-
题名区域高等教育规模与经济发展关系的实证分析
被引量：38
- 1
-
-
作者
杨益民
-
机构
南京财经大学经济学院统计系
-
出处
《江苏高教》
CSSCI
北大核心
2006年第3期35-38,共4页
-
基金
教育部教育事业"十一五"规划招标项目(11523)
江苏省教育厅高校哲社重大项目(2004-01)
江苏省教育厅自然科学项目(04KJD110076)
-
文摘
通过用随机试验方法进行高等教育规模对区域人均GDP影响的显著性分析,得出东、西部地区高等教育规模对区域人均GDP的影响不显著,但中部地区高等教育规模对区域人均GDP的影响显著的结论。提出一种“等级差异评定法”,用其进行协调性分析,得出和显著性分析相一致的结论,并找出了高等教育规模与区域经济发展不协调的原因。进行了各省份高等教育发展态势及潜力分析。
-
关键词
高等教育
区域经济
区组试验
等级相关
回归模型
-
分类号
G640
[文化科学—高等教育学]
-
-
题名基于贝叶斯理论的支持向量机综述
被引量：8
- 2
-
-
作者
苏展
徐立霞
-
机构
解放军理工大学理学院
南京财经大学经济学院统计系
-
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第5期179-181,193,共4页
-
文摘
支持向量机(SVM)以其坚实的理论基础,和在机器学习领域表现出的良好推广性能,获得了越来越广泛的关注。为更好地推进其发展,科研工作者们借鉴统计学中经典的贝叶斯理论,做了大量工作,例如:引进贝叶斯理论中先验知识、后验概率等概念,改进支持向量机中的判别准则;或利用贝叶斯理论估计支持向量机中的参数w、正规化参数以及核参数等。目前已取得不错的效果,使支持向量机理论更具有实用价值。
-
关键词
支持向量机
贝叶斯理论
先验概率
后验概率
-
Keywords
Support vector machine Bayes＇ theorem Prior probability Posterior probability
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于稀疏结构连续比率模型的消费金融风控研究
被引量：6
- 3
-
-
作者
张晶
张喆
方匡南
史兴杰
郑陈璐
-
机构
厦门大学经济学院
北京众信利民信息技术有限公司
南京财经大学经济学院统计系
厦门大学管理学院
-
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2020年第11期57-67,共11页
-
基金
教育部人文社科研究青年基金“基于半监督学习的消费金融风控方法与应用研究”(20YJC910004)
全国统计科学研究重大项目“多源数据融合的无监督学习方法及其应用”(2019LD02)
国家自然科学基金面上项目“基于多源信息融合的高维分类方法及其在信用评分中的应用”(72071169)。
-
文摘
近年来,我国消费金融发展迅速,但同时也面临着更加复杂的欺诈和信用风险,为了更好地对消费金融中借贷客户的信用风险进行监测,本文提出了基于稀疏结构连续比率模型的风控方法。相对于传统的二分类模型,该模型的特点是可以处理借贷客户被分为三类或三类以上的有序数据,估计系数的同时能从众多纷繁复杂的数据中自动筛选重要变量,并在变量筛选过程中考虑不同子模型系数的结构特征。通过蒙特卡洛模拟发现,本文所提出的稀疏结构连续比率模型在分类泛化误差和变量筛选上的表现都较好。最后将本文提出的模型应用到实际的消费金融信用风险分析中,针对传统征信信息不足的借款人,通过引入高频电商消费行为数据,利用本文提出的高维有序多分类模型能有效识别借款人的信用风险,可以弥补传统征信方法的不足。
-
关键词
连续比率模型
有序分类数据
消费金融
信用风险管理
-
Keywords
Continuation Ratio Model
Ordinal Categorical Data
Consumer Finance
Credit Risk Management
-
分类号
C812
[社会学—统计学]
-
-
题名城镇居民消费结构合理化的监测与预警分析
被引量：4
- 4
-
-
作者
王芳
-
机构
南京财经大学经济学院统计系
-
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010年第21期79-81,共3页
-
基金
江苏省教育厅高校哲学社会科学基金资助项目(07SJD790012)
-
文摘
文章在消费结构合理化监测指标体系的基础上,对我国城镇居民消费结构的合理化程度进行监测,并利用BP神经网络法预警未来两年的情况。结论表明,我国城镇居民消费结构仍处于不合理的阶段,目前处于"紫色灯"区域,消费结构还不适应社会、经济及生理上的和谐发展,并预计未来几年这种状态仍不会有大的改变,应该从增加收入、改善消费观念等几个方面入手推动我国居民消费结构合理化进程。
-
关键词
消费结构
合理化
监测
预警
-
分类号
F222
[经济管理—国民经济]
-
-
题名长记忆过程的参数估计及其在金融市场中的应用
- 5
-
-
作者
徐立霞
-
机构
南京财经大学经济学院统计系
-
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2009年第24期155-157,共3页
-
基金
国家自然科学基金青年基金资助项目(70802025)
