摘要：研究组合式三系统估计量,旨在为政府统计部门设计人口普查净误差估计方案提供重要参考,提高净误差估计精度。研究对象是人口普查标准时点上的人口总体。利用对这个总体登记的普查人口名单、事后计数调查人口名单和行政记录人口名单构造的组合式三系统估计量,解决当今人口普查净误差估计前沿方法的普通三系统估计量所存在的问题。这些问题包括未考虑到不同信息的重要性,以及在使用之前还要进行复杂的检验或选择。为实现这一目标,采取数理模型方法研究组合式三系统估计量及其与之相关的抽样及估计问题。研究结果表明:组合式三系统估计量须在等概率人口层建立,分层刀切法适合于近似计算其抽样方差;事后计数调查人口的构成方法影响组合式三系统估计量的估计精度。采用A构成法建立的组合式三系统估计量在抽样估计精度方面优于使用B构成法构造的组合式三系统估计量;在计算组合式三系统估计量估计的总体实际人口数的抽样方差时,不能忽视协方差的存在,否则低估或高估总体的抽样方差。研究创新是提出抽样登记的、人口移动的组合式三系统估计量。研究价值在于,将目前的普通三系统估计量拓展到组合式三系统估计量,丰富了三系统估计量理论,拓宽了人们研究三系统估计量的视野。建议政府统计部门开展组合式三系统估计量研究,用于未来人口普查净误差估计。

摘要：针对中国和其他许多国家在使用双系统估计量时所存在的未对总体人口事后分层和未估计小区域净误差等诸多问题,从理论和实际操作层面构造基于捕获-再捕获模型的双系统估计量及合成双系统估计量.采用数理模型分析技术和抽样推断方法,研究双系统估计量,双系统估计量的抽样方差估计,以及小区域的净误差估计.研究结果表明:双系统估计量须在事后层建立,否则低估或高估总体实际人数;双系统估计量属于复杂估计量,分层刀切法适合于近似计算其抽样方差;不能忽视小区域的净误差估计.研究创新是,设计了适合于中国人口特点的事后分层方案,为科学有效地使用双系统估计量奠定了理论基础.研究价值在于,所构造的双系统估计量及其合成双系统估计量有望应用于中国2030年人口普查净误差估计.为便于读者理解,通过模拟,全面演示双系统估计量及合成双系统估计量的计算过程.

摘要：本文在对双系统估计量进行从理论到实践解读的基础上,建立基于抽样登记和人口移动的双系统估计量,并进行了实证分析。分别采用文献解读法、比较分析法和数理模型法,研究捕获-再捕获模型与双系统估计量的数量逻辑关系,事后计数调查的抽样设计,双系统估计量的性质、构成元素的选择,以及均方误差估计。研究结果表明,构造双系统估计量不能忽视事后计数调查时点与人口普查标准时点之间的人口移动;在选择双系统估计量时,要在获取数据便利程度和估计精度两方面综合权衡比较;在计算总体的双系统估计量抽样方差时,应同时计算各同质人口层的抽样方差和协方差。本文创新之处在于,全面系统地论证双系统估计量的构造原理,从数据上比较事后计数调查三种人口构成法下双系统估计量精度,为我国人口普查误差估计提供参考。

摘要：针对量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法的缺陷,提出了一种基于Lévy飞行策略和混合概率分布的改进量子粒子群优化(Hybrid Quantum Particle Swarm Optimization,HQPSO)算法。在算法的设计中,借助Lévy飞行策略对粒子位置的迭代公式进行更新,用于改善算法的局部收敛精度,增强其全局探索能力。另外,考虑到迭代后期的早熟问题,在势阱模型中引入了指数分布和正态分布相结合的混合概率分布,帮助算法及时逃离局部最优。基于16个基准函数的测试结果表明,HQPSO算法在收敛精度和鲁棒性上比其他几种算法表现更好。最后,将改进的QPSO算法应用到自融资投资组合模型的求解中,其数值结果与差分进化、粒子群优化算法和量子粒子群优化算法相比,HQPSO算法展现出更好的可比性和优越性。

