人民币参考一篮子货币趋势分析与预测

对当前我国实行的人民币参考一篮子货币的汇率制度进行了分析,选用相应模型得到一篮子货币的计算值,与人民币/美元实际汇率进行比较,并利用该模型预测了下一阶段人民币/美元汇率.最后对人民币参考一篮子货币进行调节的汇率制度利弊进行了简要分析.     

S波段两状态LMS信道模型的自适应长期预测

针对S波段模型参数可变的窄带两状态陆地移动卫星信道模型,基于加权预测思想提出一种自适应长期预测方法.首先将卫星通信下行链路的阴影遮蔽建模为两状态马尔科夫链的Gilbert-Elliot信道模型,然后利用加权预测思想预测未来长期内的信道状态,并基于最小均方算法由迭代自适应跟踪方法更新线性自回归模型的系数,进而预测出未来的信道衰落序列.研究结果表明:该方法能精确地预测出未来长期内的信道状态和衰落序列,且相比长期预测方法,改善预测性能,并具有实时性和低复杂度优点,可用于窄带LMS通信系统自适应传输性能分析.     

大坝变形监控模型识别的R–OC准则

大坝变形监控模型的优劣主要体现为模型泛化能力的高低。模型泛化能力指的是模型对训练集以外样本的预测能力,而欠拟合和过度拟合是导致模型泛化能力不高的主要原因。AIC和BIC准则是目前常用的模型识别方法,但是不能定量比较和评价模型的过度拟合程度。本文通过定义过度拟合系数OC量化模型过度拟合程度,同时采用复相关系数R定量评判模型是否欠拟合,建立了R-OC模型识别准则。首先将大坝变形监测序列划分为拟合时段数据和验证时段数据,采用全回归方法对拟合时段数据进行拟合,构建多种位移监控模型。再根据监控模型的估计值和估计误差的概率分布确定异常监测数据的预警界限,计算各监控模型的误警率FAR。最后根据不同监控模型对拟合时段和验证时段的拟合和预测误差评价指标（均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE）,确定过度拟合系数OC,结合复相关系数R绘制二维散点图,并对各监控模型的泛化能力进行评价。结果表明,过度拟合系数OC同模型的误警率呈良好的相关关系：过度拟合系数OC小于1时,监控模型没有过度拟合,模型误警率FAR为0,不会发出错误预警;当OC大于1时,模型误警率FAR与OC呈正相关关系。R-OC模型识别准则一方面通过复相关系数R刻画模型的拟合精度,另一方面通过过度拟合系数OC定量评判模型的过度拟合程度,对于不同数量的待选模型,R-OC准则均能识别出拟合和预测精度都较高的模型。     

随机时序模型在某电信业务预算分析中的应用研究

在电信业务中应用预算分析能起到积极作用,通过模型识别、参数估计、模型诊断和预测使用ARIMA模型进行拟合和预测。实践表明,拟合效果很好,在理论上和实际中应用切实可行。     

早龄期混凝土蠕变模型比较

针对早龄期混凝土的蠕变松弛特性,以配比、强度以及不同加载龄期的混凝土蠕变试验数据为依据,对比研究了CEB-FIP模型、Muller模型、B3模型与笔者所建立变系数四参数Burgers模型的蠕变预测差异。研究结果表明:常用经验模型中,CEB-FIP模型具有较好的适应性,Muller模型对于高强混凝土的蠕变预测较好,基于固化理论的B3模型对于早龄期混凝土的蠕变预测值偏大,准确性较差。对比研究验证了变系数四参数Burgers模型中参数的物理意义与经验取值范围及其合理性与适用性。     

L-V模型在软土地基沉降预测中的应用

为了提高软土地基沉降模型的预测精度,将现有的Logistic模型和Von - Bertalanffy模型进行叠加,提出了L-V模型,并利用Origin拟合软件对模型参数进行求解.将该模型应用到软土地基沉降预测中,并与Logistic模型和Von - Bertalanffy模型比较.结果表明L-V模型全过程沉降预测的拟合...     

预测城市用水量的人工神经网络模型研究

为了提高多层前馈神经网络权的学习效率,引入变尺度方法来训练神经网络的权值,并根据训练误差自适应调整学习系数和动量因子.将该方法应用于城市用水量预测中,建立了非线性人工神经网络预测模型.该模型考虑了城市工业用水重复利用率、用水人口、经济发展等众多因素对用水量需求的影响,具备系统决策功能.杭州市预测实例表明,建立的模型及其相应计算方法具有较高的预测精度和准确度.     

钢渣泡沫混凝土的保温性能及三相导热系数模型

将细钢渣作为泡沫混凝土集料,开展钢渣泡沫混凝土导热系数及其影响因素试验研究,并分析建立气孔率、干体积密度与导热系数的关系.基于现有混凝土两相保温系数模型,结合钢渣泡沫混凝土组成结构特点,通过嵌套使用优化的两相导热系数模型推导建立了钢渣泡沫混凝土三相导热系数模型,并结合试验数据通过拟合与线性回归得到三相导热系数模型中的修正系数.利用并联模型、串联模型、Maxwell-Eucken模型等与相关试验数据进行比较,并对钢渣泡沫混凝土三相导热系数模型精度进行了评价分析.相关研究结果表明,通过调整钢渣粒径、掺量和发泡剂的用量,能够配制出干体积密度和导热系数满足要求的钢渣泡沫混凝土;不同配合比钢渣泡沫混凝土的导热系数,可以通过推导建立的三相导热系数模型进行较为准确地预测.     

