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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。
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。
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12. 市场经济中的蛛网模型
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14. 数学课堂差异教学
15. 一种函数方程的解法
16. 积分中值定理的再讨论
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6. 数学CAI课件开发研究
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8. 中等职业学校数学教学设计研究
9. 中等职业学校中外数学教学的比较研究
10. 中等职业学校数学教材研究
11. 关于数学学科案例教学法的探讨
12. 中外著名数学家学术思想探讨
13. 试论数学美
14. 数学中的研究性学习
15. 数字危机
16. 中学数学中的化归方法
17. 高斯分布的启示
***统计方法的应用
现在是互联网时代了，随着电脑的普及，上网浏览网页的人越来越多了，而网页的建设是需要UI设计专业的人进行处理的，现在市场对于这个专业的人才需求越来越大，就业岗位逐渐增多，UI设计专业的就业前景也越来越好而且这个专业是0基础入门的，不用担心没有了解过，会学不好，来我们学校学习这个专业的同学都是没有基础的，都是新手
这个建议你 查十篇左右的文献 看看以前发表的毕业论文都是怎么写的 然后还可以跟上一级打听下 或者跟指导你毕业的老师咨询下 找到一个研究样本之后 再想怎么做 论文题目不急
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书名：40 Puzzles and Problems in Probability and Mathematical Statistics
作者：Schwarz, Wolfgang
页数：136
数学学报，数学研究等
《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.
应用统计学以后是做什么职业的?_应用统计学就业待遇如何？高考填报志愿时，应用统计学以后是做什么职业的?应用统计学就业待遇是广大高考考生和家长朋友们关心的问题，以下为大家整理出了应用统计学以后是做什么职业的和应用统计学就业待遇的基本情况，希望对大家有所帮助。应用统计学以后是做什么职业的?1.简单的一些报表类的统计：例如生产线的产量，数据，雪花啤酒厂就招了--要求是女性/中专，高中学历---月薪1000-1500---------如果你本科毕业做这样的工作，确实能胜任--高射炮打蚊子而已，相信有识之士不会去浪费自己的青春，尤其男士不可以2.有一些企业招的是数据分析一类的：可以用到专业知识，要懂得基本的统计分析方法和思想，还有统计分析软件。说真的大学里没怎么学习，这些软件都是“浅尝辄止”尤其是sap 听都没听过，人家录用你，你说你大概知道一点估计也说不过去。大学里这些东西学的很明白的应该都考研究生了，象我这样的学一点点只是为了应付考试的应该大有人在，如果你想做这样的工作要认认真真学学这些软件了但是话又说过来了，其实这方面也没什么发展，俺问这些企业HR他们也说的发展方向也很模糊-->其实就没有方向3.保险公司现在确实也在招人--上次看到一家说是车险理陪方面的要统计--》保险业在中国现在很烂很烂，估计保险体系在不久的将来就会崩溃，到时候想哭都没地方------俺也不太想为虎作伥---保险被人鄙视和感觉不塌实就是现状应用统计学就业待遇个人认为是非常好的。不过一般对于这一类的好的职位需求很少贴在大众求职类的网站上，需要到相关行业企业的招聘栏去寻觅。对于应用统计学要看将统计学应用到什么行业中去，比较主流的是医药统计，经济统计，社会统计等。其中医药统计包括药品的质量检验，药品有效成分测试等；经济统计宏观层面的国民经济核算，人口统计，经济普查等，微观层面的行业市场调查分析，消费行为分析等；社会统计的面就大了，犯罪行为统计，心理研究统计，各种社会调查报告等。反正统计看上去就是可以应用在社会经济生活中的各个方面。毕业去向可能是做统计工作的公务员，调查咨询公司，医药企业，企业的调查分析研究部门，也可能是研究所等。当然新兴的大数据分析使得知名的互联网企业都在内部设立了云计算分析部门，也是需要统计分析的，不过对计算机的要求较高。如果学好了，工作是铁定不愁的，现在的数据科学家都是动辄百万的年薪。如果学不好就是另一回事儿了，如果在大型企业中找不到工作，也就甭指望中小企业了，因为他们至少到现在还没有充分意识到数据分析重要意义，所以几乎不会设立相应岗位。个人理解，酌情吸纳。我们老师说学应用统计学都是应聘国家事业单位的，但是有一定难度，我是统计学，但不是应用统计方向，个人觉得学完统计做数据处理啊什么的有优势，最近流行一个职业叫数据分析师。应用统计学是指统计学的一般理论和方法在社会，自然，经济，工程等各个领域的应用以及在应用中遇到的具体方法问题，它是统计学和其他学科之间形成的交叉学科也 是理论统计学发展的源泉。一般,数分线代,回归,多元,时间序列,生存分析,金融建模等等.