DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 研究设计 4.1. 变量选择 4.1.1. 高管薪酬 本文以高管货币性薪酬来衡量企业的高管薪酬进行实证研究。朱明秀(2011)在实证研究中，只是以各具体企业总经理的薪酬作为高管薪酬的衡量尺度 [ 11 ]。袁放建(2015)在其实证研究中，该学者同样选择了总经理的年薪作为企业高管薪酬的计量标准 [ 12 ]。本文参考多数学者的研究方法，选取上市公司前三名高管的薪酬总额计量高管货币薪酬(Pay)，薪酬最高的前三名高管在一定程度上能够反映整个高管团队的薪酬水平，具有代表性，参照刘芳芳(2016)等学者对变量构造采用的思想和方法，对前三名高管的货币薪酬总额进行对数处理 [ 13 ]。 4.1.2. 企业财务绩效 拥有决策权的高管无疑会对企业的净资产收益率有一定的影响，本文的公司财务绩效主要是用来反映高管人员的经营成果，以此对高管的业绩进行评价。在以往的研究中企业绩效多数利用托宾Q值进行衡量，但是由于我国股票市场仍有待完善，企业股价与真实值之间存在一定差距，因此为了更加切实地反映制造业上市公司的财务状况以及发展质量，此次研究参照刘振(2014)和叶陈刚等(2016)等学者的研究方法，选用净资产收益率(ROE)衡量企业财务绩效 [ 14 ]。作为一个综合性极强的财务指标，净资产收益率能够从盈利能力、营运能力等多个角度衡量企业的业绩状况，是杜邦财务分析体系的核心，也是各大股东的重点关注对象。 为达到本文研究目的，保证实证检验的有效性，本文在参考现阶段国内外已有的相关研究的基础上，选取以下8个控制变量。 负债水平(Debt)，用企业会计年度末的资产负债率衡量，反映了企业的偿债能力。资产负债率的大小影响企业的筹资状况，约束公司的经营决策。 企业规模(Size)，用年末总资产的自然对数衡量。规模大的公司可以利用自身的优势，开展多元化的经营业务，提高企业的竞争力，增强风险承受的能力，并且规模越大的企业，边际成本递减的效应越明显，越容易获得高收益。 股权集中度(Top)，选取最大股东的持股比例衡量这一控制变量。该度量指标越高，表明大股东的实际控制权越大，越能有效加强对高管的监督，从而有效降低企业的委托代理成本。但大股东持股过高，并非是万全之策，这一形势极易造成所有权私有收益行为，反而增加了公司的经营风险。 企业成长性(Growth)，选取会计年度内主营业务收入总额同比增长进行衡量，反映企业的发展能力。主营业务增长率是评估企业所处的发展阶段和企业未来发展趋势(市场竞争力、发展潜力、发展风险和产品更新)的一个标准。企业可以根据所处的发展阶段，调整经营战略，开拓新的市场，改善企业的绩效。 独立董事比例(Dep)，用独立董事人数占董事会总人数的比例衡量。独立董事不实际参与公司的经营，能较为客观地审核、监督管理层的行为，维护中小股东的利益，因此，独立董事的存在能有效减小代理风险。 两职兼任(Dua)：如果企业出现董事长和总经理这两个职位兼任，说明企业的经营权和监督权没有分离，这样无疑会对企业的财务绩效产生不良影响。1表示存在两职兼任，0表示不存在两职兼任。 年度(Year)和行业(Industry)：为了剔除不同的行业、不同时间会出现差异这一影响，把年度变量和行业变量定为虚拟变量，具体变量说明见表1。 Table 1 Variable definition tabl 变量名称 变量符号 变量说明 高管货币薪酬 Pay 取前三名高管货币薪酬总额的自然对数 企业财务绩效 ROE 企业年末净利润/股东权益平均余额的比值 负债水平 Debt 资产负债率=负债总额/资产总额的比值 企业规模 Size 年末总资产的自然对数 股权集中度 Top 第一大股东持股数/总股数 企业成长性 Growth 主营业务收入增长率 独立董事比例 Dep 独立董事人数/董事会人数 两职兼任 Dua 董事长与总经理是否兼任(是取1，否取0) 行业变量 Industry 虚拟变量 年度变量 Year 虚拟变量 表1. 变量定义表 4.2. 模型建立 采用多元线性回归模型，对信息技术行业高管的货币薪酬与企业财务绩效之间的关系进行实证分析。针对假设，我们设定模型为： R O E = α + β 1 P a y + β 2 D e b t + β 3 S i c e + β 4 T o p + β 5 G r o w t h + β 6 D e p + β 7 D u a + β 8 ∑ I n d u s t r y + β 9 ∑ Y e a r + ε 4.3. 样本选取 选取2013~2019年沪深两市A股273家信息技术行业的上市公司作为研究对象，之所以选择从2013年开始，高管货币薪酬的数据源自CSMAR数据库，从2013年开始较全面的披露高管货币薪酬的相关数据。本文其余的公司财务及公司治理数据均来源于CSMAR数据库和Wind金融资讯终端以及同花顺财经网站，并按照如下标准对原始样本进数据筛选过程如下： 1) 由于金融行业的资本结构与国内其他上市公司有着显著的不同，所以数据中剔除了金融类样本企业。 2) 同时发行B股、H股的上市企业由于其投资群体不同，且受国内国外双重监管，所以这里将其一并剔除。 3) 出于便于研究分析的考虑，本文在处理数据的过程中已剔除ST，*ST的企业以及数据不完整的企业。 经数据筛选，最终有273家上市公司共2184个观测值，通过使用Excel及Python对样本数据进行相关的分析和检验。
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user: 5. 实证分析 5.1. 描述性统计分析 初步观察样本数据特征，对主要变量进行描述性统计分析，结果如表2所示。 Table 2 Descriptive statistics of major variable 变量 N 最小值 最大值 均值 标准差 Pay 2184 11.542 18.733 16.287 0.673 ROE 2184 −0.218 0.417 0.178 0.046 Debt 2184 0.019 0.730 0.475 0.373 Size 2184 21.736 30.285 25.732 1.302 Top 2184 0.072 1.829 0.529 0.129 Growth 2184 −0.635 18.573 0.318 0.352 Dep 2184 0.241 0.810 0.421 0.078 Dua 2184 0 1 0.290 0.510 表2. 主要变量描述性统计 通过分析高管货币薪酬(Pay)的极差，初步得出以下结论：信息技术产业不同企业之间的货币薪酬存在一定的差距。但是整体看来，该行业高管薪酬的均值较高、标准差较小，由此可知该行业高管薪酬较高，且薪酬差距较小，处于相对集中、稳定的状态。 企业财务绩效(ROE)的最大值与最小值相差较大，说明业内不同企业间的经营状况存在一定的差距。通过观察财务绩效的均值，得知：该行业财务绩效有较大的提升空间。 关于控制变量，资产负债率极差衡量处于正常范围内，但是不容忽视的是部分企业这一指标最大值为0.730，这些企业的偿债风险较大。企业规模(Size)最大值是30.285，最小值是21.736，均值为25.732。可见该行业企业规模分布均匀，差距较小。股权集中度(Top)的最大值为1.829，相对于最小值0.072来说，差距较大。