DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 结论 本文以共沉淀法制备的铁磁性ZnFe 2 O 4 ∙Fe 2 O 3 复合纳米粒子为原料，通过紫外光辅助化学氧化聚合法制备了ZnFe 2 O 4 ∙Fe 2 O 3 /PANI复合光催化剂。聚苯胺的复合提高了催化剂对长波可见光的吸收和对染料RhB的富集效果。随苯胺用量的增加，制备的复合物中聚苯胺含量增大，复合物的形貌由小颗粒演变为大颗粒、直至纳米纤维，对可见光的吸收逐渐和在可见光下光催化降解染料RhB的性能均增强。具有铁磁性的复合光催化剂可以被磁铁回收并重复使用，在4次光催化反应中回收催化剂的活性仅轻微降低，且表现出良好的化学稳定性。ZnFe 2 O 4 ∙Fe 2 O 3 /PANI具有制备简便、成本低、方便分离等特点，进一步优化该催化剂的组成和结构并研究其对不同类型有机染料的吸附和光催化过程，有望全面评价该磁性催化剂用于可见光催化降解有机染料废水的应用性能。
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user: 摘 要 随着经济的发展和技术的进步，我国电子商务在经济全球化的形势下正处于迅猛发展的过程之中，而网络支付服务也从支付工具转变成一个相对独立的行业。然而，由于网络系统、计算机系统以及网络支付系统自身就存在了安全风险和安全隐患，使得网络支付业面临着艰难的挑战。本文在阐述了网络支付的相关概念和发展情况后，分析了网络支付业风险的表现，并提出我国网络支付业风险防范策略。 关键词 :网络支付，电子商务，风险
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user: 1. 网络支付概述 1.1. 网络支付的概念 就网络支付这一概念而言，国内外的学者都有着自己的定义。本文中所选用的核心定义是，我国于2010年出台的《非金融机构支付服务管理办法》中第2条规定所描述的：“本办法所称网络支付，是指依托公共网络或专用网络在收付款人之间转移货币资金的行为，包括货币汇兑、互联网支付、移动电话支付、固定电话支付、数字电视支付等。”与传统模式相比较而言，网络支付具有其极其独特的优势。第一点，网络支付是通过数字信息化的手段进行的，以信息传递的方式来达到交易支付这一核心目的，基于此，对于网络安全也有着极高的要求；第二点，网络支付中将会涉及到消费者、商家以及第三方平台等多个交易相关群体，与传统模式相比更为复杂多变；第三点，网络支付所具有的最大优势就是快捷高效，交易双方只需使用终端设备接入网络，简单操作之后就可以完成交易；最后一点，网络支付以互联网为通信方式，这对于软硬件都有一个较高的要求[ 1 ] 。 1.2. 网络支付在我国的发展 无论在地球的哪一端，网络支付平台是一个刚刚开始蓬勃发展的新兴事业，随着网上支付的广泛普及，业已产生了对社会的巨大且极其深入的改变，正在彻底的改变着我们的生活模式。网络支付涉及到资金安全的问题，并与社会的稳定有着密切的关系。国内目前已经有了三百余家企业拥有了网上支付的业务。以所提供的服务形式进行分类，可以将之划分为两大类：其一是账户模式，用户在平台之上设立自己的账户，向平台账户中进行充值，并用平台上的账户资金进行支付活动；其二，网关模式，为用户提供各银行支付平台与接口衔接上的统一支付渠道。 在电子商务的业务范围内，主要是以下四个方面的内容，即信息流、商流、资金流、物流。资金流的核心内容是资金的转移过程，即支付、转账等交易流程，而支付和转账等交易流程都是以网上支付的形式进行的。追根溯源，网上支付是电子商务中的一个重要组成内容，没有现代化的支付手段，电子商务将面临极大的困难。目前，国内银行业的主要收入源是存贷之间所产生的利差，故而，尚无暇染指网上支付这一新兴领域。还有一个麻烦之处是，电商企业所拥有的客户可能同时与各银行的客户是同一个群体，如果与银行一一进行谈判并逐一进行技术后台的调整，成本将非常之高。因此，第三方平台的出现占领了这一商机，在资金流转之中充当了至关重要的角色 [ 2 ] 。 我国的电商产业正处于一个高速发展的阶段，网上支付服务已经从过去的支付工具逐渐转变成了在今天来说一个比较独立的行业。在这一现实基础上，我国已经出台了相关的政策法规对网上支付行业及时的实施监管，提升行业内的规范，加大非金融机构的准入门槛等有效措施。这对于预防支付市场所可能存在的风险，保护金融安全、维护用户权益有着极其积极的意义。 网上支付中所存在的问题一直制约着我国的电子商务发展，网上支付平台近年来的长足发展已经有效的缓解了问题。《电子签名法》已经在发挥自己的效力，《电子支付指引》也已经正式颁布，这都大大起到了规范电子商务网上支付环境的作用，良好的电子商务支付环境正在日益完善。2011年，选择网上支付进行交易的比例已经高达72%，一多半的网购者开始青睐于网上支付这一交易手段。这同承担着中立第三方角色的网上支付平台的出现和日渐完善是密不可分的。支付平台使得交易款项的交割更加便利性，其功能也具有着较大的可拓展性，最重要的是作为第三方提供了自己的信用保证，这就极大解决了长期影响着电商行业发展的诚信、物流、现金流方面所存在的问题。支付平台的出现是对交易双方的权益的最大维护，使得无论是中小企业还是个人用户，都可以有安全感的进行网上交易。更安全、诚信的网络消费环境是势必要要在未来逐步形成的 [ 3 ] 。 国内，网络支付最为主要的方式是使用银行卡进行交易。根据CNNIC在2014年进行的报告，汇款、网络支付和货到付款三种支付方式分别占到了总交易数的43.1%，41.9%和34.7%。过去的调查中显示，网络购物交易中的支付方式使用银行卡进行网络支付的比例逐年呈递增趋势，已经由2001年底的15.6%提高的了2014年6月的46.9%。由于利润问题的存在，银行卡进行支付的问题尚未根本解决，基于此，现金流仍将是网络购物之中存在的重大问题之一。与此同时，网络支付的安全性仍然没有得到真正的认可。42.3%因为怀疑网络购物的安全性而没有选择网络支付手段。在网上进行采购的产品，主要集中在500元以下的商品之中，年龄主要集中于18~30岁这个相对年轻的群体之中。目前，人们仍然只是把网上购物作为一种新奇的事务，多数采取保守态度，网上购物并未成为他们的主要购物方式，就贵重的物品的购买而言，出于安全考虑，很少会在在网上进行购买。 网络支付中还存在着另一个令人担忧的安全因素，即信用与身份识别问题，有相当大比例的人对信用与身份识别问题心存疑虑。消费者所担心的最为主要的问题仍然是网络购物中产品的质量问题。
