模型压缩综述

在过去的三十多年里特别是从汉森（1982）的一篇富有开创性的论文起，兴起了使用GMM估计量的宏观经济和微观经济研究，GMM流行的原因有两点：一是它包括了许多常用的估计量，并且为比较和评价它们提供了有用的框架；二是相对其他估计量来说，GMM提供了一种相对“简单”的备选方法，特别是在极大似然估计量难以写出时，其优势更加凸显出来。下面就GMM估计量的特点和其与最小二乘法估计、极大似然估计的区别加以阐述。

（一）GMM估计量的特点

经典矩估计方法（Methods of Moments Estimation，简称MME）的基本思想是对样本矩与相应的概率分布模型的总体矩进行匹配。而在很多经济理论中，比如估计动态资产定价模型的未知参数时，并没有给出随机变量的联合概率分布，而是根据已有经济理论或者先验信息给出关于一个总体正交性条件的论断，这个

（y,X） )］ 0，其中g(·)是数据正交性条件通常表达为E［g(y,X，和参数 的

某个连续函数，这则构成了GMM的基本约束及核心假设。汉森（1982）指出，GMM估计可以利用如下的样本矩函数来定义：g（ ） T1T g(x,θ)，二次t

t=1T

$使S型是S，其中W是正定矩阵。GMM估计量 最（ ） Tg（ ）

SV模型综述

引言

波动性建模是金融市场近几十年来的热点问题。在波动率模型中，有两类模型的应用最为广泛：自回归条件异方差模型(ARCH)和随机波动模型(SV)。前者将波动率视为过去信息集的确定函数，即波动率是滞后平方观测值和前期方差的函数；后者则认为波动率由潜在的不可观测的随机过程所决定，即在波动率方程中引入一个新的随机变量，该变量可能服从马尔科夫过程，随机游走或其他。

SV中新的随机变量的引入，使得无论是从长期波动性的预测能力来看，还是从波动率序列的稳定性，抑或对资产定价理论的应用来看，它都是优于ARCH类模型的。但是，也正是因为SV模型中包含着潜在变量，涉及的似然函数和无条件矩要通过高维积分来计算，极大似然法不能直接求解。基于贝叶斯的MCMC模拟为SV模型的估计提供了切实可行的方法。计量的大多数模型可以通过Eviews等常见软件得以估计和检验，而基于贝叶斯的MCMC方法则要求助于新的软件包WINBUGS。

波动性的类型

理论上界定和推证了随机波动是收益率的方差,就需要在实证上获得收益率的数据来建模、检验和诠释。在成熟的金融市场上，存在三类可获得数据的波动性:

一是历史波动(historical volatility),就是目标资产在研究视

数据压缩算法的综述

S14050428 许申益

摘要：数据压缩技术在数据通讯和数据存储应用中都有十分显著的益处。随着数据传输技术和计算机网络通讯技术的普及应用，以及在计算机应用中，应用软件的规模和处理的数据量的急剧增加，尤其是多媒体技术在计算机通讯领域中的出现，使数据压缩技术的研究越来越引起人们的注意。本文综述了在数据压缩算法上一些已经取得的成果，其中包括算术编码、字典式压缩方法以及Huffman码及其改进。

关键字：数据压缩；数据存储；计算机通讯；多媒体技术

1.引言

数据压缩技术在数据通讯和数据存储应用中都有十分显著的益处。在数据的存储和表示中常常存在一定的冗余度，一些研究者提出了不同的理论模型和编码技术降低了数据的冗余度。Huffman 提出了一种基于统计模型的压缩方法，Ziv Jacob 提出了一种基于字典模型的压缩方法。随着数据传输技术和计算机网络通讯技术的普及应用，以及在计算机应用中，应用软件的规模和处理的数据量的急剧增加，尤其是多媒体技术在计算机和通讯两个领域中的出现，使数据压缩技术的研究越来越引起人们的注意。本文综述了在数据压缩算法上的一些已经取得的成果。