企业成长能力(Growth)最小值为−0.635，最大值为18.573，很明显极值较大，说明这一行业企业水平参差不齐，未来发展前景有较大的差距。企业独立董事(Dep)最大值0.810和最小值0.241之间的差距较小。通过观察企业独立董事的均值和方差上来看，该行业各企业独立董事的比例比较接近，符合占比1/3的要求。两职兼任(Dua)指标衡量的是董事会监督的独立性，从均值0.29来看，仍有部分企业存在本企业CEO兼任董事长的情况，这很可能会影响企业监督的效果。 5.2. 相关分析 通过表3 Pearson相关性分析的结果我们可以发现，在5%的显著性水平下，被解释变量高管货币薪酬与解释变量企业财务绩效之间存在显著的正相关关系，即对高管实施有效的货币薪酬激励能提高企业财务绩效。此外，各控制变量与主要研究变量也存在一定的相关关系：高管货币薪酬与企业的负债水平、企业规模、企业成长能力正相关，与独立董事的比例负相关；企业财务绩效与股权集中度、企业成长性正相关，与负债水平与企业规模负相关。各控制变量间也有相关关系，如企业规模与负债水平正相关，与两职兼任负相关；负债水平和企业成长性正相关，与两职兼任负相关。这些结果说明控制变量的选取是合理的，为回归分析的研究奠定了基础。解释变量和控制变量同被解释变量企业财务绩效之间的相关程度由高到低依次为：高管货币薪酬、负债水平、企业成长能力、股权集中度、独立董事比例、两职兼任和企业规模。 通过观察发现：表3中各变量之间相关系数绝对值均小于0.5，可见变量之间多重共线性问题并不严重。关于这一指标的进一步判断将通过回归分析中的方差膨胀因子(VIF)来说明。 Table 3 Pearson correlation analysi 变量 Pay ROE Dept Size Top Growth Dep Dua Pay 1 ROE 0.360 ** 1 Debt 0.219 ** −0.317 ** 1 Size 0.498 ** −0.017 0.475 ** 1 Top −0.026 0.125 ** 0.016 0.022 1 Growth 0.057 * 0.173 ** 0.034 0.065 ** −0.017 1 Dep −0.053 0.021 −0.047 −0.003 0.172 ** −0.018 1 Dua −0.002 0.019 −0.067 ** −0.056 * −0.007 0.048 0.144 1 表3. Pearson相关性分析 ** 在0.01水平(双侧)上显著相关； * 在0.05水平(双侧)上显著相关。 5.3. 回归分析及研究结果 通过表4我们可以看出，调整R²值为0.247，F值为86.732，且在5%的水平上双侧显著，可见模型中的高管货币薪酬和各控制变量能够较好的解释企业财务绩效的变动情况。高管货币薪酬与企业财务绩效在5%的水平上有显著的相关关系，回归系数为0.241，说明两者存在正相关关系，即信息技术产业高管的货币薪酬激励每变动一个单位，相应的企业财务绩效也同方向变动0.241个单位。因此，对高管进行货币薪酬激励可以提高企业的财务绩效。此外，由于各个变量的方差膨胀因子(VIF)均小于10，说明变量之间不存在多重共线性。 Table 4 Regression coefficient analysis tabl β t Sig. VIF (常量) −0.286 −10.873 0.000 − Pay 0.016 10.176 0.000 1.132 Debt −0.123 −18.524 0.000 1.576 Size 0.005 4.793 0.000 1.987 Top 0.042 6.372 0.000 1.035 Growth 0.013 8.537 0.000 1.007 Dep −0.003 −0.276 −0.807 1.059 Dua −0.001 0.519 0.598 1.032 Industry 控制 Year 控制 调整R 2 0.247 F值 86.732 D-W 0.872 表4. 回归系数分析表 5.4. 稳健性检验 最后，通过运用相同的模型采用变量替换的方法进行稳健性检验：用市场指标Tobin’s Q值替换净资产收益率(ROE)来衡量企业财务绩效，以起到对净资产收益率(ROE)所反映的会计指标的补充作用。利用模型对样本数据进行稳健性检验，结果如表5所示。信息技术企业高管的货币薪酬与企业财务绩效在5%的水平上显著相关，高管货币薪酬的回归系数为0.106，可见两者之间是正相关关系，验证了假设成立。 Table 5 Robustness test coefficient analysis tabl β t Sig. VIF (常量) 8.457 6.712 0.000 − Pay 0.319 4.076 0.000 1.375 Debt −3.657 −11.073 0.000 1.498 Size 0.518 −7.819 0.000 2.027 Top −0.485 1.193 0.241 1.038 Growth 0.574 6.653 0.000 1.006 Dep 2.235 2.514 0.013 1.058 Dua 0.075 0.739 0.471 1.035 Industry 控制 Year 控制 调整R 2 0.283 F值 75.983 D-W 1.115 表5. 稳健性检验系数分析表
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user: 6. 总结 在归纳总结国内外相关文献的基础上，本文选取2013~2019年沪深两市A股的273家信息技术产业上市公司作为研究样本，以锦标赛理论为研究起点，借助委托代理理论以及激励理论，通过构建多元回归模型，对高管的货币薪酬与企业财务绩效的关系进行实证分析。得出具体结论如下： 信息技术产业高管的货币薪酬与企业财务绩效有显著的正相关关系，企业为降低代理成本，可以将多种激励措施相结合，提升高管工作的积极性。货币薪酬与企业绩效挂钩，高管在获得固定薪酬之后，为获得绩效薪金还要继续为企业效力，这样有助于改善企业财务绩效。 尽管在此之前，国内外已有专家学者研究高管薪酬与企业财务绩效这一关系，但针对某一具体领域或行业的研究较少，这恰恰是本文的创新点。本文研究的是信息技术产业这一特定领域的高管货币薪酬与企业财务绩效的关系；此外，本文将高管薪酬具体到其货币薪酬研究其和企业财务绩效的关系。但是由于笔者研究所获得的资料和能力有限，相关分析不够深入，本文仍有诸多不足。另外对于企业高管薪酬指标的构建有待完善，并且所确定的企业绩效指标对于现阶段的制造业企业不一定适用，研究时未作适当取舍。未来可以在解决不足的基础上，对信息技术这一领域进一步细化研究，加上对企业股权激励因素的考虑，提升本文研究结论的说服力。 利用高管的货币薪酬与企业财务绩效有显著的正相关关系这一结论，企业可以通过建立完善的高管薪酬监管体系来提高企业的财务绩效。在充分发挥薪酬委员会制定薪酬计划、审查高管履行职责的情况以及考评高管的年度绩效功能的同时，企业还应在薪酬委员会中加入部分独立董事，进一步发挥独立董事对企业的监管作用，这样更有助于制定出更客观的薪酬激励机制。此外，企业应合理披露高管薪酬，增加高管薪酬的透明度，实现市场、股东等利益相关者对高管薪酬的监督，最终提高企业的财务绩效。