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user: 2. 网络支付业的风险的表现 2.1. 系统风险 系统风险所指的是银行网络支付系统所存在的安全漏洞或不足，所可能引发的损失。网络支付是依赖于网络环境而得以完成的，故而，信息系统之中，在技术或者管理上所出现的问题，将会构成严重的系统风险。当系统同交易方进行信息传输时，若系统与交易方的终端不兼容或出现故障，则会出现传输中断或速度降低的问题。除此以外，若是电脑死机、磁盘破坏、病毒侵入等问题，都会产生系统风险。在未来大部分的交易支付都将会依赖于网络进行，因系统本身局限性而存在的风险，势必将会妨碍到网络支付的顺利进行。2004年时曾出现了一个称为“网银大盗”的木马，其轻易突破了银行系统，并窃取了用户的账号、密码，这极大的妨碍了网络支付的顺利发展 [ 4 ] 。 2.2. 人为风险 人为风险所指的是在交易之中，个人因素所导致的密码及其他重要信息的泄露所产生的风险。大多数金融机构基于成本考虑，会寻求外部力量的帮助来解决营运中的技术或管理问题。这是一种双刃剑的做法，解决自身问题的同时也将自己暴露在于风险之中。 1) 金融机构外部风险 黑客通常会采用IP地址欺骗、篡改用户数据等等的技术来达到自己非法牟利的目的。黑客会将自己伪装成某一台受到信任的主机，向其他主机发送含有病毒的信息包，或是在邮件服务器中冒名他人信息。较为常见的黑客侵袭方法还有拒绝服务攻击、同步攻击、网页欺骗等等。手段多样，且不断翻新，让人防不胜防。 一些电脑高手所设计的病毒与木马是网络支付安全之中的一个巨大威胁。各大网站甚至一些知名网站也难以幸免的被安放有后门。这些黑客程序不仅会破坏电脑系统，还会盗取当事人的账户信息等敏感内容文件，对人们网上支付造成了极大的危害。美国的银行账户，每年在网络上损失的总金额高达6000万美元，与此同时企图进行的电子盗窃案的总数更是到达了5~100亿美元，持械劫匪抢银行的平均作案值能达到1500美元，“电子扒手”的平均作案值则能够达到25万美元 [ 5 ] 。 2) 金融机构内部风险 对于网络支付行业的从业人员方面的管理，是网络支付安全之中相对薄弱的一环，这一群体具体掌握着网络支付流程之中的各环节，网络认证、防火墙等等方面的工作都是由这些从业人员来完成的。目前国内的网络支付案件不少是由于内部人员所引起的，有逐步上升的一个趋势。网络支付的安全保护系统被从业人员自内部“攻破”之后，无论是多么先进的技术手段也都无能为力 [ 6 ] 。 2.3. 信用风险 信用风险又被称之为违约风险，所指的是网上支付中各交易方无法或未能履行约定义务而造成经济损失的风险。 1) 买方失信 买方违约的情况。以资金角度出发，虽然买方不履约，未必会造成卖方或第三方企业的资金损失。不过，这样会增大支付企业的营运成本和信用成本，低信用度用户的比重将增大，各类风险都会有所增加。买方所存在的信用风险还可能会涉及到资金来源是否合法、买方否认交易操作、以虚假身分进行交易、洗钱等等问题。 2) 卖方失信 卖方提供不出与买家商定的产品，不能以预定时间送达到客户手中，这将会引起买方的相关损失，如退货的相关费用、与卖方交涉所产生的时间成本及其他费用，卖方自身的运营成本和诚信成本大幅增加，造成信誉的极大损失。 3) 银行失信 银行在迟延结算或是非本行银行卡交易时发生拒付，迟延结算等等问题将会产生资金流动性风险。网上银行以远程通信为方法，经由信用认证相关程序对借款者的信用进行自己的风险评估，这可能会增加网上银行自身的信用风险。借款人未必会履行电子货币的借贷所应当承担的义务，也可能由于借贷人评估系统不够健全，进而造成信用评估产生失误，引起银行的误判。 2.4. 运营风险 从银行角度出发，此类风险所指主要是交易的处理、流程管理中的失误或者是与贸易伙伴之间关系的破裂而造成的损失，产品在特性或设计上存在不合理之处、员工服务漫不经心，亦或者是对特定客户不能提供应有的专业服务而产生客户流失等原因而引起的银行损失。业务账目记录错误、信息交流之中存在错误信息、没批准而擅自账户录入、未得到客户允许就进行的交易、交割过程中产生的失误等原因所产生的各类损失，产品自身的功能欠缺、强行进行销售、对敏感问题的隐而不发、不当的客户建议、职员操作过程中的粗心、广告内容缺乏合理性、交易的不合理性、销售过程中的歧视态度等等问题，导致与客户之间的一个信托关系发生破裂、合同关系发生破裂、客户关系发生破裂，进而造成的各类重大损失 [ 7 ] 。
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user: 4. 结语 新兴的电子商务是同网上在线支付密切相关的，电商这一现今互联网络之中至关重要的一项商业活动，是现如今信息与网络大盛的时代背景之下的必然产物，依托于现代化的信息技术与网络技术的有机结合，并进一步融合了金融电子化、管理信息化，实现物流、资金流与信息流三者之间的和谐统一的新型贸易方式，这一贸易方式将可能成为21世纪经济发展之中的一个极其重要的推动力。正因为如此，世界各国政府都纷纷加快了本国电商的发展速度，想要抓住这个具有空前历史性的发展良机。网络支付，是在科技、经济都飞速发展的这一时代大背景之下所孕育而产生的，传统的支付方式已然不能再满足人们在新时代的支付需求，各个支付机构都悄然在各自领域之内努力孕育着自己的新力量，经由市场的检验而创立健全了崭新的支付方式。
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user: 摘 要 幽默感是在幽默概念的基础上扩展出来的。幽默类型是潜在的个体特质，产生对幽默感的乐观气质、理解能力、爱笑等方面的差异。个体差异主要包括人格特质和性别差异。幽默感较高的个体生活满意度、幸福感较高。积极的幽默类型的个体自尊、生活满意度，幸福感较高。而消极幽默类型则相反。幽默感与幽默类型均存在性别差异。加大对喜剧演员的定量研究、开展幽默类型的跨文化研究、探究幽默的情景与受众的关系、探究乐商与幽默感的关系是未来丰富幽默相关研究的趋势。 关键词 :幽默感，幽默类型，个体差异
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user: 1. 引言 幽默在我们生活中无处不在  (Stieger， Formann， & Burger， 2011) 。一段幽默的广播可以让我们开怀大笑；一场喜剧电影，可以让我们捧腹大笑；亲朋好友的诙谐打趣，可以让我们会心一笑。幽默，是心灵的按摩，从默默之中渐入佳境。幽默在减轻心理压力的同时，还带来愉悦、舒畅的心情。幽默使个体的身体和心理达到一种放松的状态，有助于身心健康。这自然也受到了众多学者的追捧，让严肃的的科学横添了不少生趣。 幽默在心理学中，具有广泛的概念，可以从理论和操作立意，以多种方式定义。牛津英语词典《the Oxford English dictionary》对幽默的定义是：行为，演讲，书写引发的乐趣；古怪、滑稽、玩笑，诙谐，有趣(Simpson & weiner， 1989)。心理学家从不同角度出发，探讨幽默理论及幽默与个体的心理健康的关系，以及幽默在现实生活里的运用。幽默涉及到认知，情绪，行为，精神生理和社会方面  (Martin， 2001) 。Golestein (1982)追溯到这一系列观点，起源于13世纪生理学家、哲学家。根据相关记载，笑的益处来自多种机制。其中包括提供对肌肉，肺部等身体内部器官的运动，促进血流量，增加血液循环，促进消化，改善情绪发泄。由此可见，“幽默带来积极情绪有益身心健康”这一观点已经风靡多年  (Martin， 2001) 。幽默可以发笑，是符合生物进化的观点，有趣是因为真实，例如Rock的幽默段子，涉及婚姻和两性的观点，就是对人类本性的智慧理解  (Kuhle， 2012) 。幽默刺激物可以是一个词语，一段文字，一张图片或者一段视频。当然，幽默也包括个体对幽默刺激的理解而产生的心理过程。故对于幽默的研究，不仅仅局限于幽默刺激材料的本身，还扩展到幽默运用的个体差异。以下将从幽默的相关概念，论述个体差异在人格特质和性别的体现。