基于小波去噪的ARIMA-LSTM混合模型及对股票价格指数的预测

由于传统ARIMA模型只对数据线性部分有非常好的拟合效果,而LSTM模型对非线性数据有很好的拟合效果,基于误差补偿的思想,给出了基于小波去噪的ARIMA-LSTM混合模型,并用此模型来对我国上证指数每日收盘价格进行预测,并将预测结果与单独使用ARIMA模型和LSTM模型的预测结果进行对比,结果表明使用ARIMA-LSTM混合模型可以有效地提高股指预测的精准度.     

地下连续墙竖向承载性能和承载力预测

为在工程中充分利用地下连续墙的竖向承载力,对地下连续墙的竖向承载性能进行了初步分析,选用油气资源预测模型即俞氏增长模型,对地下连续墙荷载-沉降曲线进行了拟合,进而对其竖向承载力进行了预测.研究发现,单片的地下连续墙比同体积的圆截面混凝土桩竖向承载性能优越;俞氏增长模型与地下连续墙荷载-沉降曲线拟合精度高,拟合效果比双曲线模型、指数模型都要好,尤其在曲线的尾部.结果表明,本文提出的俞氏增长模型适应性强,对地下连续墙荷载-沉降曲线的拟合较为可靠,利用拟合方程式能对地下连续墙承载力进行预测,有助于充分利用地下连续墙的竖向承载力.     

人民币汇率的动态预测

人民币汇率作为人民币对外价值的主要体现，它的走势将会影响对外贸易等许多重要宏观经济变量．所以对其未来走势的预测变得更为重要．为克服目前对人民币汇率未来发展预测方法中，用非时变参数模型预测时变参数系统的状态造成的较大预测误差，将时间序列分析与数理统计分析相结合，设计了新的动态预测模型，并获得了相对于传统预测方法较高的预测准确度．该模型为与人民币汇率相似行业的发展预测提供了新思路．     

升值预期下的人民币汇率制度

本文从人民币的升值预期出发．以人民币汇率制度为研究对象。以蒙代尔一弗莱明模型为工具结合近年来我国主要指标对现行汇率制度下的宏观经济运行状况加以分析，讨论了现行汇率水平。据此做出了对汇率制度调整、改革的建议。     

再论升值预期下的人民币汇率制度

本文从人民币升值预期出发，以人民币汇率为研究对象，比较固定汇率与浮动汇率下的宏观经济运行．人民币汇率应逐步实行有管理的浮动汇率，并探讨了汇率浮动的适当幅度。     

基于小波的GARCH模型及其在汇率中的应用

将GARCH模型和小波多分辨分析相结合,通过小波Mallat算法把RMB／HKD汇率一阶差分数据分解为若干层时间序列,然后用GARCH模型对每层的单支重构信号进行预测,综合每层的预测值得到原时间序列的预测值．实证研究表明：结合小波后的预测效果要优于传统的预测模型;且RMB／HKD汇率没有明显的杠杆效应．     

我国汇率政策与货币政策的冲突分析

指出了在传统经济管理模式下我国货币政策和汇率政策在经济运行中出现的三次明显冲突，介绍了在开放经济条件下的蒙代尔-弗莱明模型，分析了我国现行汇率制度和货币政策的经济效应，提出了完善人民币汇率机制、促进经济政策协调实施的对策。     

基于BEER模型的人民币汇率失调研究

基于均衡汇率BEER模型,采用2000年第一季度到2008年第四季度期间的数据,运用协整技术得出基本经济因素向量对均衡汇率的影响系数,估计出样本期间内人民币汇率的失调程度。结果表明,政府支出对人民币均衡汇率影响最大,贸易条件和对外净资产对均衡汇率具有正向作用;利用模型得出的人民币均衡汇率方程对当前人民币汇率进行测算,样本期间内人民币大都处在低估的状态;另外,2005年的汇改使得人民币汇率在3个季度内连续升值并接近均衡,长期内人民币仍有升值的压力。     

利率平价的人民币汇率与利率关系的实证研究

在评述利率平价及汇率超调理论模型的基础上，对我国1994年外汇体制改革后，人民币汇率波动及其与利率的关系进行实证分析．并针对利率平价理论在我国现阶段适用程度的差异，引入交易成本对利率平价模型进行修正，力求使其在我国金融市场进一步开放的条件，更好地解释人民币汇率、利率、资本流动之间的关系．     

浅析人民币升值对我国输美纺织品价格的影响

运用协整及误差修正模型研究了2005年7月人民币汇率改革前后,人民币兑美元升值对我国输美纺织品价格的影响。研究结果表明,汇改前人民币兑美元汇率波动对我国输美纺织品价格的影响在统计上不显著。而2005年7月汇改以后,人民币兑美元升值节奏加快,我国输美纺织品价格对人民币汇率波动趋于敏感,人民币升值显著提高了我国输美纺织品当地市场价格。进而本文指出,加快纺织产业结构升级,提高纺织品内在价值将是我国纺织出口企业消化人民币升值不利影响的必然选择。     

基于R/S检验、ARFIMA模型和小波方差的人民币汇率长记忆性检验

分别应用R/S检验、ARFIMA模型和小波方差对人民币兑美元名义汇率收益率序列的长记忆性进行检验。根据R/S统计量计算出Hurst指数为0.573 745 1,采用ARFIMA（2,d,1）模型对人民币汇率收益率序列进行拟合的效果比较好,其分数差分参数为0.145 7,利用Haar小波对人民币汇率波动绝对值收益率序列进行最大重复离散小波变换,得出其长记忆性参数为0.393 1。3种方法的研究结果均表明人民币兑美元名义汇率收益率序列存在长记忆性。