教育部规划基金资助项目(08JA790063)
-
文摘
文章提出了一种关于长记忆过程的记忆参数的估计方法。运用谱密度的一致估计量来估计自回归滑动平均过程的记忆参数,通过合适窗函数的选择可使得该平滑谱估计的方差变小,比传统的GPH估计更有效。最后,采用实际数据对上述方法进行说明。
-
关键词
长记忆性
周期图
谱密度
ARIMA(p
d
q)
-
分类号
F224
[经济管理—国民经济]
-
-
题名乡城人口迁移规模的环比测算法
被引量：2
- 6
-
-
作者
桑小峰
凌亢
白先春
-
机构
南京财经大学经济学院统计系
南京人口管理干部学院
-
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010年第9期8-9,共2页
-
基金
国家统计局重大资助项目(2008LD003)
-
文摘
文章基于托达罗模型的基本理论,结合我国的实际情况,修正了乡城迁移的"决策因子",提出了一种估计乡城迁移规模的新方法——环比测算法,并根据实际数据对1991～2007年江苏的乡城迁移规模做出了估计,对测算结果进行了检验。
-
关键词
环比测算
乡城迁移
规模
-
分类号
C812
[社会学—统计学]
-
-
题名高维数据的稳健二分类方法
被引量：1
- 7
-
-
作者
史兴杰
王赛旎
李扬
-
机构
南京财经大学经济学院统计系
南京财经大学经济学院
中国人民大学
-
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2020年第9期95-105,共11页
-
基金
国家自然科学基金青年项目“高维单调转移模型的变量选择及其在违约风险评估中的应用”(71501089)
国家自然科学基金面上项目“问卷分割设计与分析技术研究”(71771211)
+1 种基金
国家社会科学基金一般项目“互联网金融风险测度方法与监管机制研究”(16BTJ030)
江苏省社会科学基金青年项目“中国居民房产税与收入分配研究”(17EYC006)。
-
文摘
对于实证研究中经常遇到变量维数高和存在异常值的二分类问题,探索稳健的高维二分类方法显得尤为重要。本文提出基于Lasso惩罚的光滑0-1损失函数二分类法,并利用Fabs算法高效地解决了变量选择和参数估计问题。数值模拟的结果表明,在不同异常值比例下该方法均具有良好的稳健性。基于CHIP 2013年度数据,利用该方法对农民工子女高中入学决定的影响因素进行了实证研究。分析发现,农民工父母的教育水平、教育水平与家庭经济状况的交互作用、农民工子女性别、性别与民族的交互作用均对农民工子女的入学决定有重要影响。
-
关键词
0-1损失
Fabs算法
变量选择
稳健二分类
-
Keywords
0-1 Loss
Fabs Algorithm
Variable Selection
Robust Binary Classification
-
分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
-
-
题名比估计法在人口调查中的应用
- 8
-
-
作者
桑小峰
凌亢
白先春
-
机构
南京财经大学经济学院统计系
南京人口管理干部学院
-
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010年第6期12-14,共3页
-
基金
国家统计局重大项目(2008LD003)
-
文摘
在大规模的人口调查中,一般是用分层随机抽样方法抽取典型样本地区,然后在典型样本地区进行实地的人口核查。文章分别运用统计方法中的简单线性回归估计和较复杂的非线性比估计,估计总体的均值和标准差,通过精度的比较确定在人口调查中的最优估计方法。
-
关键词
比估计法
人口调查
分层抽样
-
分类号
C921
[社会学—人口学]
-
-
题名高维大数据基因网络中的社区发现——以NC方法为例
被引量：2
- 9
-
-
作者
孙怡帆
吴梦云
史兴杰
-
机构
中国人民大学统计学院
上海财经大学统计与管理学院
南京财经大学经济学院统计系
-
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2019年第3期124-128,共5页
-
基金
中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目"生物医学大学的统计方法基础研究"(15XNI011)的阶段性成果
-
文摘
从大量基因中识别出致病基因是大数据下十分重要的高维统计问题。基因间网络结构的存在使得对于致病基因的识别从单个基因识别扩展到基因模块识别。从基因网络中挖掘出基因模块就是所谓的社区发现(或节点聚类)问题。绝大多数社区发现方法仅利用网络结构信息,而忽略节点本身的信息。Newman和Clauset于2016年提出了一个将二者有机结合的基于统计推断的社区发现方法(简称为NC方法)。本文以NC方法为案例,介绍统计方法在实际基因网络中的应用和取得的成果,并从统计学角度提出了改进措施。通过对NC方法的分析可以看出,对于以基因网络为代表的非结构化数据,统计思想和原理在数据分析中仍然处于核心地位,但相应的统计方法则需要针对数据的特点及关心的问题进行相应的调整和优化。
-
关键词
基因网络
社区发现
元数据
-
Keywords
Genetic network
Community detection
Metadata
-
分类号
C81
[社会学—统计学]
-