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user: 摘要 气温变化是由多种非线性因素引起的，传统的数值气温预测模式由于其繁琐的步骤和较低的预测精度已无法满足人们的需求。鉴于BP神经网络对非线性的拟合有很强的映射能力，因此考虑用BP神经网络对气温进行预测，而滨海地区影响气温变化的因素更加复杂，因此在BP神经网络中加入自适应遗传算子对其阈值、权值以及收敛速度进行优化以此提高气温预测的精度。为进一步提高模型预测精度以及数据处理效率，文章初始对输入数据做了降维筛选主成分，归一化等一系列优化处理，在此基础上建立了BP神经网络以及加入自适应算子的BP神经网络两种气温预测模型。之后用MATLAB软件对山东省日照市的气温相关数据进行仿真，对比BP和GA-BP模型的预测结果，改进后模型预测的准确度更高，以此证明了优化算法的有效性。
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user: 1. 引言 人工神经网络(Artificial Neutral Networks， ANNs)由大量相互连接的神经元构成，通过控制神经元间的连接强度对信息进行处理。将BP算法引入ANNs得到的BP神经网络在气象方面应用较晚，与传统数值预报模式相比，BP神经网络应用于天气预测，降低了实施过程的复杂程度，减少了数据的限制条件，提高了预测的准确率，因此更加符合人们的需求。曹兴锋 [ 1 ] 建立了一个前馈性BP神经网络，采用变梯度的方法对长江流域导致小麦赤霉病的气象进行了相关分析，得到了有效准确的预测结果，对控制该地区小麦赤霉病发病提供了理论指导。又有部分学者在BP模型的基础上，通过改进其输入层输入因子的方式提高BP模型的预测精度。例如：作者 [ 2 ] 在BP模型输入层中加入划分算法将降雨径流分为汛期和非汛期，改进后的模型对降雨径流量的预测准确率明显提高。 神经网络的训练是一个复杂的过程，并且随着网络权值以及训练样本集的变化，会导致网络训练结果随机性较大且容易陷入局部极值，因此部分学者开始尝试针对BP神经网络的缺点对其进行改进并运用于各个领域的预测。例如：艾洪福 [ 3 ] 在BP神经网络模型中加入了遗传算法建立了GA-BP预测模型，并对长春市PM2.5含量进行仿真；陈笑 [ 4 ] 建立了遗传算法优化的BP神经网络模型对地下水埋深进行模拟和预测，并使用RMSE、NSE、MAPE三种评价指标进行模型评估，最后以蒙城县为例进行仿真；袁俊杰 [ 5 ] 在其文章中建立了BP、GA-BP、PSO-BP三种模型对平流层风场风速进行预测，结果表明优化后的BP神经网络预测效果优于单一BP模型预测，并且加入粒子群算法的优化效果略好于加入遗传算法；谢梦蝶 [ 6 ] 运用遗传算法优化BP神经网络建立了股指预测模型，经实证研究表明优化后的GA-BP模型预测误差小于BP模型并且其收敛速度也有所提高。赵智 [ 7 ] 运用GA-BP神经网络对某地PM2.5的值进行预测仿真；杨云 [ 8 ] 运用GA-BP神经网络对供暖期的空气指数进行预测分析；张鹏达 [ 9 ] 运用GA-BP、BP神经网络分别对城市的空气质量进行预测仿真，以上文献均说明加入遗传算法或者其他改进算法降低BP神经网络模型预测误差是可行且有效的。 本文建立了一个自适应遗传算子优化的BP神经网络的气温预测模型，主要针对BP神经网络对阈值、权值敏感的缺点，与此同时提高其收敛速度。然后分别用BP和GA-BP种模型对日照市近年来的气温进行模拟训练及预测，分析对比其结果，显然加入自适应算子优化BP神经网络降低了单一BP神经网络模型的预测误差，具有实际应用价值，可以用于长期天气预报的气象需求，对于预防某些气候灾害提供参考。
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user: 2. 基本理论 2.1. BP神经网络 BP (back propagation)神经网络 [ 10 ] 是ANNs中运用较广泛的一种网络模型，其数学模型如下图1： 图1. BP神经网络数学模型 具体算法过程如下： 1) 样本数据正向传输，经过输入层后加权输送给隐含层，然后隐含层各神经元汇总所有的输入，再通过转移函数产生某种输出，并通过下一层连接权重加权由输出层输出。 BP神经网络隐含层中第i个神经元的输出为： a 1 i = f 1 ( ∑ j = 1 n ω 1 i j p j + b 1 i ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， s 1 输出层中第k个神经元的输出为： a 2 k = f 2 ( ∑ i = 1 s 1 ω 2 k i a 1 i + b 2 k ) ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， s 2 式中，n为输入层节点数，式中，n为输入层节点数，p j 为输入层第j个神经元的输入，a 1i 为隐含层含层节点i的输出，a 2i 为输出层节点k的输出，w 1ij 为节点i和节点j的连接权值，w 2k j 为节点i和节点k的连接权值，b 1i 为隐含层节点i的阂值，b 2k 为输出层节点k的阂值，f 1 (.)和f 2 (.)分别为隐含层和输出层的传递函数。 2) 比较期望输出与实际输出之间的误差。 误差函数为： e = 1 2 ∑ p = 1 q [ d o ( k ) − y o o ( k ) ] 2 3) 误差反传阶段，需将误差送回，反向依次调整各连接层之间的权重并反复学习训练，一直循环直到输出层输出相对满意的结果。 2.2. 遗传算法理论 遗传算法(Genetic Algorithm， GA) [ 11 ] 是建立在自然选择和基因遗传学原理的基础上发展而形成的一种进化算法。其基本思路为根据待优化问题的目标函数设计一个适应度函数E(w)然后对优化问题的参数按照一定的规则进行编码得到初始种群，接着对种群进行评价、遗传操作。这样经过多代进化，得到适应度最好的个体作为问题的最优解，其中适应度值的好坏评估使用神经网络的实际输出值与期望输出值之间的均方差(MSE)。函数公式如下： E ( w ) = N − 1 ∑ i − 1 N ( t i − a i ) 2 MSE = N − 1 ∑ i = 1 N ( e i ) 2 = N − 1 ∑ i = 1 N ( t i − a i ) 2 式中t i 为第i个训练样本的网络输出值，a i 为相应的期望输出值，N为训练集的规模。