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user: 2. 幽默感与幽默感的个体差异 2.1. 幽默感 心理学中，对幽默感定义为：一种人格特质和个体差异维度，是人在幽默活动中体现出来的人格特征，乐观的气质，达观的人生态度，敏锐的理解能力，愉悦的情绪，爱笑的行为倾向，积极地创造幽默并以此来化解尴尬，或应对逆境。幽默感与积极情绪关系密切，故受到越来越多的积极心理学的学者关注，成为重要的研究课题，也具有深刻的现实意义。幽默感在个体差异中，十分明显。Kuiper认为，幽默感是个体在各种行为、经验、情感、态度及引发乐趣、笑声等能力上的个别差异  (Kuiper & Martin， 1998) 。Ruch则缩小幽默感的产生背景，定义幽默感。他认为必须是在一定的幽默活动中表现出来的惯常的行为、经验、情感、态度和能力的差异，且这种差异是稳定的  (Ruch， 1998) 。幽默感与心理健康的总体水平高低具有十分密切的关系。幽默感较高的大学新生具有较高的心理健康水平。故幽默感对大学生的学习生活控制性、学校专业满意度、集体生活适应性、学习负担适应性、人际交往适应性，具有积极的促进作用。由此可知，幽默感是个体的一种重要的人际交往和适应生活的重要模式  (李梅，2008) 。当然，具有幽默感的个体创造出幽默情境是十分难得的，其中勇于自嘲，是幽默感里难度最大的水平  (Beermann & Ruch， 2011) 。故幽默感可以在工作中建立幽默氛围，影响员工的组织认同  (Blanchard， Stewart， Cann， & Follman， 2014) ；生活中改善人际关系，相处融洽；解决问题时，优化应对策略；面对挑战时，调节心理压力；心情低落时，合理排遣消极情绪，达到身心愉快的良好效果。幽默感在广告中也被广泛运用。具有幽默感的广告，能够更好的减少消费者对品牌的消极联想，加强对品牌的喜爱程度  (Strick， Holland， van Baaren， & van Knippenberg， 2012) 。 2.2. 幽默感与人格特质 张国进等  (张国进，2012) 认为大学生的幽默感总体上处在中上水平。在社会经济发展的大背景下，幽默被认为是一种富有独立魅力的人格特质。但是中国传统的文化思想，仍旧影响他们对幽默的自我评价和幽默的现实运用。所以，在心理矛盾和冲突下，他们对幽默的自我评价偏低。Thorson & Powell发现人格特质上无幽默感的人比幽默感者较内向、焦虑  (Lowis & Nieuwoudt， 1995) 。个体具有较高的幽默感，则可以很快在尴尬的现实，难堪的处境中，迅速调整角度，以达观的视角看世界，欣然做到“苦中取乐，苦中作乐”。以游戏心态看待世界，从不幸中见到所幸，在失意中寻找乐趣  (Ruch & Carrell， 1998) 。利用《中国大学生心理健康量表》，细化了幽默感水平越高的大学新生心理健康水平的关系。在躯体化、焦虑、抑郁、自卑、偏执、强迫、社会退缩、社会攻击、性心理、依赖、冲动、精神病倾向等方面的得分越低，幽默感水平越高。这在一定程度上显示了幽默感对大学新生心理健康水平的积极作用  (张灵聪，田伟翠，黄发杰，&刘华强，2011) 。岳晓东等人发现中国大学生(包括内地、香港和台湾地区)没有将幽默视为创造力的核心要素，并且高创造力代表人物中也很少提及幽默人物  (Yue， 2011) 。 2.3. 幽默感的性别差异 在性别差异上，国内外的研究均表明，在男女生心理健康水平差异不显著的情况下，幽默感在性别上差异显著，男生的幽默感得分显著高于女生  (徐海波，张莹瑞，&刘红梅，2013) 。幽默感水平越高，心理健康水平越高。这一一致的结论，也许和男生与女生的社会角色的期许是一致的。此外，无论男性还是女性，幽默感均是婚恋择偶中的一个重要标准。说明具有幽默感的个体具有独特的人格吸引力。不同的是，男生在使用幽默时，会得到更多的社会支持和社会赞许，具有幽默感的男生更具有吸引力。Wibur和Campbell (2011)的研究中，通过让被试填写恋爱策略量表，结果分析发现，女性会对适合的男性追求者的幽默水平进行评估。这些评估直接会影响她们对是否开始新恋情的看法，以及在恋爱关系确立之后，幽默在婚姻生活中的预期。幽默感的传达，是健康男性的重要指标。对幽默的偏好，是因为幽默传达出了对认知的灵活性、心灵理论和沟通的技巧。幽默的反应是健康基因和择偶成功的重要指标  (Camargo， Geher， Fisher， & Arrabaca， 2013) 。
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user: 3. 幽默类型与幽默类型的个体差异 3.1. 幽默类型定义 早期的有关幽默的研究，众多研究者根据不同的理论发现，不同的幽默(例如观点采择下的挖苦讽刺)对幸福感有不同的作用。  (Freud， 1928; Maslow， 1954， Allport， 1961) 。幽默风格的不同，致使幽默类型对压力的效果也有不同影响只有符合情境，才能让幽默达到预想的效果。带有讽刺、挖苦、攻击、中伤他人的幽默，并不一定对我们的身心健康有益(McGhee & Goldstein， 1983)。根据一些类型幽默对人体的心理健康的危害，应注意区分幽默的类型，谨慎使用，减少幽默类型对心理健康的消极影响  (Overholser， 1992) 。然而，幽默类别的使用并没有形成核心的概念。直到  Martin et al. (2003) ，编制幽默风格问卷量表，将幽默分为不同的幽默类型，并建议在不同的幽默类型之下，探讨和幸福感的相关关系  (Martin， 2001; Martin， Puhlik-Doris， Larsen， Gray， & Weir， 2003) 。区分潜在有益的和有害的幽默，而不是一概假定所有幽默都有益于身体健康，这一观点已被广泛认可和接受。  陈国海、Rod A. Martin (2007) 等结合中国文化背景下对国外的应对幽默量表(HSQ)进行修订，结果表明对幽默量表的信效度指标可以接受，量表可以在中国使用。同时，将探索出四种类型的幽默，认为是一种稳定的人格特质。亲和型幽默(Affiliative humor)是加强群体内的凝聚力，以一种能容忍和可接受的方式，与他人开玩笑并娱乐他人的倾向。自强型幽默(Self-enhancing，陈世民等又译为自我提升型幽默)指对生活保持幽默的视角并用幽默作为应对的策略的倾向，面对困境尴尬时用于应对压力提升自尊  (陈世民，方杰，高树玲，叶宝娟，孙配贞，&郑雪，2014) 。嘲讽型幽默(Aggressive humor)指幽默使用是为了批评或者操纵别人，或者不顾对方感受地表达幽默的倾向。自贬型幽默(Self-defeating humor)幽默是指过度使用自嘲、讨好以及对负面情绪的防卫性否认的倾向。 3.2. 幽默类型与人格特质 明显地，两种积极的幽默与外倾性、开放性两种人格特质正相关，另外两种幽默与宜人和负责的特质呈负相关，与神经质呈正相关  (Veselka， Schermer， Martin， & Vernon， 2010) 。幽默类型与黑暗人格特质是有紧密联系的。神经质和马基雅维利主义使个体选用消极的幽默有极大的推波助澜作用。神经质、马基雅维利主义与攻击型幽默和自卫型幽默有较高的相关系数。这与大五人格中相似的是，低随和性，低责任性，高神经质也与消极型幽默有密切关联。