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數(shù)理統(tǒng)計與管理

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數(shù)理統(tǒng)計與管理

數(shù)理統(tǒng)計與管理

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期刊周期:雙月刊
期刊級別:南大核心
國內(nèi)統(tǒng)一刊號:11-2242/O1
國際標準刊號:1002-1566
主辦單位:中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會
主管單位:中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會
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上一本期雜志:國際商務(wù)(對外經(jīng)濟貿(mào)易大學學報)
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   《數(shù)理統(tǒng)計與管理》(雙月刊)創(chuàng)刊于1982年,是由中國科協(xié)主管、中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會主辦的會刊。辦刊宗旨:推進數(shù)理統(tǒng)計與管理方法的研究與應(yīng)用,更好的為我國社會主義建設(shè)事業(yè)服務(wù)。辦刊方針:堅持面向基層、面向應(yīng)用、側(cè)重方法、注重效果,發(fā)揮傳遞成果信息、交流使用方法、服務(wù)生產(chǎn)和研究的重要作用。主要刊登:數(shù)理統(tǒng)計與管理科學的研究成果,并兼顧介紹統(tǒng)計學科的其他科學方法知識及其應(yīng)用。讀者對象:與統(tǒng)計和管理有關(guān)的實際工作者、科技人員、管理人員、經(jīng)濟工作者、數(shù)學研究人員、大專院校師生。

  數(shù)理統(tǒng)計與管理欄目設(shè)置應(yīng)用成果、教育統(tǒng)計、方法探討與研究、趣味概率統(tǒng)計、統(tǒng)計學院

  數(shù)理統(tǒng)計與管理收錄CSSCI 南大核心期刊(中文社會科學引文索引)(含擴展版) JST 日本科學技術(shù)振興機構(gòu)數(shù)據(jù)庫(日) 萬方收錄(中) 上海圖書館館藏 北大核心期刊(中國人文社會科學核心期刊) 國家圖書館館藏 知網(wǎng)收錄(中) 統(tǒng)計源核心期刊(中國科技論文核心期刊) 維普收錄(中)

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  本刊是經(jīng)濟理論刊物。宣傳黨和國家有關(guān)改革開放、發(fā)展社會主義市場經(jīng)濟的方針、政策,并配合國家計委的中心工作部署,反映經(jīng)濟改革與發(fā)展中重大的政策性問題及理論研究成果。

  數(shù)理統(tǒng)計與管理最新期刊目錄

中國制造業(yè)集聚對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響研究————作者:張秀;張耀峰;張志剛;朱喜安;

摘要:本文在運用逐層縱橫向拉開檔次法對中國2004-2021年期間經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進行法度的基礎(chǔ)上,系統(tǒng)梳理了制造業(yè)集聚影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的理論機制,大運用面板工具變量模型對相關(guān)理論機制進行驗證。研究發(fā)現(xiàn):(1)中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展總體態(tài)勢良好,但仍處于低位發(fā)展,五大維度指數(shù)中創(chuàng)新發(fā)展指數(shù)最小。(2)全國樣本中,制造業(yè)集聚顯著促進了中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,分渠道回歸中制造業(yè)集聚對開放發(fā)展的促進作用最大,其次...

分布式二階TLN方法在一般線性模型中的研究————作者:楊怡萱;高照;

摘要:受分布式二階LocalNewton方法的啟發(fā),本文在一般線性模型下,提出Trimmed LocalNewton (TLN)方法,證明了TLN理論并進行了數(shù)值實驗,分析TLN方法在模擬數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)下的表現(xiàn),最后給出TLN方法的各項結(jié)論。TLN方法每隔選定的L次同步模型,同步前對每臺本地機器的局部牛頓方向pk~t=Hk~t(βk~t)...

DEWMA指數(shù)控制圖及與EWMA型指數(shù)控制圖的比較研究————作者:胡雪龍;芮子秋;張素穎;謝富鵬;

摘要:控制圖是用來監(jiān)控過程狀態(tài)的一種功能圖,其在質(zhì)量管理中有廣泛的應(yīng)用。在高質(zhì)量過程中,由于產(chǎn)品的不合格品率非常低,傳統(tǒng)的屬性控制圖難以直接用來監(jiān)控單位時間內(nèi)產(chǎn)品的不合格品數(shù)。此時,學者們提出對相鄰不合格品之間的時間間隔進行監(jiān)控。由于該時間間隔服從指數(shù)分布,往往稱這類控制圖為指數(shù)控制圖。為了提高指數(shù)控制圖對過程參數(shù)偏移的靈敏度,本文在二次指數(shù)加權(quán)移動平均(Double Exponentially Mov...

