外生变量

摘要： 本文对1984-2019年浙江省的经济数据进行了描述统计分析,随后使用ADF单位根检验、协整检验和格兰杰因果检验,研究构建了浙江省外商直接投资与浙江地区生存总值的外生变量模型。研究结果表明,浙江省外商直接投资是浙江省经济增长的格兰杰原因,浙江省的FDI与其GDP有着显著的正相关性。但是,浙江省GDP的增长对于拉动外商直接投资效果并不明显。

摘要： 从观察数据中发现因果关系在近年来得到了越来越多学者的关注,其中外生变量在理解因果机制中扮演者重要的角色.然而,现有的因果发现方法大多假设观察变量就是真实发生的因(果)变量,忽略了测量误差带来的影响.为此,提出了一种解决测量模型下的外生变量估计方法.通过引入triad约束,根据此约束来找出与其余所有相关成对变量都满足triad约束的变量,即外生变量.该算法不仅能够解决含有测量误差数据的估计问题,而且对于没有测量误差的数据仍然适用.实验将该算法应用于真实网络产生的数据中,结果表明,无论变量是否含有测量误差,提出方法均优于现有的其他算法.同时,基于移动基站的真实数据实验也验证了算法的有效性.

摘要： 为厘清作为资本市场主要的投资者,机构投资者是短视投资者还是长期投资者,本文以部分国内上市公司为样本,基于长期的机构投资者偏好公司的创新投资、短视的机构投资者偏好公司的经营绩效的假设条件下分析机构投资者持股、公司研发投资和经营绩效的理论关系.研究发现,在外生变量和内生变量假设条件下,我国机构投资者持股与公司绩效更符合内生变量关系假设,机构投资者持股与研发投资存在外生变量关系,总体上我国的机构投资者为短视机构投资者.

摘要： 投资中永远有预想不到的事情,面对这些新的变量,我们到底应该如何决策?2020年的一场新冠疫情打破了世界经济原有的发展轨道,也考验着我们既有的投资模型。面对这个突如其来的“外生变量”,很多投资者开始关注新冠新增人数、疫苗的进展、失业率指标、复工复产情况等等。作为一名使用量化模型指导投资的基金经理就更是面临这样的“灵魂拷问”:量化模型的构建很多时候基于历史数据。

摘要： 文章以SCOR标准供应链运作模型为理论参考,结合跨境电商特征和前人研究基础采用结构方程模型对跨境电商供应链影响因素进行研究。构建了跨境平台、跨境物流、跨境售后、采购、国际环境5个潜在变量及对应的18个观测变量的跨境电商供应链结构关系,采用问卷调查的方式进行数据收集,对江浙沪地区的跨境电商企业进行调查研究。得出以下结论:国际环境作为外生变量直接影响跨境平台和跨境物流并间接影响其他供应链中的因素;跨境平台、跨境物流、采购和跨境售后四个影响因素相互影响;跨境电商供应链的发展阻碍最主要在于跨境物流发展的滞后、跨境环境不稳定、跨境售后体系不完善这三个方面。在对结论分析的基础上提出了跨境电商企业供应链发展建议。

摘要： 正在全球蔓延的新型冠状病毒肺炎疫情(本文简称新冠疫情或疫情)对世界经济造成了前所未有的巨大冲击,其负面影响的广度和深度,更多取决于疫情的自身变化.同时要看到,疫情对经济系统而言是一个外生变量,影响机制有其自身特点,世界经济的微观基础并未遭到严重破坏,全球资产价格未随经济衰退而大幅下跌是一重要信号.疫情对世界经济的影响极其深远,并在很大程度上改变着国际经济关系.科技革命、经济全球化、国际产业链是人类文明的进步结晶,不会因一场疫情而烟消云散,合作与发展仍是世界前进的大方向.中国面临特殊的发展环境,要在更加不稳定不确定的世界中谋求自身发展.

摘要： 曾几何时,市场主流观点认为A股市场可能会与港股全面接轨,尤其是在2019年以行业龙头为主的核心资产不断上涨而大量中小上市企业股价不断下跌的鲜明对比下,A股港股化的论调似乎更具代表性。然而,在对比A股港股的重要内外生变量之后,上述观点是否符合未来发展的客观实际,笔者觉得仍值得思考和商榷。

摘要： 基于情感倾向点互信息(SO—PMI)给出一种量化微博情感的计量方法;基于EGARCH模型并以量化后的微博情感变量作为外生变量建立三个微博情感对股票市场影响的计量模型;采用所建模型,使用上证指数对数收益率数据,选择在上证市场分析方面影响力较大的5位博主的博文(共388天数据),实证研究微博情感对股票市场产生的影响,结果表明微博情感对股票市场影响显著.