相反地，在自恋量表得分较高者，亲和型幽默、自强型幽默有高相关，以上两种积极幽默的使用，与大五人格的外倾性和开放型相连接  (Veselka， Schermer， Martin， & Vernon， 2010) 。在主观体验方面，幽默类型在自我管理，自尊和幸福感上的差异显著  (Leist & Müller， 2013) 。以往研究表明，自强型幽默与乐观控制感自我效能感呈显著正相关，与焦虑抑郁知觉压力感呈显著负相关  (Crawford & Caltabiano， 2011) ，与生活满意度呈显著正相关  (Jovanovic， 2011) 。 3.3. 幽默类型的性别差异 Martin， Puhlik-Doris， Gray等人  (Overholser， 1992) 以加拿大人为样本，研究发现加拿大男性比女性更多地使用所有四种幽默风格。  陈国海(2007) 研究发现，加拿大与中国的幽默风格的性别差异研究不一致。女性比男性更多地使用亲和型幽默和自强型幽默，但只在亲和型幽默上的得分两者存在显著差异。而男性比女性更多地使用嘲讽型幽默和自贬型幽默，但只在嘲讽型幽默上的得分两者存在显著差异。在中国的传统文化中以及人际关系里，女性被赋予了温婉、端庄、淑雅的角色特征。她们更愿意采取和善的方式，避免语言上的冲突，减少人际关系的紧张。相反，男性被赋予刚毅、强悍的角色特征，男性通过对他人的冷嘲热讽这种攻击性幽默来表现自我，增强自己在他人心目中的地位，从而获得他人的认可。与西方文化注重个人主义不同的是  (Khallad， 2010；吴莉娟，王佳宁，& 齐晓栋，2015) ，东方文化则在传统儒家和中庸文化下，强调个体要保护好自己。可以适量自我嘲讽，而不是肆意利用幽默攻击、嘲讽他人。文化背景对幽默风格与消极指标没有显著影响，这表明两种文化背景下，个体面对来自各方面的压力，能以容忍和接受这种方式与他人保持联系，或是放低自己的姿态。在亲密关系的冲突发生时，与满意度不高的夫妻关系相比，比较满意的伴侣中，在冲突发生时，个体更多的使用积极的幽默，回避消极的幽默(嘲讽等)  (Bippus， Dunbar， & Liu， 2012) 。在亲密关系中，伴侣对他们幽默的认识，与他们的冲突升级有负相关。冲突发生后，幽默在互动中立即产生影响  (Bippus， Young， & Dunbar， 2011) 。
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user: 4. 研究不足与展望 幽默中异想天开的内容，与科学的严肃性并不一致。幽默俨然成为一种人格特质  (Ruch， 1998) ，一种性格  (张国进，2012) ，一种娱乐自己和他人的方式或者能力  (Kuiper & Martin， 1998) ，或一种良好的趣味  (Ruch， 1998) 。 4.1. 加大对喜剧演员的定量研究 幽默感很少涉及对脱口秀的专业演员做定量的研究，而是以大学生为主要群体进行定论。对于专业的喜剧演员，很少研究个人的幽默类型，偏好，能力，或者以上因素是如何影响他们的公众表演与他们成功之间的关系 。美国等西方国家的专业的喜剧演员是汇集了积极和消极的幽默类型。其中不乏攻击性幽默，例如两性和种族歧视的问题。先前的研究发现，喜剧演员台上台下的内外向性格差异很大。与非喜剧演员相比，台上倾向外向型，台下倾向内向型  (Greengross & Miller， 2009) 。对于幽默来说，这一重要的职业群体，可以作为幽默感研究的又一重要领地。 4.2. 开展幽默类型的跨文化研究 美国HBO电台的Chris Rock Show在西方国家，深受喜爱。而中国的东方卫视由王自健主持的《今晚80后脱口秀》得到年轻群体的欢迎和追捧。由以上现象可知，中西方文化差异，大家的幽默欣赏带来的明显差异，致使幽默的接收点不同。也许是跨文化研究的困难性和复杂性，但是目前并没有太多的中西方幽默差异研究，证明此差异是文化和价值观带来的。陈国海等发现中国与加拿大的大学生幽默类型对精神健康所起的作用是一致的  (陈国海，2007) ，在幽默类型上有所差异。相关研究仅仅停留在心理健康的测量，可以更深一步探究幽默机制在中西方个体上的差异。 4.3. 探究幽默的情景与受众的关系 正如幽默由于情境和受众的不同，可能会被认为有趣，也可能会被认为是侵犯的  (陈世民，方杰，孙配贞，张进辅，&郑雪，2012) 。国内对幽默的研究，多数以实验的情境下开展，对于幽默情境和受众的观察，受到极大的限制。例如，幽默情境下的双方，熟悉程度和信息的理解程度，会较明显影响幽默感的产生。以及受众幽默类型的不同，幽默效果也不尽相同。 4.4. 探究乐商与幽默感的关系 继智商和情商之后，乐商是一个新颖夺目的预测个体成功的指标。因幽默感与乐商关系密切，那么二者关系的探究将会在日程中更加重要。个体从所经历的消极事件中获取积极成分的能力，以及影响或感染他人这一能力的培养，从幽默感或者幽默理解的培养入手，从而系统而有效地提高乐商，帮助个体婚姻事业双丰收。这也将是积极心理学领域，具有重要指导意义的课题  (任俊，彭年强，&罗劲，2013) 。
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user: 摘 要 本研究采用“空间线索任务”实验范式，以不同情绪面孔(高兴、愤怒、中性)为实验材料，考察不同亲和动机水平个体注意偏向的特点及内在机制。结果发现，高亲和动机个体在无效线索条件下，对以愤怒和高兴为提示线索的靶刺激的反应时显著长于中性，而在有效线索条件下没有发现任何显著效应。这说明高亲和动机个体更易受到情绪性信息(高兴和愤怒)的吸引，表现为一种选择性的注意维持倾向，其注意偏向的内在机制是一种注意的解脱困难。 关键词 :亲和动机，注意偏向，注意警觉，注意解脱困难，情绪面孔
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user: 1. 引言 亲和动机(affiliation motivation)又称归属或交往动机，是指个体与他人结群、交往并希望有人陪伴的内在力量与需要，基本特征是“建立、维持或恢复友谊或友好关系”  (Boyatzis， 1973；陈祉妍，黄峥，刘嘉，2003) 。亲和动机作为一种社会性动机，其产生可能经历了一个进化的过程  (Ainsworth， 1989; Baumeister & Leary， 1995) 。亲和需要使人们分享资源，有利于构建和维持社会的联系，因而亲和动机对人类的生存、发展以及社会关系的建立都起着重要的作用。 动机在认知过程中起着重要作用，它引导、选择和激发行为，使个体选择性地注意环境中具有积极诱因(positive incentive)的线索，回避具有消极诱因(negative incentive)的线索  (王建峰，吴燕，2014；Wang， Liu， & Yan， 2014; Wang， Liu， & Zheng， 2011) 。不同亲和动机水平个体的认知行为研究发现，高亲和动机个体倾向于加工积极的信息，更多的表现为乐观、满足和高幸福感；而低亲和动机个体更多的与焦虑、抑郁和低生活满意度等相关  (Deci & Ryan， 2000; McAdams & Bryant， 1987) 。研究者认为，高低亲和动机个体不同的认知加工偏好可能导致了这种行为的差异。