导读:本文包含了决策因子论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:因子,效用,递归,算法,子群,协方差,收益。
决策因子论文文献综述
姜洋[1]（2019）在《基于群决策层次分析和因子分析的CW-FCEM煤矿冲击地压评价模型》一文中研究指出煤矿冲击地压评价准确性较低,主要是因为难以确定合理的评价指标权重。针对此问题,提出了评价指标组合赋权法,首先利用群决策层次分析法确定指标的主观权重,然后利用因子分析法确定指标的客观权重,最后通过乘法归一化公式将主观权重和客观权重结合为组合权重,获得合理的指标权重,有效消除了主观赋权时的人为影响,同时也避免了客观赋权时过于绝对化的问题。将组合权重引入到模糊综合评价法中,对某煤矿冲击地压危险性进行评价,评价结果为"较安全",符合工程实际。由此表明,基于群决策层次分析法和因子分析的CW-FCEM耦合评价模型评价准确,精度较高。(本文来源于《煤矿安全》期刊2019年09期）
王立夏[2]（2019）在《基于双风险因子调整的剩余收益经营与投资最优决策模型》一文中研究指出一般来说,公司净资产基于投向可以分为净经营性资产和净金融性资产。这两种净资产所面临的风险属性是不同的,净经营性资产承担的是经营性风险,而净金融性资产承担的则是金融性风险。作为公司多元化经营的决策者,在公司净资产一定的情况下,如何合理分配经营性投资与金融性投资间的比例并作出最优的投资决策,以达到公司价值最大化?本文基于一般形式的叁阶段剩余收益模型,根据净经营性资产具有经营风险,净金融性资产则具有金融风险的风险识别与判断,从理论上构建出双风险因子调整的剩余收益经营与投资决策模型(Operation and Investment Decision Model of Dual-risks RIM,OIDM-DRRIM)。同时,利用中国资本市场1997年到2014年的经验数据进行实证检验,研究结果表明,所构建的OIDM-DRRIM具有非常好的适用性,公司经营决策者可以根据该模型计算出净经营性资产和净金融性资产之间的最优分配比例,进而作出使公司价值最大化的经营与投资决策。(本文来源于《运筹与管理》期刊2019年06期）
王沆[3]（2019）在《基于多因子随机波动模型的最优消费与投资决策问题》一文中研究指出众所周知,连续时间最优投资与消费问题是Merton开创的金融经济学中的经典问题。有大量的经验证据表明,资产收益率,特别是股票市场收益率的条件方差并非随时间固定不变的。近年来,随机协方差是金融资产建模的一个关键特征。许多实证研究表明,对资产收益率协方差矩阵的随机变化进行建模对于最优投资组合选择非常重要。而且,在期权定价文献中也有充分的证据表明,多因子随机波动模型的表现明显优于单变量波动模型。然而,连续时间多因子随机波动模型下的最优投资与消费问题尚未得到研究。本文讨论不完全市场中具有多因子随机资产收益协方差矩阵的多元跨期消费和投资组合选择问题。主要研究内容总结如下:首先,假设投资者基于CRRA效用函数做出消费和投资决策,我们研究了主成分随机波动(PCSV)模型下的优化问题。利用随机动态规划方法,推导出了与问题相关的Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程。对幂效用和对数效用情形,分别给出了最优投资-消费策略和值函数的表达式。我们还分析了次优投资策略造成的财富损失,并且发现如果投资者只考虑单因子随机波动或忽略资产收益之间的随机协方差,就会造成显着的财富损失。其次,在PCSV模型假设下,我们研究了具有Epstein-Zin型递归偏好的投资者的最优消费-投资组合决策问题。通过使用随机动态规划方法,分别推导出了单位和非单位跨期替代弹性两种情形下最优消费与投资策略的显式和半显式表达式。分析了状态变量对最优策略的影响。数值模拟结果表明:在投资者的偏好参数中,风险厌恶系数对最优投资策略的影响远大于跨期替代弹性带来的影响,而对于最优消费-财富比来说,这种影响则不同。此外,我们还发现当跨期替代弹性系数大于1时,最优消费-财富比对时间贴现率的敏感程度远比小于1时要大,而跨期替代弹性系数小于1时的最优消费-财富比的收敛速度要比大于1时的收敛速度更快。(本文来源于《贵州大学》期刊2019-06-01）