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user: 3. 预测模型算法设计及气温预测模型建立 3.1. 预测模型算法设计 BP神经网络训练学习的过程实际是一个通过不断调整其参数而降低输出误差的过程，加入自适应遗传算子优化意在进一步降低输出误差。故遗传算法优化神经网络的主要步骤分设计BP神经网络的结构，设计GA的参数，BP模型预测三步。其算法 [ 12 ] 流程如下图2。 图2. 优化GA-BP神经网络算法程序图 1) 种群初始化。个体编码中运用实数编码，设置训练进化代数以及迭代次数等参数，随机产生初始种群。 2) 获取个体评价函数。其中评价标准由MSE确定。 3) 选择运算。按照个体适应度值，采用轮盘赌法。 4) 交叉运算。 自适应算子位置交叉： { X i ( k + 1 ) = α 1 × X i ( k ) + ( 1 − α 1 ) X j ( k ) X j ( k + 1 ) = α 1 × X j ( k ) + ( 1 − α 1 ) X i ( k ) 自适应算子速度交叉： { V i ( k + 1 ) = α 2 × V i ( k ) + ( 1 − α 2 ) V j ( k ) V j ( k + 1 ) = α 2 × V j ( k ) + ( 1 − α 2 ) V i ( k ) 5) 变异运算。 自适应算子位置变异： X i ( k + 1 ) = { X i ( k ) + ( X i ( k ) − X max ) ∗ f ( g )             r 1 ≥ 0.5 X i ( k ) + ( X min − X i ( k ) ) ∗ f ( g )             r 1 < 0.5 自适应算子速度变异： V i ( k + 1 ) = { V i ( k ) + ( V i ( k ) − V max ) ∗ f ( g )         r 2 ≥ 0.5 V i ( k ) + ( V min − V i ( k ) ) ∗ f ( g )         r 2 < 0.5 3.2. 气温预测模型设计 3.2.1. 数据选择及预处理 日照市位于东经118˚25'~119˚39'，北纬35˚04'~36˚04'之间，东临黄海，西接临沂市，南与江苏省连云港市毗邻，北与青岛市、潍坊市接壤，隔海与日本、韩国相望。地处温带，年平均气温全12.7℃，属典型的暖温带湿润季风区大陆性气候，四季分明，冷热季和干湿季的区别明显。本文选取日照市2000年1月到2018年12月共19年的逐月气象相关数据(来自中国气象网)，在对大量影响因素做主成分分析降维筛选后选择月平均风速、平均海平面气压、降水量、降水天数、平均能见度、最大持续风速、最低温度作为影响因子。MATLAB仿真过程中，2000~2015年气温相关数据用于模型仿真训练，参与仿真训练的数据充足且特征简单，故仿真结果不易出现过拟合及欠拟合现象，2015~2018年的数据用于仿真预测。文中对输入数据做归一化处理，最后再对输出数据做反归一化处理以提高神经网络模型的数据处理效率。具体方式如下： x ′ i = 2 ∗ ( x i − x i min ) ∗ ( x i max − x i min ) − 1 + ( − 1 ) 式中，x i 为输入向量P的第i维分量值， x ′ i 为x i 归一化后的分量值，x i min 为训练样本空间中输入向量第i维分量的最小值，x i max 为最大值；y i 为输出向量T的第i维分量值，y i min 和y i max 分别为训练样本中输出空间第i维分量的最小值和最大值。 部分归一化数据见表1。 3.2.2. 隐含层选择 对在神经网络预测模型的构建中，包括7个输入参数(月平均风速、平均海平面气压、月降水量、月降水天数、月平均能见度、最大持续风速、最低温度)，1个输出参数为月平均气温，样本数为228，种群规模为60，进化代数为60，训练迭代次数100，学习率为0.1，动量系数为0.8，训练目标误差设置为0.001。 Table 1 Normalized dat 平均风速 海平面气压 降水量 最低温度 2015.1 0.7232 0.5878 0.8568 0.1617 2015.2 0.8221 0.5807 0.7420 0.1936 ... ... ... ... ... 2018.12 0.4533 0.7238 0.9453 0.1694 表1. 归一化数据 不同隐含层节点数对应的网络输出误差性能不同，隐含层的节点数 [ 13 ] 根据经验公式 n = n i + n o + c 确定。式中表示输入层节点数；表示输出层节点数，取1到10之间的任意常数，误差性能由平均方差MSE衡量。表2为模型在输入层节点数为7，输出层节点数为1时，隐含层节点数n与MSE的关系，易知，当隐含层节点数为10时输出误差性能最强，故隐含层节点数取10。此时BP神经网络拓扑结构图如图3。 Table 2 The number n of hidden layer nodes and the relationship between the MS 隐含层节点数n与MSE的关系 n 4 5 6 7 8 9 10 11 12 MSE 0.0021 0.0018 0.0016 0.0016 0.0017 0.0016 0.0012 0.0018 0.0017 表2. 隐含层节点数n与MSE的关系 图3. BP网络拓扑结构
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user: 4. 仿真结果 在MATLAB对山东省日照市的气温相关数据仿真过程中，得到BP、GA-BP神经网络训练误差变化曲线(图4、图5)，它们分别在迭代次数为3、2时输出性能达到最佳，此时，BP模型的输出误差为0.00131，并未达到期望输出误差，但加入了自适应遗传算子的BP模型的输出误差为0.00048722，达到并超出了期望输出误差。明显自适应遗传算子的加入在提高了神经网络收敛速度的同时改善了模型的预测性能。 图4. BP预测误差性能曲线图 图5. GA-BP预测误差性能曲线图 图6、图7分别为BP、GA-BP神经网络的气温仿真预测，显然，在GA-BP模型预测中大多数测试样本的真实值比BP模型更接近预测值，也可以说GA-BP预测模型的准确度要高于BP模型。 图8，图9分别给出了BP、GA-BP神经网络的仿真预测误差曲线。由这两个曲线图我们不难看出BP模型的预测误差区间为[−3.5， 5)，GA-BP的气温预测误差区间为(−1.5， 4)，从而不难分析出GA-BP预测误差范围小于BP模型，也可以说加入自适应算子的GA-BP模型预测效果优于BP模型。继续对两种模型做进一步精确评估得到表3。 由表3容易看出BP、GA-BP两种模型对日照市2015~2018年月平均气温的预测精确程度，这说明加入遗传算法的BP神经网络的初始权值和阈值更加合理，并且对神经网络收敛速度慢的缺点有所改善，因此加入自适应算子优化遗传算法使得BP模型预测精度逐渐增加，这有力的说明了文中的优化算法是有效且合理的。 图6. BP模型预测 图7. GA-BP模型预测 图8. BP预测误差曲线 图9. GA-BP预测误差曲线 Table 3 Evaluation of the prediction results of both model SSE RMSE R 2 MAE MAPE BP 118.8880 1.6076 0.9686 1.5177 27.6342 GA-BP 32.8901 0.8456 0.9913 1.1274 50.1075 表3. 两种模型的预测结果评估
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user: 摘要 论文利用2014~2016年股市发生重大异常波动时期A股上市公司数据，研究分析师、媒体和机构投资者三种利益相关者对股价同步性的影响，得出了以下结论：(1) 分析师行为、媒体关注度和机构投资者持股比例均与股价同步性负相关，但媒体是通过制造噪音影响股价同步性，而分析师和机构投资者则是向市场传递了有效的公司层面的信息降低同步性；(2) 分析师和媒体在披露上市公司特质信息方面具有相互促进的作用，但相比于媒体披露的信息，机构投资者更倾向于利用证券分析师出具的报告和给出的投资意见进行交易。本文研究有助于了解分析师、媒体和机构投资者在传递上市公司特质信息方面的作用，同时从利益相关者的层面为提高国内资本市场运行效率提出了参考建议。