摘要： 业主与承包商的沟通与信息共享影响项目管理绩效的提升以及项目目标的实现。基于演化博弈理论,建立业主与承包商信息共享博弈模型,通过构建复制动态方程对演化系统局部稳定性进行分析;根据局部稳定性分析结果,应用Matlab2016a模拟了整体演化趋势以及信息共享量与互补程度、信任程度、信息不对称收益、信息协同收益系数、风险系数、激励系数等6个关键外生变量对演化系统的具体影响机制。结果表明,外生变量的变化会造成平衡状态的破坏,并使演化系统向新的稳定状态转变;信任程度、信息共享量与互补程度、信息协同收益系数和激励系数的提高将促进业主与承包商采取信息共享策略;信息不对称收益、信息共享风险提高将阻碍业主与承包商达成信息共享意愿并可能导致双方放弃选择信息共享策略。

摘要： 观点动态是群体行为研究的重要方面.群体观点在社会经济系统内部的个体间决策互动和系统外因素的影响下会演化为不同的模式.本文依据社会认同理论,给出了具体的三种社会影响,并运用Hopfield网络模型仿真证实了群体观点极化是社会影响和结构平衡共同作用的结果,得到群体外生变量的干涉和负社会影响是推动群体观点极化的主要因素。

摘要： 本文提出建立中国人口预测的具有外生变量的半参数回归模型,基于线性回归理论选取的滞后显著性变量为线性部分,外生变量做为非参数部分,利用多项式样条估计得到了半参数回归方程,对中国1972-2000年人口进行拟合比较,并且对中国2001-2009年人口分三种情况进行了预测对比,结果表明基于中国1952-2005年人口建立的半参数模型拟合和预测的精度均较高,最后对中国2010-2015年的人口进行了预测。

摘要： 本说明书实施例公开了一种用于风险识别模型的衍生变量选择方法、装置及电子设备、存储介质，涉及风险识别领域。通过根据目标遗传算法模型及其种子池生成的衍生变量的质量，确定目标遗传算法模型更新后的种子池，且更新后的种子池包括更新前种子池生成的N个质量最优的衍生变量的父本集合；然后根据第一父本累积变量集合和第二父本累积变量集合，以衍生变量质量最优的变异方向确定目标衍生变量集合，输出目标衍生变量集合中的衍生变量，以作为风险识别模型的样本特征。

摘要： 本发明实施例涉及一种衍生变量生成方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取待生成的目标衍生变量信息；根据目标衍生变量信息，从预构建的逻辑池中匹配生成目标衍生变量所需的至少一个预设数据字段信息，以及预配置的加工规则；根据每一个预设数据字段信息，从预设存储路径中调取与预设数据字段信息对应的预设数据字段；按照预配置的加工规则，对所述预设数据字段进行加工，生成目标衍生变量。通过该种方式，防止原始报文格式改变或者数据结构变动都会导致该解析模块无法正常工作的情况发生，或者是导致加工模块不能执行工作的情况发生。大大加快了衍生变量的生成过程，提高了工作效率。

摘要： 本发明公开了一种征信二代信用报告指衍生变量加工方法，步骤1，基于征信报告，结合现有信贷过程中对征信报告衍生变量的使用场景进行分析、归类；步骤2，结合栈中技术，将常用计算逻辑固话，定义为标准计算表达式；步骤3，基于标准计算表达式，配置衍生变量的加工逻辑。减少了代码开发，开发人员只需关注业务的逻辑的实现，如果需求变更，通用逻辑只需修改xml的表达式的配置，保证指标计算的准确性严谨性，避免发生操作风险，如果逻辑较复杂的变量，无法通过配置输出，可以自定义计算表达式，扩展现有的表达式库，便于后续的衍生变量加工。

摘要： 本发明公开了一种衍生变量确定方法、装置、设备和存储介质，应用于第一编程语言的客户终端，客户终端部署有第二编程语言编写的衍生变量代码，该方法包括：获取待处理数据，将待处理数据转换为第一数据结构的第一数据，第一数据结构适用于第二编程语言；根据衍生变量代码，对第一数据进行变量衍生，生成衍生变量，衍生变量用于模型训练。由于直接将第二编程语言编写的代码部署于第一编程语言的客户终端中，通过将待处理数据转换为第二编程语言适用的数据结构，可以直接调用该衍生变量代码，以生成衍生变量，无需由开发人员用第一编程语言复写衍生变量代码，在简化衍生变量代码部署流程的同时，提高了获得衍生变量的效率。

