超高频数据与ACD模型
【国家自然科学基金】_高频金融时间序列_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
科研热词 预测 顺序模式 跳跃规模细分 移动窗 样本外预测 时间序列 排列熵 广义同步 已实现波动率 小波分解 多维泰勒网 动力学模型 har-rv-cj模型 "已实现"波动
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4
2014年 科研热词 马尔科夫模型 符号时间序列 灰色模型 已实现波动 推荐指数 1 1 1 1
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
科研热词 "已实现"双幂次变差 高频金融时间序列 高频数据 金融高频数据 超高频数据 持续期 动态组合投资 scd模型 arfima 模型 acd模型 "已实现"高阶矩 "已实现"波动 "已实现"极差波动
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1ห้องสมุดไป่ตู้1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词 高频数据 高阶矩波动模型 金融物理学 跳跃 统计检验 离散小波变换 波动预测 波动 条件极值var 广义帕累托分布 市场微观结构噪音 多重分形分析 上证指数 spa检验 l-矩 garch族模型
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
2011年 科研热词 非对称性 消噪 最大交叠小波变换 已实现极差 加权已实现极差 分解 交易量 久期 arch类模型 acd模型 (超)高频金融时间序列 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
【国家自然科学基金】_scd模型_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
科研热词 选择性粒细胞吸附装置 连续隐马尔可夫模型 连续性血液滤过 谱相关密度 角膜移植 白细胞激活 炎症 滚动轴承 核估计 故障诊断 振动信号 持续期 慢病毒 急性肾损伤 增强型绿色荧光蛋白 基因转染 伪似然估计 人羊膜上皮细胞 scd模型 mcmc估计
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
科研热词 scd模型 acd模型 超高频数据 行为学指标 自相关函数 自发性高血压大鼠 离散指数 疗效评价 持续期 拟合优度 密度预测 宏观表征 三草降压汤 msacd模型 log-acd模型
推荐指数 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
科研热词 推荐指数 脑苷脂类/药理学 1 脑苷脂类/投药和剂量 1 脂肪酸类/分析 1 脂肪肝 1 硬脂酰coa去饱和酶/生物合成 1 疾病模型 1 海参 1 对流层垂直柱浓度 1 大气质量因子 1 大气光学 1 多轴差分吸收光谱技术 1 动物 1 乳清酸 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6
2013年 科研热词 氧化损伤 有效组分 四甲基偶氮唑盐法 含药血清 人脐静脉内皮细胞 三草降压汤 推荐指数 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
ห้องสมุดไป่ตู้
科研热词 钙循环 离子流 模型 心律失常 价格持续期 交替(alternans) scd模型 mcmc估计 box-cox变换
股指期货中的高频数据分析
中国科学技术大学硕士学位论文股指期货中的高频数据分析姓名：刘念良申请学位级别：硕士专业：概率论与数理统计指导教师：@2011-04-01摘要随着金融改革的深化及市场竞争的加剧，传统的基本面加技术面的投资分析方法受到了来自新方法的挑战。
特别是在高频数据的分析与建模方面，传统的建模方法无法适应高频数据的高峰度、长相依等特征，在分析上存在困难。
另一方面，高频数据中包含的微观金融结构，又对理解市场运作方式和机理至关重要。
本文基于随机金融间期分析框架，使用密度预估的方法，比较了几种常见的金融间期模型，并使用沪深300股指期货的高频数据进行了实证分析。
分析结果表明，在合适的基础分布上，简单直接的ACD即LOG-ACD模型就能得到较好的拟合结果。
除此之外，在数据分析和模型验证的过程中，股指期货市场的微观金融结构也显现在我们面前。
事实证明，基于随机间期模型的高频数据框架对我国的股指期货市场的分析是有效的，而这一特殊的市场，和以往的单边的，相对低流动性的其它金融市场也存在着很大的不同。
