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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。
参考文献
[1] . Burgess：A computational Methodolology for Modelling the Dynamics of statistical arbitrage, London business school,PhD Thesis,1999.
[2]方昊.统计套利的理论模式及应用分析―基于中国封闭式基金市场的检验.统计与决策,2005,6月(下).
[3]马理,卢烨婷.沪深 300 股指期货期现套利的可行性研究―基于统计套利模型的实证.财贸研究,2011,1.
[4]吴桥林.基于沪深 300 股指期货的套利策略研究[D].中国优秀硕士学位论文.2009.
[5]吴振翔,陈敏.中国股票市场弱有效性的统计套利检验[J].系统工程理论与实践.2007,2月.
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。
参考文献
[1]胡宏昌.误差为AR(1)情形的半参数回归模型拟极大似然估计的存在性[J].湖北师范学院学报(自然科学版)，2009(03).
[2]钱伟民，李静茹.纵向污染数据半参数回归模型中的强相合估计[J].同济大学学报(自然科学版)，2009(08).
[3]樊明智，王芬玲，郭辉.纵向数据半参数回归模型的最小二乘局部线性估计[J].数理统计与管理，2009(02).
[4]崔恒建，王强.变系数结构关系EV模型的参数估计[J].北京师范大学学报(自然科学版).2005(06).
[5]钱伟民，柴根象.纵向数据混合效应模型的统计分析[J].数学年刊A辑(中文版).2009(04)
[6]孙孝前，尤进红.纵向数据半参数建模中的迭代加权偏样条最小二乘估计[J].中国科学(A辑：数学)，2009(05).
[7]张三国，陈希孺.EV多项式模型的估计[J].中国科学(A辑)，2009(10).
[8]任哲，陈明华.污染数据回归分析中参数的最小一乘估计[J].应用概率统计，2009(03).
[9]张三国，陈希孺.有重复观测时EV模型修正极大似然估计的相合性[J].中国科学(A辑).2009(06).
[10]崔恒建，李勇，秦怀振.非线性半参数EV四归模型的估计理论[J].科学通报，2009(23).
[11]罗中明.响应变量随机缺失下变系数模型的统计推断[D].中南大学，2011.
[12]刘超男.两参数指数威布尔分布的参数Bayes估计及可靠性分析[D].中南大学，2008.
[13]郭艳.湖南省税收收入预测模型及其实证检验与经济分析[D].中南大学，2009.
[14]桑红芳.几类分布的参数估计的损失函数和风险函数的Bayes推断[D].中南大学，2009.
[15]朱琳.服从几类可靠性分布的无失效数据的bayes分析[D].中南大学，2009.
[16]黄芙蓉.指数族非线性模型和具有AR(1)误差线性模型的统计分析[D].南京理工大学，2009.
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3、PaperPP论文查重
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4、PaperPass论文检测
这个是前几年兴起，近几年比较活跃的一个论文查重系统，价格中等，也是有一部分人使用具有一定知名度的软件。
5、PaperYY论文检测