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user: 1. 引言 股价应该反映有关上市公司所有可得的信息，包括市场、行业和公司特质信息，公司特质信息反映上市公司区别于其他上市公司的独特信息，是其股价波动不同于其他股票股价格波动的根本因素。更低的股价同步性意味着股价更多、更快地反映了该上市公司的特质信息，是资本市场信息传递更有效率的重要体现。我国股市起步相对较晚，股价同步性——单个股票价格的变动与市场平均变动之间的关联程度——较高的现象依然普遍存在，通俗来讲即为股价的“同涨”与“同跌”。 与成熟的资本市场国家相比，新兴市场国家股市的股价同步性相对较高的现象普遍存在，1995年中国股票的同步性仅低于波兰，位居第二(Morck et al.， 2000) [ 1 ]。当时中国股市正处于起步阶段，经过了20年的发展后已经取得了令人瞩目的成就，有研究(朱红军，2007) [ 2 ] 表明中国股价同步性大体上处于下降趋势，但仍与成熟资本市场国家存在着相当大的差异，阻碍了资源的有效配置。Morck et al. (2013) [ 3 ] 在新的研究中指出中国的R 2 (股价同步性)平均值为0.36，而美国只有0.14。 Carpenter et al. (2015) [ 4 ] 认为中国股市同步性较高的原因是因为股市波动较大，导致个股跟随大盘同涨同跌过于严重。2000年以来中国股市经历了两轮大的异常波动，最近一次为2015年下半年，A股经历了过山车式的行情，上证指数最高单日跌幅达7.4%，创业板暴跌8.9%，两市约三分之二的股票跌停。股市异常波动会严重损害投资者的利益，严重时将导致金融市场动荡，损害实体经济，引发或加剧金融危机。 对股价同步性的研究具有十分重要意义：(1) 股价同步性影响资源配置效率；(2) 股价同步性与股价崩盘存在联系；(3) 股价同步性影响企业投资。在上述背景下，本文选择股市在2015年前后，即最近一次发生较大异常波动的时期，研究证券分析师、媒体以及机构投资者三个重要的利益相关者对股价同步性的影响，通过实证分析三者在信息链条上发挥的作用。 与前人研究相比，本文创新性地将证券分析师、媒体和机构投资者三种利益相关者联系起来，通过三者在信息链条上发掘、传递和使用上市公司层面信息的作用，及他们之间的相互影响，来研究其对股价同步性的影响。此外，本次使用了新的方法探究利益相关者影响股价同步性的机制是信息还是噪音。利用2015年前后股市异常波动这一时期的特殊性，将学者研究2008年和2015年股市异常波动时信息与泡沫关系的方法，运用到探索利益相关者对股价同步性影响机制的研究上。
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user: 2. 文献综述 国外对股价同步性的研究始于Roll (1988) [ 5 ] 以资本资产定价模型(CAMP)为基础，发现上市公司股票收益率与其所处行业的收益率及市场收益率呈现出正相关关系。之后许多学者通过研究证明了股价同步性可以衡量股价中公司特质信息的含量。 基于Roll (1988)的研究，国外大量学者开始研究这一课题，并形成了“信息效率观”和“非理性行为观”两种观点。“信息效率观”的主要代表是Morck等人，该观点认为股价的波动主要由公司的特质信息所解释，因此公司特质信息含量的越高，股价的同步性就越低，股价同步性负向表现市场效率。股价同步性的概念也首次被提出：即指单个股票价格的变动与市场平均变动之间的关联程度。与上述观点截然相反的观点(West， 1988) [ 6 ] “非理性行为观”认为现实中股价的波动已经超过了理论中股价的波动，这部分超额波动无法用信息来解释，而是由交易者的投机、羊群效应、追涨杀跌以及泡沫等非理性行为所产生，当市场中噪音过多时，股价上下波动，也能降低同步性，因此该观点认为股价同步性正向表现市场效率。 国内学者大多从“信息效率观”的角度展开研究。朱红军等(2007)考察了我国股市中分析师报告对上市公司盈余公告后股价发生漂移现象的减弱，证明了证券分析师降低股票价格的同步性是使股票的价格包含了更多当期未预期的盈余信息，而非通过制造噪音的方式，支持了“信息效率观”的观点。国内也有少数学者的研究支持“非理性行为观”，王亚平等(2009) [ 7 ] 指出中国股市存在着缺乏卖空机制、散户太多、监管不足等原因导致投资者投机倾向较大，市场噪音过多的问题，因此股价同步性与公司信息透明度正相关。还有一种观点认为“信息效率观”和“非理性行为观”都存在一定的局限性，许年行等(2011) [ 8 ] 基于对信息与心理行为互动关系的分析，提出了股价同步性生成机理的新解释。此外许年行等还发现我国股市“同跌”的现象比“同涨”更为突出。 学者对分析师对股价同步性影响的研究在文献中比较多见，并深入探讨了分析师是向市场传递了信息还是制造了噪音。Andrade et al. (2013) [ 9 ] 研究2008年中国股市泡沫与信息，发现跟进分析师越多的上市公司信息越透明，其股价波动越小。还有学者(Feng X. et al.， 2016) [ 10 ] 从股权结构的角度研究证券分析师对公司信息透明度的影响，结果表明上市公司所有者限制公司的信息透明度的动机越强时，证券分析师发掘和传播上市公司信息的作用越明显。曹新伟(2015) [ 11 ] 研究发现分析师调研力度的越强，公司股价的同步性则越低，尤其是对于信息披露质量较差和研发费用较高的公司。王继恒(2018) [ 12 ] 考察了投资者在利用分析师出具的报告方面的作用，发现普通投资者对上市公司的关注会提高股价的同步性，并减弱证券分析师降低股价同步性的作用。也有许多学者(冯旭南和李心愉，2011；陆琳，2012；励利，2016；周铭山，2016) [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] 持有不同观点，认为分析师较少的反映公司特质信息，或者认为明星分析师并不能给出更优的盈余预测。 对媒体关注度的研究大多认为媒体对上市公司信息披露有助于降低股价的同步性。Dyck et al. (2002) [ 17 ]、Miller (2006) [ 18 ] 和Fang et al. (2009) [ 19 ] 分别从公司治理和资产定价的角度研究了媒体关注度与股价同步性的关系。随着网络媒体的发展，对媒体的研究又有了新的对象。胡军和王甄(2015)研究了一种新媒体微博在披露公司特质信息方面的作用，发现开通了微博的上市公司的股价同步性相对更低。 对机构投资者的研究学界存在分歧，Sias (2006) [ 20 ] 分析了美国股市1977~1991年的交易数据，发现股价同步性与机构投资者持股比例显著正相关，Sias认为这是因为机构投资者资金量大且存在跟风行为，因此其交易大大增加了股价的波动。蔡庆丰(2011) [ 21 ] 研究A股市场发现证券分析师和机构投资者二者相互作用会使得羊群效应得到叠加，大大增加股价的波动。还有学者认为机构投资者能够通过交易降低股价同步性。Bohl and Brzeszczynski (2005) [ 22 ] 以波兰股市养老保险制度改革为契机进行研究，发现在养老保险基金被准入波兰股市后，起到了稳定股指、降低股价波动的作用。Chakravarty (2013) [ 23 ]、Luo et al. (2014) [ 24 ] 分别研究了美国和日本的股票市场，都得到了类似的结论。国内学者侯宇、叶冬艳等(2008) [ 25 ]、龙海明(2015) [ 26 ] 对A股市场研究也发现机构投资者之间的跟风效应不仅没有增大股价的同步性，反而降低了同步性。
