选取1993-2013年我国城镇居民八类消费支出与可支配收入数据,建立变参数状态空间模型,研究我国城镇居民消费结构的动态变迁。结果表明,我国城镇居民最主要的消费依然是食品、衣着等生活必需品,家庭设备及用品、居住和其他这三项的消费占比一直很小;食品、衣着及文教娱乐消费支出的边际消费倾向变动区间最大,交通和通讯消费支出的边际消费倾向次之,医疗保健消费支出的边际消费倾向总体呈小幅上升趋势;根据分析结果,分别从拓宽城镇居民收入来源,改革收入分配体制,完善社会保障制度,转变消费观念等角度提出了优化消费结构,提振消费需求的建议。

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卡尔曼滤波器可以被解释为一种最小化最小均方误差的反馈方法。 它可用于解决非线性最小二乘优化问题。 该函数提供了一种使用无迹卡尔曼滤波器解决非线性最小二乘优化问题的方法。 包括三个示例：一般优化问题、求解由神经网络模型表示的一组非线性方程的问题和神经网络训练问题。 该函数需要无迹卡尔曼滤波函数，可从以下链接下载： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=18217&objectType=FILE

基于三维电测量的复杂地质构造识别及参数估计方法

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在使用FFT距离多普勒算法进行ISAR成像处理时，回波相关性的减弱将加大运动补偿难度，带来较大的误差。该文在常规相邻相关法基础上，提出了一种改进的运动补偿方法。在距离向上，利用基准回波相关法与曲线拟合，克服了低回波相关性下包络对齐时出现的包络漂移、包络跳变等缺陷；在方位向上，利用DCFT变换，对目标的运动参数进行精确估计并加以补偿，减小了回波相关性降低对相位补偿的影响。仿真验证了该方法的有效性。

使用 MLE 和卡尔曼滤波器估计 Schwartz-Smith (2000) 论文（商品价格的短期变化和长期动态）中提出的 2 因子模型的模型参数。 然后根据估计的参数生成两个因子。 此代码允许用户根据提供的每日数据轻松选择不同的数据频率，在提供的总数据集的子样本上估计模型，在估计中从提供的数据集中添加或删除一些未来合约，选择初始猜测为参数和初始状态。 此代码还运行几何布朗运动模型和用作基准的 Ornstein-Uhlenbeck 模型的估计。 然后将 Schwartz-Smith 2 因子模型通过 Log-L 分数、LR 检验和 p 值以及生成的未来曲线与观察到的曲线之间的误差统计（平均误差、平均绝对值）与两个一因子模型进行比较误差，误差的标准差）。 这两个状态变量最终呈现在图表中（参见屏幕截图）。 编写此代码是为了在我的硕士学位论文中进行研究： http : //www.lun