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RFM的含义如下：
1、R（Recency）：客户最近一次交易时间的间隔。R值越大，表示客户交易发生的日期越久，反之则表示客户交易发生的日期越近。
2、F（Frequency）：客户在最近一段时间内交易的次数。F值越大，表示客户交易越频繁，反之则表示客户交易不够活跃。
3、M（Monetary）：客户在最近一段时间内交易的金额。M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低。
4、RFM分析就是根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法。
rfm分析方法如下：
我们通常采用交易数据的格式进行分析。因为交易数据可以整理成客户数据，而客户数据无法还原成交易数据。即用交易数据的字段可以得到客户数据的字段，反之不行。
具体是“交易数据”还是“客户数据”根据数据源文件的格式而定。
【变量】：选择各个变量
【分箱化】：评分的总分是多少
【保存】：生成哪些新的变量，可以自定义名称。
【输出】：可以全部勾选，为了能全面的解读RFM分析结果。
确定后，生成了四个新的变量
崭新-得分：最后一次交易的时间间隔得分；
频率-得分：交易总次数得分；
消费金额-得分：交易总金额得分；
RFM得分：RFM得分
分析结果解读：
该图主要用来查看每个RFM汇总得分的客户数量分布是否均匀。
我们期望均匀的分布，若不均分，则应该重新考虑RFM的适用性或尝试另一种分箱方法（减少分箱数目或随机分配绑定值）
“RFM热图”是交易金额均值在RS和FS绘制的矩阵图上的图形化表示，用颜色深浅表示交易金额均值的大小，颜色越深，表示相应矩阵块内的客户交易金额均值越高。
如本例随着RS和FS的分值增大，颜色越来越深，说明客户最近一次交易时间越近、交易次数越多，其平均交易金额越高。
该图是最后一次交易时间、交易总次数、交易总金额之间的散点图。
通过散点图可以清晰直观的看到三个分析指标两两之间的关系，便于指标相关性评估。
本例中，交易总次数和交易总金额存在较为明显的线性关系，而最后一次交易时间和另外两个分析指标之间的相关性较弱。
对于一个新上线产品的前期运营，我们一般的做法都是做活动、上新品、蹭热点、做营销、不断地去拓展新的客户。但是这种做法收效却不容乐观，真正获取的用户没有几个，最终都便宜了羊毛党。其实客户在不同阶段的需求是不一样的，有的客户图便宜，有的客户看新品，有的客户重服务。所以我们想要运营好一个产品，就需要对客户精细化运营。
精细化运营最经典的用户分群工具就是RFM模型，RFM模型是衡量用户价值和用户创新能力的经典工具，主要是由用户最近一次购买时间、消费频次、消费金额组成。
RFM模型是衡量客户价值和客户潜在价值的重要工具和手段，RFM是Rencency（最近一次消费），Frequency（消费频率），Monetary（消费金额）组合而成，此模型对于运营、销售、财务、市场来说都比较重要。
R值（Recency）： 最近一次消费
表示用户最近一次消费距离现在的时间，消费时间越近的客户价值越大，1年前消费过的用户肯定没有1月前消费过的用户价值大，是衡量用户价值的一个指标。
基于R值的大小，可以看出上表中的客户2是最有价值的，客户3是最没有价值的，但是如果就此说明客户2是最有价值，而客户3是没有价值的是不成立的，对于客户价值我们不能仅看R值，还需要考虑F值和M值。这里我们只举出4个客户为例，但在真实的客户场景中，我们可以把客户按照周、月、季、年等维度的占比详细来观察出R的趋势变化。
F值（Frequency）： 消费频率
消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数，经常购买的用户也就是熟客，其价值比偶尔来一次的客户价值大