胡潇[4]（2019）在《社交网络中关键因子决策的推荐方法研究》一文中研究指出随着计算机科学与移动计算的快速发展,在线社交网络已经渗透至生活的各个角落,用户在社交网络中分享信息,建立并维持社交联系。社交平台所产生的社会学、行为心理学、信息科学等众多领域的数据的价值已经远远大于平台本身。各大企业开始将目光投向社交平台,希望借助社交平台中影响力大用户,提升产品推广或广告推荐的效果。因此,如何确定并选择影响力最大的用户(影响力最大化问题),探究广告在社交网络中的传播方式,成为面向社交网络的广告推荐研究所面临的两个挑战。本文以在线社交网络为研究背景,重点关注影响力最大化,对社交网络的广告推荐问题展开了较为系统的研究,主要研究成果如下:(1)相似性与凝聚力并重的影响力最大化算法EPR和面向社交网络的广告推荐方法。对于给定拓扑的社交网络,考虑节点的中心性、相似性和凝聚力叁个关键因子,基于经典PageRank算法思想,设计EPR算法对节点影响力进行排序,并选取种子节点;设计面向社交网络的广告推荐方法,模拟广告在真实世界的推广过程,设计广告信任度更新规则与并行推荐规则;用户接受广告与否,由贝叶斯概率理论决定,使得算法更具现实意义;采用真实数据集,分析推荐结果与推荐发起者、迭代次数间的关系,证实本文所提算法的有效性。(2)考虑符号网络的复杂关系,提出基于正、负关系的影响力最大化算法SPR和面向符号网络的广告推荐方法。面向包含正、负关系的符号网络,关注节点的积极嵌入度、消极嵌入度两个关键因子,设计SPR算法对符号网络中的节点影响力排序,确定广告推荐算法的种子节点;探究节点间积极关系与消极关系对节点信任度的影响,提出一种与现实社会高度契合的信任度动态更新规则,模拟广告在符号网络中的推广过程。实验证实本算法提出的广告推送方法能更好地拟合在线社交网络中人际关系对信任度的影响,就迭代次数与接受广告的节点数量而言,与传统广告推荐方法相比,本文所提方法的性能更佳。(本文来源于《西北大学》期刊2019-06-01）
黄超,廖玉芳,蒋元华,彭嘉栋[5]（2019）在《决策树算法在油茶种子含油率模拟及关键气象因子分析上的应用》一文中研究指出采用决策树算法对湖南省41个油茶样地2009～2017年的油茶种子含油率与气象因子进行诊断分析并挑选出关键指标,结果表明:基于所有时间段气象数据的CART算法拟合效果较好,平均相对误差为18.2%,油脂转化和积累高峰期20℃以上活动积温为最重要的决策因子;对不同时间段气象因子分别建模,平均相对误差在22.9%～25.4%,果实第一次膨大期、果实膨大高峰期、油脂转化和积累高峰期、果实成熟期、采后处理期的最关键气象因子分别为15℃以上活动积温、极端最高气温、20℃以上活动积温、最长连续无降水日数、降水日数。(本文来源于《江西农业学报》期刊2019年05期）
杨曼琳[6]（2019）在《新媒体视角下的特色农产品网络营销影响因子研究——基于城市新中产阶级决策行为探讨》一文中研究指出随着移动通信技术与互联网的飞速发展,互联网经济迅速在各个角落生根发芽,新媒体营销视角下,对城市新中产阶级决策行为的分析有利于推进地方特色农产品网络营销渠道的建设,为真正推进农产品销量、促进地方经济增长提供重要保障。(本文来源于《中国市场》期刊2019年09期）
李国军,姜潇,雷薇,陈海耿[7]（2019）在《炉温决策中收敛因子的算法》一文中研究指出炉温决策是加热炉智能控制的主要任务之一,常规决策过程需多次迭代求取炉温设定值.迭代过程中收敛因子的选取对收敛速度有较大影响,而常规决策方法的收敛因子一般根据经验选取.基于不同条件下被加热钢坯的焓增与边界热流之差对时间积分成正比关系,本文分别推导并提出了计算收敛因子的汇合法、分化法及汇合-分化联合法.汇合法确定收敛因子时无需进行迭代计算,汇合-分化联合法仅需一次迭代计算.对比分析表明:采用汇合-分化联合法确定收敛因子进行炉温决策,仅需一次迭代计算就可达到较高的精度.(本文来源于《材料与冶金学报》期刊2019年01期）
冯恒,杨争林,郑亚先,叶飞,张旭[8]（2018）在《发电商多输入决策因子竞价的智能代理模拟方法》一文中研究指出电力行业从垄断到竞争,市场成员的决策方式会发生很大的转变;受市场参与者成本、风险偏好、电力市场供求关系等因素的影响,其决策行为将受到多种因素的共同影响。在对诸多影响市场成员竞价决策的相关因素分析基础上,提炼关键影响因子分类建模,建立能够模拟发电商日前市场竞价行为的多输入决策因子模型,应用VRE-learning强化学习算法,在5节点测试系统上进行市场成员竞价行为模拟。实验结果表明,运用所建立的竞价决策模型可以较好地表征市场成员的风险特性和决策从属目标,验证了所提方法的有效性。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2018年23期）