新基建、要素配置扭曲與“雙循環(huán)”新發(fā)展格局——基于2004-2022年行業(yè)全要素生產(chǎn)率的實證檢驗————作者:潘文捷;王瑩;

摘要:本文聚焦于新基建是否助力于上建“雙循環(huán)”新社展世省這一命題。選取2004年至2022年上市數(shù)司數(shù)據(jù)術(shù)算了省實室面的新基建全要素生文率,采用聚于面新VAR是助力總量雙質(zhì)量兩循維度比較了新基建文出雙新基建全要素生文率對內(nèi)外經(jīng)濟循環(huán)變量的差異性影響,并力要素配置扭曲視角剖析了文生差異的原因。術(shù)算結(jié)果表明,中國新基建TFP增速自2011年以來整體較為平穩(wěn)但區(qū)域社展不平衡,新基建與第二文業(yè)非新基建部門間的要...

基于加權(quán)bootstrap方法的交通流多變點實證分析————作者:李揚;吳密霞;

摘要:本文研究了具有多個均值變點的噪聲序列的變點估計及序列各點均值的置信區(qū)間問題。考慮到動態(tài)規(guī)劃(Dynamic Programming,DP)算法可實現(xiàn)最優(yōu)樣本分割的優(yōu)點,本文結(jié)合加權(quán)bootstrap和DP算法,提出了一種新的變點估計方法以及序列中各點均值的置信區(qū)間方法。并將該方法應(yīng)用于深圳的實際交通流數(shù)據(jù),探索工作日和休息日南北不同方向交通流數(shù)據(jù)的特點

大量文本中特定主題含量的測度研究————作者:桂鵬;婁立威;尹建鑫;

摘要:給定一組特定主題文本,求另外一個大容量文本集中文本含有特定主題的“含量”是該文研究的主要問題。通過ETM (Embedded Topic Model)模型提供的主題向量,結(jié)合詞共現(xiàn)矩陣,該文給出了一個基于模擬生成的主題含量測定方法。該方法可以廣泛應(yīng)用在文本追蹤、評價、語義搜索、新聞報道評價、政策執(zhí)行追蹤等領(lǐng)域。使用主題模型將文本映射到隱主題向量空間,并基于詞共現(xiàn)矩陣完成對隱主題向量空間中基主題的距...

分位數(shù)因子增廣混頻分位數(shù)回歸模型的構(gòu)建及應(yīng)用————作者:黃玉婷;傅德印;黃恒君;

摘要:宏觀經(jīng)濟的整體變動趨勢通常可由少數(shù)因子刻畫,因子增廣混頻數(shù)據(jù)回歸模型在宏觀經(jīng)濟分析和預(yù)測中發(fā)揮著重要作用。然而,經(jīng)濟系統(tǒng)具有不確定性和不穩(wěn)定性特征,基于均值回歸框架的因子增廣混頻數(shù)據(jù)回歸模型在處理異常值和厚尾數(shù)據(jù)時穩(wěn)健性欠佳。為此,本研究將因子增廣混頻數(shù)據(jù)回歸模型從均值回歸框架拓展至分位數(shù)回歸框架,構(gòu)建了一種適用于混頻數(shù)據(jù)的分位數(shù)因子增廣混頻分位數(shù)回歸模型,該模型能夠直接處理原始混頻數(shù)據(jù),在數(shù)據(jù)呈...

三階段氣溫模型與氣溫衍生品風險管理————作者:吳成誠;孟生旺;

摘要:近年來,極端天氣事件頻發(fā),天氣風險管理需求十分迫切。天氣衍生品將天氣風險轉(zhuǎn)移到金融市場,在更大的時空范圍內(nèi)分散天氣風險,是一種重要的創(chuàng)新型風險管理工具。通過構(gòu)建我國主要城市日均氣溫的傅利葉級數(shù)趨勢模型、ARMA-EGARCH波動模型和高維藤Copula空間相依模型,刻畫了城市氣溫的長期趨勢、季節(jié)性、波動性和空間相依性;通過Bootstrap重抽樣和向前滾動預(yù)測算法,分析了氣溫指數(shù)的分布特征;通過構(gòu)...

雙輪協(xié)調(diào)視角下城鄉(xiāng)融合發(fā)展統(tǒng)計測度及地區(qū)差異形成機理研究————作者:徐雪;王永瑜;

摘要:本文從新型城鎮(zhèn)化與鄉(xiāng)村振興協(xié)調(diào)發(fā)展角度構(gòu)建多屬性和多維度相結(jié)合的城鄉(xiāng)融合發(fā)展評價指標體系,利用全局熵值法和改進的耦合協(xié)調(diào)度模型測度城鄉(xiāng)融合發(fā)展總體水平及分維度水平,運用Dagum基尼系數(shù)法探究城鄉(xiāng)融合發(fā)展地區(qū)差異來源,借助二次指派程序從內(nèi)外源視角揭示地區(qū)差異的形成機理。研究發(fā)現(xiàn):(1)城鄉(xiāng)融合發(fā)展總體水平及各維度水平均呈現(xiàn)逐年增長態(tài)勢,地區(qū)差異顯著。(2)城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平的區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異呈...