具体来说，高亲和动机个体由于关注于与他人之间的温暖和亲密以及维持与他人的积极情感关系，因此，他们更倾向于注意社会环境中的正性和接受信息，同时回避社会环境中的负性和拒绝信息；相反，低亲和动机个体则没有表现出对社会信息的注意偏向  (Schultheiss & Hale， 2007) 。 注意偏向一般具有自动加工的特点。在早期的一项研究中，  Atkinson和Walker (1958) 采用阈下知觉任务，每次呈现4张刺激图片，包括一张面孔(亲和刺激)和三张非面孔图片(非亲和刺激)。结果发现，高亲和动机个体比低亲和动机个体能更好地识别面孔刺激，表明高亲和动机个体对亲和刺激更加敏感。研究者进一步采用点探测范式(dot-probe paradigm)对不同亲和动机水平个体的情绪信息注意偏向进行研究  (Schultheiss & Hale， 2007) 。结果发现，高亲和动机个体对低亲和刺激(愤怒面孔)表现出注意警觉，同时对高亲和刺激(高兴面孔)也表现出注意偏向。而低亲和动机个体对不同情绪面孔的反应之间没有表现出任何差异。 关于注意偏向的产生机制，当前主要有两种解释：一种观点认为注意偏向是由于特定的注意警觉所导致  (Brosch， Sander， Pourtois， & Scherer， 2008) ，另一种观点认为注意偏向是由于注意的解脱困难所导致  (Cisler & Olatunji， 2010) 。为了区分注意偏向是因为对情绪信息的警觉或是对情绪信息的注意解脱困难，以往研究多采用“空间线索任务”(spatial cueing task)  (李海江，杨娟，贾磊，张庆林，2011) 。当考察注意警觉时，比较被试在有效线索位置上对中性和情绪性靶刺激的反应时差异。如果人们只是对情绪信息更加警觉，则只有在有效线索位置才会出现注意偏向  (Fox， Russo， & Dutton， 2002) 。当考察注意解脱困难时，比较被试在无效线索位置上对中性和情绪性靶刺激的反应时差异。如果人们只是对情绪信息的注意难以解脱，则只有在无效线索位置才会出现注意偏向  (Fox， Russo， & Dutton， 2002) 。 虽然以往研究表明，高亲和动机个体对正性情绪信息存在注意偏向，但是这种注意偏向究竟是因为注意的警觉还是注意的解脱苦难，目前还没有进一步的研究。因此，本研究将运用“空间线索任务”的有效线索条件和无效线索条件来区分高亲和动机个体注意偏向的内在机制。
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user: 2. 方法 2.1. 被试 采用人格研究表(Personality Research Form， PRF)对104名被试进行施测，当场收回。按照PRF得分，选取两端各27%的被试作为高低亲和动机组，最后有45名大学生愿意参加后续实验。其中，高亲和动机组23人(男性10人)，低亲和动机组22人(男性8人)，年龄范围18~25岁，平均年龄20.40岁。对亲和动机分组与性别进行卡方检验，发现性别与亲和动机分组不存在显著交互作用，χ 2 (1) = 0.02， p = 0.88。 2.2. 实验材料与设计 亲和动机：PRF是  Jackson (1984) 为测定Murray的21种需要而编制的测验，中文版由台湾学者  林邦杰和翁淑绿(1986) 修订。亲和动机由其中的亲和需要分量表测量。该分量表包含16个项目，例如“我经常结交新朋友”、“我想尽可能多地和朋友在一起”等。量表采用“是/否”回答，反向计分后，“是”得1分，“否”得0分，总分范围为0~16分，分数越高，表示亲和动机水平越高。该量表已得到广泛应用，具有良好的信效度。本研究中该量表的内部一致性α系数为0.75。 面孔材料：面孔图片来自  Ekman和Friesen (1976) 制作的面孔表情图片库，包括高兴、愤怒和中性面孔各24张。面孔图片中男女比例相同，面孔图片大小约为7厘米 × 6厘米，所以图片均为黑白色，背景、亮度、对比度等物理属性一致，男女均没有外部饰品及明显标志(如眼镜、胡须等)，只保留了面孔内部特征。参见图1。 空间线索任务：该范式改编于  Posner等人(2008) 设计的外周线索任务(exogenous cue task)。E-prime程序被用于刺激的呈现，呈现的背景为黑色。首先屏幕中央呈现注视点“+”，两侧有两个长方形，呈现时间500~1000 ms，然后在其中某一个长方形中呈现情绪面孔线索，呈现时间500 ms，紧接着是一个50 ms的掩蔽，最后是呈现于某一长方形中的靶刺激，1 cm × 1 cm的黑色实心正方形“■”。被试任务是当“■”出现左侧按“1”键，出现在右侧按“2”键，呈现时间最长为2000 ms，被试按键消失(具体流程见图2)。 图1. 面孔图片示例 图2. 空间线索任务流程图 整个实验分为6个block，每个block包含72次trials，其中2/3的trial为有效线索提示，1/3的trial为无效线索提示。实验中对情绪面孔类型，线索类型以及靶子的呈现位置进行了匹配，对各种实验条件的呈现顺序也进行了随机化。被试事先被告知实验中有2/3线索提示为有效提示，要求被试尽量少动，少眨眼，眼睛注视屏幕中央。实验中被试坐在距离计算机屏幕60 cm处，为了尽可能快而准确地按下相应的键，被试事先将右手的食指和中指依次放在数字1、2键上。被试首先完成10次练习，待其完全掌握实验任务后进入正式实验。 实验采用2 (亲和动机水平：高、低) × 2 (线索类型：有效、无效) × 3 (情绪面孔类型：高兴、愤怒、中性)三因素混合设计。其中亲和动机水平为被试间因素，线索类型和情绪面孔类型为被试内因素。 2.3. 施测程序 被试首先完成人格调查表。符合筛选条件的被试在计算机上完成空间线索任务。实验采用个别施测，每个被试居于一个独立的实验间。实验开始之前，主试给被试讲解实验要求，被试完全明确后开始正式实验。实验结束后，给予被试一定报酬，并进行解释致谢。
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user: 3. 结果 亲和动机高低水平组在不同线索和情绪面孔类型条件下靶刺激反应时的平均值和标准差，见表1。 对数据进行2 (亲和动机水平：高、低) × 2 (线索类型：有效、无效) × 3 (情绪面孔类型：高兴、愤怒、中性)三因素重复测量方差分析。结果表明，线索类型主效应显著，F(1， 43) = 52.60，p < 0.001。无效线索条件下的平均反应时(393.85 ms)显著长于有效线索条件(343.96 ms)。亲和动机与情绪面孔类型交互作用显著，F(2， 86) = 7.99，p = 0.003。进一步简单效应分析显示，在低亲和动机条件下，情绪面孔类型主效应不显著，F(2， 42) = 2.24，p = 0.143。而在高亲和动机条件下，情绪面孔类型主效应显著，F(2， 44) = 6.04，p = 0.011。 更重要的是，亲和动机水平、线索类型和情绪面孔类型三者交互作用显著，F (2， 86) = 4.09，p = 0.032。进一步简单效应分析表明，高亲和动机个体在无效线索条件下，对以愤怒和高兴为提示线索的靶刺激的平均反应时(415.46 ms和416.12 ms)显著长于中性(376.13 ms)，而前两者之间差异不显著；在有效线索条件下没有发现任何显著效应。而低亲和动机个体在有效和无效线索条件下，对以三种情绪面孔为提示线索的靶刺激的反应时之间没有显著差异。
