神经网络分位数回归相关论文
中国执行以外汇市场供求为基础的有管理浮动汇率制度,人民币汇率形成机制较为复杂,其影响因素可能存在非线性效应.为此,将人民币汇......
守住不发生地方政府系统性金融风险底线,重点要监控好系统重要性地方政府,而其核心在于领头示范引导性较强,复杂关联中心度很高.理......
针对光伏发电可预测性低的问题,提出了一种综合使用通径分析(path analysis,PA)、k近邻算法(k-Nearest Neighbor,KNN)、神经网络分......
太阳能作为一种可再生能源,以其清洁、蕴含量巨大等特点得到了迅速的发展。但是由于受太阳辐射等多种气象因素的影响,光伏出力具有......
为研究型钢混凝土框架结构地震需求在其分布范围内变化时,随机参数对其影响情况,将神经网络分位数回归应用于重要性分析中.考虑了8......
自上世纪90年代建立以来,我国股票市场取得了巨大成就,已经成为我国市场经济的重要组成部分,股票市场的健康发展也是我国经济繁荣......
在供应链金融中,存在多期价格风险,如何有效测度和防范,成为学界与业界共同关注的重要问题.考虑到供应链金融业务的多期性,质押物......
为解决传统化石能源短缺和环境污染的问题,风能等清洁、可再生性能源大规模的接入电网,加大了电力系统安全稳定运行的难度。风能分......
基于神经网络分位数CCK(以下简记为QRNN-CCK)模型的基金市场羊群效应的检验,一方面通过分位数回归揭示市场收益对CASD指标整个条件分......
近年来金融乱象频发,金融风险是国家和社会关注的重点问题,构建金融预警模型对防范金融风险意义重大,本文以国内外相关研究文献为......
改革开放以来,我国的消费模式历经了从必需品消费、小康消费到如今网络购物的消费转变。网络购物作为一种新型的购物模式,其主要特......
针对月度风电曲线预测存在的预测变量多且关系复杂、可利用天气信息少以及不确定性强等问题,提出了一种基于因子分析和神经网络分......
近年来,C2C电子商务事业发展迅猛,以淘宝网为首的C2C电子商务网站的营业额每年以极快的速度提高。同时,互联网、移动网络在市场上......
随着国民经济的发展,我国的航空运输需求一直处于猛增的状态,其运行压力逐渐覆盖了整个航空系统,造成了空中交通拥堵频现、航班延......
文章通过神经网络分位回归的金融风险预警研究,对2018年及2019年的金融稳定状态进行预警,选取2010—2017年24个指标季度数据建立初......
针对电子商务环境中卖家信用得分计算方式的不足,提出了相应的改进策略:引入主营业务占比、开店时长和卖家的买家身份信用三个因素......
以二氧化碳为代表的大气污染物的排放所引发的极端气候问题,已经威胁到人类的生存和发展。建立市场化的碳减排机制已经成为应对极......
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中小企业是我国国民经济的重要组成部分,在促进经济增长、解决就业问题等方面起着重要作用。然而,由于其存在规模小、资信低等问题......
随着金融市场的发展,金融风险也在不断增大,对一个国家经济所产生的影响越来越难以被忽视,因而对金融风险进行度量显得尤为重要。......
神经网络分位数回归模型(QRNN)是神经网络与分位数回归的结合,充分发挥了神经网络与分位数回归的优势。一是通过神经网络,可以充分......
面对决择,一个人最后的选择往往会受到周围很多因素的影响,而其中人对人的影响尤为重要。人们总是在不经意地借鉴前人的选择,这种......
基于神经网络分位数回归给出VaR风险测度方法,一方面,通过其分位数回归功能可以揭示响应变量整个条件分布特征;另一方面,通过其神......
针对温度因素对中期电力负荷的影响,在现有的神经网络预测、区间预测和概率密度预测方法的基础上,研究在不同分位点上温度和历史负......
针对现有中长期日负荷曲线预测方法大多为点预测,难以满足电力系统不确定性分析的不足,提出了一种基于因子分析和神经网络分位数回......
金融时间序列普遍具有非对称性、非线性、尖峰厚尾等典型特征,本文在传统CCK模型基础上,以2013年1月14日到2016年12月20日的创业板......
由于金融时间序列极端尾部数据的稀疏性,一方面非线性分位数回归存在非线性函数形式选择困难;另一方面非线性分位数回归的极端VaR......