关键词：高频数据 密度预估 ACD模型 股指期货ABSTRACTThe instant development and intense competition of financial market has changed the traditional investment method of fundamental and technical analysis. More and more often we face the challenges from new method and data. Especially in the field of high frequency data analysis, traditional modeling method can hardly fit the characteristic of high frequency data. On the other hand, micro financial structural in these data is believed to be the key to explain the mechanism of market operation. In this paper we state and compare several autoregression conditional duration process using the DGT density forecast evaluation method on the market data from HS300 stock index futures. The analysis reveals that the straight forward models such as ACD and log-ACD can fit the data quiet well with a proper innovation distribution. And from these models, we can analyse the market from a different way.Key Words:high frequency data analysis, DGT density evaluation, ACD model, stock index futures中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。
证券市场交易持续期对交易的影响分析
持续期 的关 系 ，并对 ＡＣＤ模型 进行 了一 些改进 ， 国内相关研 究 中具有 一定 的代 在
表性 。
持 续期 为指 数分 布 或者 具有 更宽 约束 的
为 进 行 分 析 ， 讨 流 量 信 息 和 存 量 信 息 与 探
高频数据是指在细小 的时 间间隔上 抽 取 的观 测值 ， 最极端 的高频数据 是证券 市 场 中记 录每一笔 交易或 贸易的数 据 ， 以秒 为单位测 量 的数 据称为超 高频数 据。 由于 超高频数据记录 了金融市场 的实时交易信
件持续期 （ Ｄ ） ＡＣ 模型来描述大量交易的 股票 时间持续期的演变 。
首先 定义持续期 ：Ｘ ｔ ｔ 为两个事 ｉ ｉ ：—
件 之间的时间间隔 ， ． ｙ表示第 ｉ 次交易事件
的 标 记 向 量 ，则 将 这 一 交 易 事 件 表 示 为
｛Ｘ， ．， ＝ ，２ （ 。Ｙ ） ｉ １ …Ｎ｝ 在金融高频数据处 ， 理的框架下 ，它的条件联合分布 为： （ ｙ ｛ ～ｆｘ ｙｌ 。Ｆ （，ｌ ） ｉ ｌ ） （ １）
内容 摘 要 ：本 文 采 用 Ｅ ｇｅ Ｒｕｓｌ ｎｌ 和 ｓｌ ｅ提 出的 自回 归条件 持 续期 （ ＣＤ ）模 型 ， Ａ
对 上证 Ａ股 的 交 易持 续期 进 行研 究 ，为
（一 ）ＡＣ１ ）模 型
利 用 类似 于 波 动率 的 ＡＲ Ｈ模 型 的 要 Ｃ
领 ，Ｅ ｇｅａ ｄＲ ｓ ｅｌ 出 了用 自回 归 条 ｎ ｌ ｎ ｕｓ ｌ 提
Ｅ Ｊ ， ， ． ， （ ・： ） ・， ・； ｃ
【国家自然科学基金】_scd_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802
科研热词 硬脂酰辅酶a去饱和酶 心源性猝死 胰岛素 二氧化氮 黄河中上游流域 青藏高原 雄激素缺乏 遗传性心律失常疾病 遗传学 选择性吸附 辐射供冷 转录 荧光定量pcr 自主神经 脱硫 脊髓亚急性联合变性 脂肪合成代谢 脂肪代谢 脂肪 胰高血糖素 肥胖 肌内脂肪细胞 结露 精度验证 突变 积雪面积比例 离子通道病 离子通道 神经肽y 短qt综合征 目标差分吸收光谱技术 生物信息学 甘油三酯 猪 烷基噻吩 汽油 氧化损伤 有效组分 曼氏无针乌贼 斜柱浓度 换热性能 恶性心律失常 心肌病 心电描记术 心电图 心房颤动 心律失常 心室颤动 强降水集中期(scp) 强降水集中度(scd) 平均浓度 左室射血分数
科研热词 推荐指数 血浆 1 营养限制 1 脑苷脂类/药理学 1 脑苷脂类/投药和剂量 1 脂肪酸类/分析 1 脂肪肝 1 胃肠道上皮组织 1 硬脂酰coa去饱和酶/生物合成 1 疾病模型 1 海参 1 断奶羔羊 1 抗氧化能力 1 对流层垂直柱浓度 1 大气质量因子 1 大气光学 1 多轴差分吸收光谱技术 1 动物 1 乳清酸 1
推荐指数 3 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67
short-circuit discharge scd模型 real-time pcr no2 mathematical model integration tests iec61850 goose虚端子 goose virtual terminal collaborative test cid文件 cid file china cathepsin-l arid area
