基于贝叶斯估计的高校资产分布与控制研究

发布时间：2017-08-18 01:11

  本文关键词：基于贝叶斯估计的高校资产分布与控制研究

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【摘要】：在教育部直属高校资产管理绩效综合评价项目中,不同规模的高校具有不同资产变化的需求,如何对不同规模高校的建设与发展给出一个合理拥有的资产标准,是实际项目中急需解决的问题。本文以不同规模高校的资产为研究对象,旨在以贝叶斯估计方法为研究思路,根据不同规模高校的历年资产数据,通过贝叶斯估计方法和资产的预测后验分布来分析、推断和完善一个适合高校发展规模的资产估计标准,以度量不同规模高校发展需要,且实现对不同规模高校资产投入的合理和有效控制。本文主要研究工作如下：(1)利用贝叶斯估计资产指标变量的分布参数,动态研究资产指标变量的分布变化特征,获取资产指标变量分布参数估计量的变化规律,从而得到资产指标变量的分布,以实现对资产的估计和预测。在资产管理绩效评价问题中,经过对数函数变换后的资产指标变量是服从正态分布的,由此建立多层贝叶斯模型,动态获取每年高校资产指标变量的分布,并且分布结果显示高校历年资产指标变量分布参数波动较小。(2)利用资产指标变量的分布及其分布参数的后验分布,得到资产指标变量的预测后验分布。利用资产指标变量的预测后验分布对资产变化可能性进行预测,预测结果同时体现了历史样本和新增样本的变化影响,并显示了在未知资产标准下的资产估计额的逐步修正与完善。(3)进一步建立不同高校发展规模对应的资产预测BP神经网络模型,并定义混合隶属度来度量资产隶属于不同资产规模等级的可能性；虽然在历史样本下BP预测模型的正确率为94.74%,但BP模型的合理建立依赖资产标准已确定的样本,与贝叶斯估计资产变化相比,仍存在一定的不足。(4)同时应用贝叶斯估计与BP神经网络模型来预测不同高校发展规模的资产变化,提出相应的不同规模高校发展应拥有的资产额和资产变化控制。
【关键词】：资产分布 贝叶斯估计 混合隶属度 预测后验分布 资产预测与控制
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G647.5;O212.8
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-11
• 1.1 研究背景与意义9
• 1.2 研究问题概述9-11
• 1.3 本文的主要内容11
• 第二章 贝叶斯估计相关理论知识11-20
• 2.1 贝叶斯估计与经典估计的比较11-12
• 2.2 贝叶斯公式12-13
• 2.3 贝叶斯先验分布13-16
• 2.4 马氏链蒙特卡洛方法16-18
• 2.5 贝叶斯估计18-19
• 2.6 本章小结19-20
• 第三章 基于贝叶斯估计的资产分布与控制20-30
• 3.1 高校资产控制问题概述20
• 3.2 高校资产管理绩效评价概述20-21
• 3.3 基于贝叶斯估计的资产分布研究21-24
• 3.3.1 统计方法确定资产的分布形式21-22
• 3.3.2 资产分布参数的先验分布22-23
• 3.3.3 资产分布参数的后验分布23-24
• 3.4 预测后验分布对资产指标变量的预测24-25
• 3.5 资产分布参数的动态后验分布25
• 3.6 混合隶属度下资产的控制25-27
• 3.7 BP神经网络的资产预测模型27-28
• 3.8 本章小结28-30
• 第四章 高校资产的动态贝叶斯估计与控制30-68
• 4.1 高校资产管理绩效综合评价研究背景30-33
• 4.1.1 高校资产管理绩效综合评价研究项目概述30-31
• 4.1.2 高校资产管理绩效综合评价模型31-32
• 4.1.3 高校资产指标变量的分布与控制概述32-33
• 4.2 高校资产指标变量的数据处理与分布检验33-35
• 4.3 高校资产指标变量的动态分布35-51
• 4.3.1 高校事业资产总额的动态分布36-43
• 4.3.2 高校事业净资产总额的动态分布43-50
• 4.3.3 高校资产分布的检验50-51
• 4.4 高校资产指标变量的贝叶斯估计预测51-60
• 4.4.1 高校事业资产总额的贝叶斯估计预测51-56
• 4.4.2 高校事业净资产总额的贝叶斯估计预测56-60
• 4.5 不同规模高校发展的资产变化的控制60-63
• 4.5.1 基于混合隶属度的资产规模表示60-62
• 4.5.2 高校事业资产总额和净资产总额变化的控制62-63
• 4.6 动态贝叶斯估计与BP神经网络模型预测资产的方法与结果比较63-66
• 4.7 本章小结66-68
• 结论68-69
• 参考文献69-71
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果71-72
• 致谢72-73
• 答辩委员会对论文的评定意见73

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本文编号：691968