基于F值的大小，可以看出客户4的价值最大，客户1的价值最小，但是如果考虑R值和M值就不能这样认为。其实客户对于产品的复购的核心因素是类目。有的类目产品复购率高（食品类）主要是食品属于易耗品，消耗周期短，购买的频率高，相对容易产生重复性购买。而有的类目产品复购率低（家电类），消耗周期长，购买频次低。建议在对F值进行统计时对于不同的类目要有相应的统计周期。
M值（Monetary）： 消费金额
消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额，体现了消费者对于企业的价值。
基于M值的大小，可以看出客户4的价值最高，客户1的价值最低，M值同上面的R值、F值类似，单一的值并不能说明客户的好坏，三者结合才能更好地精细化用户，对购买产品的用户合理的分隔，采用不同的机制去运营。
RFM模型的主观细分
根据RFM模型值得大小对客户进行细分，如下表所示，将客户分为了8部分去运营，对于不同的细分人群采取不同的运营策略，在实际的应用场景中，店铺可以根据自己店铺的实际情况来细分人群，购买人群多的就分多个人群，购买人群少的就少分几个人群，具体的情况根据店铺来定。
RFM模型的量化细分
上面的模型细分主要是根据RFM值的大小进行模糊的细分，而如果想要更细地对人群进行划分，就需要对RFM进行量化处理，一般采用的方式有
1、根据经验定义权重
RFM值=a*R值+b*F值+c*M值
对于其中的权重a,b,c则需要经验丰富的业务人员来判断
2、归一化处理
将RFM的值进行归一化处理，公式为
RFM值=R1值+F1值+M1值
上面的R1,F1,M1都是归一化处理过后的值
3、AHP层次分析得出权重值
RFM值=a1*R值+a2*F值+a3*M值
a1,a2,a3的值是AHP层次分析得出的权向量值
具体参考链接
最终按照得出值的大小进行人群细分，得出不同的人群
• R（Recency）：消费间隔，最近一次距离上次消费的时间间隔 • F（Frequency）：消费频次，一段时间（1个月/1年...）内的消费总次数 • M（Monetary）：消费金额，一段时间（1个月/1年...）内的消费总金额
RFM模型是用户价值研究中的经典模型，基于近度（Recency），频度（Frequency）和额度（Monetory）这3个指标对用户进行聚类，找出具有潜在价值的用户, 从而辅助商业决策，提高营销效率。RFM作为一种数据驱动的客户细分技术，可帮助营销人员做出更明智的战略性决策，使营销人员能够快速识别用户并将其细分为同类群体，并针对性制定个性化的营销策略，提高用户的参与度和留存率。 RFM建模所需要的数据源是相对简单的，只用到了购买记录中的时间和金额这两个字段。我们基于交易数据中用户的最后一次的购买时间，购买的次数以和频率，以及平均/总消费额对每个用户计算了三个维度的标准分。然后我们对于三个维度赋予了不同的权重，再基于加权后的分值应用K-Means进行聚类，根据每种人群三个维度与平均值之间的高低关系，确定哪些是需要保持用户，哪些是需要挽留的用户，哪些是需要发展的用户等。在将这些客户圈出之后，便可以对不同客户群使用不同针对性地营销策略（引导，唤醒等），提高复购率与转化率。值得注意的是，三个维度的权重制定并没有统一的标准，比较通用的方法是用层次分析法(AHP)，实际场景结合行业以及具体公司的特点进行因地制宜、因人而异的优化。
RFM因素： • R值越高，顾客的有效期越近，对商家活动的响应越积极 • F值越高，顾客的消费频次越高，对商家的忠诚度就越高 • M值越高，顾客的消费能力越高，对商家贡献度就越高 • 想要提高复购率和留存率，需要时刻警惕R值
RFM分析： • 谁是您最有价值的客户？ • 导致客户流失率增多的是哪些客户？ • 谁有潜力成为有价值的客户？ • 你的哪些客户可以保留? • 您哪些客户最有可能对参与度活动做出响应？ • 谁是你不需要关注的无价值客户？ • 针对哪些客户制定哪种发展、保留、挽回策略？
通过RFM模型，可以帮助营销人员实现客户细分；衡量客户价值和客户利润创收能力；识别优质客户；指定个性化的沟通和营销服务；为更多的营销决策提供有力支持。