本文主要介绍了香农范诺编码以及哈弗曼算法的基本思想，运用其算法

图像压缩编码方法综述

【摘要】：图像压缩编码在图像处理中起着至关重要的作用，文章论述了图像压缩的必要性和可行性，介绍了几种常用的几种常用经典图像压缩方法和现代压缩的算法及应用情况。

【关键词】：图像压缩；经典压缩方法；现代压缩算法

1. 图像压缩的必要性和可行性

随着多媒体应用的普及和数字视频技术的发展, 以及网络上图像传输的增多, 对图像的处理变得越来越重要。图像的数字化是必然的趋势, 但是经过数字化的图像所占的数据量相当庞大, 而信道带宽和存储空间的限制又给实际应用带来了很大的困难, 所以图像压缩已成为现代信息社会急待解决的问题。虽然数字图像的数据量极为庞大，但这些数据之间往往是高度相关的。换言之，其中存在着大量的冗余，数字图像压缩技术就是通过有效地消除图像的各种冗余，达到用尽可能少的数据表示和重建原始图像的目的。一个常用的图像压缩系统模型如下：

2. 图像压缩编码的分类

2.1 传统图像压缩编码方法

2.1.1 熵编码

熵编码是纯粹基于信号统计特性的编码技术。它是一种无损编码，解码后能无失真地恢复原图像。其基本原理是给出出现概率大的符号一个短码字，而给出出现概率小的符号一个长码字，从而使得平均码长最短。

① 霍夫曼编码

图像压缩编码方法综述

【摘要】：图像压缩编码在图像处理中起着至关重要的作用，文章论述了图像压缩的必要性和可行性，介绍了几种常用的几种常用经典图像压缩方法和现代压缩的算法及应用情况。

【关键词】：图像压缩；经典压缩方法；现代压缩算法

1. 图像压缩的必要性和可行性

随着多媒体应用的普及和数字视频技术的发展, 以及网络上图像传输的增多, 对图像的处理变得越来越重要。图像的数字化是必然的趋势, 但是经过数字化的图像所占的数据量相当庞大, 而信道带宽和存储空间的限制又给实际应用带来了很大的困难, 所以图像压缩已成为现代信息社会急待解决的问题。虽然数字图像的数据量极为庞大，但这些数据之间往往是高度相关的。换言之，其中存在着大量的冗余，数字图像压缩技术就是通过有效地消除图像的各种冗余，达到用尽可能少的数据表示和重建原始图像的目的。一个常用的图像压缩系统模型如下：

2. 图像压缩编码的分类

2.1 传统图像压缩编码方法

2.1.1 熵编码

熵编码是纯粹基于信号统计特性的编码技术。它是一种无损编码，解码后能无失真地恢复原图像。其基本原理是给出出现概率大的符号一个短码字，而给出出现概率小的符号一个长码字，从而使得平均码长最短。

① 霍夫曼编码

土的剑桥模型发展综述

土体本构理论是岩土工程学科的重要基础理论。随着对土体力学特性的不断深入,塑性理论逐渐被应用于土体本构关系的研究中来。Roscoe[1]于1963 年提出著名的剑桥粘土模型,是应用塑性理论的代表,被看做现代土力学的开端。

在本构理论研究发展过程中,各种建模思想不断涌现,出现了各种不同形式的土体本构模型,但弹塑性模型中得到公认的还只有剑桥模型。现在国际岩土本构的一大发展趋势是又回到剑桥模型,在剑桥模型基础上进行改进和修正,本文简要介绍了剑桥模型,并对剑桥模型的发展作了较为系统的评述。

1. 关于剑桥模型及修正剑桥模型

1958 - 1963 年间, 英国剑桥大学的Roscoe等[1 ]根据正常固结粘土和弱超固结粘土的三轴试验, 提出的剑桥粘土的本构模型,标志着人们在土体力学特性认识上的第一次飞跃。他们将“帽子”屈服准则、正交流动准则和加工硬化规律系统地应用于Cam 模型之中,并提出了临界状态线、状态边界面、弹性墙等一系列物理概念,构成了第一个比较完整的土塑性模型。Roscoc 和Burland[2 ]又进一步修正了剑桥模型,认为剑桥模型的屈服面轨迹应为椭圆,给出了现在众所周知的修正剑桥模型。可以这样说,剑桥

多层统计模型方法综述

目前为止，研究多层统计模型的学者有很多，但大家基本上接受两组人分别独立开发出同一模型的结果，这两组人分别有各自分析的成熟的软件。一组是S.Raudenbush与A.Bryk建立的hierarchical linear model，开发的软件为HLM。另一组是由H.Goldstein定义的multilevel models，开发出的软件为MLwiN(早期版本称ML3，MLn)。

多层统计模型有许多名称，有multilevel models,hierarchical linear model,random-effect

model,random

coefficient

model,various

component

model,mixed-effect model,empirical Bayes model.