科技的力量:研發(fā)支出的經(jīng)濟增長效應(yīng)————作者:許永洪;鄧美玲;梁佩鳳;

摘要:《中國國民經(jīng)濟核算體系2016》(CSNA2016)是我國官方經(jīng)濟統(tǒng)計的最新規(guī)范。CSNA2016根據(jù)《國民經(jīng)濟賬戶體系2008》(SNA2008)的最新修訂成果,將研發(fā)支出作為資本形成納入GDP核算,將資本擴展成為傳統(tǒng)資本和研發(fā)資本兩種形式。基于此,本文在索洛經(jīng)濟增長框架下推導(dǎo)了科技進步貢獻率的最新形式,將其分解成研發(fā)的直接拉動效應(yīng)、研發(fā)的增長效應(yīng)和傳統(tǒng)的索洛余量。為進一步衡量以研發(fā)為特征的科技...

中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平測度及差異分析————作者:唐曉彬;何桂燁;董莉;唐孝文;

摘要:本文文足企業(yè)足字業(yè)轉(zhuǎn)型字轉(zhuǎn),型建了涉及技術(shù)開發(fā)和商業(yè)建了兩個方面的企業(yè)足字業(yè)轉(zhuǎn)型涉標體系,以公司年報為語料庫,通過TextRank關(guān)鍵詞提取算法與BERT向量業(yè)方法相結(jié)合,實現(xiàn)關(guān)鍵詞擴充并對上市公司年報進行詞頻統(tǒng)計,對所獲詞頻足據(jù)賦分后,調(diào)整適了稀疏足據(jù)的混合了戶相似性模型,并以關(guān)鍵詞最大得分向量為基準對涉標進行了測算。隨后運了核密度估計和Dagum基尼系足分解的方法對測算出的企業(yè)足字業(yè)轉(zhuǎn)型涉標值...

海量面板計數(shù)數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸模型及在社交網(wǎng)絡(luò)分析中的應(yīng)用————作者:徐璇;傅夢怡;趙曉兵;

摘要:面板計數(shù)數(shù)據(jù)是離散觀測的復(fù)發(fā)事件數(shù)據(jù),它在保險精算行業(yè)、生物醫(yī)學等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于分位數(shù)回歸的面板計數(shù)數(shù)據(jù)分析較為少見,本論文主要研究海量面板計數(shù)數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸分析,并在兩種并行計算框架下討論該模型的具體算法設(shè)計。最后利用數(shù)值模擬驗證了模型的有效性,并在實證分析中討論了在流行病預(yù)防和控制中的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)

基于微博社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的直播經(jīng)濟探究————作者:熊巍;楊瀚軒;田茂再;

摘要:直播帶貨是近年來國內(nèi)新興起的一種互聯(lián)網(wǎng)營銷模式,微博平臺是目前國內(nèi)最大的弱關(guān)系型在線社交網(wǎng)絡(luò)。微博營銷以微博平臺為基礎(chǔ),具有典型的社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征以及強烈的明星效應(yīng),其借助主播對粉絲群體的消費帶動能力進行商品推銷,市場潛力巨大。為探究微博網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu),通過發(fā)現(xiàn)具有相似偏好的粉絲群,實現(xiàn)更有針對性地營銷,本文提出基于高斯混合分布的屬性增益潛空間模型,并引入適應(yīng)性LASSO篩選重要用戶屬性。該模型...

我國金融機構(gòu)高維波動溢出網(wǎng)絡(luò)及系統(tǒng)重要性機構(gòu)識別——基于包容缺失值的高維TVP-VAR模型————作者:李延軍;黃柄睿;

摘要:本文采用2005年至2022年A股235家金融文地用年至融股票日票數(shù)日,針數(shù)上市時針不同步文停牌導(dǎo)致融數(shù)日缺失問題,提出包容缺失值融高維TVP-VAR模型估計方法至建我國金融年至高維波動溢出網(wǎng)絡(luò)。在此基礎(chǔ)上,通過引入年至融系統(tǒng)性風險指數(shù)(SRISK)至建網(wǎng)絡(luò)半局部中心性指標,從風險傳染溢出融角票識別網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點年至融系統(tǒng)重要性。結(jié)果表明:(1)本文模型所票量融金融系統(tǒng)關(guān)聯(lián)性指標能夠有效地捕捉極端風險...