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user: 5. 研究结论与启示 5.1. 研究结论 本文研究了A股所有上市公司股价同步性在2014~2018年的变化情况，并就股市发生异常波动前后，即2014~2016年，考察了分析师关注、媒体关注和机构投资者对股价同步性的影响。根据实证结果，得出以下结论： 第一、A股股市的股价同步性整体依然偏高，即使是最小值0.3也依然高于西方成熟资本市场同步性的均值，而在发生大的牛熊行情时，同步性则会高达0.5以上。 第二、分析师关注度、媒体关注度和机构投资者持股比例均会显著影响股价同步性，对同步性的影响媒体大于机构投资者，机构投资者大于分析师。但媒体是通过制造了噪音信息影响股价同步性，而分析师和机构投资者则是向市场传递了有效的公司层面的信息进而影响同步性。 第三、分析师和媒体在披露上市公司信息时存在着相互促进的交互作用，媒体披露的信息能引发分析师对上市公司的关注，分析师分析的结果也可以通过媒体渠道向外传播。分析师关注度越高的公司，机构投资者持股降低股价同步性的作用更好，说明相比于媒体披露的信息，机构投资者更多的是参考和利用证券分析师分析报告所披露的信息给出的投资意见。 5.2. 政策建议 A股股市经过近30年的发展，各项制度日趋完善，市场运行效率大大提高，股价同步性(R 2 )由最初的0.8左右，下降到如今的0.4左右，但与西方成熟的资本市场比起来依然很高，阻碍了公司层面信息传递到股价中，不利于发挥股价在甄选公司价值方面和引导资源配置的作用。结合实证研究的结果，本文给出以下几点降低A股股价同步性的建议。 第一、完善资本市场制度和规范，提供更加良好的信息环境和交易环境。国内上市公司整体质量较差，投资者投机和套利行为盛行，导致中国股票市场只能通过制造同步性的上涨行情来进行周期性的获利行为。因此有必要进一步规范公司上市和退市制度，让经营良好的公司进入股市、留在股市，对质量较差的公司执行严格的退市制度。 第二、优化证券分析师行业的状况。我国证券分析师行业依然处在比较初级的阶段，证券公司体量与业务范围与发达资本市场相比仍然差距较大，证券分析师业务水平也参差不齐。由于目前证券分析师业务单一且十分依赖市场状况，由于我国股市“牛短熊长”，分析师生存状况不佳，因此可适当扩大证券分析师行业的业务范围，发展利润增长点，优化分析师收入，同时还要规范分析师行为，此举也有助于减少分析师“灰色收入”，促进市场的规范和秩序。 第三、提高媒体人的专业素养和媒体行业的规范性。现在的网络媒体为了博人眼球赚取流量，“标题党”、跟风转载、重复等情况较多；且存在部分媒体为了利益与上市公司勾结散播虚假信息的情况，导致信息真假难辨，增加了市场中的噪音，因此要规范媒体人的专业素养和媒体行业，加强媒体的客观性、独立性，不为利益所惑。 第四、扶持和规范机构投资者，引导个人投资者理性投资。近年来国内专业机构投资者持股市值比重持续提升，2016年达到16.3%的水平，个人投资者市值占比40%；但对比美国目前专业机构投资者持股占比超40%、散户持股比例低于30%的情况，未来我国A股市场机构持股比例有望进一步提升。同时我国散户羊群效应严重，股民容易非理性跟风投资，因此有必要加强普及证券知识，引导个人投资者理性投资、注重价值投资。
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user: 摘要 在数理统计课程的教学过程中，利用R软件实现可视化教学，帮助学生建立统计思维.本文以最大似然估计教学内容为例，通过R软件绘制对数似然函数的图像，似然估计的相合性与正态渐近性等可视化教学示例，可以直观地解释似然函数的意义，理解最大似然估计的统计性质。结果表明，可视化教学能够使学生更加深刻快速地掌握数理统计的理论方法，提高学生学习效率。
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user: 1. 引言 数理统计是数学专业的基础必修课，如何培养学生建立统计思维方法，是本门课程的重要任务。统计思维方法主要体现在在不确定性现象中寻找统计规律性的东西，与一般的数学思想方法培养有明显不同。而数理统计所以难度大，恰在于其结果的不确定性，有些难以被学生直接感知，使得学生往往不知如何去意会。大部分学生，只知道计算方法，却不知道为什么要这样计算，也不能清晰解释计算结果的实际意义，更不具备统计思维能力。教师需要挖掘数理统计中的关键的概念与方法，建立“可见形式”与“不确定形式”之间的直接联系，使统计推断结果变得可见并且可操作，突破“意会”与“言传”间的交流障碍，为学生理解概念创设直观背景，启发学生解决问题探究规律的思路。 为了解事物之间的相互关系及发展趋势，通过可视化技术来进行表征是一种常用的方法。所谓可视化(Visualization)是指通过计算机软件的支持，将事物及其发展变化的形式和过程，用仿真化、形象化的方式表现出来，一般而言，包括数据、模型和过程三方面的可视化，从用户角度看可视化主要就是信息提供的可视化，也就是信息服务界面的可视化。可视化的目标是帮助人们增强认知能力，理解事物间的联系，降低认知的难度 [ 1 ]。 R软件 [ 2 ] 属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具，而且R软件系统小，具有良好的统计图形界面，特别有利于数据模拟和数据的可视化，同时，数学计算功能也较强，适合于教学要求。
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user: 2. 可视化教学设计实例 最大似然估计是数理统计课程的教学重点内容。一般地，对于最大似然估计求解方法，学生往往只记住求解参数估计值的步骤以应对考试，却不理解最大似然估计的基本原理和统计性质。针对学生难以理解的内容和出现的问题，进行可视化教学设计。 2.1. 似然函数与对数似然函数的比较 根据最大似然估计原理，即求解使得出现该试验结果概率最大的参数值。一般地，总体的概率分布函数形式都比较复杂，所以，似然函数的表达式也都为复杂的乘积形式。由于函数与其对数函数在相同点处取得极值，因此，利用对数后求导的方法求解，得到参数的最大似然估计。事实上，对数似然函数是凹函数，函数曲线具有明显的凹的特性。 下面以0-1分布为例 设随机变量X服从0-1分布，概率分布律为 P ( X = x ) = p x ( 1 − p ) 1 − x ，     x = 0 ， 1. X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n 是总体X的样本， { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n } 为样本的一组观测值，则其似然函数为 L ( p ; X 1 = x 1 ， X 2 = x 2 ， ⋯ ， X n = x n ) = p ∑ i = 1 n x i ( 1 − p ) n − ∑ i = 1 n x i ，     0 < p < 1. (1) 对数似然函数为 l ( p ) = ln ( L ( p ) ) = ln p ∑ i = 1 n x i + ln ( 1 − p ) ( n − ∑ i = 1 n x i ) . (2) 设0-1分布的参数 p = 0.3 ，样本含量 n = 2 0 ，似然函数、对数似然函数的图像，以及最大似然估计见图1，其中图1(a)是似然函数式(1)的图像，图1(b)是对数似然函数式(2)的图像。 