多层统计模型主要用于对横截面数据（即面板数据）以及层次结构数据的研究。详情见下表：

多层统计模型 横截面数实例 临床实验和动物实验的重复测量 多中心临床试验研究 层次结构数据 模型 多水平主成分分析 多水平判别分析 多水平logistic回归 多水平Poisson回归 多水平时间序列分析 多元多水平模型 多水平结构方程

《软土地基》课程论文

学 院 建工学院 姓 名 王洋 学 号

1

软土本构模型综述

1 引 言

土体具有复杂的变形特征，如剪胀性、各向异 性、受应力路径影响等。土体变形的这种复杂性是 在复杂受力状态下表现出来的。复杂应力状态存 在 6 个应力分量，也有 6 个应变分量。其间的关系 是一种多因素物理量与多因素物理量之间的关系，不能由试验直接建立。须在简化条件的试验基础 上，做某些假定及合乎规律的推理，从而提出某种 计算方法，把应力应变关系推广到复杂应力状态。 这种计算方法叫本构模型。

1.1 土的本构模型

发展到现在，土的本构模型数目众多，大致可以分为以下几大类: ( 1) 非线性模型; ( 2) 弹塑性模型; ( 3) 粘弹塑性模型; ( 4) 结构性模型。

对于软土而言，比较适用的一般为弹塑性模型。弹塑性模型是把总的变形分成弹性变形和塑性变形两部分，用虎克定律计算弹性变形部分，用塑性理论来解塑性变形部分。

1.2 变形假定

对于塑性变形，要作三方面的假定: ( 1) 破坏准则和屈服准则; ( 2)

品牌权益模型理论研究综述 乔均，储俊松，傅培培

摘要：品牌权益是对品牌研究的前沿理论。本文从品牌权益概念出发，对国内外近年来关于品牌权益理论的最新研究成果进行回顾和梳理。文中重点介绍了品牌权益的概念、内涵，以及基于不同视角品牌权益模型中的Aaker模型、Keller模型、Biel模型、Netemeyer模型、Jinchao Yang模型和Krishnan模型等进

行系统阐述，从而对品牌权益的内涵、管理及测评进行总结并给出简单评价。

关键词：品牌 品牌权益 模型 综述

1. 引言

西方国家对于品牌理论的研究最早出现在1955年，距今已有半个世纪。由于品牌具有极其丰富的内涵，国内外学者对品牌理论的研究在内涵上不断深化。最早系统地研究品牌的是大卫·奥格威（David.Ogilvy），他认为品牌是一个错综复杂的象征，它是品牌属性、名称、包装、价格、历史、声誉、广告方式的无形总和，品牌同时也应根据消费者对其使用的印象和自身的经验来界定，它是消费者对产品的一切感觉的总和。科特勒（Pilip.Kotler）认为品牌是一种名称、术语、标记、符号或设计，或是组合运用，其目的是借以辨认某个或某群销售者的产品或服务，并使之同竞争对手的产品和服务

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财务危机预警模型文献综述

作者：陈红

来源：《消费导刊》2015年第06期

摘要：财务危机预警研究在西方国家蓬勃展开，经过几十年的发展，国内外研究者的研究成果丰硕，本文总结了财务危机模型在我国的发展过程，让大家了解我国危机模型的发展状况。

关键词：财务危机 预警模型

20世纪60年代，财务危机预警研究在西方国家蓬勃展开，经过几十年的发展，国内外研究者的研究成果丰硕，其主要由单变量模型发展为多变量模型，由财务指标单独构成变成财务指标与非财务指标混合构成。 一、财务指标的财务危机预警模型

国内关于财务危机预警的研究较晚，到20世纪90年代才有相关的研究出现，邱志荣（1991）使用42家配对样本公司构建了线性判别模型和logit模型，研究发现构建的线性判别模型要高于logit模型，文章关注其他财务比率对财务危机有效性的同时，更加注重现金流量指标对财务危机的有效性。

陈静（1999）构建了种类型的模型，单变量模型和线性判别模型，构建单变量模型时最有效的指标为流动比率及负债比率，构建线性判别模型时选