教育水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展——兼論地區(qū)經(jīng)濟差距的來源和縮小————作者:徐生霞;劉強;姜玉英;

摘要:教育是人力投資的重要方式、是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的主要推動力,在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中具有至關(guān)重要的作用。本文從教育廣度、教育深度和教育強度三個層面出發(fā),給出了刻畫教育水平的三維體系;在教育水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展影響機制分析的基礎(chǔ)上,融入地區(qū)經(jīng)濟差距縮小的路徑分析,探討了其非線性與空間輻射效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn),(1)教育水平能夠通過推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生帶動作用,且這種作用的門限效應(yīng)顯著;(2)教育水...

基于融合懲罰方法的異質(zhì)分位數(shù)回歸模型子組分析————作者:劉永欣;林金官;林路;

摘要:異質(zhì)回歸模型在實際生活中的應(yīng)用越來越普遍,例如精準醫(yī)療和精準營銷。現(xiàn)有的異質(zhì)統(tǒng)計分析利用均值回歸模型,從平均的角度衡量自變量對回歸變量的影響,對厚尾分布數(shù)據(jù)敏感。為了全面和穩(wěn)健地探索數(shù)據(jù)的異質(zhì)性,本文提出了一個基于分位數(shù)損失函數(shù)的子組特定回歸模型,即在同一個子組內(nèi)的樣本回歸系數(shù)相同,各子組之間的回歸系數(shù)不同。首先,利用成對樣本系數(shù)之差的融合懲罰來識別子組結(jié)構(gòu),采用推廣的ADMM算法來估計回歸系數(shù)。...

一類相依隨機系數(shù)整數(shù)值二項自回歸模型————作者:于光;崔帥;王德輝;

摘要:為了精細刻畫具有上限的整數(shù)值時間序列數(shù)據(jù),本文提出了一類相依隨機系數(shù)整數(shù)值二項自回歸模型,證明了模型的嚴平穩(wěn)遍歷性,討論了模型的轉(zhuǎn)移概率、期望、方差等概率統(tǒng)計性質(zhì),基于條件最大似然法和條件最小二乘法研究了模型參數(shù)的估計問題,給出了相應(yīng)的數(shù)值算法,并得到了估計量的漸近性質(zhì)。通過數(shù)值模擬驗證了估計的效果,并基于所提出的模型擬合了我國上海是和德國漢堡市的降雨量數(shù)據(jù)。實證研究結(jié)果表明,我們所提出的模型具有...

中國貨幣政策利率傳導(dǎo)機制的有效性——基于外部工具VAR模型的實證分析————作者:譚旭東;

摘要:研究貨幣政策利率傳導(dǎo)機制有效性的關(guān)鍵是要識別出外生的貨幣政策沖擊。本文采取中國人民銀行政策宣布時高頻的利率互換協(xié)議價格變動來衡量貨幣政策的意外變動,把它作為外部工具變量用來識別出VAR模型中的貨幣政策沖擊。研究結(jié)果表明:緊縮性貨幣政策能夠引起國債利率上升,企業(yè)債利率上升;緊縮性貨幣政策能夠引起國債與企業(yè)債的信用利差上升,這反映了在中國存在貨幣政策的信貸傳導(dǎo)渠道;緊縮性貨幣政策能夠引起正規(guī)金融市場的...

基于特征函數(shù)局部微擾法的隱含波動率曲面建模————作者:孫有發(fā);姚宇航;邱梓杰;劉彩燕;

摘要:如何對期權(quán)的隱含波動率曲面建模,一直以來是金融衍生品領(lǐng)域的難點問題之一。已有文獻針對某些特定結(jié)構(gòu)的隨機波動率模型,推導(dǎo)出期權(quán)的隱含波動率解析表達式(Analytical formula of implied volatility,AFIV),但通用性差、或精度不夠好。本文針對一般形式的隨機波動率模型,給出獲取高精度AFIV的通用方法:首先應(yīng)用特征函數(shù)局部結(jié)構(gòu)微擾法,推導(dǎo)出一般形式隨機波動率模型的特...

眾數(shù)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及應(yīng)用————作者:蔡超;何馨怡;田育鑫;

摘要:為解決傳統(tǒng)非參數(shù)眾數(shù)回歸模型只能處理單一解釋變量和沒有考慮解釋變量間復(fù)雜交互影響的局限,本文將眾數(shù)回歸與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合,提出了一個新的非參數(shù)眾數(shù)回歸模型:眾數(shù)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Modal Regression Neural Networks,ModalRNN)。該模型一方面可以處理多元解釋變量的非參數(shù)回歸問題;另一方面充分考慮了各解釋變量間的交互影響。數(shù)值模擬和應(yīng)用研究的結(jié)果表明:若數(shù)據(jù)含有異...

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