南核：即由南京大学中国社会科学研究评价中心，组织评定的，两年一评。通过对全国所有符合两月以下出版及非一刊号多版的人文社会科学各学科学术性期刊，进行他引影响因子分析，指某刊在统计当年被CSSCI来源期刊文献引用该刊前2年所登载的文章的篇次（不含该刊自引）与前2年该刊载文量之比；总被引频次指某刊被统计当年被CSSCI来源期刊文献所引用该刊创刊以来登载的文章的总篇次（含该刊自引）。结果最靠前的的刊物，就是南大核心来源期刊。北核：北大核心是北京大学图书馆联合众多学术界权威专家鉴定，国内几所大学的图书馆根据期刊的引文率、转载率、文摘率等指标确定的。确认核心期刊的标准也是由某些大学图书馆制定的，而且各学校图书馆的评比、录入标准也不尽相同，受到了学术界的广泛认同。从影响力来讲，其等级属同类划分中较权威的一种。*其余核心及投稿过程审稿周期和出刊时间一般来说，南核的审稿周期在2-4个月，出刊时间为一年。而北核的审稿时间会稍微长一点，在2-6个月左右，出刊时间在6-14个月。期刊收录在写文章方面，相信作者们个个都是大佬，但在发文章方面，却有不少新手小白。有的大佬是理工专业的，却想着发南核，结果碰了一鼻子灰。而这就是因为期刊的收录范围和其专业性质不相符合。南核主要收录的是文科类的文章，而北核文理皆收。*相对于文科类的大佬来说，发南核加的分会比北核多5-10分。文章重复率北核的查重率在5％—10％，其中个别北核期刊的重复率要求在5％以内，具体视情况而定。而南核的要求更加苛刻，都需要在5％以内。作者要求北核的要求一般是二本硕讲及以上，偶尔会收高职单位的。而南核的要求就比较高了，需要博士或者副高，当然如果更高就更好啦。如果不满足作者条件的话，很大概率是过不了的，可以选择换一个级别来发。各位想发南北核心的大佬们一定要注意，确定自己的文章类型适合哪一个核心期刊，千万不要投错稿啦~
当然不是了。四区比其他区虽然分区低一些，但是也有些质量不错，说SCI四区垃圾更是无稽之谈，那北核算什么，统计源核心算什么，好歹比一般的北核强吧。如果你想发表SCI，建议你先去淘淘论文网看下这方面的基本知识，如果你的水平连普刊都发表不上，就嫌弃SCI四区不够好，是不是有点吃不到葡萄说葡萄酸呢。
代发一般3w左右，具体看期刊，也要看具体的方向，专业。sci是一个国际上知名权威的学术检索工具，所检索的内容包括学术期刊以及各类专业文献，当然都是全世界范围内符合标准的期刊和文献，所以sci包括很多期刊，但sci也有一定专业侧重，sci是侧重理科专业的，因此理科专业的期刊和文献是sci检索的主要内容。理科专业中如数学、物理学、化学、天文学、生物学、医学、农业科学以及计算机科学、材料科学等学科方面重要的学术成果信息，sci都是可以检索的，期刊是主要的形式，但sci也不仅仅局限于期刊，一些学术会议和专利也是可以检索到的。sci检索的期刊中，需要特别提醒大家注意，特刊、增刊、会议集这些在国内认可度很有限的刊物在sci中也是可以检索得到的，那么sci中的特刊、增刊、会议集在国内受认可吗?在sci中，一般特刊会被全文检索，但检索类型有所不同。一般是论著，增刊被检索的概率要小得多，大多数不检索，如果被检索，检索类型为会议文献类型。所以sci期刊是有很多类型的，涉及范围还是很广的，作者要结合自己的发表需求检索合适的期刊，在利用sci检索文献时也需要多加注意。SCI官方的划分方式：所有的期刊主要按影响因子高低被分为四个区，分别是Q1区，Q2区，Q3区，Q4区，各占25%。即Q1区是影响因子最靠前25%的期刊，Q4区是最靠后的25%的期刊。Q1区的期刊质量最高，Q4区期刊质量最低。
什么是期刊影响因子？如何查询 影响因子(Impact Factor)是一个国际上通行的期刊评价指标，即某期刊前两年发表的论文在统计当年的被引用总次数除以该期刊在前两年内发表的论文总数。该指标是相对统计值，可克服大小期刊由于载文量不同所带来的偏差。一般来说，影响因子越大，其学术影响力也越大。影响因子的查询：1、查询外文期刊影响因子，可使用外文数据库Web of Science中的JCR（Journal of Reports），其中JCR Science Edition 用于查询自然科学类期刊，JCR Social Sciences Edition用于查询人文社会科学类期刊。2、查询中文期刊的影响因子，可使用中国学术期刊（光盘版）电子杂志社和中国科学文献计量评价中心联合推出的《中国学术期刊综合引证报告》（万锦堃主编，科学出版社）。 什么是影响因子IF 克服了外力的难度系数 影响因子和sci影响因子的区别 影响因子（Impact factor，缩写IF）是指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，由美国科学情报研究所（ISI）创始人尤金·加菲得（Eugene Garfield）在1960年代创立，其后为文献计量学的发展带来了一系列重大革新。 计算方式 即某期刊前两年发表的论文在该报告年份（JCR year）中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。美国《科学引文索引》（Science Citation Index, 简称 SCI ）于1957 年由美国科学信息研究所（Institute for Scientific Information, 简称 ISI）在美国费城创办，是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出版的引文数据库。 所以： 影响因子IF是评点某一期刊的指标之一。SCI影响因子，就是被收录到SCI的期刊的IF。 杂志影响因子N/A是什么意思 影响因子是以年为单位进行计算的。以1992年的某一期刊影响因子为例，IF（1992年） = A / B 其中， A = 该期刊1990年至1991年所有文章在1992年中被引用的次数； B = 该期刊1990年至1991年所有文章数。 影响 许多著名学术期刊会在其网站上注明期刊的影响因子，以表明在对应学科的影响力。如，美国化学会志、Oncogene等。 中国大陆各大高校（如清华大学、哈尔滨工业大学、浙江大学）都以学术期刊的影响因子作为评判研究生毕业的主要标准。 什么是影响因子？如何得到某学术期刊的影响因子 影响因子是1972年由E1加菲尔德提出的，现已成为国际上通行的一个期刊评价指标。 学术期刊影响因子（Impact Factor）是指期刊近两年的平均被引率，即该期刊前两年发表的论文在评价当年被引用的平均次数。用公式表示为： 影响因子=该刊前2年所发表的论文在第3年被引用的次数/该刊2年内所发表的论文总数. 从其定义可知，影响因子的三个决定因素分别为时间（2年）、论文总数（该刊连续2年内所发表论文总数）、被引用次数（上述论文在第3年被引用的总次数）。 影响因子是一个相对数量指标，一般认为能够较好的反映期刊被使用的真实客观情况，可较公平的评价各类学术期刊，通常影响因子越大，期刊的学术影响力和作用也越大！ 论文中的影响因子是什么 常响因子（Impact Factor,IF)是美国ISI（科学信息研究所）的JCR(期刊引证报告）中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在统计当年的被引用总次数除以该期刊在前两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。 扩刊版影响因子是什么？ 最新版国内影响因子——国家科技支撑计划项目，现有文献数据的规范、整理、加工及科技监测、评价基础数据库建设（2006BAH03B01）成果 为了更加科学地建立期刊综合评价指标体系，更加完整地统计期刊的被引用 计量指标，更加高效地进行期刊文献计量和评价工作，使期刊统计分析结果具有 更大的影响力，使核心期刊遴选具有更强的说服力，推进知识服务系统的发展， 中国科学技术信息研究所信息资源中心与万方数据股份有限公司合作，在国家支 撑计划项目的支持下，结合“现有文献数据的规范、整理、加工及科技监测、评 价基础数据库建设（2006BAH03B01）”课题研究，联合编制出版《中国期刊引证 报告（扩刊版）》。 