图1. 似然函数和对数似然函数图像 参数的最大似然估计值 p ^ = 0.45 ，可以看出，它在图1(a)和图1(b)中都是最大值点，但它不等于总体参数 p = 0.3 。似然函数和对数似然函数在0.3处也没有取得最大值。 另一方面，图1(a)是似然函数图像，函数曲线在参数取值范围 ( 0 ， 1 ) 内，只在区间 ( 0.2 ， 0.7 ) 内具有“凹”的特性，在其它取值范围内，函数图像曲线相对平缓，几乎平行于横坐标轴，不具有明显的“凹”的特性。图1(b)是对数似然函数图像，函数曲线在整个参数取值范围内具有明显的“凹”的特性。 2.2. 最大似然估计的相合性 最大似然估计的大样本性质如相合性和渐近正态性，即当样本含量n趋于无穷的过程中，最大似然估计量的变化趋势和极限分布。但学生在学习过程中对n逐渐趋于无穷时会出现什么样的情况无法想象，难以理解。因此，利用图像让学生进一步感受其性质蕴含的原理。 以0-1分布为例。从参数同为 p = 0.3 的0-1分布总体中分别抽取样本数 n = 20 ， 50 ， 100 ， 200 的样本，利用0-1分布的对数似然公式(2)画出相应曲线，见图2。图中的虚线为0-1分布的参数真值，在上述样本含量下，得到参数的最大似然估计值分别为 p ^ 1 = 0.15 ， p ^ 2 = 0.20 ， p ^ 3 = 0.26 和 p ^ 4 = 0.29 ，在图2中用实线标出。可以清晰的感受到，随着样本数n不断增加，估计值越来越接近参数真值 p = 0.3 。 图2. 0-1分布参数的最大似然估计结果 2.3. 最大似然估计的渐近正态性 事实上，最大似然估计量也是随机变量，也需要用概率分布描述它。 以0-1分布为例。试验也是在参数为 p = 0.3 的0-1分布总体中抽样，样本含量分别为n = 20，50，100，200，重复抽样1000次，得到1000个最大似然估计值 p ^ ，画出在4种样本含量下 p ^ 的频率直方图，如图3。由于0-1分布总体的二阶矩存在，满足博格中心极限定理的条件，因此， p ^ 的极限分布为正态分布，即 n ( p ^ − p ) ~ N ( 0 ， p ( 1 − p ) ) . 由图3，随着样本含量不断增加，最大似然估计量的分布也逐渐接近于正态分布。 2.4. 最大次序统计量的渐近分布 指数分布族包括如二项分布、指数分布等分布，指数分布族参数的最大似然估计具有较好的统计性质。为了与之区别，下面选择均匀分布，考察其参数的最大似然估计的统计性质。 设随机变量X服从均匀分布 U ( 0 ， θ ) ， θ > 0 ，其概率密度函数为 图3. 0-1分布参数的最大似然估计的频率直方图 图4. 均匀分布参数最大似然估计的频数直方图 f ( x ) = { 1 θ ，         0 < x < θ ， 0 ，               其 他 . (3) { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n } 是从总体X中抽取的一组样本观测值，利用似然函数计算，它的最大似然估计为样本的最大次序统计量 θ ^ = x ( n ) ，它具有相合性，但不具有渐近正态性。因为均匀分布 U ( 0 ， θ ) 并不属于C-R正则族 [ 3 ]。 事实上， θ ^ = x ( n ) 的渐近分布为Weibull类型的极值分布 [ 4 ]，其分布函数为 H ( x ) = { exp [ − ( θ − x θ ) ] ，         x ≤ θ ， 0 ，                                             x > θ . 有关渐近分布是极值分布的内容已经超出了本科教学范围，因此利用R语言对均匀分布重复抽样。从式(3)的均匀分布参数为 θ = 4 的总体中抽取样本，样本含量分别为 n = 20 ， 50 ， 100 ， 200 的样本，重复抽取1000次，各得到1000个 x ( 20 ) ， x ( 50 ) ， x ( 100 ) 和 x ( 200 ) ，分别画出它们的频数直方图，观察分布趋向极值分布的变化趋势。 由图4可以观察到，其渐近分布并不是正态分布，而是Weibull类型的极值分布。由于课程中不能向学生讲解极值分布的具体理论概念，因此利用图像直观的展示极值分布，使得学生更容易记忆理解。
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user: 3. 讨论 R软件是一个开放型软件，便于统计图形绘制，可将模拟结果与可视化教学相结合，直观呈现出比较抽象的概念，操作相对简便，适用于数理统计的教学需要。本文只是以最大似然估计为例，同样也能够推广到数理统计的其他教学内容，利用可视化表达方式，促进学生对数学概念和性质的理解，提高学生的学习积极性，提升教学质量，获得理想的教学效果。
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user: 摘要 研究区目前主要存在的问题是已有的储层参数解释精度不高，传统的使用单孔隙度曲线或者多孔隙曲线多元回归法计算的储层孔隙度无法满足需求，导致气水识别困难。针对研究区孔隙度方面，首先研究了本研究区大量存在的扩径现象对孔隙度测井曲线的影响。在此基础上将研究区储层扩径现象分为了非严重扩径和严重扩径两个部分。发现非严重扩径条件下储层声波几乎不受扩径影响，密度测井曲线受影响极其微弱；严重扩径下声波同样受影响微弱，密度则受影响严重。对此，在非严重扩径条件下使用神经网络法计算了孔隙度；在严重扩径条件下使用声波和电阻率建立多元回归计算孔隙度。并使用曲线重叠法的交会图法等分析了误差，发现效果远好于先前计算的孔隙度，能为后续的流体识别提供更可靠的孔隙度参数。
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user: 1. 引言 本研究区位于鄂尔多斯盆地，鄂尔多斯盆地为一大型克拉通叠合盆地沉积了本溪组、太原组、山西组、下石盒子组、上石盒子组和石千峰组 [ 1 ]，横跨伊盟隆起、伊陕斜坡和天环向斜三个构造单元 [ 2 ]，油气勘探成果丰富 [ 3 ]。致密气约占我国天然气产量的30%，在我国能源结构中占据重要地位 [ 4 ]。目前，致密砂岩气已成为非常规天然气勘探的重点之一，是天然气增储上产的主体 [ 5 ] [ 6 ]。研究区存在的主要问题是存在严重的扩径现象，扩径现象对测井资料的影响不明确，已有钻井特别是探、评井的储层参数解释精度不高，含气性评价工作还达不到当前和未来勘探开发的要求，不能建立起全区性的含气性测井评价标准，部分井气层测井解释资料与射孔符合率偏低等问题。基于该研究现状，本文分析了研究区存在的扩径现象，将扩径程度进行了分类，并尝试分别使用人工神经网络法和多元回归法对研究区储层段非严重扩径部分和严重扩径部分的孔隙度建立了计算模型，以使孔隙度解释达到更高的精度从而为流体识别提供更精确的孔隙度参数。