数据导入：使用python的pandas.read_csv导入样本数据。 缺失值校验：因数据为生产真实的交易数据，质量相对较高，缺失值较低。
极值校验：第一份样本数据获取的用户订单实付金额，其中会存在优惠或补差支付，同时因就餐人数不一致，产生的的订单消费也会存在较大的差异，造成极致波动、标准差值较大，因此需对金额进行处理，以人均消费额替代订单支付金额，可去掉10元以下、万元以上的交易订单。
获取RFM值：使用 groupby获取RFM值
获取RFM评分值：数据离散，pandas.cut
实验数据RFM分值占比
说明：F、M分布不均匀，极值差异大，经数据探查知晓该商户开通了企业团餐业务，企业会给员工发放补贴，导致员工呈现较高的消费频次，该类用户的消费行为绝大程度依赖于企业，在实际的RFM模型可踢出此类订单，降低此类人群的分值，其次数据中的M值为客户实付金额，该商户支持预定、会餐、大小桌，同一单的消费群体不同，或可使用人均消费总额作为M值。 RFM数据合并，建立R、F、M数据框：pandas+numpy
计算RFM综合分值：权重法 权重值主要赋值方法可分为主观赋权法、客观赋权法，如下： 主观赋权法：主要由专家经验得到权数，然后对指标进行综合评价。是一种结合性方法，易操作，存在一定主观性。常用方法：层次分析法AHP、权值因子判断表法、德尔菲法、模糊分析法、二项系数法、环比评分法、最小平方法、序关系分析法等。 客观赋权法：依据历史数据研究指标之间的相关关系或指标与评估结果的影响关系来综合评价。这是定量研究，无须考虑决策者主观意愿和业务经验，计算方法较为复杂。常用方法：主成分分析、因子分析、熵值法、变异系数法、均方差法、回归分析法等。 因样本数据分布不均匀，故手动赋权重值，去除部分极值。
结论：以近90天的消费活跃来看，用户消费频次集中在1-6次，呈现出极佳的复购率。可以针对消费一次的人群进行特征分析。比如针对人群的流动性，若流动人群占比较大，可进一步推广特色菜吸引客户，若周边人群占比较高，可基于复购人群的特征进行分析，同时平台可提供该类人群近期消费偏好，供商家参考，制定针对性方案。
了解RFM定义后，将3个指标作为坐标系的XYZ坐标轴，从空间上切割成8类，作为用户的价值分层，如下图：
用户价值分层说明：
上面我们已经计算得到各个用户的RFM分值，接下来要依据分值进行分类。 定义RFM 的分值等级
使用pyecharts绘制玫瑰图：
结论：商家顾客表现出来的忠诚度较高，但新客获取能力较低。但是单纯看分层占比，并没有实际意义，可以基于价值分层与其他特征关联分析进行精准投放。如下图（网络参考图，本期实验并未涉及其他特征）所示：
用户画像是基于用户信息与行为衍生出来的特征属性，用户的准入信息是用户的主观特征，是一种既定的事实，通过对用户行为的采集、研究，刻画出单个用户的特征。其意义在于基于某一事物对群里特征进行分类，有效的体现事物的合适人群；同时针对群里特征的偏爱、习惯研究，可以刻画出用户的需求，实现精准化营销。
用户画像的基础成分来源于用户的准入信息（会员注册时的登记信息），更多的特征数据来源于用户的各类行为，而RFM模型便是基于用户消费行为提炼出来的价值指标。通过对各个价值分层的群体特征研究，可以有效提升获客能力以及针对各类人群实现精准化营销。
市场和运营往往绞尽脑汁做活动、上新品、蹭热点、做营销，拓渠道，不断开发客户、做回访维系客户感情，除了少数运气好的之外，但大多效果寥寥，这是为何？ 经验丰富的营销人员都知道“了解客户”和“客户细分”的重要性。营销人员不仅要着眼于创造更多的访问量和点击量以提高客户获取，还必须遵循从提高点击率（CTR）转变为提高保留，忠诚度并建立客户关系的新范式。与其将整个客户群作为一个整体进行分析，不如将其划分为同类群体，了解每个群体的特征，并使他们参与相关的活动，而不是仅根据客户年龄或地理位置进行客户细分。而RFM分析是市场营销人员分析客户行为的最流行、最简单、最有效的客户细分方法之一。 