关于多模态大模型的论
关于多模态大模型的论多模态大模型是当前人工智能领域研究的热点之一，它旨在将不同模态的数据（如文本、图像、音频等）进行融合，以实现更加高效、准确的信息处理和分析。
本文将从多模态大模型的背景、研究现状、挑战和展望等方面进行阐述。
一、背景随着大数据时代的到来，各个领域的数据量呈爆炸式增长，其中以文本、图像、音频等为代表的模态数据尤为突出。
为了更好地处理和分析这些多模态数据，研究者们开始探索多模态大模型的思路和方法。
二、研究现状目前，多模态大模型的研究已经取得了一定的进展，主要表现在以下几个方面：1. 跨模态检索：跨模态检索是指将不同模态的数据进行关联，以便在多个模态中查找和获取相关信息。
目前，基于深度学习的跨模态检索方法已经取得了较好的效果，如使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等方法进行图像和文本的关联。
2. 跨模态生成：跨模态生成是指将一种模态的数据转换成另一种模态的数据，例如将文本转换成图像或语音，或将图像转换成文字等。
目前，生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等方法在跨模态生成方面已经取得了很大的进展。
3. 跨模态理解：跨模态理解是指对不同模态的数据进行语义理解和分析，以实现更加智能的信息提取和分析。
目前，基于深度学习的语义分割、目标检测等方法已经在图像和文本的跨模态理解方面取得了很大的突破。
三、挑战和展望虽然多模态大模型的研究已经取得了一定的进展，但是仍然存在一些挑战和问题需要解决：1. 数据标注问题：多模态数据的标注成本较高，而且标注质量也难以保证，这给模型的训练和应用带来了很大的困难。
因此，如何实现无监督或者半监督的多模态学习是未来的一个研究方向。
2. 模态间的冲突问题：不同模态的数据具有不同的特性和表达方式，这可能会导致模态间的冲突和不一致。
如何解决模态间的冲突问题是多模态大模型面临的一个重要挑战。
3. 模型的通用性和可扩展性：目前的多模态大模型往往只能处理特定领域的任务，如何实现通用性和可扩展性是多模态大模型未来的一个研究方向。
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科研热词 燃烧特性 惊厥 小麦 氯胺酮 柴油机 马尾松 超高产 试验 火干扰 汽油机 棉花 数值模拟 排放 干物质 土壤 咪达唑仑 半数致死量 半数有效量 化学性质 利多卡因 产量 黑穗病抗性 首次公开发行 雏鸡 问卷调查 长花期 钙/代谢 酶 转运 贝氏隐孢子虫 行业景气循环 血脑屏障 茎杆 节间 致病性 脑电描记术 聚类分析 群体光合 美式期权 罗哌卡因 缓激肽 线叶龙胆 纤维比强度 纤维 繁殖策略 积累与分配 种植制度 神经胶质瘤 磷肥 瞬态工况 直喷柴油机 病害参数
推荐指数 4 4 4 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 8 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106
纤维加厚发育 离散指数 瞬态工况 甲醛 甲酸甲酯 甲酸 生理特性 玉米 燃烧试验 燃料添加剂 燃料挥发性 热面点火 热效率 演变 滞燃期 添加剂 混沌禁忌遗传算法 混合燃料 淀粉粒 淀粉 液化石油气 消光烟度 汽油混氢 汽油机 汽油 水稻 氯胺酮 氮素 模拟 棉花品种 棉花(gossypium hirsutum l) 棉纤维发育 棉纤维 柴油 放热率 持续期 拟合优度 弱光 开花期 废气再循环 工作特性 层流燃烧 密度预测 密度 定量分析 季节桃 失火 外部废气再循环 夏玉米 复合供气 基因表达 均质预混合压燃发动机 均质压缩燃烧 喷油提前角
国内大模型梳理汇总表-概述说明以及解释
国内大模型梳理汇总表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以根据所要写的大模型进行具体描述，以下是一个示例：概述随着人工智能技术的不断发展，越来越多的大模型应运而生，在国内也出现了众多引人注目的大模型。
大模型旨在通过深度学习和大规模计算等技术，提供更精确和更高效的解决方案，以推动各个领域的发展和进步。
本文将对国内的一些重要大模型进行梳理和汇总，以帮助读者了解这些模型的特点和应用领域。
我们将从模型A和模型B两个方面进行介绍和分析，并探讨它们在不同领域的应用。
模型A是一款具有独特特点的大模型，其先进的算法和强大的计算能力使其在特定领域有着广泛的应用。
本文将详细介绍模型A的特点和其在实际应用中取得的成果。
同时，我们也将探索模型A在不同领域的应用，包括医疗、金融、交通等，以期为读者提供更全面的了解。
模型B是另一款备受关注的大模型，其在科学计算和数据处理方面具有突出优势。
本文将深入剖析模型B的特点和其在解决复杂问题上的表现。
我们还将探讨模型B在不同应用领域的潜力，包括自然语言处理、图像识别等，为读者呈现一个更全面的画面。
通过对这些国内大模型的梳理和汇总，读者可以更好地了解这些模型在不同领域中的应用情况和优势，为自己的实际工作和研究提供有益的参考。