《中国期刊引证报告（扩刊版）》基本囊括了我国出版的学术技术类科学技术期刊和理论研究性社会科学期刊，是一种专门用于期刊引用分析研究的重要检 索评价工具。从中可以清楚地了解期刊引用和被引用的情况，以及引用效率、引 用网络、期刊自引等的统计分析。同时，还可以方便地定量评价期刊的相互影响 和相互作用，正确评估某种期刊在科学交流体系中的作用和地位，确定高被引作 者群等。 《中国期刊引证报告（扩刊版）》的出版，是我国期刊界和知识界的一件大 事，是《中国科技期刊引证报告（核心版）》的扩展和补充。《中国期刊引证报 告（扩刊版）》将全方位、完整地提供我国期刊的评估数据，为国家择优支持期 刊评定以及国家期刊管理部门和地方省市的期刊管理部门提供科学管理依据，有 力地填补我国关于期刊评价数据不全的空白，因此是一项非常重要的科学评价基 础工程建设。 《中国期刊引证报告（扩刊版）》2009年版，还需不断完善和充实，适时进 行指标的增补和修订。衷心希望《中国期刊引证报告（扩刊版）》能成为广大读 者检索查询的友好助手和得力工具，热忱期待《中国期刊引证报告（扩刊版）》 能成为社会评估期刊发展状况的参考依据。 在整个编写过程中，尽管力求严格规范，细致准确，精益求精，但由于一些 实际情况，例如期刊的更名合并、大学学报版本叠更、期刊引用文献着录不规范、 期刊缩简写各异或期刊类目复杂等，给我们的编辑工作带来很大困难。因此错误 和疏漏在所难免，诚望广大读者不吝赐教，批评指正。 影响因子是指文章的，还是期刊的？ 15分 这个的影响因子指的是期刊的，你可以在知网上看到不同类型期刊的影响因子 什么是SCI一区学术期刊? 按照美国信息研究所每年公布的JCR期刊影响因子分区情况，将SCI收录同一学科中的期 刊按影响因子从高到低进行排序。学科影响因子前5%的绩刊为An1区期刊,学科影响因 子前20% 为An2区期刊，学科影响因子前50%的3区为An3区期刊；学科影响因子后 50%的为An4区期刊；EI收录核心期刊源为An5区期刊，在以上分区中所对应的期刊上 发表的论文分别称为An1类、An2类、An3类、An4类和An5类的论文。 什么是学术期刊的影响因子？ 影响因子是1972年由E1加菲尔德提出的，现已成为国际上通行的一个期刊评价指标。 学术期刊影响因子（Impact Factor）是指期刊近两年的平均被引率，即该期刊前两年发表的论文在评价当年被引用的平均次数。用公式表示为： 影响因子=该刊前2年所发表的论文在第3年被引用的次数/该刊2年内所发表的论文总数. 从其定义可知，影响因子的三个决定因素分别为时间（2年）、论文总数（该刊连续2年内所发表论文总数）、被引用次数（上述论文在第3年被引用的总次数）。 影响因子是一个相对数量指标，一般认为能够较好的反映期刊被使用的真实客观情况，可较公平的评价各类学术期刊，通常影响因子越大，期刊的学术影响力和作用也越大！ 我是润勉论文网的袁老师，以上是我了解到的资料，如果你还有什么问题，可以随时登陆我的网站详细咨询！
问题一：影响因子怎么计算/怎么计算影响因子 影响因子(Impact factor,IF),是表征期刊影响大小的一项定量指标.也就是某刊平均每篇论文的被引用数,它实际上是某刊在某年被全部源刊物引证该刊前两年发表论文的次数,与该刊前两年所发表的全部源论文数之比. nk-1+nk-2 计算公式：IF（k） = Nk-1+Nk-2 说明： k 为某年,Nk-1+Nk-2 为该刊在前一两年发表的论文数量,nk-1 和nk-2 该刊在 k 年的被引用数量.也就是说,某刊在2005年的影响因子是其2004和2003两年刊载的论文在2005年的被引总数除以该刊在2004和2003这两年的载文总数（可引论文）.问题二：影响因子的计算方法 影响因子是以年为单位进行计算的。以1992年的某一期刊影响因子为例，IF（1992年） = A / B其中，A = 该期刊1990年至1991年所有文章在1992年中被引用的次数；B = 该期刊1990年至1991年所有文章数。影响许多著名学术期刊会在其网站上注明期刊的影响因子，以表明在对应学科的影响力。如，美国化学会志、Oncogene等。中国大陆各大高校（如清华大学、中国科学技术大学、南开大学、中国农业大学、吉林大学、哈尔滨工业大学、浙江大学、上海大学、大连理工大学等）都以学术期刊的影响因子作为评判研究生毕业的主要标准。以1992年为例，计算某期刊在该年的影响因子：X=以1992年为基点、某期刊于1990和1991年在1992年全部被引用之论文总次数Y=以1992年为基点、某期刊1990和1991年全部论文发文量的总和IF1992年 =（X（1990年，1991年） / Y（1990年，1991年）） 问题三：请问杂志期刊的影响因子一般是怎么计算的啊? 影响因子是以年为单位进行计算的。以1992年的某一期刊影响因子为例，IF（1992年） = A / B 其中， A = 该期刊1990年至1991年所有文章在1992年中被引用的次数； B = 该期刊1990年至1991年所有文章数。 影响 许多著名学术期刊会在其网站上注明期刊的影响因子，以表明在对应学科耿影响力。如，美国化学会志、Oncogene等。 中国大陆各大高校（如清华大学、哈尔滨工业大学、浙江大学）都以学术期刊的影响因子作为评判研究生毕业的主要标准。问题四：中文核心期刊影响因子是怎么计算的？ 其实影响因子（Impact Factor）的计算并不涉及当年的文章数， 其计算方法为前两年文章在当年(前两年)的引用次数除以前两年的文章数； 涉及到当年文章数的是即年指标（Immediacy Index），计算方法为当年文章在当年被引用的次数除以当年的文章数。问题五：期刊中的影响因子是怎么算的？ 一种期刊的影响因子，指的是该刊前二年发表的文献在当前年的平均被引用次数。一种刊物的影响因子越高，也即其刊载的文献被引用率越高，一方面说明这些文献报道的研究成果影响力大，另绩方面也反映该刊物的学术水平高。 影响因子的计算方法 影响因子是一个国际上通行的期刊评价指标,是E.加菲尔德于1972年提出的,是对文献或文献 *** 获得客观响应,反映其重要性的宏观度量.由于它是一个相对统计量,所以可公平地评价和处理各类期刊.通常影响因子越大,它的学术影响力和作用也越大.具体算法为: 影响因子=(该刊前两年发表论文在统计当年被引用的总次数)/ (该刊前两年发表论文总数).问题六：影响因子多少算高 影响因子的高与低是相对的，大于2的算高，大于1的可以算比较高，看你如何比较。 问题七：影响因子多少算高 2012年国内（不包括台湾地区）有150多种学术期刊被SCI收录，影响因子最高的是（CELL RES），影响因子>2的有15种，1-2之间的有40种，之间的有50种。影响因子的高与低是相对的，大于2的算高，大于1的可以算比较高，看你如何比较。 问题八：怎样知道一篇文章的影响因子？ 影响因子（Impact Factor,IF)是美国ISI（科学信息研究所）的JCR(期刊引证报告）中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在统计当年的被引用总次数除以该期刊在前两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。 例如，某期刊2005年影响因子的计算 本刊2004年的文章在2005年的被引次数： 48 本刊2004年的发文量： 187 本刊2003年的文章在2005年的被引次数： 128 本刊2003年的发文量： 154 本刊2003-2004的文章在2005年的被引次数总计： 176 本刊2003-2004年的发文量总计： 341 本刊2005年的影响因子： = 176÷341 意义：该指标是相对统计值，可克服大小期刊由于载文量不同所带来的偏差。一般来说，影响因子越大，其学术影响力也越大。 附：IF值计算方法(以1992年为例） A＝1992年的全部引文（指定数据库中的记录） B＝1992年引用某期刊发表在1990和1991的论文的总次数 C＝某期刊1990 和1991 年发表的全部论文的总和 D（期刊1992的影响因子）＝B/C 影响因子查询系统 emuch/sciif/ 这个地址也可以 proteomics/sci-if/ 本回答援自问题九：学术期刊影响因子多少算是厉害？第二作者也算是作者吗？ 这个要具体分析，因为不同学科领域的期刊影响因子差别挺大的。国内的期刊一般在以上的就不错了，到或更高的就不多了。第二作者算不算作者要看你评什么职称，一般中级可以算，但2~3篇第二作者相当于一篇第一作者，评高级的话第二作者基本不能算。