针对RFM分层用户制定相应的营销策略: • 重要价值客户是您的最佳客户，他们是那些最新购买，最常购买，并且花费最多的消费者。提供VIP服务和个性化服务，奖励这些客户，他们可以成为新产品的早期采用者，并有助于提升您的品牌。 • 重要发展客户：近期客户，消费金额高，但平均频率不太高，忠诚度不高。提供会员或忠诚度计划或推荐相关产品以实现向上销售并帮助他们成为您的忠实拥护者和高价值客户。 • 重要保持客户：经常购买、花费巨大，但最近没有购买的客户。向他们发送个性化的重新激活活动以重新连接，并提供续订和有用的产品以鼓励再次购买。 • 重要挽回客户：曾经光顾，消费金额大，购买频率低，但最近没有光顾的顾客。设计召回策略，通过相关的促销活动或续订带回他们，并进行调查以找出问题所在，避免将其输给竞争对手。 •一般价值客户：最近购买，消费频次高但消费金额低的客户，需要努力提高其客单价，提供产品优惠以吸引他们。 • 一般发展客户：最近购买，但消费金额和频次都不高的客户。可提供免费试用以提高客户兴趣，提高其对品牌的满意度。 • 一般保持客户：很久未购买，消费频次虽高但金额不高的客户。可以提供积分制，各种优惠和打折服务，改变宣传方向和策略与他们重新联系，而采用公平对待方式是最佳。 • 一般挽留客户：RFM值都很低的客户。针对这类客户可以对其减少营销和服务预算或直接放弃。
此外，目前的RFM分析中，一般给与M值更高的权重，如果一般挽留客户与一般发展客户占据多数，说明公司的用户结构不是很合理，需要尽快采取措施进行优化。
项目背景 在面向客户制定运营策略、营销策略时，我们希望针对不同的客户推行不同的策略，实现精准化运营，以期获取最大的转化率。精准化运营的前提是客户分类。通过客户分类，对客户群体进行细分，区别出低价值客户、高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，将有限的资源合理地分配给不同价值的客户，实现效益最大化。在客户分类中，RFM模型是一个经典的分类模型，模型利用通用交易环节中最核心的三个维度——最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)细分客户群体，从而分析不同群体的客户价值。 项目目标 本项目借助某电商客户数据，探讨如何对客户群体进行细分，以及细分后如何利用RFM模型对客户价值进行分析。在本项目中，主要希望实现以下三个目标：1.借助某电商客户数据，对客户进行群体分类；2.比较各细分群体的客户价值；3.对不同价值的客户制定相应的运营策略。 分析过程 1.数据预览 我们的源数据是订单表，记录着用户交易相关字段 通过数据可以发现，订单状态有交易成功和退款关闭的，检查是否还有其他情况 只有这两种情况，后续清洗中需剔除退款订单。然后观察数据类型与缺失情况 订单一共28833行，没有缺失，付款日期是时间格式，实付金额、邮费和购买数量是数值型，其他均为字符串类型 2. 数据清洗 (1)剔除退款 (2)关键字段提取：提取RFM模型所需要的买家昵称，付款时间，实付金额 (3)关键字段构造：构建模型所需的三个字段，R(最近一次购买时间间隔),F(购买频次),M(平均或累计购买金额) 首先构造R值，思路是按买家昵称分组，选取付款日期最大值 为了得到最终的R值，用今天减去每位用户最近一次付款时间，就得到R值了，这份订单是7月1日生成的，所以这里我们把“2019-7-1”当作“今天” 然后处理F,即每个用户累计购买频次( 明确一下单个用户一天内购买多次订单合并为一次订单 ) 思路：引入一个精确到天的日期标签，依照“买家昵称”和“日期标签”分组，把每个用户一天内的多次下单合并，再统计购买次数 最后处理M,本案例M指用户平均支付金额，可以通过总金额除以购买频次计算出来 三个指标合并 3. 维度打分 维度确认的核心是分值确定。RFM模型中打分一般采取5分制，依据数据和业务的理解，进行分值的划分 R值依据行业经验，设置为30天一个跨度，区间左闭右开 F值和购买频次挂钩，每多购买一次，分值多加一分 M值我们按照50元的一个区间来进行划分 这一步我们确定了一个打分框架，每一个用户的每个指标，都有其对应的分值 4. 