同时，本文还将总结当前国内大模型的发展情况，并展望未来可能的发展方向，以期为读者提供更好的参考和指导。
在接下来的正文部分，我们将详细介绍模型A和模型B的特点、应用领域和案例。
最后，结论部分将对这些模型的优势和发展前景进行总结和展望。
希望本文能够帮助读者更好地了解国内的大模型，为其相关工作和研究提供一定的启示和支持。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以如下所示：1.2 文章结构本文将通过以下几个部分来进行介绍和梳理国内的大模型：2.正文部分：我们将详细介绍国内的两个大模型，分别是模型A和模型B。
针对每个模型，我们将探讨其特点和应用领域。
通过对这些大模型的深入了解，可以更好地了解它们在不同领域的应用和发展趋势。
【国家自然科学基金】_超高频数据_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
推荐指数 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
科研热词 局部放电 超高频 误码率 脉冲方波电压 能量累计曲线 曼彻斯特码 时频分析 数据采集 小波变换 射频识别 定位 变频电机 动态加权统计 前向链路 uhf
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2超高频(uhf) 1 短期预测 1 混频数据 1 气体绝缘组合电器(gis) 1 核估计 1 时效性 1 持续期 1 微带天线 1 局部放电 1 实时预报 1 伪似然估计 1 介质填充 1 久期 1 tem喇叭天线 1 scd模型 1 midas模型 1 mcmc估计 1 gdp 1 arch类模型 1 acd模型 1 (超)高频金融时间序列 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
科研热词 超高频(uhf) 超高频 局部放电 频谱 超高频直流脉冲gtaw 超高频数据 绝缘子污秽 监测 电磁波时域波形 特征量 熔池流动行为 焊缝成形 沿面放电 污秽绝缘子 标签 时域有限差分(fdtd) 放电频谱 指纹 扫描 弯折偶极子天线 射频识别(rfid) 交易量 交易持续期 三维图谱 har-bacd-v模型
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2014年 科研热词 软件无线电 被动侦测 物理层测试 数字信号处理 射频识别系统 信息提取 价格持续期 scd模型 mcmc估计 box-cox变换 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
ACD模型在沪市中的实证研究
称为 超高 频数 据 （ ｔａＨｉｈＦ ｅ ｕ ｎ ｙＤ ｔ） 本 文所 指 的高频 数 据是 指超 高频 数据 ， Ｕｌ ｇ ｒｑ ｅ ｃ ａａ ， ｒ 目前这 种 数据 已
被越来 越 广泛 地应 用 于计量 金融 学领 域 的研究 ．
随着 金融 全球 化 的发展 ， 融市 场 的波 动 性 加 强 ， 使 人 们 越 来越 关 注对 金 融 市 场 微 观 结构 的研 金 促
Ａ Ｄ模 型族 ． Ｃ
１ ＡＣＤ 模 型
ＡＣ Ｄ模 型是 在过 去事 件基 础上 为分 析研 究 交 易持 续 期 （ ｕ ａｉｎ 的条 件分 布 而 创 建 的 ， ｄ ｒｔ ） ｏ 这个 模 型 的优 点是 把 交易 之 间的持 续期 （ 间 问隔 ） 时 转化 为 一个 随 时 间 间隔 变动 的动 态 的点 过 程． 同 的标 值 点 不 过程 得 到不 同 的 ＡＣ 模 型． 值点 过 程 一个 最 简 单 的选 择是 泊 松 过 程． 了进 一 步说 明这 个 问 题 ， Ｄ 标 为 我
票 ， 用 由 Ｅ ｇ ｅ Ｒ ｓ ｅ 提 出 ＡＣ 利 ｎ ｌ 和 ｕ ｓｌ ｌ Ｄ模 型对 其 交 易 持 续 期 进 行 了 实 证 研 究 ， 论 了 交 易 持 续 期 的相 关 性 质 ， 讨 表 明 交 易 持 续 期 具 有 明显 的 日内 模 式 ， 检 验 ｌｇＷ ＡＣ 并 ｏ— Ｄ模 型 与 中 国证 券 市 场 的 吻合 程 度 ．
们 定 义 持 续 期 为 一 ｔ ｔ ， 是 两 个 发 生 事 件 之 间 的 时 间 间 隔 ， 第 ｉ 事 件 发 生 的 时 间 ， 般 在 这 一 ｔ是 个 一
实 际 中采 用调 整后 的持续 期．
用 一Ｅ（ Ｆ ） ｘ Ｉ 表示第 ｉ 和第 ｉ 一１ 笔交易 的持续期 ， 即基于信息集 Ｆ 的期望持续期～ 表 Ｆ
数字化设计制造(CAD,CAE,CAM,CAPP)
数字化核心技术浅析张琼宇112020014一、引言20世纪中叶以来，微电子、自动化、计算机、通讯、网络、信息等科学技术的迅猛发展，掀起了以信息技术为核心的新浪潮。
与此同时，数字作为计算机技术的基础，其概念近年来得到了广泛的应用．出现了诸如数字城市、数字化生存等以数字为前缀的新概念和新思想．这些为数字及数字技术的拓展和应用开辟了新的广阔空间。
数字化技术是以计算机软硬件、周边设备、协议和网络为基础的信息离散化表述、定量、感知、传递、存储、处理、控制、联网的集成技术“]，将数字化技术用于支持产品全生命周期的制造活动和企业的全局优化运作就是数字制造技术。