刘小敏,何勇萍,刘尚科,尤菲,于波[9]（2018）在《基于直觉梯形模糊数多因子群决策方法的110 kV智能变电站装配式建筑造价评价》一文中研究指出将直觉梯形模糊数引入110kV智能变电站装配式建筑造价评价中,在识别出智能变电站装配式建筑造价影响因子的基础上利用ITFN对造价影响因子进行了定义和描述,并基于国网智能变电站装配式建筑典型设计方案构造了造价影响因子理想直觉梯形模糊向量,运用Hamming距离测度提出了多因子群决策模式下的专家权重决策向量的求解方法,引入得分函数和精确度函数建立了智能变电站装配式建筑造价评价模型,为科学合理的开展装配式建筑造价评价提供了一条有效途径。最后应用实例分析验证了模型的有效性和可行性。(本文来源于《南昌大学学报(理科版)》期刊2018年04期）
张景琦,陈彩惠,刘文彬,李晓敏[10]（2018）在《基于主成分因子分析的决策树选股策略》一文中研究指出随着我国经济的快速发展,人们可支配收入增加,对投资股票市场的收益需求日益旺盛,借助数据挖掘技术可以从海量的数据中迅速地找到有价值的信息,帮助人们更加高效便捷地进行选股。由于决策树的选股模型准确度不高,所以在决策树的基础上加入主成分因子分析,以我国目前在A股市场上市交易的3241家公司股票的数据,利用决策树C5.0算法,结合主成分因子分析,对股票数据进行分析,最后对涨跌幅度程度不同的股票分为6类。结果表明:基于主成分因子分析的决策树模型较单一决策树模型具有更高的准确度,同时,所选取的AAA类,即极大程度跑赢上证50指数的股票,样本外测试的准确性良好,对于这一类股票,通过构建上证50指标的对冲组合,无论证券市场高涨还是低迷,均有较高概率获取超额收益。(本文来源于《福建金融管理干部学院学报》期刊2018年02期）
决策因子论文开题报告
（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：
一般来说,公司净资产基于投向可以分为净经营性资产和净金融性资产。这两种净资产所面临的风险属性是不同的,净经营性资产承担的是经营性风险,而净金融性资产承担的则是金融性风险。作为公司多元化经营的决策者,在公司净资产一定的情况下,如何合理分配经营性投资与金融性投资间的比例并作出最优的投资决策,以达到公司价值最大化?本文基于一般形式的叁阶段剩余收益模型,根据净经营性资产具有经营风险,净金融性资产则具有金融风险的风险识别与判断,从理论上构建出双风险因子调整的剩余收益经营与投资决策模型(Operation and Investment Decision Model of Dual-risks RIM,OIDM-DRRIM)。同时,利用中国资本市场1997年到2014年的经验数据进行实证检验,研究结果表明,所构建的OIDM-DRRIM具有非常好的适用性,公司经营决策者可以根据该模型计算出净经营性资产和净金融性资产之间的最优分配比例,进而作出使公司价值最大化的经营与投资决策。
（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。
决策因子论文参考文献
[1].姜洋.基于群决策层次分析和因子分析的CW-FCEM煤矿冲击地压评价模型[J].煤矿安全.2019
[2].王立夏.基于双风险因子调整的剩余收益经营与投资最优决策模型[J].运筹与管理.2019
[3].王沆.基于多因子随机波动模型的最优消费与投资决策问题[D].贵州大学.2019
[4].胡潇.社交网络中关键因子决策的推荐方法研究[D].西北大学.2019
[5].黄超,廖玉芳,蒋元华,彭嘉栋.决策树算法在油茶种子含油率模拟及关键气象因子分析上的应用[J].江西农业学报.2019
[6].杨曼琳.新媒体视角下的特色农产品网络营销影响因子研究——基于城市新中产阶级决策行为探讨[J].中国市场.2019
[7].李国军,姜潇,雷薇,陈海耿.炉温决策中收敛因子的算法[J].材料与冶金学报.2019
[8].冯恒,杨争林,郑亚先,叶飞,张旭.发电商多输入决策因子竞价的智能代理模拟方法[J].电力系统自动化.2018
[9].刘小敏,何勇萍,刘尚科,尤菲,于波.基于直觉梯形模糊数多因子群决策方法的110kV智能变电站装配式建筑造价评价[J].南昌大学学报(理科版).2018
[10].张景琦,陈彩惠,刘文彬,李晓敏.基于主成分因子分析的决策树选股策略[J].福建金融管理干部学院学报.2018
论文知识图