分值计算 (1)算出每个用户的R,F,M分值 (2)简化分类结果 通过判断每个客户的R,F,M值是否大于平均值，来简化分类结果。0表示小于平均值，1表示大于平均值，整体组合下来有8个分组 5.客户分层 RFM经典分层按照R,F,M每一项指标是否高于平均值，把用户划分为8类 Python实现思路如下：先定义一个人群数值，将之前判断的R,F,M是否大于均值的三个值加起来 人群数值是数值类型，位于前面的0会自动略过，比如1代表001的高消费唤回客户人群，10对应010的一般客户 然后在python中定义一个判断函数，通过判断人群数值，来返回对应的分类标签 数据解读与建议： 首先查看各类用户占比情况 然后查看不同类型客户消费金额贡献占比 最后导出数据，在tableau中数据可视化展示 通过数据可视化后，我们可以发现： 1.客户流失情况严重，高消费唤回客户，流失客户占比超过总客户的50% 2.高消费唤回客户和频次深耕客户的金额总占比约66%，这两部分客户是消费的重点客户 3.流失客户和新客户的总人数占比约38%，但金额总占比只有约13%建议： 1.针对高消费唤回客户，流失客户采用唤回策略，推送相关信息，发礼品券等挽留客户 2.针对高消费唤回客户和频次深耕客户，考虑继续挖掘其消费特性，如喜爱购买的产品，消费的时间段，后续据此加强店铺产品与时间段的改进，最大程度留住这两部分客户 3.针对流失客户和新客户金额总占比低，建议推出一些低价产品，用来拉取新客户，保证店铺的活跃性。
那个好像不是下载的吧，网址是你搜索相应文献然后可以去下，有的也不可以免费下
得看你下哪方面的文献了
师大校内网，进入师大主页，最下边有师大图书馆的链接，点击进入，选择中文数据库，进入，选择中国知网，进入教育网地址，就可以搜索你的论文关键词，检索论文了，找到合适论文，下载PDF格式
2011年至2015年9月底，学校获各类科技项目4563项，其中国家自然科学基金项目442项，国家社会科学基金项目43项，科研资助经费12余亿元；获得省部级以上科研成果奖项115项，其中国家科技三大奖2项；国家专利授权总量1166件；4151篇科技论文被三大检索收录；对外签订技术合同1315项，实际到校经费近3.2亿元。学校是福建省第一个获批科技部“国家技术转移示范机构”的高校，多次获得“全国技术市场金桥奖”、“中国产学研合作创新成果奖”、“中国产学研合作促进奖”及“项目成果转化优秀奖” 。 馆藏资源 截至2015年9月底，福州大学图书馆馆藏纸质中外文图书310万册，中外文纸质期刊2216种，期刊合订本283860册。电子图书212万册，中外文数据库53种，自建特色数据库5个。馆内大型检索工具收集比较齐全，其中《化学文摘》、《工程索引》等收集齐全，成为福建省工程技术科学文献中心。2007年 3月13日，福州大学图书馆获得教育部授权，成为具有部级查新资质的查新机构，即教育部科技查新工作站（L22） 。 学术刊物 《福州大学学报（自然科学版）》（以下简称学报）是由福州大学主管、主办，《福州大学学报（自然科学版）》编辑部编辑、出版的自然科学类综合性学术期刊。学报现为双月刊（双月28日出版），国内外公开发行。是《中国科技论文统计与分析（年度研究报告）》、《中国科学引文数据库》来源期刊，被北京大学图书馆收录到《中文核心期刊要目总览》中，还被《中国期刊网》、《万方数据——数字化期刊群》全文收录并上网。学报不仅被国内众多文摘类期刊收录转载，还被国外《化学文摘》（美国）、《数学评论》（美国）、《剑桥科学文摘：材料信息》（美国）、《文摘杂志》（俄罗斯）、《数学文摘》（德国）所收录转载。学报在历次福建省高校学报评比中都获得一等奖。在全国高校自然科学学报的历次评比中，获奖等级逐次提高，分别获得三等奖、二等奖、一等奖。2006、2008、2010、2012年，连续四次荣获“中国高校优秀科技期刊奖” 。 校徽 校徽中“福”字吉庆祥和，学位帽为高等教育之象征，二者结合构思巧妙。