乘回归模型能有效克服各类因子变量间的多重共线性对模型拟合精度及其预测能力的影响,因而比目前常用的最小二乘回归模型更具广泛适用性。(本文来源于《水利学报》期刊2004年12期）
王海舜[10]（1999）在《基于确定性因子的中医辨证不确定性推理模型》一文中研究指出中医通过望、闻、问、切四诊搜集到的症状不可避免的带有模糊性、不精确性、不完备性、不一致性等不确定性因素，并且这些症状和体征的不同组合，会产生适用推理规则的多样性，这种不确定性因素，不但会干扰医生作出正确的诊断，还导致了中医辨证难以实现定量化、客观化，也给(本文来源于《江西中医药》期刊1999年04期）
确定性因子模型论文开题报告
（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：
由于多数评价指标的数据来源多、存储方式不一、处理方法各异等,使得其具有多源不确定性(multisource uncertainty,MSU)特点,具体表现为指标评价值往往包括灰数、模糊数、区间值模糊数以及白数等。针对此类指标的评价问题,提出了新的基于广义灰色激励因子的多源不确定性指标(multi-source uncertain index,MSUI)动态综合评价模型,首先引入广义灰数的基本理念,将传统的灰色绝对关联模型扩展到评价指标为广义灰数的形式,由此得出各个时间段指标的广义灰色激励因子;然后根据指标信息不对称的特点,构建基于MSUI的广义灰色熵权模型,求解出各个指标的广义灰色熵权;接着在广义灰色激励因子与广义灰色熵权的基础上,建立基于广义灰色激励因子的MSUI动态综合评价模型;最后结合案例研究证明了模型的有效性与可行性。
（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。
确定性因子模型论文参考文献
[1].夏婷,闻岳春.经济不确定性是股市波动的因子吗?——基于GARCH-MIDAS模型的分析[J].中国管理科学.2018
[2].张秦,方志耕,蔡佳佳,李亚平,贾天兵.基于广义灰色激励因子的多源不确定性指标动态综合评价模型研究[J].系统工程与电子技术.2019
[3].马玉宽,赵安,姚忠.运用证据权重与确定性系数合成模型进行钉螺-环境因子的空间关系研究[J].长江流域资源与环境.2017
[4].赵亮,杨战平.考虑认知不确定性的模型确认贝叶斯因子法[J].计算机应用研究.2016
[5].刘艳辉,刘传正,唐灿,温铭生,连建发.基于确定性系数模型的地质灾害多因子权重计算方法[J].中国地质灾害与防治学报.2015
[6].马文霞.我国的城投债信用风险研究[D].天津财经大学.2014
[7].王志恒,胡卓玮,赵文吉,宫辉力,邓金宪.基于确定性系数概率模型的降雨型滑坡孕灾环境因子敏感性分析——以四川省低山丘陵区为例[J].灾害学.2014
[8].陈松林,王天星.线性光谱混合模型影响因子不确定性定量研究[J].地球信息科学.2007
[9].杨杰,胡德秀,吴中如.大坝安全监控模型因子相关性及不确定性研究[J].水利学报.2004
[10].王海舜.基于确定性因子的中医辨证不确定性推理模型[J].江西中医药.1999
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