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user: 4. 讨论 本实验采用空间线索任务，以不同的情绪面孔(高兴、愤怒和中性)为实验材料，对不同亲和动机水平 Table 1 Mean reaction times and standard deviations in the spatial cueing task for each category and each experimental grou 高亲和动机组 低亲和动机组 线索类型 情绪面孔 M SD M SD 有效线索 高兴 348.31 61.70 335.76 33.07 愤怒 350.52 63.33 338.83 36.34 中性 346.49 57.82 343.86 41.49 无效线索 高兴 416.12 ** 95.44 380.26 48.26 愤怒 415.46 ** 92.05 379.87 42.37 中性 376.13 62.69 395.25 63.64 表1. 亲和动机高低水平组在不同线索类型和情绪面孔类型下的反应时和标准差 注： ** p < 0.01。 个体的注意偏向及内在机制进行了研究。研究数据显示，低亲和动机个体对不同情绪面孔为线索的靶刺激反应时，无论在有效线索还是在无效线索条件下，都没有显著差异，即低亲和动机个体没有表现出明显的注意偏向。相反，高亲和动机个体在无效线索条件下，对以正性情绪信息(高兴)和负性情绪信息(愤怒)为提示线索的靶刺激反应时均显著长于中性，说明高亲和动机个体容易受到情绪性信息的吸引，表现为对情绪性信息的注意解脱困难。而在有效线索条件下，对靶刺激的反应时没有显著差异，没有表现出对情绪信息的注意警觉。 以往研究采用阈下知觉任务和点探测范式均发现高亲和动机个体对正性情绪信息存在注意偏向  (Atkinson & Walker， 1958; Schultheiss & Hale， 2007) ，而本研究进一步对注意偏向的内在机制进行了考察，发现高亲和动机个体对正性情绪信息的注意偏向是由于对正性情绪信息(高兴)的注意解脱困难，而不是对正性情绪信息的注意警觉。值得注意的是，数据同时显示，高亲和动机个体对负性情绪信息(愤怒)也存在注意的解脱困难。也就是说，高亲和动机个体容易受到情绪性信息的吸引，无论是正性的情绪信息，还是负性的情绪信息。为什么会存在这种现象呢？ 根据情绪评价理论，刺激能否捕获注意取决于其是否符合个体的需要、目标等多种因素  (Ellsworth & Scherer， 2003) 。对于高亲和动机个体而言，他们有强烈的与他人结群、交往并希望有人陪伴的内在需要，希望并追求与他人建立、维持友好的关系  (Boyatzis， 1973；陈祉妍，黄峥，刘嘉，2003) 。因此，社会环境中的正性情绪信息(如高兴面孔)对他们而言显然是一种积极诱因，符合了他们的亲和需要，捕获了他们的注意，使他们表现出对正性情绪信息的注意偏向。这种偏向不是一种过于敏感的警觉，而是一种选择性的注意维持倾向。至于负性情绪信息，虽然对高亲和动机个体来说是一种消极诱因，但这种消极诱因却是对亲和需要是否得到满足的反馈。高亲和动机个体关注与他人积极的情感联系，积极情感联系的实现与否对他们而言至关重要  (Schultheiss & Hale， 2007) 。由此，拒绝性的负性情绪信息(愤怒面孔)同样吸引了他们的注意。与之相一致，过去的研究显示亲和动机包含了一种强烈的担心拒绝(fear of rejection)成分  (Schultheiss， 2008) ，这使得高亲和动机个体对拒绝性信息尤其敏感。 综合先前的研究和本实验结果，可以发现，高亲和动机个体对正性(高兴)和负性(愤怒)的社会信息都有同样的注意偏向。而且，这种偏向表现为一种选择性的注意维持倾向。这种注意维持使得高亲和动机个体选择性地加以应对外界信息，将正性信息看做是对自身亲和需要的强化，而将负性信息看做是亲和需要是否得到满足的反馈，从而做出进一步的调整。
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user: 摘 要 本文针对牛奶中所含蛋白质的纵向数据，利用R软件，运用机器学习方法中的决策树、boost、bagging、随机森林、神经网络、支持向量机和传统处理纵向数据的线性随机效应混合模型做预测对比。变化训练集并进行八折交叉验证，对得到的标准均方误差分析可知：对于该数据，无论是长期预测(训练集更大)还是短期预测，传统的方法远远不如机器学习方法，机器学习方法有很好的稳健性。 关键词 :线性随机效应混合模型，机器学习方法，纵向数据，交叉验证，标准均方误差
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user: 1. 引言 纵向数据是指一段时间内对每个个体在不同的时间点进行观察记录而得到的数据，与横截面相比，纵向数据的优势主要在于它更加有效的估计了样本内和样本间随时间变化的趋势。纵向数据主要是处理响应变量和协变量的变化关系，同时还要考虑响应变量组内的相关性。Verbeke同Molenberghs [ 1 ] ，Raudenbush [ 2 ] ，Collins [ 3 ] 以及Davidian [ 4 ] 等都提出了关于纵向数据的处理方法。常用传统的方法有：线型随机效应混合，广义线性随机效应混合模型等。 在传统的统计中，我们通常要对分布和模型形式作出假定，在这些假定下确定损失函数，并因此得到各种检验，统计量的临界值等判别准则。但是这些都是在对数据分布和模型所做的假设下得到的，如果这些假定不满足，得到的这些准则也没有什么意义了。这些假设无法用确定性方法验证，最多只能用显著性检验来拒绝它，如果不能拒绝也不能说这些假定是正确的。故传统的方法对假定具有很强的依赖性。 在当今大数据的时代，Izenman [ 5 ] 说过数据之大，用传统方法无法解决，即使能解决，结果也很糟糕。计算机的发展之快，这就促使了机器学习方法产生。相对传统的方法而言，机器学习方法对数据的分布不需要任何的假定，并用交叉验证的方法来判断模型的好坏。交叉验证就是拿一部分数据作为训练集，得到模型。再用另一部分数据作为测试集来看误差是多少。八折交叉验证就是把数据分成8份，每次拿一份作为测试集，其他的七份作为训练集，重复八次，得到八个误差作为平均。该方法预测的效果很好。本文将用机器学习方法和传统方法做预测对比。 本文使用的误差为标准化均方误差(NMSE， normalized mean squared error)，定义为： 这里的y是指测试集中因变量的值， 是根据训练集得到的模型对测试集第个因变量的预测，而 为测试集因变量的均值，即不用模型时对因变量的预测。如果这个误差大于1，则说明模型比不用模型还糟糕。
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user: 2. 数据说明 本文的数据来自网址：http://faculty.washington.edu/heagerty/Books/AnalysisLongitudinal/milk.data数据是由79头奶牛吃三种不同的饲料，在不同的周期下观察每一头牛奶所产牛奶含蛋白质的含量。本文将三个数据整合在一起进行分析。数据的变量有：diet，cow，week，protein。其中diet变量有3个分类：一部分奶牛吃大麦饲料、一部分吃白羽扇豆饲料、一部分吃大麦和白羽扇豆的混合饲料，且每头年的观察周期不一定相同，每头牛至少观察12周。