目前制造业面临三大突出问题的挑战，即网络化、知识化和服务化，以及由此而带来的复杂化，进而导致对制造系统中的组织结构和功能的非线性、时变性、突发性和不平衡性难以用传统的运行模式和控制策略来驾驭。
制造信息的表征．存储、处理、传递和加工的探刻变化，使制造业由传统的能量驱动型逐步转向为信息驱动型“数字化已逐渐成为制造业中产品全生命周期不可缺少的驱动因素，数字制造也就成为一种用以适应日益复杂的产品结构、日趋个性化、多样化的消费需求和日益形成的庞大制造网络而提出的全新制造模式，井很自然地成为未来制造业发展的重要特征。
二、数字化设计与制造的内涵与发展数字化设计与制造主要包括用于企业的计算机辅助设计（CAD）、制造（CAM）、工艺设计（CAPP）、工程分析（CAE）、产品数据管理（PDM）等内容。
其数字化设计的内涵是支持企业的产品开发全过程、支持企业的产品创新设计、支持产品相关数据管理、支持企业产品开发流程的控制与优化等，归纳起来就是产品建模是基础，优化设计是主体，数控技术是工具，数据管理是核心。
它们之间的关系见图l 所示。
由于通过CAM 及其与CAD 等集成技术与工具的研究，在产品加工方面逐渐得到解决，具体是制造状态与过程的数字化描述、非符号化制造知识的表述、制造信息的可靠获取与传递、制造信息的定量化、质量、分类与评价的确定以及生产过程的全面数字化控制等关键技术得到了解决，促使数字制造技术得以迅速发展，这些关键技术之间具体关系见图2所示三、数字化设计与制造的核心技术数字化设计与制造技术集成了现代设计制造过程中的多项先进技术，包括三维建模、装配分析、优化设计、系统集成、产品信息管理、虚拟设计与制造、多媒体和网络通讯等，是一项多学科的综合技术。
超高维复杂数据的变量筛选及模型预测
利用超高维医疗数据，进行疾病 预测、药物研发等，提高医疗质 量和效率。
利用超高维用户行为数据，进行 精准推荐，提高用户满意度和转 化率。
数据驱动的决策支持
数据预处理
对超高维数据进行降维、去噪、特征提取等预处理 ，提高数据质量。
变量筛选
通过统计方法、机器学习等技术，筛选出对目标变 量影响较大的变量，降低维度。
模型预测
根据筛选后的变量，建立预测模型，对目标变量进 行预测。
研究成果与展望
研究成果展示
展示相关研究成果，包括论 文、专利等。
研究不足与挑战
分析研究中存在的不足和面 临的挑战，如数据稀疏性、 过拟合等问题。
未来研究方向
提出未来研究方向，如融合 多源数据、优化模型性能等 。
06
参考文献
参考文献
参考文献1 引用文献1.1 引用文献1.2
集成学习模型
集成学习是一种将多个学习模型进行 组合，以提高整体预测性能的策略。
在超高维数据中，集成学习模型可以将多 个不同的基础模型进行集成，从而降低过 拟合的风险并提高模型的泛化性能。
集成学习模型具有较好的鲁棒性和 预测性能，适用于处理各种类型的 数据。然而，其训练过程可能较为 复杂，且需要调整多个参数。
在此背景下，针对超高维复杂数据的变量筛选和 模型预测进行研究具有重要的理论和实践意义。
研究内容与方法
研究内容
本研究旨在提出一种有效的变量筛选方法和建模技术，以应对超高维复杂数据的挑战。
研究方法
为了实现这一目标，我们将采用机器学习、统计学以及深度学习等领域的最新技术，结合数据科学和统计学的 方法，对数据进行深入分析和建模。
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超高维复杂数据的变量筛选 及模型预测
Vassicek模型下的风险模型
Vassicek模型下的风险模型郭梅芳;李金娥【期刊名称】《平顶山学院学报》【年(卷),期】2015(000)005【摘要】风险模型里加入利率，是基于货币的时间价值。
从长期来看，利率不是固定的，而是一个随机变量。
考虑一种具有随机利率的风险模型。
随机利率的未来取值依赖于利率当前值，且具有均值回复的特点，故对随机利率采取Vassicek模型。
通过分析带有此类随机利率的风险模型，得到利息力的联合分布、总索赔额的期望和方差的表达式。
依据这些结果，可以得到未来收益和风险的更精确估计，对保险公司产品的制定具有参考意义。
%Currency has time value,so the factor of interest rate is added into the model of claim amount. In the longrun,interest cannot be considered as constant,but random variable. This paper puts emphasis on fluctua-tion of interest force. Current interest is influenced by prior period interest,moreover interest has a trait which is mean reversion. In this paper,the Vassicek model is selected to characterize random interest,then interest’s dis-tribution,expectation and variance of aggregative claims can be formulated. These results are not only helpful for making policy of actuary,but also significant for solving financial problems.