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你好，会检测一下部分：一、论文的主题。别人首先看到的是论文的主题。如果毕业论文是模仿的，就不需要看论文都能得知，所以论文的主题也需要检测。二、论文摘要部分，这是论文的总结，也是论文的终结点。由此可见，论文摘要的重要性，所以这一部分也需要检测。而论文摘要也是论文不可缺少的一部分，因此必须对其进行查重。三、论文的主体部分，这是论文最重要的部分。没有重复是不可能的，一般是论文重复内容比例最大的部分，也是查重率最高的部分，因此学校都会特别关注这部分的查重率。四、阐述毕业论文的结论。这一部分是研究的最后结论，也需要进一步的研究，但总的来说，这一部分基本没有重复问题。五、论文的致谢和参考文献部分，致谢部分需要查重，也有很多同学是自己摘抄的，很容易出现重复率过高的情况，也是我们需要注意的，参考文献部分一般也会一起提交查重，但只要自己的格式正确，这部分的查重率就不会计入最终的查重率。
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无论在外面查重网站查重，还是在学校查重，查重软件都会识别排版格式，一些不必要的内容不会参与查重，但是如果格式不规范，导致查重软件不识别这种格式，不必要的内容会参与查重，这样影响查重率的客观性，pdf版本的论文，提交到查重系统会解析识别不是很准确，导致不该参与查重的内容参与查重了。
不参与查重内容包括：封面，授权声明，原创声明，目录，脚注，参考文献；
参与查重的内容包括：绪论，综述，引言，前言，中英文摘要，正文，致谢，附录。
这些参与查重或不参与查重的内容，前提是排版格式正确，如果排版格式不正确，会导致查重系统自动识别不准确，不改参与查重的会参与查重，这样导致查重结果不客观。
你这种情况从两方面检查一下，提交文章版本是不是PDF文本，再检查一下排版格式是否规范。
首先是毕业论文的主题。别人首先看到的是毕业论文的主题。如果毕业论文是模仿的，就不需要看论文都能得知，所以毕业论文的主题也需要检测。然后是毕业论文摘要部分，这是毕业论文的总结，也是毕业论文的终结点。由此可见，毕业论文摘要的重要性，所以这一部分也需要检测。而毕业论文摘要也是毕业论文不可缺少的一部分，因此必须对其进行查重。然后是论文的主体部分，这是论文最重要的部分。没有重复是不可能的，一般是毕业论文重复内容比例最大的部分，也是查重率最高的部分，因此学校都会特别关注这部分的查重率。然后就到了阐述毕业论文的结论。这一部分是论文研究的最后结论，也需要进一步的研究，但总的来说，这一部分基本没有重复问题。如果我的毕业论文的结论不是所研究课题的结论，就会不对应。最后是毕业论文的致谢和参考文献部分，致谢部分需要查重，也有很多同学是自己摘抄的，很容易出现重复率过高的情况，也是我们需要注意的，参考文献部分一般也会一起提交查重，但只要自己的格式正确，这部分的查重率就不会计入最终的查重率。
万方和知网查重结果会有出入。
万方和知网查重结果会有出入。根据万方相似性检测系统和知网学术不端检测的数据库，万方和知网的数据库查重范围有很大区别，知网的数据库更加全面。万方查询不到互联网的文章，知网则可以查出。
万方和知网查重结果不一样。万方查重由于其数据库涵盖范围有限导致其标准过于宽泛，因此查重率没有知网准确。万方查重数据库主要有以下几个：中国学术期刊数据库CSPD、中国学位论文全文数据库CDDB、中国学术会议论文数据库CCPD、中国学术网页数据库CSWD。
知网查重数据库：
知网查重数据库主要有以下几个：中国学术期刊网络出版总库、中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要会议论文全文数据库、中国重要报纸全文数据库、中国专利全文数据库、大学生论文联合比对库、互联网资源。
英文数据库（涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis期刊数据库等）、港澳台学术文献库、优先出版文献库、互联网文档资源、图书资源、个人比对库。知网采用的是保留文献段落信息，原版显示检测结果，结合海量独家文献资源、英文资源、网络资源、第三方资源，使检测结果更加细致。
知网的查重率会相对于万方查重来说高一些。
万方的查重率偏低，知网介于万方和paperpass之间。
万方与知网查重并没有一个准确的数值，但总体来来说，在万方所查重的查重率会相对知网来说低一些。万方是我国三大论文检测数据库提供方之一，许多高校使用的大多是知网而不是万方。