摘要： 本发明属于露天煤矿的开采领域，尤其涉及一种基于基建投资内生变量的露天煤矿开采计划优化方法，包括以下步骤：（1）获取洗煤厂基建投资函数、除洗煤厂和采剥设备外其他基建投资函数及两者加起来的总基建投资函数；（2）获取某条计划路径某年的原煤开采量、剥离的废石量与剥离的第四纪层量；（3）获取某条计划路径某年的成本的关系模型；（4）获取某条计划路径的某年利润的关系模型；（5）获取某条可行计划路径的所有年份的利润关系模型；（6）找出一条满足可行计划约束的“当前路径”；（7）以“当前路径”为基础构建满足约束条件的“新路径”；（8）以“新路径”为基础构建满足约束条件的更新的路径，直到找到最佳路径为止。本发明开采顺序合理，实用性强，可推迟剥离高峰，延长开采寿命，约束生产能力不合理扩张，降低投资风险。

摘要： 本说明书实施例公开了一种用于风险识别模型的衍生变量选择方法、装置及电子设备、存储介质，涉及风险识别领域。通过根据目标遗传算法模型及其种子池生成的衍生变量的质量，确定目标遗传算法模型更新后的种子池，且更新后的种子池包括更新前种子池生成的N个质量最优的衍生变量的父本集合；然后根据第一父本累积变量集合和第二父本累积变量集合，以衍生变量质量最优的变异方向确定目标衍生变量集合，输出目标衍生变量集合中的衍生变量，以作为风险识别模型的样本特征。

摘要： 本发明公开了一种衍生变量部署方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：获取目标数据集和目标数据集对应的SAS代码；基于离线环境运行SAS代码对目标数据集进行处理，得到参考衍生变量；根据预设预处理语法分析器对SAS代码进行分析，得到目标代码；基于虚拟线上环境运行目标代码对目标数据集进行处理，得到检验衍生变量；对比参考衍生变量和检验衍生变量之间的差异，以确定目标代码是否可靠；若目标代码可靠，则将目标代码在线上部署，部署后的目标代码用于生成目标衍生变量。这样，可以不需要IT人员另外地根据数据集内容编写目标代码以及检验目标代码的过程，从而提高开发效率。

摘要： 本说明书的实施例提供了一种用于确定机器学习模型的衍生变量的方法及装置，在该方法中，在针对机器学习模型的基础变量集中确定各个基础变量的可转移变量集，进而根据基础变量和对应的多个可转移变量生成机器学习模型的多个候选衍生变量，从而基于变量转移奖赏从多个候选衍生变量中确定机器学习模型的目标衍生变量。

摘要： 本发明涉及电网可控费用数据测算与数据处理分析领域，旨在提供一种基于可控费用外生变量空间直和分解的可控费用测算方法。本发明通过对给定可控费用外生变量空间进行直和分解，得到可控费用外生变量的无关分类；并测算每一类外生变量对可控费用变量的影响：弱关联关系给出关联规则；强关联关系建立近似逼近多项式模型。进一步针对出每一外生变量空间的无关类内部强交叉关联规则建立近似逼近模型；针对分属不同外生变量空间的强交叉关联规则建立近似逼近模型，完成外生变量空间对可控费用空间影响的测算。本发明提出了普适的方法，解决了引入的电网系统外部外生变量无关性分类问题，并能测算出电网系统外部外生变量各类别对可控费用的影响关系。

摘要： 本发明公开了一种自适应的外生变量识别方法，包括以下步骤：设定数据集，其中数据集中每个变量包含m个样本数据，设定矩阵，设定一个数组；计算数据集与其余所有数据做最小二乘回归运算，得到残差；计算变量与所有残差的互信息；将所述互信息替换到矩阵中的元素；计算矩阵中每行的最大值，存放在数组中；在数组中找出最小值；找出独立于其余所有残差的变量即为外生变量。本发明利用最大最小思想，结合外生变量的特征，使得引入的独立性判定参数是一个自适应的参数值，避免了传统算法对独立性值差异敏感而导致识别率低的问题，也避免了不同数据集对固定独立性参数敏感而导致无法识别的缺陷，提高外生变量的辨识度。