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user: 3. 线性随机效应混合模型对变化训练集的预测 线性随机效应混合模型可视为线性模型和随机效应混合模型的有机结合。该模型将把不同个体的差异作为随机部分加入模型之中以反映个体对其重复测量的影响。线性随机效应混合模型的一般形式[ 6 ] ： 式中， 为 ， 为 ， 为 ， 为 ， 为 ， 为 。 对所有的 ， 而且独立于 。通常 及 的第一列为常数， 包含的是 的子集，要估计的是 ， ， 。公式中 的为固定部分， 而为效应部分。 这里的正态性假定很强，它使得人们可以使用最大似然法来估计参数。由于真实数据的正态性及模型表示的准确性很难验证，因此，对于一个实际数据，一般很难确定一个最优的模型及方法。 对于该数据，经R软件[ 7 ] 分析，protein变量作为因变量，其它变量作为自变量，且自变量week和diet即作固定效应部分也是随机效应部分。模型的表达式为：a = lme (protein ~ week + diet， random = ~week + diet|cow， w[-m，])。这里的lme是线性随机效应混合模型的函数，w是数据的名称，m代表测试集的下标。 从每头牛到第5周的观察开始建立训练集，该头牛的其它周观察作为测试集并变化训练集(训练集逐渐变大)做预测。利用线性随机效应混合模型预测并进行八折交叉验证得到的标准均方误差如图1所示。 从图1中，我们能看到一个明显的趋势：随着训练集的变大，标准均方误差越小(预测的效果越好)。训练集很小时，预测的误差十分大。例如以每头牛的前五周数据作为训练集建立线性随机效应混合模型时，预测的均方误差达到27.184230，这个结果比不用模型时去预测还糟糕。当以每头牛的前11周数据作为训练集建立线性随机效应混合模型时，预测的均方误差达到1.802646，虽然这个结果要比前面的好的多，但仍然不如不用模型预测的效果好。也可以说明要减小误差，增大训练集也是一种有效的方法。经过R的运算可知线性随机效应混合模型对数据预测产生的标准均方误差为:
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user: 4. 机器学习方法对变化训练集的预测 前面的随机效应混合模型是需要建立在假设上面的，但这里的机器学习方法不需要。但是机器学习习方法的解释能力要比传统的方法更差。Robert [ 8 ] 曾在预测精度和模型的可解性上来权衡传统方法和机器学习方法如图2。 从图2中可知：传统模型的可解性要比机器学习方法强，但预测能力却远远不如机器学习方法。所以对于不同的目的(预测或推断)，选择的模型也不一样。下面我们先简单的介绍下机器学习方法，再用机器学习方法来对该数据进行预测。 图1. 线性随机效应混合模型对变化训练集的预测标准均方误差图 图2. 机器学习方法和传统方法在预测精度和模型可解性上的权衡 决策树的构造过程是：在任何节点，每个数量自变量都自行选择一个把在该节点的观测值中因变量水平分得最开的分割点，如果有分类变量，则选一个把因变量水平最能够分开的一个取值。然后各个自变量互相竞争(包括可能的分类自变量)看哪个变量能够把该节点观测值中因变量各个水平分得最开(即各个水平百分比“差别”最大，有各种关于“差别”的度量)。选中的变量成为该节点的拆分变量。于是决策树就根据拆分变量的分割点分叉，把观测值就分成两部分，也就是两个新节点。在每个新节点，自变量内部和互相的竞争又重新开始，再产生一个新的拆分变量。如此进行下去，或者到规定的步数、或者节点已经只剩一个水平时截止决策树就完成了。 随机森林是决策树的组合方法。2001年，Breiman [ 9 ] 在研究单棵决策树组合问题时取得重要的进展，它把单棵树进行组合形成了随机森林。随机森林的工作原理[ 9 ] 为：(1) 从所有(n个)观测值中抽取n个观测值作为自助法样本。即有放回的抽取和原始数据同样样本量的样本。然后根据这个新样本建造一个(分类)决策树，在构造树的过程中不用所有的变量当候选拆分变量，而是随机的挑选部分变量来竞争拆分变量。这样，不仅仅是每棵树所用的数据是随机抽取的。而且每个节点的拆分变量的选择也是随机的；(2) 不断的重复(1)，直到建成的决策树等于指定的数目为止；(3) 如果来了新的数据，每棵树给出一个预测值，然后所有的树用简单多数投票来决定其因变量的预测值。 基于模型的bagging方法，其工作原理可参考文献[ 10 ] 。Bagging (bootstrap aggregating)，可以译为“自助整合法”，它利用了自助法(bootstrap)放回抽样。它对训练样本做许多次(比如k次)放回抽样，每次抽取样本量相同的观测值，由于是放回抽样，因此就有了k个不同的样本。然后，对每个样本生成一棵决策树。这样，每棵树都对一个新的观测值产生一个预测。如果目的是分类，那么由这些树的分类结果的“投票”。 支持向量机方法是一种线性和非线性的数据分析的新分类方法。近年来它的理论研究和算法实现方面都取得了突破性进展，成为解决“维数灾难”和“过学习”等传统问题的有力手段。由于介绍此方法需占很大的篇幅，故对此方法详细的介绍可参考文献[ 11 ] 。 神经网络模型是对自然的神经网络的模仿，它可以有效地解决很复杂的有大量互相相关变量的回归和分类问题。神经网络的原理就是把上层节点的值加权平均送到下层节点，最终到输出层节点，然后根据误差大小反馈回前面的层，再重新加权平均，反复的训练，直至误差在允许的范围之内。下面的公式可以说明具有一个隐藏层的一般神经网络的加权过程。具体细节可参考文献[ 12 ] 。 式中， 是自变量 在隐藏层第k个节点的权重， 是隐藏层第k个节点对于第j个因变量的权重， 是隐藏层第k个节点的值，这里 和 是激活函数。 由于机器学习方法对序号没用，故我们把变量cow删除。采用循环的方式用机器学习方法和线性模型建模并变化训练集来做交叉验证。所得的标准均方误差图如图3。 从图3中明显可以看出线性模型的预测不如机器学习方法，这和传统模型需要依赖与假设检验有很大的关系。但当以每头牛的前12周数据作为训练集建立模型时，预测效果和机器学习方法很接近，标准均方误差是1.29。线性模型对此数据的预测随着训练集的增大表现的越好。而无论哪种机器学习方法对此数据的预测都表现的差不多，且具有稳健性(几乎不随训练集的变化而变化)。 以下是经过R分析运算各种模型对数据预测产生的标准均方误差值和标准均方误差图，如图4所示。 图3. 机器学习方法和线性模型预测的标准均方误差图 图4. 所有模型的标准均方误差图 无论是从上面的值还是下面的图表，都可以看出机器学习方法对该数据的预测要远远好于传统的方法。