以“福”字为主体的校标图案突破传统篆字设计模式，阴阳和谐，疏密得宜，端庄典雅，醒目大方，宛如一位温文尔雅的饱学之士。校徽采用单色 —— 红色，吉祥、热情、醒目。 校训 明德：大学之道，在明明德，在亲民，在止于至善。（《大学》）至诚：唯天下至诚，为能尽其性，能尽其性，则能尽人之性，能尽人之性，则能尽物之性，能尽物之性，则可以赞天下之化育；可以赞天下之化育；则可以与天地参矣。唯天下至诚，为能经纶天下之大经，立天下之大本，知天下之化育。（《中庸》）博学远（笃）志：博学而笃志，切问而近思，仁在其中矣。（《论语》） 任职时间姓名任职时间姓名任职时间姓名1958年—1978年 贾久民1978年—1983年皇甫琳1981年—2001年卢嘉锡（名誉校长）1983年—1992年黄金陵1992年—1999年钱匡武1999年—2002年魏可镁2002年—2010年吴敏生2010年05月至今付贤智--------------------------
按正常标准写。一篇严谨的经济学论文，一般需要3个基本的要素：视点、参照系以及分析方法。视点为论文所要论证的观点；参照系为大家理解经济现实提供了一些基本的比较标尺。模型是对现实世界的一种抽象。由于经济现象本身的复杂性，在实际分析中，需要剥离一些对关注的现象无足轻重的变量，抽象出关键变量，根据一些基本或者显而易见的假设，分析这些变量之间的关系，得出一些通常出人意料。应用计量模型进行实证分析，其假设条件更加复杂苛刻。一方面，实证分析所参照的经济理论存在一些假设条件; 同时，计量模型本身也存在一些假设。忽视前者的假设条件，通常会导致实证结果无法解释，或者存在偏差。
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>0.5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。
参考文献
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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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表示实证研究倡导“用数据资料说话”，实验研究是一种受控制的研究,通过一个或多个变量的变化来评估它对一个或多个变量产生的效应。实验研究的主要目的是建立变量之间的因果关系,通常的做法是研究者预先提出一种因果关系假设,然后通过实验操作来检验该假设是否成立。可见，对于实证模型的构建和分析非常重要。一个恰当的模型可以帮我们对数据分析整理，得出结论供我们进行理论分析。
不难。图书馆学领域排名考前的期刊有《中国图书馆学报》《大学图书馆学报》《图书情报工作》等。其中《图书情报工作》相比前两个审稿周期短，而且不管录用与否，审稿人一般都会给出建议。其他核心期刊据我所知《图书馆学》研究审稿周期最短，有时候一周以内就会给审稿意见。
发到他们投稿的邮箱就可以了，然后等着他们给你发邮件，发的话会给你用稿通知，你跟他们说同意发表，他们会给你寄封信，有版面费相关事宜，把钱汇给他们就好了。收费差不多800-1000吧，不过你是学生的话，版面费又要自己拿，就可以跟他们商量下少点，有人说可以少一半，我发的别的刊物没有收版面费~~
这个你可以先去网上多多了解，熟悉发表的流程，和文章的写作方向是否与杂志社收稿方向一致，wo men 可以发表图书类核心期刊。
图书馆学研究属于【半月刊】，审稿周期在【1-3个月】左右，具体周期以杂志社公布为准。1.遵守学术规范2.论文须为作者原创成果,据实署名。尊重知识产权保护规定,引用他人的研究成果必须严守学术规范限制,严禁抄袭等学术不端行为;反对一稿多...3.稿件进入审稿流程后,作者署名及署名顺序等信息不得变更。遇特殊情况必须提供作者所在单位科...4.论文基础架构5.论文基础信息,包括:标题,作者姓名(服务单位、单位所在地及邮编),文摘,关键词;