一、下面这些国际数学杂志，您可以从网上找一下投稿信箱，把您的论文投过去。Journal of the American Mathematical Society 美国数学会杂志Annals of Mathematics 数学年报Advances in Applied Mathematics 应用数学进展Advances in Applied Probability 应用概率论进展Advances in Computational Mathematics 计算数学进展Advances in Mathematics 数学进展Algebra Colloquium 代数学讨论会Algebras and Representation Theory 代数和表示理论American Mathematical Monthly 美国数学月刊American Statistician 美国统计员Annals of Applied Probability 应用概率论年报Annals of Global Analysis and Geometry 整体分析与几何学年报Annals of Mathematics and Artificial Intelligence 人工智能论题年报Annals of Operations Research 运筹学研究年报Annals of Probability 概率论年报Annals of Pure and Applied Logic 抽象和应用逻辑年报Annals of Statistics 统计学年报Annals of The Institute of Statistical Mathematics 统计数学学会年报Applicable Algebra in Engineering Communication and Computing 代数在工程通信与计算中的应用Applied and Computational Harmonic Analysis 调和分析应用和计算Applied Categorical Structures 应用范畴结构Applied Mathematics and Computation 应用数学与计算Applied Mathematics and Optimization 应用数学与最优化Applied Mathematics Letters 应用数学快报Archive for History of Exact Sciences 科学史档案Archive for Mathematical Logic 数理逻辑档案Archive for Rational Mechanics and Analysis 理性力学和分析档案Archives of Computational Methods in Engineering 工程计算方法档案Asymptotic Analysis 渐近线分析Autonomous Robots 机器人British Journal of Mathematical Statistical Psychology 英国数学与统计心理学杂志Bulletin of The American Mathematical Society 美国数学会快报Bulletin of the London Mathematical Society 伦敦数学会快报Calculus of Variations and Partial Differential Equations 变分法与偏微分方程Combinatorics Probability Computing 组合概率与计算Combustion Theory and Modeling 燃烧理论建模Communications in Algebra 代数通讯Communications in Contemporary Mathematics 当代数学通讯Communications in Mathematical Physics 数学物理学通讯Communications in Partial Differential Equations 偏微分方程通讯Communications in Statistics-Simulation and Computation 统计通讯 – 模拟与计算Communications on Pure and Applied Mathematics 纯数学与应用数学通讯Computational Geometry-Theory and Applications 计算几何 - 理论与应用Computational Optimization and Applications 优化计算与应用Computational Statistics Data Analysis 统计计算与数据分析Computer Aided Geometric Design 计算机辅助几何设计Computer Physics Communications 计算机物理通讯Computers Mathematics with Applications 计算机与数学应用Computers Operations Research 计算机与运筹学研究Concurrent Engineering-Research and Applications 共点工程 - 研究与应用Conformal Geometry and Dynamics 投影几何与力学Decision Support Systems 决策支持系统Designs Codes and Cryptography 编码设计与密码系统Differential Geometry and Its Applications 微分几何及其应用Discrete and Continuous Dynamical Systems 离散与连续动力系统Discrete Applied Mathematics 应用离散数学Discrete Computational Geometry 离散计算几何学Discrete Event Dynamic Systems-Theory and Applications 离散事件动态系统 - 理论和应用Discrete Mathematics 离散数学Educational and Psychological Measurement 教育与心理测量方法Engineering Analysis with Boundary Elements 工程边界元素分析Ergodic Theory and Dynamical Systems 遍历理论和动力系统European Journal of Applied Mathematics 欧洲应用数学杂志European Journal of Combinatorics 欧洲组合数学杂志European Journal of Operational Research 欧洲运筹学杂志Experimental Mathematics 实验数学Expert Systems with Applications 专家系统应用Finite Fields and Their Applications 有限域及其应用Foundations of Computational Mathematics 计算数学基础Fuzzy Sets and Systems 模糊集与模糊系统Glasgow Mathematical