题名 不同市场态势下我国铜期货市场的波动非对称性研究
被引量：2
1
作者
张青 朱国华
机构
上海财经大学期货研究中心
出处
《浙江社会科学》
CSSCI
北大核心
2008年第8期15-19,27,共6页
文摘
本文根据Pagan and Sossounov的非参数诊断思想,对我国铜期货市场进行牛熊市划分。在此基础上,采用EGARCH模型研究不同市场态势下我国铜期货市场的波动性特征,结果表明我国铜期货市场在牛市和熊市阶段存在显著的波动非对称性。牛市阶段体现为显著的收益正冲击效应,即"利好"消息大于"利空"消息的影响;熊市阶段体现为显著的收益负冲击效应,即"利空"消息大于"利好"消息的影响。文章进一步从行为金融学的角度探讨了我国铜期货市场存在上述波动非对称性的原因,并据此建议我国监管部门应适时引进期货市场的机构投资者,大力发展期货投资基金。
关键词
非 参数 诊断 EGARCH 波动非 对称性 行为金融
Keywords
Diagnosis of Non-parameters,Asymmetric Volatility,Behavior Finance
分类号
F224
[经济管理—国民经济]
F724.5
题名 突发交通事件非参数诊断的变点统计方法
2
作者
王晓原 宿宝臣 孟昭为 朴基男
机构
山东理工大学数学与信息科学学院 山东理工大学电气与电子工程学院 英国南安普敦大学TRG
出处
《山东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2004年第2期1-7,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(50178033) 山东理工大学博士基金项目
文摘
针对智能运输系统(ITS)项目的开发,建立了突发交通事件非线性、非参数诊断的变点统计方法.依据交通流理论,结合均值变点模型,对变点搜索的最小二乘法和局部比较法进行了阐述.利用英国南安普敦市的实际数据对上述两种算法进行了标定,并给出模型应用的实例验证了方法的有效性.
关键词
突发交通事件 非 参数 诊断 变点统计方法 智能运输系统 最小二乘法 交通流
Keywords
traffic flow breakdown nonparametric statistical method
分类号
U491.1
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
题名 基于选项层面的认知诊断非参数方法
被引量：9
3
作者
郭磊 周文杰
机构
西南大学心理学部 中国基础教育质量监测协同创新中心西南大学分中心
出处
《心理学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2021年第9期1032-1043,共12页
基金
国家自然科学基金青年项目(31900793) 北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心重大成果培育性项目(2019-06-023-BZPK01) 中央高校基本科研业务费专项资金(SWU2109222)资助。
文摘
充分挖掘选择题(Multiple-Choice,MC)的诊断信息受到了较多关注,将干扰项信息考虑在内可以提升诊断精度。为了弥补参数模型基于大样本才能获得可靠估计的不足,以及适用于班级水平的小样本诊断测验情境,本研究提出了非参数的多选题诊断方法。模拟和实证研结果表明:(1)当MC测验中题目参数不存在较大差异时,d_(h-MC)法在多数情况下表现优于参数类诊断模型。(2)当MC测验中题目参数存在较大差异时,d_(ph-MC)法的表现最优。(3)实证研究中非参数方法和参数类模型的分类一致性程度较高,d_(ph-MC)距离法估计得到的考生属性总体掌握程度与总分相关最高。最后,基于MC诊断测验的特点提出了若干研究方向。
关键词
认知诊断 评估 选择题 干扰项信息 非 参数 诊断 方法汉明距离
Keywords
cognitive diagnostic assessment multiple-choice item distractor information nonparametric diagnostic method hamming distance
分类号
B841
[哲学宗教—基础心理学]
题名 4种多级计分非参数认知诊断方法的比较
被引量：3
4
作者
康春花 李元白 曾平飞 焦丽亚
机构
浙江师范大学教师教育学院 教育部考试中心
出处
《中国考试》
2018年第6期56-62,共7页
基金
教育部人文社会科学研究一般项目(项目编号:16YJA190002)的资助
文摘
本研究在已有研究的基础上,提出了2种更为简化的多级计分非参数认知诊断方法:简化多级聚类诊断法(S-GRCDM)和欧式距离判别法(EDD)。通过2个模拟设计,与多级聚类诊断法(GRCDM)和概率神经网络(PNN)2种已有方法进行了比较,结果表明:1)相较S-GRCDM,GRCDM更为简洁,而且判准率更高、更为稳定;2)在4种方法中,PNN和EDD判准率明显高于S-GRCDM和GRCDM,而且相较PNN,EDD在判准率和稳定性上更胜一筹,不易受属性个数和属性层级的影响;3)Q矩阵误设时,相较GRCDM和S-GRCDM,PNN和EDD敏感,S-GRCDM最为稳定。
关键词
多级计分 非 参数 诊断 方法GRCDM S-GRCDM PNN EDD
Keywords
polytomous scoring nonparametric cognitive diagnosis methods GRCDM S-GRCDM PNN EDD
分类号
G405
[文化科学—教育学原理]
题名 非参数认知诊断方法:多级评分的聚类分析
被引量：21
5
作者
康春花 任平 曾平飞
机构
浙江师范大学教师教育学院
出处
《心理学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2015年第8期1077-1088,共12页