【总页数】4页(P24-27)【作者】郭梅芳;李金娥【作者单位】石家庄经济学院数理学院，河北石家庄050031;石家庄24中学，河北石家庄050051【正文语种】中文【中图分类】O211.6【相关文献】1.多重信息维度下金融市场风险的高频计量——基于超高频数据ACD模型和UHF-GARCH模型、 [J], 苗晓宇2.Credit Metrics模型下我国商业银行企业贷款信用风险管理模型的改进 [J], 何琴3.风险投资家的最优激励契约模型研究--一种基于逆向选择和道德风险条件下的博弈模型分析 [J], 张新立;王青建4.供应链金融模式下中小企业信用风险评价研究—基于Logistic模型与BP神经网络模型的对比研究 [J], 贺敏伟;胡文文;5.大数据视角下我国城投债风险研究——基于多因子模型和KMV模型 [J], 吴光明;陈宏卫;牛秀起;赖班班;翁宇奇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
【国家自然科学基金】_acd模型_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
2011年 科研热词 推荐指数 acd模型 3 高频波动率 1 高频数据 1 镜质组 1 铝电解槽 1 铝电解 1 跳跃 1 计算流体动力学 1 节能 1 稳定性 1 神东2-2煤 1 磁流体动力学模型 1 界面波动 1 混杂系统 1 新息 1 数值计算 1 异型凸台 1 建模与仿真 1 市场微观结构 1 大分子结构模型 1 多起重机 1 参数估计 1 卡尔曼滤波 1 化学位移 1 共直流母线 1 修正的已实现门阀多次幂变差 1 修正偏态分布 1 买卖价差 1 久期 1 两相流动 1 c_tz统计量 1 arch类模型 1 13c-nmr 1 (超)高频金融时间序列 1
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
科研热词 非对称对数acd模型 隐藏交易假说 镁电解 过敏性接触性皮炎 订单提交策略 订单持续期 流场 异甘草酸镁注射液 干扰素γ 复方木尼孜其颗粒 变应性接触性皮炎 冷态模型 信息模型 价格持续期 二硝基氟苯 piv acd模型
推荐指数 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
科研热词 高频数据 重尾 迟发型超敏反应 近视 过敏性接触性皮炎 疾病模型,动物 玉屏风散 扩展的acd模型 小鼠,近交c57bl 套利成本 交易所交易基金 严平稳 t细胞 il-4 ifn-γ
非参数技术理论及应用综述
[ 5 ]Cleveland W S. Ro bust Locally Wighted Regression and Smoot hing Scatterplot s[J ] . Journal of t he American Sta2 tistical Associatio n ,1979 ,74 :829 - 836. [ 6 ] Fan J . Local Linear Regression Smoot hers and Their Minimax Efficiencies[J ] . Annals of Statistics ,1993 ,21 : 196 - 216. [ 7 ] Muller H G. Weighted Local Regressio n and Kernel Met hods fo r Nonparamet ric Curvefitting [ J ] . Jo urnal of t he American Statistical Associatio n , 1987 , 82 : 231 238. [ 8 ] Schmerling S , Peil J . Verfahren der Lokalen App roxima2 tio n zur Nichtparamet rischen Schatzung U nbekannter Stetiger Funktio nen Aus Medaten [J ]. Gegenbaurs mo r2 p ho logisches J ahrbuch Leipzig ,1985 ,131 :367 - 381.
( 6)
最广的方法 ,但作为结果的窗宽却有很大差别 ( Hall 和 J o hnsto ne [ 18 ] ) 。插 入 法 ( Jo nes , Marro n 和
ACDC模块
图 2: 磁刹车旋转圆盘中的涡流大小和方向。
图 3: 刹车力矩的时间演化。
8|
图 4: 角速度的时间演化。 AC/DC 模块包括一系列工具来计算和导出结果，例如计算力、力矩和类似于电 阻、电容、电感、阻抗和散射矩阵 （S 参数）的集总电路参数，这些集总参数 能够导出为 Touchstone 文件格式。 全电磁场分布模拟与简化电路模拟相结合是设计、探索和优化的理想出发点。 使用连接至全场模型的电路模拟能够开发更复杂的系统模型，电路中的关键器 件采用全场模拟，这样就能在各个层面上进行设计创新和优化。