摘要：目的利用人工智能算法辅助药物设计,实现拮抗乳腺癌候选药物的分子描述符筛选、ERα回归预测、ADMET分类预测。方法针对乳腺癌候选药物筛选问题,以化合物对抑制乳腺癌靶标的生物活性及其ADMET性质出发,基于获取的1974种化合物数据,分别利用稀疏贝叶斯学习与随机森林算法进行两阶段筛选,得到不具备强相关性的前20个对生物活性最具显著性影响的分子描述符;随后以筛选后的数据及其PIC 50值为基础建立了QSAR模型,基于灰狼优化的核极限学习机算法对新化合物的生物活性进行了预测,横向对比11种常见机器学习算法,同时利用GBDT算法构建了ADMET分类模型。结果GWO-KELM模型具有更高的拟合优度与更低的均方误差,而且药物性质识别的4个模型预测准确率均保持90%以上。结论所建模型能够有效分析并预测化合物性质,为抗乳腺癌候选药物的研发提供参考。

摘要：基于2016—2020年重庆37个区县的面板数据,采用面板模型实证分析数字普惠金融发展对重庆城乡收入差距的影响。研究发现:一是近年来重庆不同地区城乡收入差距均有显著下降趋势,城乡收入差距有所缩小,但不同区县城乡收入差距差异仍然较大,经济发展水平越高,城乡收入差距越小。二是数字普惠金融能显著缓解重庆城乡收入差距,但不同维度指数的作用差异明显,覆盖广度对城乡收入差距的影响作用最大,数字化程度次之,使用深度影响作用最小。三是数字普惠金融发展对缓解重庆各区域城乡收入差距的影响作用具有明显的区域异质性,经济发展程度越低,数字普惠金融对缓解城乡收入差距的影响作用也就越大。基于上述结论提出了新发展阶段持续改善重庆城乡收入差距和促进共同富裕的政策建议:加快数字金融基础设施建设;数字普惠金融产品的开发和设计要多样化;推进数字普惠金融发展,着力推进“金融共富”。

摘要：提出了一类新的向量值映射-D-E-半预不变真拟凸映射,它是D-半预不变真拟凸映射和D-E-预不变真拟凸映射的真推广.首先,举例验证了D-E半预不变真拟凸映射的存在性;其次,说明了D-E-半预不变真拟凸映射的水平集是E-半不变凸集,讨论了D-E-严格半预不变真拟凸映射和D-E-半严格半预不变真拟凸映射的关系;再次,在D-E-半严格(严格)半预不变真拟凸性下,得出了向量优化问题的E-局部有效解为E-全局有效解,E-局部弱有效解为E-全局弱有效解,并举例验证了所得结果;最后,在D-E-严格半预不变真拟凸性下,建立了向量优化问题的E-全局弱有效解和E-局部弱有效解的唯一性刻画.

摘要：每次人口普查登记及复查工作结束后,政府统计部门都要进行针对人口普查登记质量的大规模抽样质量评估调查。抽样单位通常是某个小范围的地理区域,如中国的普查小区。这项调查的初始工作是测算全国样本总量。有些国家主观确定和分配样本总量,使样本缺少代表性和分布不均匀。针对这一问题,使用设计效应测算样本总量,按普查小区数或人口数比例,在各省份及抽样层之间分配样本量,对个别区域单独规定最低样本量。研究发现,设计效应是一种测度实际抽样方法所需样本量的重要工具,其应用的前提条件是拥有上次调查的样本资料和本次采取上次同样的抽样方法。为便于读者理解和政府统计部门采纳和应用,演示了样本总量测算与分配全过程。

摘要：在投资新股票时,由于没有历史数据的支撑,很难用一般的方法对新生股票的收益和风险做出预测。为了更好地处理这种问题,提出了两类具有不确定收益率的投资组合模型,并通过数值实验对模型进行了求解;首先,基于不确定理论分别对具有线性交易费用和非线性交易费用的投资组合模型进行了分析;然后,在数值实验中,给出了模型的数值解,并与不带交易费用的模型进行了对比;最后,分析了模型的风险与期望收益之间的关系,表明带交易费用的模型在数值结果上具有更好的稳定性。