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user: 5. 总结 本文数据的分析结果可以知道：不依赖于任何假设的机器学习方法在此数据上的预测效果要远远比传统的依赖于假设检验的线性模型和线性随机效应混合模型好。这是因为机器方法摆脱了假设分布–用明确的模型来拟合–假设检验–p值的经典统计过程。这种基于算法或程序的模型预测效果一般很好。但如果数据的目的是用于推断，则传统的方法可能会更具有解释性。具体数据具体分析，或许对于某个数据传统的方法要比机器学习方法好。所以在实际中必须根据数据的特点来选择最优的模型。
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user: 摘 要 在不允许卖空的投资组合中，投资者往往希望通过投资组合模型得到最优投资组合以达到收益最大且风险最小的目标。本文对马科维茨模型以及重抽样和马科维茨模型相结合的模型进行了研究，但由于投资对象的总体分布不明确，用重抽样方法来估计总体分布可能会高估。Shrinkage法的应用缩减了估计量的方差。基于Shrinkage法及因子分析的思想，本文提出因子分析- Shrinkage法进一步优化估计量。用R软件对股票数据进行了实例分析与验证。 关键词 :投资组合，马科维茨模型，Shrinkage法，因子分析-Shrinkage法，R软件
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user: 1. 引言 马科维茨投资组合理论[ 1 ] 是现代投资组合理论的奠基石，也是金融理论的基础。投资组合理论主要研究怎样在未来结果不确定的情况下对有限资产进行投资，以使预期收益最大化和风险最小化得到最好的权衡。该问题一直是金融界研究的热点，吸引了许多优秀学者在这方面开展工作[ 2 ] [ 3 ] 。在马科维茨模型的基础上，重抽样法、贝叶斯估计法、Shrinkage法等[ 4 ] 在投资组合方面得到了比较好的应用。在投资过程中，投资者往往希望尽可能规避风险而利益最大化，或是利益一定时最小化风险，利益和风险的最佳权衡就是有效的最优投资组合[ 5 ] 。本文基于Shrinkage法的思想对其改进，得到一种更优的减小估计量的方法，即因子分析-Shrinkage法，并用实例进行了验证。本文实验都是以R软件[ 6 ] 来实现的。
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user: 2. 马科维茨模型介绍及实例分析 2.1. 马科维茨模型介绍 马科维茨投资组合理论认为，投资者是规避风险的，总是追求高的预期收益，他们不愿意承担没有相应的预期收益加以补偿的额外风险。马科维茨模型根据风险分散的原理[ 7 ] ，应用二次规划的数学方法，揭示了投资组合的有效边界，及如何找出满足风险水平一定下获得最大的收益，或是预期收益一定下如何最小化投资风险的组合。 假设对投资者来说，可以选择 种带风险的资产，用 来表示第 个风险投资的收益率，其预期收益率用 表示。把 种带风险的资产的收益率用向量形式表示： ，预期收益的向量形式为： ，矩阵 的协方差矩阵用 表示。一般要求，各资产的权重用 表示，且满足 。于是，投资组合的预期收益是 。因此，投资组合的方差可以表示为： 。 假设投资组合的有效收益是获得一定收益时，投资的风险最小。投资组合的风险用其方差来刻画。给定一个预期收益 ，则二次规划模型的目标函数为 ，为了适用R软件中回归模型函数的求解，将目标函数变形为 。在不允许卖空条件下，该模型所表示的最优投资组合 [ 8 ] 应满足： 目标函数： 约束条件： 一般情况下，为了分散风险，投资者在进行投资选择时，不仅会选择高风险高利率的资产，还会选择一些无风险的资产进行投资来规避不必要的风险，像市场上所发行的基金、国债等都是无风险投资项目的最佳代表。马科维茨模型从理论上给出了最优投资组合的合理解释，但是求解过程缺乏可操作性，于是斯坦福大学威廉夏普教授提出了资本市场线模型理论，能更快的找到风险资产和无风险资产之间的线性关系，通过夏普比率揭示了有无风险投资的最佳组合 [ 9 ] 。夏普比率越大则说明该投资组合越好，反之越差。用数学模型表示为： 其中， 表示无风险资产的收益， 表示有风险投资组合的期望， 表示有风险投资组合的方差， 表示夏普比率。 2.2. 实例分析 假设某位投资者选择了如下5只带有风险的股票，分别是BGGF (包钢股份)、ZGSH (中国石化)、TYZG (太原重工)、ZGJZ (中国建筑)、ZJKY (紫金矿业)，并选取了这5只股票在2014年全年的日收益率情况作分析。同时，为了规避一定风险，还选择了一只年收益率为1.3%的基金。利用马科维茨模型得到最佳投资组合(见图1)。图1表示不允许卖空条件下，五只风险股票和一只无风险股票的最佳投资组合，实线表示有效边界，虚线表示有效投资组合，星号表示无风险资产和切点投资组合，加号表示最小方差投资组合。 由图1可知，F点是无风险投资点，P点以上的实线表示有效投资组合，T点是有风险投资和无风险投资组合的切点，该点的夏普比率为0.222，即夏普比率最大的点，也就是5只风险股票和一只无风险股票组合的最优点。此时，该五只有风险股票的投资组合系数见表1。 由表1结果可知，在仅有5只带风险股票投资组合下，可以将资金的5.38%分配给包钢股份，20.41%分配给中国石化，25.93%分配给太原重工，32.38%分配给中国建筑，15.89%投资给紫金矿业。于是，由5只股票的预期期望和对应股票的投资系数可以得到对整个风险股票的组合收益为0.395。由该结果和无风险的基金进行组合。若想要获得20%的收益，则需要在5只有风险股票上的投资总资产的49%，剩余51%投资到无风险资产上。
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user: 3. 重抽样对马科维茨模型的优化 马科维茨模型虽然得到了广泛的认可和应用，但是它对模型输入参数的变动比较敏感，微小的波动 就会对结果优化产生较大偏差。投资组合的重抽样能很好的解决这个问题，通过重复抽样的方法增加样本的信息量，从而大大降低马科维茨模型对输入参数的敏感性[ 10 ] 。 重抽样的主要思想是，把原始数据当作总体，把重抽样得到的数据当作样本，通过重抽样得到的样本来估计总体的分布。一般来说，重抽样的次数越多，得到的样本信息量越大，拟合总体的分布越好。由上例得到其最大夏普比率为0.222，这个比率比理论夏普比率高。通过重抽样的方法，利用箱线图、实际夏普比率和估计夏普比率，可以看到高估的程度(见图2)。图2表示在不允许卖空条件下，利用重抽样方法得到的估计夏普比高估理论夏普比的程度，红色虚线代表理论夏普比。左边箱线图表示经500次重抽样得到的切线投资组合实际夏普比与理论夏普比之间相差程度，右边箱线图表示经500次重抽样的得 图1. 不允许卖空条件下的最佳投资组合 图2. 用重抽样方法得到的估计夏普比率比理论夏普比率的高估程度 Table 1 The portfolio’s weights of the five risk rock 包钢股份 中国石化 太原重工 中国建筑 紫金矿业 0.0538 0.2042 0.2593 0.3238 0.1589 表1. 五只风险股票的投资组合系数 到的切线投资组合估计夏普比与理论夏普比之间的高估程度。 由图2可知，估计夏普比率确实比理论夏普比率高，其中红色虚线为理论上的夏普比率0.222。这是由于估计的夏普比率是通过重抽样得到的样本数据进行拟合得到的，它可以很好的拟合该样本数据的特征，所以比估计实际分布时的夏普比率值高。