Journal 英国格拉斯哥数学杂志Graphs and Combinatorics 图论与组合数学IEEE Robotics Automation Magazine IEEE机器人与自动化杂志IEEE Transactions on Robotics and Automation IEEE机器人与自动化学报IMA Journal of Applied Mathematics IMA应用数学学报IMA Journal of Mathematics Applied in Medicine and Biology IMA数学在医与生物中的应用杂志IMA Journal of Numerical Analysis IMA数值分析学报Information and Computation 信息与计算Insurance Mathematics Economics 保险数学和经济学International Journal for Numerical Methods in Engineering 国际工程数值方法杂志International Journal of Algebra and Computation 国际代数和计算杂志International Journal of Computational Geometry Applications 国际计算几何应用杂志International Journal of Computer Integrated Manufacturing 国际计算机集成制造业国际杂志International Journal of Game Theory 国际对策论国际杂志International Journal of Mathematics 国际数学杂志International Journal of Production Research 国际研究成果杂志International Journal of Robotics Research 国际机器人研究杂志International Journal of Systems Science 国际系统科学杂志International Statistical Review 国际统计评论Inverse Problems 反比问题Journal of Algebra 代数学报Journal of Algebraic Combinatorics 代数组合数学学报Journal of Algebraic Geometry 代数几何学报Journal of Algorithms 算法学报Journal of Applied Mathematics and Mechanics 数学应用与力学学报Journal of Applied Probability 应用概率杂志Journal of Approximation Theory 近似值理论杂志Journal of Combinatorial Optimization 组合最优化学报Journal of Combinatorial Theory Series B 组合理论学报B辑Journal of Combinatorial Theory Series A 组合理论学报A辑Journal of Computational Acoustics 声学计算杂志Journal of Computational Analysis and Applications 计算分析与应用学报Journal of Computational and Applied Mathematics 计算与应用数学杂志Journal of Computational Biology 生物计算杂志Journal of Computational Mathematics 计算数学学报Journal of Computational Neuroscience 神经系统计算杂志Journal of Computational Neuroscience 神经系统计算杂志Journal of Differential Equations 微分方程组学报Journal of Econometrics 计量经济学会会刊Journal of Engineering Mathematics 工程数学学报Journal of Functional Analysis 泛函分析学报Journal of Geometry and Physics 几何学和物理学学报Journal of Global Optimization 整体优化学报Journal of Graph Theory 图论理论学报Journal of Group Theory 群论理论学报Journal of Lie Theory 展开理论杂志Journal of Mathematical Analysis and Applications 数学分析和应用学报Journal of Mathematical Biology 数学生物学杂志Journal of Mathematical Economics 数学经济学学报Journal of Mathematical Imaging and Vision 成像和视觉数学学报Journal of Mathematical Physics 数学物理学的杂志Journal of Mathematical Psychology 数学心理学杂志Journal of Multivariate Analysis 多变量分析杂志Journal of Nonlinear Science 非线性数学学报Journal of Number Theory 数论学报Journal of Operations Management 操作管理杂志Journal of Pure and Applied Algebra 纯代数与应用代数学学报Journal of Statistical Planning and Inference 统计规划和推论杂志Journal of Symbolic Computation 符号计算学报Journal of the London Mathematical Society-Second Series 伦敦数学会杂志 - 第二辑Journal of the Royal Statistical Society Series B-Statistical Methodology 皇家学会系列杂志B 辑-统计方法学Journal of The Royal Statistical Society Series C-Applied Statistics 皇家学会系列杂志C - 应用统计Journal of Theoretical Probability 概率理论杂志K-Theory K-理论Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems 经济学和数学体系讲座Lecture Notes on Mathematics 数学讲座Letters in Mathematical Physics 数学物理学通讯Linear Algebra and Its Applications 线性代数及其应用Mathematical Biosciences 数理生物学Mathematical Finance 数理财金学Mathematical Geology 数理地质学Mathematical Intelligencer 数学情报Mathematical Logic Quarterly 数理逻辑学报Mathematical Methods in the Applied Sciences 数学应用学科Mathematical Methods of Operations Research 运筹学研究Mathematical Models Methods in Applied Sciences 数学模拟与应用方法Mathematical Physics Electronic J 数学物理电子杂志Mathematical