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龍圖騰網(wǎng)獲悉中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于邊際零截?cái)嗖此赡Ｐ偷慕７治黾邦A(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114817852B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210241739.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F17/18；該發(fā)明授權(quán)一種基于邊際零截?cái)嗖此赡Ｐ偷慕７治黾邦A(yù)測(cè)方法是由劉寅;李文慧;張新雨設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于邊際零截?cái)嗖此赡Ｐ偷慕７治黾邦A(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：一種基于邊際零截?cái)嗖此赡Ｐ偷慕７治黾邦A(yù)測(cè)方法，包括對(duì)零截?cái)嗖此煞植嫉目傮w均值建模而非對(duì)標(biāo)準(zhǔn)泊松參數(shù)建模，構(gòu)建參數(shù)估計(jì)的基于隨機(jī)表示的EM?FS算法，發(fā)展基于邊際零截?cái)嗖此赡Ｐ偷慕７治黾邦A(yù)測(cè)方法，建立確定候選模型最優(yōu)權(quán)重組合的篩選準(zhǔn)則以及提出候選模型優(yōu)化策略。本發(fā)明主要用于對(duì)金融保險(xiǎn)領(lǐng)域一類具有零截?cái)嘤?jì)數(shù)特征的觀測(cè)指標(biāo)進(jìn)行建模分析及預(yù)測(cè)，所述邊際零截?cái)嗖此赡Ｐ湍軌蛱峁撛谟绊懸蜃訉?duì)于目標(biāo)總體均值的直接效用評(píng)價(jià)而非間接評(píng)價(jià)，從而提高模型的解釋能力；所述邊際零截?cái)嗖此赡Ｐ偷哪Ｐ推骄A(yù)測(cè)方法可以有效降低預(yù)測(cè)損失、提高預(yù)測(cè)性能，從而為相關(guān)決策和方案的制定提供理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。

本發(fā)明授權(quán)一種基于邊際零截?cái)嗖此赡Ｐ偷慕７治黾邦A(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于邊際零截?cái)嗖此赡Ｐ偷慕７治黾邦A(yù)測(cè)方法，其特征在于，該方法應(yīng)用于金融保險(xiǎn)中的計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)分析，所述方法包括： 從零截?cái)嗖此煞植嫉目傮w均值μ出發(fā)構(gòu)建邊際零截?cái)嗖此赡Ｐ痛鎸?duì)標(biāo)準(zhǔn)泊松參數(shù)建模，建立零截?cái)嘤^測(cè)頻數(shù)與感興趣的潛在影響因子之間的直接聯(lián)系，構(gòu)建邊際零截?cái)嗖此赡Ｐ停唧w包括： 令Wj為來(lái)自于零截?cái)嗖此煞植糧TPλj的隨機(jī)變量，j＝1，...，n，且W1，...，Wn相互獨(dú)立；則Wj的總體均值為 μj為λj的非線性超越函數(shù)；通過(guò)對(duì)logμ-1建立下述回歸模型 以消除對(duì)回歸系數(shù)向量β施加的未知特定約束，以保證μ＞1成立，其中，vj＝1，V1j，...，Vpj T為潛在影響因子向量，β＝β0，β1，...，βpT為回歸系數(shù)向量； 通過(guò)Taylor展式對(duì)零截?cái)嗖此煞植嫉目傮w均值μ與標(biāo)準(zhǔn)泊松參數(shù)λ之間的非線性超越關(guān)系進(jìn)行線性近似，具體包括： 其中，λ0j為λj鄰域內(nèi)的一個(gè)近似點(diǎn)； 根據(jù)所述邊際零截?cái)嗖此赡Ｐ停瑯?gòu)建參數(shù)估計(jì)的有效算法，即，基于隨機(jī)表示的EM-FS算法，具體包括： 首先，基于隨機(jī)表示 隨后，引入隱變量U1，...，Un來(lái)將零截?cái)嗖此捎?jì)數(shù)數(shù)據(jù)補(bǔ)充完整為標(biāo)準(zhǔn)泊松計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，從而得到完全觀測(cè)數(shù)據(jù)似然函數(shù)；其中，Xj～Poissonλj，且Uj和Wj相互獨(dú)立；由此隱變量在給定觀測(cè)數(shù)據(jù)下的條件預(yù)測(cè)期望為： 接下來(lái)，由完全觀測(cè)數(shù)據(jù)似然函數(shù)出發(fā)構(gòu)建β極大似然估計(jì)求解的基于隨機(jī)表示的EM-FS算法如下： M步：基于完全觀測(cè)似然函數(shù)由Fisher-Scoring算法計(jì)算得到第t+1次迭代式 其中，1n為長(zhǎng)度為n且各分量元素均為1的數(shù)值型向量， V＝v1，...，vnT，u＝U1，...，UnT，w＝W1，...，WnT， ab＝a1b1，...，anbnT， E步：將5式中的u＝U1，...，UnT用4式確定的條件期望替代； 重復(fù)上述EM-FS過(guò)程直至滿足停止準(zhǔn)則； 根據(jù)所述邊際零截?cái)嗖此赡Ｐ停瑯?gòu)建模型平均預(yù)測(cè)理論框架，建立候選模型最優(yōu)權(quán)重篩選準(zhǔn)則，以實(shí)現(xiàn)對(duì)零截?cái)嘤?jì)數(shù)特征的總體情況進(jìn)行預(yù)測(cè)以指導(dǎo)相關(guān)決策和方案的制定。

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