10 |
图 5: 模型开发器 ' 窗口 （左）和选中的 ' 电荷守恒 1' 特征节点的设定窗口 （右）。设定 窗口中的方程部分显示了模型方程，以及由 ' 电荷守恒 1' 节点增加到模型方程的项，其 中增加的项由虚线下划线表示。通过文字解释了介电节点所代表的材料属性和相对介电 常数的值之间的连接。
| 11
磁场，无电流 磁场，无电流接口 ( ) 用于高效地模拟无电流区域的静磁，例如设计基于永 磁铁的装置。求解磁标量势因变量的磁通量守恒方程，本物理场接口支持线性 介质和包含磁饱和的介质。
磁场和电场 磁场和电场接口 ( ) 用于模拟静磁和交流磁动力学。求解磁矢量势因变量的安 培定律，同时求解因变量为标量电势的电流守恒方程。应用领域基本和磁场接 口一致。
模块的工作流程相当直接明白，分为以下步骤：定义几何、选择材料、选择适 当的低频电磁场物理场接口、定义边界和初始条件、定义有限单元网格、选择 求解器和可视化结果。所有这些步骤都可以在 COMSOL Desktop 中进行。求解 器选择步骤通常使用缺省设定自动完成，软件已根据每个特定的低频电磁场物 理场接口进行了预置。
【国家自然科学基金】_金融市场微观结构_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7
2014年 科研热词 非正规经济 金融发展 证券投资 监管 技术进步 基金 制度 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1
科研热词 市场微观结构 高频数据 非线性 银行间债券市场 金融物理学 量价关系 跳跃过程 跳跃 资产定价 货币经济学 货币政策 范式转换 股票流动性 股价信息含量 离散小波变换 流动性风险 流动性 波动 标度律 有限理性 搜寻摩擦 投资股价敏感性 微观结构 市场微观结构理论 市场微观结构噪音 套利 企业投资决策 企业债 价差 交易成本 二次幂变差 la-var garch
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
科研热词 股权分置改革 市场微观结构 信息不对称 随机游走模型 金融资本 透明度 跳跃 资本结构 资产配置 计算实验金融 行为金融 累积超额收益率 现金持有 深圳中小企业板 流动性 杠杆效应 收盘竞价 指令配置 指令递交 投资者保护 微观结构噪声 异质市场假说 开放式集合竞价 市场质量 市场有效假设 实验经济学 价格决定 产业资本 交易量 交易机制设计 举牌 两权分离度 pin lhar-rv-v模型
2011年 科研热词 市场微观结构 银行贷款渠道 金融传染 证券市场 行为甄别 股权结构 流动性分配效应 流动性 波动溢出 次贷危机 收盘集合竞价 指数期货 市场集中度 市场结构 国际收支顺差 创业投资 内幕交易 公司治理 信息溢出 信息效率 信息传导 信息不对称 价格引导 价格同步性 价格发现效率 scp 范式 granger风险因果检验 推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
26种多模态大模型研究报告
标题：26种多模态大模型研究报告一、引言随着人工智能技术的不断发展，多模态大模型已经成为研究热点。
多模态是指模型能够处理多种模态的数据，如文本、图像、音频等；大模型则是指模型规模较大，能够处理大规模数据。
本文将对26种多模态大模型进行综合研究，并对其应用前景进行分析。
二、模型介绍26种多模态大模型包括：BERT、GPT、T5、T2T-ViT、EfficientMTG、EfficientNLP、DeBERT、ViLG-SMA、MSC等等。
这些模型涵盖了文本、图像、音频等多种模态，且模型规模较大，能够处理大规模数据。
其中，BERT和GPT是经典的文本大模型，T5则是基于文本和视觉的大模型；T2T-ViT则是基于图像和文本的大模型；EfficientMTG和EfficientNLP则是针对多模态数据的大模型。
三、研究方法本研究采用了多种方法，包括数据收集、模型构建、实验设计和结果分析等。
首先，我们收集了大量多模态数据，并对数据进行预处理；然后，我们根据不同模态的特点，构建了不同的大模型；接着，我们在大规模数据集上进行实验，验证模型的性能；最后，我们分析了实验结果，并与其他模型进行了比较。
四、结果与讨论实验结果表明，这26种多模态大模型在各种任务中表现优异。
例如，BERT在自然语言理解任务中表现出了强大的性能；GPT在生成文本方面表现出色；T5则在文本和图像任务中表现出了很好的性能。
此外，EfficientMTG和EfficientNLP在多模态任务中也表现出了很好的性能。
这些模型在各种任务中都展现出了强大的能力，为人工智能领域的发展提供了强有力的支持。
讨论部分，我们分析了这些模型的优势和不足。
优势方面，这些模型能够处理多种模态的数据，具有较强的泛化能力；同时，模型规模较大，能够处理大规模数据，提高了模型的性能。
不足方面，这些模型的训练成本较高，需要大量的计算资源和数据；此外，模型的表达能力和可解释性也需要进一步提高。
运筹学
２０ ０ ８年 第 １ ４卷 第 １ ５期