Proceedings of the Society 数学学会学报Mathematical Programming 数学规划Mathematical Social Sciences 数学社会科学Mathematics and Computers in Simulation 数学与电脑模拟Mathematics and Mechanics of Solids 数学与固体力学Mathematics Archives 数学档案库Mathematics Magazine 数学杂志Mathematics of Computation 计算数学Mathematics of Control Signals and Systems 控制信号系统数学Memoirs of the American Mathematical Society 美国数学会备忘录Modem Logic 现代逻辑学Nonlinear Analysis-Theory Methods Applications 非线性分析 - 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在统计学中，统计模型是指当有些过程无法用理论分析 方法 导出其模型，但可通过试验或直接由工业过程测定数据，经过数理统计法求得各变量之间的函数关系。下文是我为大家整理的关于统计模型论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
统计套利模型的理论综述与应用分析
【摘要】统计套利模型是基于数量经济学和统计学建立起来的，在对历史数据分析的基础之上，估计相关变量的概率分布，并结合基本面数据对未来收益进行预测，发现套利机会进行交易。统计套利这种分析时间序列的统计学特性，使其具有很大的理论意义和实践意义。在实践方面广泛应用于个对冲基金获取收益，理论方面主要表现在资本有效性检验以及开放式基金评级，本文就统计套利的基本原理、交易策略、应用方向进行介绍。
【关键词】统计套利 成对交易 应用分析
一、统计套利模型的原理简介
统计套利模型是基于两个或两个以上具有较高相关性的股票或者其他证券，通过一定的方法验证股价波动在一段时间内保持这种良好的相关性，那么一旦两者之间出现了背离的走势，而且这种价格的背离在未来预计会得到纠正，从而可以产生套利机会。在统计套利实践中，当两者之间出现背离，那么可以买进表现价格被低估的、卖出价格高估的股票，在未来两者之间的价格背离得到纠正时，进行相反的平仓操作。统计套利原理得以实现的前提是均值回复，即存在均值区间(在实践中一般表现为资产价格的时间序列是平稳的，且其序列图波动在一定的范围之内)，价格的背离是短期的，随着实践的推移，资产价格将会回复到它的均值区间。如果时间序列是平稳的，则可以构造统计套利交易的信号发现机制，该信号机制将会显示是否资产价格已经偏离了长期均值从而存在套利的机会 在某种意义上存在着共同点的两个证券(比如同行业的股票)， 其市场价格之间存在着良好的相关性，价格往往表现为同向变化，从而价格的差值或价格的比值往往围绕着某一固定值进行波动。
二、统计套利模型交易策略与数据的处理
统计套利具 体操 作策略有很多，一般来说主要有成对/一篮子交易，多因素模型等，目前应用比较广泛的策略主要是成对交易策略。成对策略，通常也叫利差交易，即通过对同一行业的或者股价具有长期稳定均衡关系的股票的一个多头头寸和一个空头头寸进行匹配，使交易者维持对市场的中性头寸。这种策略比较适合主动管理的基金。
成对交易策略的实施主要有两个步骤：一是对股票对的选取。海通证券分析师周健在绝对收益策略研究―统计套利一文中指出，应当结合基本面与行业进行选股，这样才能保证策略收益，有效降低风险。比如银行，房地产，煤电行业等。理论上可以通过统计学中的聚类分析方法进行分类，然后在进行协整检验，这样的成功的几率会大一些。第二是对股票价格序列自身及相互之间的相关性进行检验。目前常用的就是协整理论以及随机游走模型。
运用协整理论判定股票价格序列存在的相关性，需要首先对股票价格序列进行平稳性检验，常用的检验方法是图示法和单位根检验法，图示法即对所选各个时间序列变量及一阶差分作时序图，从图中观察变量的时序图出现一定的趋势册可能是非平稳性序列，而经过一阶差分后的时序图表现出随机性，则序列可能是平稳的。但是图示法判断序列是否存在具有很大的主观性。理论上检验序列平稳性及阶输通过单位根检验来确定，单位根检验的方法很多，一般有DF，ADF检验和Phillips的非参数检验(PP检验)一般用的较多的方法是ADF检验。
检验后如果序列本身或者一阶差分后是平稳的，我们就可以对不同的股票序列进行协整检验，协整检验的方法主要有EG两步法，即首先对需要检验的变量进行普通的线性回归，得到一阶残差，再对残差序列进行单位根检验，如果存在单位根，那么变量是不具有协整关系的，如果不存在单位根，则序列是平稳的。EG检验比较适合两个序列之间的协整检验。除EG检验法之外，还有Johansen检验，Gregory hansan法，自回归滞后模型法等。其中johansen检验比较适合三个以上序列之间协整关系的检验。通过协整检验，可以判定股票价格序列之间的相关性，从而进行成对交易。
Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)用高频数据代替日交易数据进行套利，并同时比较了具有协整关系的股票对和没有协整关系股票对进行套利的立即收益率，结果显示，股票间价格协整关系越高，进行统计套利的机会越多，潜在收益率也越高。
根据随机游走模型我们可以检验股票价格波动是否具有“记忆性”，也就是说是否存在可预测的成分。一般可以分为两种情况：短期可预测性分析及长期可预测性分析。在短期可预测性分析中，检验标准主要针对的是随机游走过程的第三种情况，即不相关增量的研究，可以采用的检验工具是自相关检验和方差比检验。在序列自相关检验中，常用到的统计量是自相关系数和鲍克斯-皮尔斯 Q统计量，当这两个统计量在一定的置信度下，显著大于其临界水平时，说明该序列自相关，也就是存在一定的可预测性。方差比检验遵循的事实是：随机游走的股价对数收益的方差随着时期线性增长，这些期间内增量是可以度量的。这样，在k期内计算的收益方差应该近似等于k倍的单期收益的方差，如果股价的波动是随机游走的，则方差比接近于1;当存在正的自相关时，方差比大于1;当存在负的自相关是，方差比小于1。进行长期可预测性分析，由于时间跨度较大的时候，采用方差比进行检验的作用不是很明显，所以可以采用R/S分析，用Hurst指数度量其长期可预测性，Hurst指数是通过下列方程的回归系数估计得到的：
Ln[(R/S)N]=C+H*LnN
R/S 是重标极差，N为观察次数，H为Hurst指数，C为常数。当H>时说，说明这些股票可能具有长期记忆性，但是还不能判定这个序列是随机游走或者是具有持续性的分形时间序列，还需要对其进行显著性检验。
无论是采用协整检验还是通过随机游走判断，其目的都是要找到一种短期或者长期内的一种均衡关系，这样我们的统计套利策略才能够得到有效的实施。
进行统计套利的数据一般是采用交易日收盘价数据，但是最近研究发现，采用高频数据(如5分钟，10分钟，15分钟，20分钟收盘价交易数据)市场中存在更多的统计套利机会。日交易数据我们选择前复权收盘价，而且如果两只股票价格价差比较大，需要先进性对数化处理。Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)分别使用15分钟收盘价，20分钟收盘价，30分以及一个小时收盘价为样本进行统计套利分析，结果显示，使用高频数据进行统计套利所取得收益更高。而且海通证券金融分析师在绝对收益策略系列研究中，用沪深300指数为样本作为统计套利 配对 交易的标的股票池，使用高频数据计算累计收益率比使用日交易数据高将近5个百分点。
三、统计套利模型的应用的拓展―检验资本市场的有效性