而相对而言，万方所有的数据库并没有知网数据库来的庞大周密和详细，系统中的对比数据库不同，其查重的结果也不尽相同，建议还是以本校论文查重使用的系统为准。
万方和知网的区别较于知网查重而言，万方查重由于其数据库涵盖范围有限导致其标准过于宽泛，在万方检测时，有时候得到0%的检测结果，而用同样的文章在知网检测却得到70%-80%的重复率检测结果。比对其数据源不同。
也是二者在检测结果上存在较大差异的主要原因之一。有些论文内容对于知网查重而言只具有借鉴意义，而且万方查重不包括英文数据库，一旦文章中涉及到英文，万方是无法对其使用查重的。
相对比来说，万方数据库比较知网数据库小，查重率准确性不够，但万方的查重价格比较知网便宜，万方适合初期的查重，而知网更适合最终的定稿。
知网和万方查重知网更严格。
知网较高，因为知网的数据库会比万方多很多，知网收录的文献内容也会比万方多，这就造成了知网的查重严谨性会比万方高，最后就会致使知网查重的结果会比万方查重高一些的情况。但如果学校要求使用万方查重系统对论文进行检测，那么学生查重时应当使用万方查重。
万方相似性检测系统的数据库中没有互联网资源，而知网是有的，如果抄袭了互联网上的已被知网收录了的文章，那么知网就可以查出来，用万方就都查不出来。
但从检测算法来看，知网可以识别参考文献、脚尾注等格式，从而对格式要求也更加严格，而万方检测只要是提交的内容都会进行检测。两者的数据库和检测算法不同，具体得看学校检测系统使用的是哪一个。
知网包括论文正文、原创说明、摘要、图标及公式说明、参考文献、附录、实验研究成果、结语、引言、专利、文献、注释，以及各种表格。学校会统一下发论文样式等内容，一般会详细说明查重的范围。要是学校有具体的要求，那提交到学校的时候必须按照学校所要求的来。
论文的相似度的检测是那些检测软件，根据对比中国知网万方数据库等等各大论文资源网对比之后得出来的检测结果。
可以看自己的论文相似度的软件包括：papercrazy、蚁小二、维普检测、万方检测、中国知网。
1、作为一款质量很好且免费论文查重的系统，papercrazy不会在检查内容的过程浪费过多的时间，两分钟左右即可，检验后的论文会做出清楚标记，不用费心于需要哪个部分进行修改。
2、搜索关键词“蚁小二”找到官网进入下载注册，完成后，进入蚁小二软件点击文章编辑器，然后把需要进行检测的文章导入到编辑器，一般可直接复制粘贴或者word文档导入，导入后，选择右侧的质量检测按钮，会弹出不同检测项目，
3、维普检测是继中国知网后，又一个是大量期刊文献系统支持的检测论文相似度的软件。
4、万方检测也是检测论文相似度的软件，他的数据库也是非常全面的。
5、中国知网是中国最权威的，数据库最全面的，我们的高校有99%的高校在使用，企业单位大部分也在使用知网进行论文相似度检测，由于是最权威的，价格也是成正比的，价格比较昂贵，而且不对个人开放，很多大学生就用不了，有的高校是和知网合作的，会免费给同学提供1-2次查重的机会，很宝贵的机会。
现在大学要想顺利毕业，都要写毕业论文，如果毕业论文没有达到学校的要求标准，就会延迟答辩，无法顺利毕业。那么下面就和小编一起来了解一下论文的相似度检测如何检测？ 毕业论文对于喜欢写作的学生来说会有一些困难，更何况对于不喜欢写作的学生来说，难度会更大。很多同学觉得论文难就难在论文检测这一环节上，因为论文重复率太高就达不到标准，而且论文降重的难度也很大。所以大家在把论文提交到学校之前，都会先找一些检测软件来检测论文的重复率，论文的相似性检测我们都是借助于论文检测系统，论文检测系统有自己独特的检测方法，我们只需把论文上传上去，论文检测系统就会把论文和自己的数据库中的资源一一对比，连续13个字重复这段话就被判定为重复，所以说论文检测的力度还是很大的，它是以13个字为基础的。 一般建议大家在前面查重时可以选择Papefree这个免费的论文检测系统，这个软件安全可靠，检测出的重复率也比较严格，我们还可以根据查重报告来降低论文的重复，可以边修改边检测真的很方便。 毕业论文对毕业生来说真的很重要，所以学生不应该认真对待事情，而应该用心去完成，多从自己的角度去思考，这样也可以有效地避免和别人的论文太相似。