“双一流”背景下学科评估排名变动特征分析

"双一流"背景下,学科建设是高校发展的重中之重。学科评估是高校学科发展建设的重要手段。为了解各学科近年来的发展状况,对最近两次评估结果进行了排名变动的特征分析。研究发现两次评估排名显著变化的学科门类为工学和医学;排名显著变动的学校集中于高水平院校及单科型普通院校。文章从评估指标和学科发展特点两方面,探寻两次学科评估结果出现显著变动的原因,结合排名显著变动情况,明晰我国当前学科建设进展,推进我国"一流学科"建设进程。     

基于多尺度分析理论的中国股票市场波动的实证研究

运用多尺度分析理论研究中国股票市场的波动,借助MATLAB 7.3软件的小波分析工具箱（wavelet toolbox）和广义自回归条件异方差模型工具箱（GARCH toolbox）,对上证综合指数收益率序列进行时域分析和多尺度分析,结果表明多尺度分析更能捕捉到中国股市的波动特点,明显提高GARCH模型的仿真预测精度。     

论循环比赛的名次排列

本文以离散数学中的图论方法,就循环比赛中的名次排列进行了研究与论证,有一定的借鉴意义。     

我国股票价格序列波动的GARCH拟合

股票市场最令人捉摸不透也最具吸引力的是波动不已的股票价格。本文以上证综合指教日收盘价格序列为样本。应用GARCH类模型研究了我国股票价格序列的波动性。结果表明，我国股市股票价格波动具有自回归条件异方差特征。非对称的TGARCH模型能较好的拟合我国股市的股票价格序列波动，印证了利空消息比利好消息对我国股市有更大影响的实际。     

GARCH模型在中国股票波动预测中的应用

大量的实证研究表明诸如股票价格等经济类时间序列具有方差随时间变化即异方差的特点.目前被认为最集中地反映了方差变化特点而被广泛地应用在金融时间序列上的模型为广义自回归条件异方差(GARCH)模型.应用GARCH模型对我国股票波动率进行应用预测分析,结果表明模型对波动率进行了很好的预测.这对股票投资者尤其短期交易者具有指导意义.     

科学搜索引擎Scirus研究

科学搜索引擎Scirus是一种针对科学的、专业领域信息的搜索引擎。它帮助人们从浩如烟海的网络信息中准确快速地获得所需要的科学信息。Scirus凭着优秀的搜索表现,连续三年被“搜索引擎观察”评为最佳专业搜索引擎。本文介绍了Scirus的一些基本情况,并以《Scirus白皮书》为基础,研究Scirus如何能够准确地搜索到用户所需要的信息。     

Probabilistic relevance ranking for collaborative filtering

Collaborative filtering is concerned with making recommendations about items to users. Most formulations of the problem are specifically designed for predicting user ratings, assuming past data of explicit user ratings is available. However, in practice we may only have implicit evidence of user preference; and furthermore, a better view of the task is of generating a top-N list of items that the user is most likely to like. In this regard, we argue that collaborative filtering can be directly cast as a relevance ranking problem. We begin with the classic Probability Ranking Principle of information retrieval, proposing a probabilistic item ranking framework. In the framework, we derive two different ranking models, showing that despite their common origin, different factorizations reflect two distinctive ways to approach item ranking. For the model estimations, we limit our discussions to implicit user preference data, and adopt an approximation method introduced in the classic text retrieval model (i.e. the Okapi BM25 formula) to effectively decouple frequency counts and presence/absence counts in the preference data. Furthermore, we extend the basic formula by proposing the Bayesian inference to estimate the probability of relevance (and non-relevance), which largely alleviates the data sparsity problem. Apart from a theoretical contribution, our experiments on real data sets demonstrate that the proposed methods perform significantly better than other strong baselines.

金融资产定价理论的基础与运用

本文从定价模型出发，探讨了资产定价的基本思想，市场基础和具体运用，指明了当代金融理论研究核心和分析方法，同时指出资产定价在我国运用的难点。     

企业网站搜索引擎优化策略研究

搜索引擎优化对企业推广有着重要的作用。在分析影响网站搜索引擎排名的因素的基础上,总结出有利于提高企业网站排名的搜索引擎优化策略。     

连续时间GARCH(1,1)模型的参数估计及其实证分析

利用矩估计的思想对连续时间GARCH(1,1)模型的参数进行了估计,并利用高频数据对该模型进行了实证分析,结果表明连续时间GARCH(1,1)模型比GARCH类模型能较好的刻画高频数据的许多统计特征.