Fama(1969)提出的有效市场假说，其经济含义是:市场能够对信息作出迅速合理的反应,使得市场价格能够充分反映所有可以获得的信息,从而使资产的价格不可用当前的信息进行预测,以至于任何人都无法持续地获得超额利润.通过检验统计套利机会存在与否就可以验证资本市场是有效的的，弱有效的，或者是无效的市场。徐玉莲(2005)通过运用统计套利对中国资本市场效率进行实证研究，首先得出结论：统计套利机会的存在与资本市场效率是不相容的。以此为理论依据，对中国股票市场中的价格惯性、价格反转及价值反转投资策略是否存在统计套利机会进行检验，结果发现我国股票市场尚未达到弱有效性。吴振翔，陈敏(2007)曾经利用这种方法对我国A股市场的弱有效性加以检验，采用惯性和反转两种投资策略发现我国A股若有效性不成立。另外我国学者吴振翔，魏先华等通过对Hogan的统计套利模型进行修正，提出了基于统计套利模型对开放式基金评级的方法。
四、结论
统计套利模型的应用目前主要表现在两个方面：1.作为一种有效的交易策略，进行套利。2.通过检测统计套利机会的存在，验证资本市场或者某个市场的有效性。由于统计套利策略的实施有赖于做空机制的建立，随着我股指期货和融资融券业务的推出和完善，相信在我国会有比较广泛的应用与发展。
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关于半参统计模型的估计研究
【摘要】随着数据模型技术的迅速发展，现有的数据模型已经无法满足实践中遇到的一些测量问题，严重的限制了现代科学技术在数据模型上应用和发展，所以基于这种背景之下，学者们针对数据模型测量实验提出了新的理论和方法，并研制出了半参数模型数据应用。半参数模型数据是基于参数模型和非参数模型之上的一种新的测量数据模型，因此它具备参数模型和非参数模型很多共同点。本文将结合数据模型技术，对半参统计模型进行详细的探究与讨论。
【关键词】半参数模型 完善误差 测量值 纵向数据
本文以半参数模型为例，对参数、非参数分量的估计值和观测值等内容进行讨论，并运用三次样条函数插值法得出非参数分量的推估表达式。另外，为了解决纵向数据下半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题，在误差为鞅差序列情形下，对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。另外，本文初步讨论了平衡参数的选取问题，并充分说明了泛最小二乘估计方法以及相关结论，同时对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究。
一、概论
在日常生活当中，人们所采用的参数数据模型构造相对简单，所以操作起来比较容易;但在测量数据的实际使用过程中存在着相关大的误差，例如在测量相对微小的物体，或者是对动态物体进行测量时。而建立半参数数据模型可以很好的解决和缓解这一问题：它不但能够消除或是降低测量中出现的误差，同时也不会将无法实现参数化的系统误差进行勾和。系统误差非常影响观测值的各种信息，如果能改善，就能使其实现更快、更及时、更准确的误差识别和提取过程;这样不仅可以提高参数估计的精确度，也对相关科学研究进行了有效补充。
举例来说，在模拟算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用方面，体现了这种模型具有一定成功性及实用性;这主要是因为半参数数据模型同当前所使用的数据模型存在着一致性，可以很好的满足现在的实际需要。而新建立的半参数模型以及它的参数部分和非参数部分的估计，也可以解决一些污染数据的估计问题。这种半参数模型，不仅研究了纵向数据下其自身的t型估计，同时对一些含光滑项的半参数数据模型进行了详细的阐述。另外，基于对称和不对称这两种情况，可以在一个线性约束条件下对参数估计以及假设进行检验，这主要是因为对观测值产生影响的因素除了包含这个线性关系以外，还受到某种特定因素的干扰，所以不能将其归入误差行列。另外，基于自变量测量存在一定误差，经常会导致在计算过程汇总，丢失很多重要信息。
二、半参数回归模型及其估计方法
这种模型是由西方著名学者Stone在上世纪70年代所提出的，在80年代逐渐发展并成熟起来。目前，这种参数模型已经在医学以及生物学还有经济学等诸多领域中广泛使用开来。
半参数回归模型介于非参数回归模型和参数回归模型之间，其内容不仅囊括了线性部分，同时包含一些非参数部分，应该说这种模型成功的将两者的优点结合在一起。这种模型所涉及到的参数部分，主要是函数关系，也就是我们常说的对变量所呈现出来的大势走向进行有效把握和解释;而非参数部分则主要是值函数关系中不明确的那一部分，换句话就是对变量进行局部调整。因此，该模型能够很好的利用数据中所呈现出来的信息，这一点是参数回归模型还有非参数归回模型所无法比拟的优势，所以说半参数模型往往拥有更强、更准确的解释能力。
从其用途上来说，这种回归模型是当前经常使用的一种统计模型。其形式为：
三、纵向数据、线性函数和光滑性函数的作用
纵向数据其优点就是可以提供许多条件，从而引起人们的高度重视。当前纵向数据例子也非常多。但从其本质上讲，纵向数据其实是指对同一个个体，在不同时间以及不同地点之上，在重复观察之下所得到一种序列数据。但由于个体间都存在着一定的差别，从而导致在对纵向数据进行求方差时会出现一定偏差。在对纵向数据进行观察时，其观察值是相对独立的，因此其特点就是可以能够将截然不同两种数据和时间序列有效的结合在一起。即可以分析出来在个体上随着时间变化而发生的趋势，同时又能看出总体的变化形势。在当前很多纵向数据的研究中，不仅保留了其优点，并在此基础之上进行发展，实现了纵向数据中的局部线性拟合。这主要是人们希望可以建立输出变量和协变量以及时间效应的关系。可由于时间效应相对比较复杂，所以很难进行参数化的建模。
另外，虽然线性模型的估计已经取得大量的成果，但半参数模型估计至今为止还是空白页。线性模型的估计不仅仅是为了解决秩亏或病态的问题，还能在百病态的矩阵时，提供了处理线性、非线性及半参数模型等方法。首先，对观测条件较为接近的两个观测数据作为对照，可以削弱非参数的影响。从而将半参数模型变成线性模型，然后，按线性模型处理，得到参数的估计。而多数的情况下其线性系数将随着另一个变量而变化，但是这种线性系数随着时间的变化而变化，根本求不出在同一个模型中，所有时间段上的样本，亦很难使用一个或几个实函数来进行相关描述。在对测量数据处理时，如果将它看作为随机变量，往往只能达到估计的作用，要想在经典的线性模型中引入另一个变量的非线性函数，即模型中含有本质的非线性部分，就必须使用半参数线性模型。
另外就是指由各个部分组成的形态，研究对象是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体，对应的定量参数是维数，分形上统计模型的研究是当前国际非线性研究的重大前沿课题之一。因此，第一种途径是将非参数分量参数化的估计方法，也称之为参数化估计法，是关于半参数模型的早期工作，就是对函数空间附施加一定的限制，主要指光滑性。一些研究者认为半参数模型中的非参数分量也是非线性的，而且在大多数情形下所表现出来的往往是不光滑和不可微的。所以同样的数据，同样的检验方法，也可以使用立方光滑样条函数来研究半参数模型。
四、线性模型的泛最小二乘法与最小二乘法的抗差
(一)最小二乘法出现于18世纪末期
在当时科学研究中常常提出这样的问题：怎样从多个未知参数观测值集合中求出参数的最佳估值。尽管当时对于整体误差的范数，泛最小二乘法不如最小二乘法，但是当时使用最多的还是最小二乘法，其目的也就是为了估计参数。最小二乘法，在经过一段时间的研究和应用之后，逐步发展成为一整套比较完善的理论体系。现阶段不仅可以清楚地知道数据所服从的模型，同时在纵向数据半参数建模中，辅助以迭代加权法。这对补偿最小二乘法对非参数分量估计是非常有效，而且只要观测值很精确，那么该法对非参数分量估计更为可靠。例如在物理大地测量时，很早就使用用最小二乘配置法，并得到重力异常最佳估计值。不过在使用补偿最小二乘法来研究重力异常时，我们还应在兼顾着整体误差比较小的同时，考虑参数估计量的真实性。并在比较了迭代加权偏样条的基础上，研究最小二乘法在当前使用过程中存在的一些不足。应该说，该方法只强调了整体误差要实现最小，而忽略了对参数分量估计时出现的误差。所以在实际操作过程中，需要特别注意。
