简介:对Goodgrant基金的投资策略进行研究。首先,根据投资要求,对候选学校进行初步筛选,基于筛选后的学校,选取与教育绩效有关且数据信息完整的变量对学校进行聚类,并利用聚类结果对缺失数据进行补全;然后,提出了评价学生教育表现的绩效指标、绩效指示变量及绩效贡献变量的定义与关系,通过对绩效指示变量进行主成分分析,确定出每个学校当前的绩效值,并以此对所有学校进行初步排名;最后,以获得奖学金的学生占当年入学学生总数的比例作为绩效贡献变量,给出每个学校投资回报率的计算公式,并以该公式为依据,从绩效排名前100的学校中选出待投资的10所学校及捐赠数额。
简介:假设保险盈余服从跳跃扩散过程,保险资金投资标的包括无风险资产和风险资产两部分,其中股票价格过程服从CEV模型.本文研究了一种终值财富期望指数效用最大化的最优化比例再保险投资问题.利用随机控制理论技术,得到比例再保险投资过程的HJB方程,并从理论上推导出了最优投资策略和价值函数的显示表达式.
简介:随着农业自然灾害保险越来越受到重视,精确估计累积损失率和准确描述气象状况的常年特征成为相关保险精算中的重要课题。首先,通过分析各省农作物受灾情况的规律,建立随机微分方程模型对累积损失率进行刻画;其次,对10年的日值气象数据进行假设检验和时间序列分析,得出在几个农业大省都得到验证的气象特征;最后,将这两个结论用于几种常见的保险方案。对模型的敏感性分析表明,在适当制定保险方案的前提下,模型具有很好的适用性。
简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。
简介:随着深圳城市化水平越来越高,垃圾分类处理已经成为推进社会经济绿色发展、提升城市管理和服务水平、优化人居环境的重要举措.本文基于深圳市生活垃圾处理的情况,分别建立了垃圾焚烧、垃圾填埋的成本分析模型,在计算成本的过程中计入了政府投入成本、环境污染治理成本以及居民健康成本.首先对深圳未来垃圾量进行预测,利用Logistic模型将经济与时间关联,再将人口与经济关联,以深圳未来人口预测量乘以人均垃圾清运量预测未来垃圾总量.垃圾焚烧成本模型,包括直接成本(焚烧厂建设成本、土地成本、垃圾处理费和补贴经费税收减免成本)、间接成本(垃圾焚烧产生二噁英对居民健康造成的损失、垃圾焚烧造成周围物业价值的下降和垃圾焚烧厂建设时安置居民的成本等).根据高斯点源扩散方程可以计算二噁英最不利风向条件下的最大落地浓度与扩散范围,根据二噁英的毒理分析估算出居民健康成本,根据扩散范围与当地房价计算出居民搬迁成本.垃圾填埋成本模型,包括直接成本(垃圾填埋场的建设成本、土地用地成本、垃圾处理费、补贴经费税收减免成本)、间接成本(垃圾填埋产生的填埋气、垃圾填埋场臭气造成的周围物业价值的下降和填埋场建设时安置居民的成本).