中国学术期刊 文摘
０ １０ ２ ８ ５１１
１ ７
１ ０・ ４ 运 筹 学 １ ７
（ｅ ｅ ｌ ｅ ａ ｔ ｉｒ ｕｉｎ ｇ ｎｒ ｉ ｄ ｒ ｏｄｓ ｉ ｔ ，ＧＰ ） ａｚ Ｐ ｅ ｔｂ ｏ Ｄ 的参数，进而估 计出 ｑ分 位 数对 应的动态风险值 Ｖ Ｒ ｖ ｕ ｔ ｉ ） Ｅ （ｘ ｅｔ ｈ ｒ ａ （ａ ｅａ ｓ 和 Ｓｅｐ ｃ ｄ ｓｏｔ ｌ ｒｋ ｅ － ｆｌ ；最后对风 险测度 方法的估计效果进 行分析．实证 结果表 ａ） １ 明： 标准残差序列 的极值尾 部近似服从 ＧＰ Ｅ Ｄ， Ｓ是相对于 Ｖ Ｒ ａ 更保守的风险测度方法． 图４ 参２ （ 表５ １赵春青） 关键词 ：ＧＪ ；Ｅ ；极值 尾部；动态风险 ；测度 Ｒ ＶＴ
１ （ 春青） ４赵 关键词 ：ＧＭＤ Ｈ建 模；局部线性核估计 ；偏误 ；预 测
０ １０ １ ８５１９
一
研 究了修理工可单重休假 的带有一个 冷贮 备部件的 Ｇ ｖｒ ａｅ 并联 可修 系统 ．假定部件 的工作 时间服从 指数分布 ，修理 时间和修 理工 的休 假时间均服从一般连续 分布 ．利用 向量 Ｍａ ｏ ｒ ｖ过程 ｋ 理论和 Ｌ ｐａｅ ａ ｌ 变换的方法 ， ｃ 求出 了系统可靠度 的Ｌ ｐａｅ ａｌｃ 变换 ， 系统 首次故障前平均时 间的表达式 ，系统 的稳态可用度和 稳态 故 障频度等 可靠性指标．此外 ，还建立 了系统效益模 型并通过 数值 比较分析 了各参数对系统效益 的影响． 参 １ 表２ ２ 关键词 ：休 假；可靠度 ；稳态 可用 度；稳态平均故障次数；效 益分析
工 程 学 报 ． ２ ０ ，２ （）一 ９ １ 一 ０ ８ ３ １．估计 方 法 改进 分组 数据 处 理建 模 方 法 （ ＧＭＤ ， 高预 测精 度．从理论上证 明了，在大样本条件下 ， Ｈ） 提 当核函数的窗宽小于某一常数 Ｃ时， 这种新 的建模方法 具有更 好 的拟 合效果及 预测能力．在人 民币汇 率的实证 分析中 ，这种 改进 的方 法 也 取得 了 明显优 于 传统 方 法 的预 测 效 果 ． １ 表 参
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• 近年来，随着对金融市场微观结构研究的深入，人们对日内金融数 据的时间序列研究产生了极大的兴趣。日内金融数据通常分为两类， 一类是高频数据，该类数据是在某交易日内以固定的时间间隔采集 的数据；另一类数据，是根据市场事件（比如：发生一次交易，价 格变化一个给定的值或交易量变化一个给定的值等）到达的时间逐 笔（ transaction by transaction）记录下来的数据，我们称这类数据为 超高频（Ultra-High-Frequency，简称UHF）数据，此类数据与传统 的时间序列数据的最大不同是其认为市场事件的到达是一个随机过 程，因此记录数据的时间间隔也是随机的。
q
j1 j t j
t
其中 t 服从下面的GARCH（1，1）过程：
t tt t ~ i.i.dN(0,1)
2 t
1t21
1
2 t 1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
8
6
§11.4 UHF-GARCH 模型
• ACD模型只是对超高频时间序列中的交易时间建 模，但是，根据前面对超高频时间序列的定义， 它还包括交易价格这一重要的标值变量。价格传 递着重要的市场信息，所以，对于超高频时间序 列，还必须对交易价格或收益率来建模，充分揭 示价格的成形过程，理解价格形成机制。
• 同交易持续期一样，收益率也存在日内周期性变 化的“日历效应”，同样可以采用线性样条函数 来消除这种日内周期性的特征，消除“日历效应”
后得到超高频收益率rt 。
7
• 对超高频收益率调整后，假设 rt / xt 服从 如下方程：
rt / xt
p
j1 j
(rt
j
/
xt j )
• 金融高频数据的分析一直是一个备受瞩目的焦点，金融高频数据的 分析对于理解市场微观结构、指导投资者实践具有非常重要的意义。
1
§11.1 （超）高频数据的特点
• (1) 不规则交易间隔 • (2) 离散取值 • (3) 日内模式 • (4) 自相关性
2
§11.2 (超)高频数据与ACD模型
• 针对超高频时间序列的特点，一种自回归 条件持续期模型（autoregressive conditional duration model，ACD模型）被提出。
期的线性函数，则ACD(p,q)表示为：
q
p
i j xi j j i j
j 1
j 1
4
ACD模型的扩展
• 对数ACD模型（LOG-ACD） • 门限ACD模型（TACD） • FIACD模型
5
§11.3 交易持续期的集聚性
持续期的集聚性是指，往往在一段时间内交 易比较频繁，而在另一段时间内交易却比较 平淡，也就是说短的持续期后面往往跟随着 短的持续期，长的持续期后面往往跟随着长 的持续期。
• ACD模型的核心思想是用随机标值点过程 （Marked Stochastic Point Process）去刻画 交易过程。不同的标值点过程得到不同的 ACD模型。
3
ACD模型简介
• 定义两次相邻交易的时间间隔为交易持续 期，则基本的ACD模型定义为
xi ii
• 如果 i 设定为过去持续期和条件期望持续