基金
浙江省高校重大人文社科项目攻关计划(2013QN048)资助
文摘
基于属性合分和聚类分析的思想提出了适用于多级评分的聚类分析方法,同时探讨了属性层次结构、样本容量和失误率对该方法判准率的影响。研究发现:(1)该方法在各种试验情境下均有较高的模式判准率和边际判准率;(2)判准率不依赖样本容量的大小,使其可适用于小型测评及课堂评估;(3)判准率受属性层次紧密度影响较小;(4)该方法在实践情境中表现出较好的内外部效度。
关键词
多级评分 非 参数 认知诊断 聚类分析 K-MEANS算法
Keywords
grade response items nonparametric cognitive diagnosis cluster analysis K-means method
分类号
B841
[哲学宗教—基础心理学]
题名 谱聚类算法在不同属性层级结构诊断评估中的应用
被引量：7
6
作者
郭磊 杨静 宋乃庆
机构
西南大学心理学部 西南大学统计学博士后科研流动站 中国基础教育质量监测协同创新中心西南大学分中心 重庆市脑科学协同创新中心 东北师范大学数学与统计学院 东北师范大学数学与统计学院应用统计教育部重点实验室 西南大学基础教育研究中心
出处
《心理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第3期735-742,共8页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金项目(15YJC190003) 2017年重庆市社会科学规划项目(项目编号:2017PY20) +2 种基金 中国博士后科学基金资助项目(2016M592614) 重庆市博士后科研项目特别资助(Xm2016089) 中央高校基本科研业务费专项资金(1809106)的资助
文摘
聚类分析已被用于认知诊断评估(CDA)中,使用较广泛的方法为K-means算法,有研究证明K-means在CDA中具有较好的聚类效果。谱聚类算法通常比K-means分类效果更佳,需将谱聚类算法引进CDA,探讨属性层级结构、属性个数、样本量和失误率对该方法的影响。研究发现:(1)谱聚类算法要比K-means提供更好的聚类结果,且更加稳健;(2)线型结构聚类效果最好,收敛型和发散型相近,独立型结构表现较差;(3)属性个数和失误率增加后,聚类效果会下降;(4)样本量增加后,聚类效果有所提升,但K-means方法有时会有反向结果出现。
关键词
非 参数 认知诊断 谱聚类 K-MEANS 属性层级结构
Keywords
nonparametric cognitive diagnosis spectral clustering algorithm k-means algorithm attribute hierarchical structures
分类号
B842.1
[哲学宗教—基础心理学]
题名 多分属性的非参数诊断分类:18种距离判别法的对比
7
作者
徐慧颖 陈琦鹏 刘耀辉 詹沛达
机构
浙江师范大学心理学院 浙江省智能教育技术与应用重点实验室
出处
《心理科学》
CSCD
北大核心
2023年第6期1486-1494,共9页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(31900795) 浙江省哲学社会科学规划“之江青年理论与调研专项课题”(22ZJQN38YB)的资助。
文摘
本文通过两个模拟研究和一个实证研究对比探究了18种非参数距离判别法在多分属性诊断测验中的心理计量学表现。模拟研究结果表明:(1)在多分属性诊断测验中非参数距离判别法的分类准确性不受样本量的影响;(2)随题目质量的升高或测验长度的增加而增加,随着属性个数或属性水平数的增加而减少;(3)在不同测验情境下的表现优劣具有稳健性,其中坎贝拉距离、曼哈顿距离、欧式距离、标准欧式距离、平方欧式距离、闵氏距离、汉明距离和索卡尔米切纳差异这8种方法表现接近且相对较好。结合实证研究结果发现,无论是分析模拟数据还是分析实证数据,非参数距离判别法的表现具有稳健性;且表现较好的8种方法与参数模型的分类结果具有较高的一致性。
关键词
认知诊断 多分属性 非 参数 认知诊断 距离判别法 汉明距离 欧氏距离 曼哈顿距离
Keywords
cognitive diagnosis polytomous attributes non-parametric cognitive diagnosis distance discrimination hamming distance euclidean distance Manhattan distance
分类号
G63
[文化科学—教育学]
题名 聚类诊断分析法诊断正确率的影响因素
被引量：4
8
作者
康春花 任平
机构
浙江师范大学教师教育学院
出处
《中国考试》
2015年第2期25-32,共8页
基金
浙江省高校重大人文社科项目攻关计划(2013QN048)资助项目
文摘
非参数认知诊断方法只需Q矩阵,无须估计参数等优势,使其近年来备受关注,但其判准率如何,哪些因素会影响判准率,并未有相关研究。本文通过模拟研究,探讨属性个数、样本容量和属性层级结构对该方法判准率的影响,结果表明:1属性个数的增加会导致判准率的下降,但其稳健性较参数模型要好;2属性间逻辑关系的紧密度会对判准率产生影响,但其表现形式与参数模型不同;3样本容量对判准率影响很小,属性个数较少时100人已足够,随着属性个数的增加,500人的样本已是较佳样本。本研究为CDA走向小型测评及课堂评估提供了参考信息。
关键词
非 参数 认知诊断 K-means方法 属性个数 样本容量 属性层级结构
Keywords
Nonparametric Cognitive Diagnosis K-means Method Number of Attributes Sample Size Attribute Hierarchy
分类号
G405
[文化科学—教育学原理]