(二)半参模型在GPS定位中的应用和差分
半参模型在GPS相位观测中，其系统误差是影响高精度定位的主要因素，由于在解算之前模型存在一定误差，所以需及时观测误差中的粗差。GPS使用中，通过广播卫星来计算目标点在实际地理坐标系中具体坐标。这样就可以在操作过程中，发现并恢复整周未知数，由于观测值在卫星和观测站之间，是通过求双差来削弱或者是减少对卫星和接收机等系统误差的影响，因此难于用参数表达。但是在平差计算中，差分法虽然可以将观测方程的数目明显减少，但由于种种原因，依然无法取得令人满意的结果。但是如果选择使用半参数模型中的参数来表达系统误差，则能得到较好的效果。这主要是因为半参数模型是一种广义的线性回归模型，对于有着光滑项的半参数模型，在既定附加的条件之下，能够提供一个线性函数的估计方法，从而将测值中的粗差消除掉。
另外这种方法除了在GPS测量中使用之外，还可应用于光波测距仪以及变形监测等一些参数模型当中。在重力测量中的应用在很多情形下，尤其是数学界的理论研究，我们总是假定S是随机变量实际上，这种假设是合理的，近几年，我们对这种线性模型的研究取得了一些不错的成果，而且因其形式相对简洁，又有较高适用性，所以这种模型在诸多领域中发挥着重要作用。
通过模拟的算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用，说明了该法的成功性及实用性，从理论上说明了流行的自然样条估计方法，其实质是补偿最小二乘方法的特例，在今后将会有广阔的发展空间。另外 文章 中提到的分形理论的研究对象应是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体，而且分形已经在断裂力学、地震学等中有着广泛的应用，因此应被推广使用到研究半参数模型中来，不仅能够更及时，更加准确的进行误差的识别和提取，同时可以提高参数估计的精确度，是对当前半参数模型研究的有力补充。
五、 总结
文章所讲的半参数模型包括了参数、非参数分量的估计值和观测值等内容，并且用了三次样条函数插值法得到了非参数分量的推估表达式。另外，为了解决纵向数据前提下，半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题，在误差为鞅差序列情形下，对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。同时介绍了最小二乘估计法。另外初步讨论了平衡参数的选取问题，还充分说明了泛最小二乘估计方法以及有关结论。在对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究的基础之上，为迭代法提供了详细的理论说明，为实际应用提供了理论依据。
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概率的应用摘要：随机现象存在于我们日常生活的方方面面和科学技术的各个领域，概率论是指导人们从事物表象看到其本质的一门科学。本文由现实生活中的部分现象探讨了概率知识的广泛应用。 关键词：随机现象；概率；应用分析 在自然界和现实生活中，一些事物都是相互联系和不断发展的。在它们彼此间的联系和发展中，根据它们是否有必然的因果联系，可以分成两大类：一类是确定性的现象，指在一定条件下，必定会导致某种确定的结果。如，在标准大气压下，水加热到100摄氏度，就必然会沸腾。事物间的这种联系是属于必然性的。另一类是不确定性的现象。这类现象在一定条件下的结果是不确定的。例如，同一个工人在同一台机床上加工同一种零件若干个，它们的尺寸总会有一点差异。又如，在同样条件下，进行小麦品种的人工催芽试验，各颗种子的发芽情况也不尽相同有强弱和早晚之别等。为什么在相同的情况下，会出现这种不确定的结果呢？这是因为，我们说的“相同条件”是指一些主要条件来说的，除了这些主要条件外，还会有许多次要条件和偶然因素是人们无法事先预料的。这类现象，我们无法用必然性的因果关系，对现象的结果事先做出确定的答案。事物间的这种关系是属于偶然性的，这种现象叫做偶然现象，或者叫做随机现象。 概率，简单地说，就是一件事发生的可能性的大小。比如：太阳每天都会东升西落，这件事发生的概率就是100%或者说是1，因为它肯定会发生；而太阳西升东落的概率就是0，因为它肯定不会发生。但生活中的很多现象是既有可能发生，也有可能不发生的，比如某天会不会下雨、买东西买到次品等等，这类事件的概率就介于0和100%之间，或者说0和1之间。在日常生活中无论是股市涨跌，还是发生某类事故，但凡捉摸不定、需要用“运气”来解释的事件，都可用概率模型进行定量分析。不确定性既给人们带来许多麻烦，同时又常常是解决问题的一种有效手段甚至唯一手段。 走在街头，来来往往的车辆让人联想到概率；生产、生活更是离不开概率。在令人心动的彩票摇奖中，概率也同样指导着我们的实践。继股票之后，彩票也成了城乡居民经济生活中的一个热点。据统计，全国100个人中就有3个彩民。通过对北京、上海与广州3城市居民调查的结果显示，有50%的居民买过彩票，其中5%的居民成为“职业”(经济性购买)彩民。“以小博大”的发财梦，是不少彩票购买者的共同心态。那么，购买彩票真的能让我们如愿以偿吗?以从36个号码中选择7个的投注方式为例，看起来似乎并不很难，其实却是“可望而不可及”的。经计算，投一注的理论中奖概率如下： 由此看出，只有极少数人能中奖，购买者应怀有平常心，既不能把它作为纯粹的投资，更不应把它当成发财之路。 体育比赛中，一局定胜负，虽然比赛双方获胜的机会均为二分之一，但是由于比赛次数太少，商业价值不大，因此比赛组织者普遍采用“三局两胜”或“五局三胜”制决定胜负的方法，既令参赛选手满意，又被观众接受，组织者又有利可图。那么它对于双方选手来说真的公平吗?以下我们用概率的观点和知识加以阐述：日常生活中我们总希望自己的运气能好一些，碰运气的也大有人在，就像考生面临考试一样，这其中固然有真才实学者，但也不乏抱着侥幸心理的滥竽充数者。那么，对于一场正规的考试仅凭运气能通过吗?我们以大学英语四级考试为例来说明这个问题。 大学英语四级考试是全面检验大学生英语水平的一种考试，具有一定难度，包括听力、语法结构、阅读理解、填空、写作等。除写作15分外，其余85道题是单项选择题，每道题有A、B、C、D四个选项，这种情况使个别学生产生碰运气和侥幸心理，那么靠运气能通过四级英语考试吗?答案是否定的。假设不考虑写作15分，及格按60分算，则85道题必须答对51题以上，可以看成85重贝努利试验。 概率非常小，相当于1000亿个靠运气的考生中仅有人能通过。所以靠运气通过考试是不可能的。 因此，我们在生活和工作中，无论做什么事都要脚踏实地，对生活中的某些偶然事件要理性的分析、对待。一位哲学家曾经说过：“概率是人生的真正指南”。随着生产的发展和科学技术水平的提高，概率已渗透到我们生活的各个领域。众所周知的保险、邮电系统发行有奖明信片的利润计算、招工考试录取分数线的预测甚至利用脚印长度估计犯人身高等无不充分利用概率知识。 如今“降水概率”已经赫然于电视和报端。有人设想，不久的将来，新闻报道中每一条消息旁都会注明“真实概率”，电视节目的预告中，每个节目旁都会写上“可视度概率”。另外，还有西瓜成熟概率、火车正点概率、药方疗效概率、广告可靠概率等等。又由于概率是等可能性的表现，从某种意义上说是民主与平等的体现，因此，社会生活中的很多竞争机制都能用概率来解释其公平合理性。 总之，由于随机现象在现实世界中大量存在,概率必将越来越显示出它巨大的威力。 参考文献： [1]刘书田.概率统计学习辅导[M].北京：北京大学出版社，. [2]龙永红.概率论与数理统计中的典型例题分析与习题[M].北京：高等教育出版社，. [3]尹庸斌.概率趣谈[M].成都：四川科学技术出版社，. [4]吴传志.应用概率统计[M].重庆：重庆大学出版社，.