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user: 2. 扩径对声波时差和密度测井曲线的影响分析 声波、密度以及中子测井是常规测井中用于计算孔隙度的最常用的曲线，称为三孔隙度曲线，但是三孔隙度测井曲线极易受到井眼条件的影响，导致测井曲线失真从而影响测井数据的准确性以及给后续的孔隙度参数预测造成极大的误差。现代常规测井使用的补偿声波以及补偿密度等能在一定程度上补偿井眼条件对测井数据带来的误差，但是研究区存在比较严重的扩径现象。将井径与钻头直径(21.6 cm)作差，定义为井眼扩径的大小。首先绘制扩径量(CAL-D)与声波时差和密度测井的交会图(图1和图2)，可以看到，当扩径量(CAL-D) < 10 cm时，声波时差和密度没有明显的规律；当扩径量(CAL-D) ≥ 10 cm时，声波时差有沿图中斜线增大的趋势，密度有沿图中斜线减小的趋势，因此将CAL-D < 10 cm的部分划分为非严重扩径，CAL-D ≥ 10 cm的部分划分为严重扩径部分。 图1. 扩径量–声波时差交会图 图2. 扩径量–补偿密度交会图 图3和图4为研究区内两口单井砂岩段单井柱状图，红框内为严重扩径部分，其余部分为非严重扩径部分，可以看到，非严重扩径部分声波和密度由于测井仪器的补偿作用，测井值基本不受扩径影响或受影响极其微弱；而严重扩径部分密度极易受到影响出现跳动而使测井值严重失真，声波则仍然能受到较好的补偿作用而使测井值不受影响或者影响极其微弱。 图3. H1井单井柱状图 图4. H1井单井柱状图 通过以上分析，发现非严重扩径的情况下，声波和密度均不受扩径影响或者受影响较微弱，因此在非严重扩径的情况下，声波和密度仍然能作为计算孔隙度的输入曲线；而严重扩径情况下，声波仍然能作为计算孔隙度的曲线，而密度由于严重失真无法采用，因此将研究区的孔隙度分为非严重扩径和严重扩径两种情况进行校正。
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user: 3. 非严重扩径储层段神经网络孔隙度预测 研究区原先采用的是声波时差拟合计算的孔隙度，最后得到的孔隙度解释精度低，无法满足后续研究要求，因此本文采用非线性的人工神经网络法对孔隙度进行校正，以期达到更高的储层孔隙度解释精度。 3.1. BP神经网络原理 除BP神经网络是一种采用误差反向传播算法的多层前馈人工神经网络，具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR， XOR)和一些其他问题 [ 7 ]。BP神经网络的结构如图5，由输入层、隐层和输出层三部分组成，其中，可以有多个隐层。 图5. BP神经网络模型结构示意图 3.2. 相关性分析及输入曲线的选择 除建立BP神经网络孔隙度预测模型之前，输入样本的挑选至关重要。因此需要进行测井曲线标准化、岩心归位和深度校正等一系列操作，从而使得岩心物性参数和电性曲线的对应性更好，从而使得电性测井资料更能准确的反映储层孔隙度。与常规的线性多元回归法计算孔隙度类似，与孔隙度相关性越好的测井曲线越对孔隙度预测有利。同时，BP神经网络对信息具有一定的冗余性，因此，除了选择声波和密度测井曲线外，还可增加几条测井曲线，以尽可能的挖掘曲线信息，从而使预测的孔隙度更加准确。 图6. 岩心孔隙度与各输入曲线交会图 图6为岩心孔隙度与各测井曲线的相关性图。岩心分析孔隙度与声波和密度的相关性最好，与电阻率和自然伽马的相关性其次，与补偿中子的相关性最差。最终，选择AC、DEN、CNL、LLD、GR作为BP神经网络模型的输入曲线。 3.3. BP神经网络模型的建立及学习效果评价 BP神经网络的产生归功于BP算法的获得，该算法由Rumelhart等在1986年提出，是一种监督式的学习算法主要由信息的正向传播与误差的反向传播两部分组成 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。在选择AC、DEN、CNL、LLD、GR作为BP神经网络模型的输入曲线的基础上开始建立神经网络模型，即输入层神经元数目为5；隐层神经元初始可选为输入层神经元数的1~1.5倍，并由网络结构优化法在学习过程中自动地确定最佳隐层单元数 [ 12 ]；输出层神经元数目为1，即为要预测的孔隙度。最终确定的模型结构如图7，采用输入神经元数目为5，隐层为1层，隐层神经元数目为9，输出神经元为1 (即孔隙度)的结构。 图7. 非严重扩径储层神经网络模型结构 根据确定的神经网络结构，挑选合适的岩心样本，剔除异常点并将数据归一化后导入MATLAB软件使用神经网络模块建立神经网络模型。最终总共挑选了842个样本，777个样本用于神经网络训练和建模，64个样本用于对模型进行检验，设置最大迭代步数为1500，给定误差精度为0.001，模型的迭代9步后停止(图8(a))，最终训练精度为0.85 (图8(b))。学习精度达到了0.85，效果较好。 3.4. 模型的检验与误差分析 将预留的64个样本的测井值进行归一化后输入建立好的神经网络模型，使用模型计算预留样本的孔隙度，并绘制计算孔隙度与岩心孔隙度的交会图如图9。预测的孔隙度与岩心分析孔隙度的拟合精度达到了0.88，满足测井计算的需求。 计算所有842个样本神经网络计算孔隙度与岩心分析孔隙度的绝对差值，孔隙度绝对误差分布在0%~5.849%之间，平均绝对误差为1.357%，误差小，完全满足孔隙度计算误差和精度要求。表1为研究区部分岩心样本神经网络孔隙度与岩心分析孔隙度的误差表。 图8. 非严重扩径储层神经网络孔隙度模型训练图。(a) 非严重扩径储层孔隙度模型训练迭代图(b) 非严重扩径储层孔隙度模型学习精度相关性分析 图9. 非严重扩径储层神经网络孔隙度预测精度图 Table 1 Error table of porosity calculated by neural network (partial 井名 深度 岩心分析孔隙度 测井计算孔隙度 绝对误差 H3 3025.42 6.61 7.811 1.271 H4 3080.96 10.37 10.487 0.117 H4 3077.1 15.04 13.073 1.967 H4 3077.49 15.096 14.719 0.377 H4 3071.9 14.33 12.524 1.806 H3 3201.63 5.5 3.922 1.578 H7 3027.49 7.1 6.727 0.373 H7 3021.53 4.2 5.904 1.704 H9 3128.53 2.9 4.384 1.484 H9 3127.7 2.8 5.602 2.802 H10 3105.18 9 9.352 0.352 H10 3103.55 11.2 8.877 2.323 H11 3096.01 3.9 5.826 1.926 H12 3259.64 6.43 5.706 0.724 H12 3259.41 6.22 5.808 0.412 … … … … … 平均绝对误差 1.357 表1. 神经网络计算孔隙度误差表(部分) 3.5. 曲线重叠法效果评价 运用建立的神经网络模型对研究区单井非严重扩径砂岩段的孔隙度进行计算，并导入单井中对比计算结果与岩心结果的叠合效果。图10为研究区内单井储层段孔隙度计算成果图，最后一道的蓝色曲线为神经网络计算的孔隙度结果曲线，与岩心分析孔隙(黑色杆状离散曲线)的叠合效果好，计算精度高，能为后续的研究提供更准确的孔隙度参数。 图10. H5井孔隙度参数解释成果图