《应用概率统计》创刊于1985年， 是由国家科委批准，并在上海市出版局登记，由中国数学会概率统计学会主办，华东师范大学出版社出版的主要刊登概率论与数理统计的理论和应用两方面有创造性最新科研成果的全国性数学期刊.《应用概率统计》主编为中国科学院院士马志明研究员. 本刊是中国自然科学数学类核心期刊, 为中国数学会概率统计学会会刊. 其宗旨是反映我国概率统计基础理论和应用研究的学术水平，大力促进我国概率统计的应用研究，发展概率统计的新方法，推广概率统计方法的应用成果，为经济建设服务. 同时被国内外许多著名文摘期刊和数据库所摘引，如如美国的《数学评 论》（Mathematical Reviews)、德国的《数学评论》（Zentralblatt für Mathematik)以及《中国学术期刊文摘》和《中国科学引文索引》等.
1 数学学报 北京 北京科学院数学研究所 2 数学研究与评论 大连 大连理工大学数学科学研究所 3 数学年刊.A辑 上海 复旦大学数学研究所 4 应用数学学报 北京 中国数学会 5 计算数学 北京 中国科学院计算中心 6 数学进展 北京 中国数学会 7 数学杂志 武汉 湖北省数学学会等 8 系统科学与数学 北京 中国科学院系统科学研究所 9 应用数学 武汉 华中理工大学 10 应用概率统计 上海 中国数学会概率统计学会 11 高等学校计算数学学报 南京 南京大学数学系 12 高校应用数学学报 杭州 浙江大学 13 系统工程理论与实践 北京 中国系统工程学会 14 数学的实践与认识 北京 北京大学数学科学学院 15 数学物理学报 武汉 中国科学院武汉数学物理研究所 16 数理统计与应用概率 长沙 北京工业大学应用数学系等 17 运筹学学报 上海 中国运筹学会 18 工程数学学报 西安 西安交通大学 19 系统工程 长沙 湖南省系统工程学会
O1 数学 1.数学学报 2.数学年刊.A辑 3.应用数学学报 4.计算数学 5.数学进展 6.数学研究与评论 7.系统科学与数学 8.数学物理学报 9.应用概率统计 10.工程数学学报 11.应用数学 12.数学杂志 13.高校应用数学学报.A辑 14.模糊系统与数学 15.高等学校计算数学学报 16.数学季刊 17.工科数学（改名为：大学数学） 18.数学的实践与认识 19.纯粹数学与应用数学 20.运筹学学报 21.数学教育学报
A类、B类期刊等的划分是各单位根据相关政策文件，结合自身研究特点，从国内外核心期刊数据库进行筛选，把和本单位研究方向结合相近的、办刊质量好的刊物，划归为A类期刊，其次为B类期刊，再次为C类期刊，以此类推。
由此可见，这类刊物是各个单位根据自己的科研考核标准制定的，不同单位制定标准也是不一样的。A类期刊也并不一定是核心期刊，在有些单位，没有被任何核心数据库收录的报刊也会被划为本单位的A类期刊，比如人民日报、光明日报、经济日报等。
获取刊物级别很简单，一般权威数据库中，以及期刊的官网中，对刊物的级别都有所体现，一般知网、新闻出版总署网站、万方等平台都是非常权威的数据库，通过这些平台都是可以检索到期刊的详细信息的，期刊的官网需要作者稍加辨别，期刊真正的官网信息才可信，需要特别警惕仿制的假官网。
常见的国内刊物级别
有部级、省级、国家级、核心级几类。发表难度是逐渐上升的，选择刊物不必刻意追求高级别，高级别刊物固然比低级别刊物要好，但并不是适合所有人，也不是谁都可以轻易发表的，比如核心期刊，对作者的要求是非常高的，普通作者没有足够的积累是很难发表的。
刊物级别的选择首先要参考具体文件，职称文件或者学校的具体要求以及其他方面的文件，了解清楚自己需要发表什么级别的期刊，再去做选择，能实现自己的目标即可。
学术期刊的影响因子是汤森路透出品的期刊引证报告中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在该报告年份中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。
影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。影响因子是一个相对统计量。
影响因子=该刊前2年所发表的论文在第3年被引用的次数/该刊2年内所发表的论文总数.
从其定义可知，影响因子的三个决定因素分别为时间（2年）、论文总数（该刊连续2年内所发表论文总数）、被引用次数（上述论文在第3年被引用的总次数）。
扩展资料：
学术期刊的影响因子的影响因素
（1）论文因素。如论文的出版时滞、论文长度、类型及合作者数等。出版时滞较短的刊物更容易获得较高的影响因子。
（2）期刊因素。如期刊大小（发表论文数）、类型等。在计算影响因子时，刊载论文数仅统计论文、简讯和综述，而对评论、来信、通讯和其他一些常被引证的栏目的文章则不进行统计。
（3）学科因素。如不同学科的期刊数目、平均参考文献数、引证半衰期等都会对期刊的影响因子和总被引频次产生影响。期刊的影响因子和总被引频次均以论文的引证与被引证的数量关系为基础。
（4）检索系统因素，如参与统计的期刊来源、引文条目的统计范围等。对于特定刊物来说，在中外的检索系统中，由于其所收录的期刊群体组成的差异较大，因而所计算的影响因子值有较大的差异，并且同一刊物在不同语种的检索系统中具有明显不同的影响因子和总被引频次。
参考资料来源：百度百科-影响因子
影响因子是对刊物的评价，而不能代表发表于此刊物的每一篇论文的水平。《电子与信息学报》从2001至2005年发表论文1618篇[9]，2006年5年被引593次，100篇被引论文贡献了50%的被引频次。的论文未被引用过。Seglen也通过统计发现，约15%的论文贡献50%刊物总被引频次，50%论文贡献90%被引频次。这表明，好的刊物并不能提高一般水平论文的被引频次。影响因子是有波动的，不是一成不变的。影响因子的计算方法：以计算2004年if 为例 if 2004= （该杂志2003被引次数 + 该杂志2002被引次数）/(该杂志2003文章数量 + 该杂志2002文章数量)
影响因子（Impact Factor，IF）是汤森路透（Thomson Reuters）出品的期刊引证报告（Journal Citation Reports，JCR）中的一项数据。
即某期刊前两年发表的论文在该报告年份（JCR year）中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。
影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。影响因子是一个相对统计量。影响因子并非一个最客观的评价期刊影响力的标准。
扩展资料
影响因子虽然可在一定程度上表征其学术质量的优劣，但影响因子与学术质量间并非呈线性正比关系，比如不能说影响因子为的期刊一定优于影响因子为的期刊，影响因子不具有这种对学术质量进行精确定量评价的功能。
国内部分科研机构，在进行科研绩效考评时常以累计影响因子或单篇影响因子达到多少作为量化标准，有的研究人员可能因影响因子差分而不能晋升职称或评定奖金等，这种做法绝对是不可取的。
参考资料来源：百度百科-影响因子
期刊影响因子是代表期刊影响大小的一项定量指标。也就是某刊平均每篇论文的被引用数，它实际上是某刊在某年被全部源刊物引证该刊前两年发表论文的次数，与该刊前两年所发表的全部源论文数之比。更多关于期刊的影响因子是什么意思，进入：查看更多内容