证券市场的非线性和确定性检验

以上海证券市场综合指数、香港恒生指数、台湾加权指数和美国标准普尔500指数为研究对象,对这些时间序列进行平稳化处理,对处理后的数据利用R/S分析法、BDS法和替代数据法进行了非线性检验,得到4个证券市场时间序列的波动呈非线性性的结论。进一步利用递归图方法从定性的角度和利用非线性不变量从定量的角度对4个证券市场时间序列的确定性进行了相应的分析,得出它们具有一定的确定性结论。     

基于独立成分分析的时间序列谱聚类方法

为了对时间序列数据进行聚类分析, 提出了一种基于独立成分分析的时间序列多路归一化割谱聚类方法, 并给出了利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取和降维的理论解释. 该方法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取, 然后利用多路归一化割谱聚类方法完成对时间序列特征数据的聚类分析, 从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法. 为了验证该方法的可行性和有效性, 将其应用于仿真时间序列数据和实际的股票时间序列数据聚类分析中, 取得了较好的数值结果.     

基于集成学习的复杂仿真模型验证方法

针对复杂仿真模型验证中海量数据的相似性分析问题,提出了一种基于集成学习的仿真模型验证方法。将仿真时间序列与参考时间序列的相似性分析问题转换为相似性等级分类问题,进而利用神经网络、支持向量机、集成学习等机器学习方法,设计了一种集成分类系统对时间序列的相似性等级进行分类。为了增强基分类器的多样性,提出了基于惩罚因子的多样性筛选准则;通过挑选具有最大差异性的基分类器,构造高性能集成分类系统。最后利用相关数据,对所提出的方法进行应用研究,验证了方法的有效性。     

混沌时间序列的平均周期计算方法

在研究制造质量信息系统的混沌特性,使用小数据量法求解时间序列的Lyapunov指数时,使用文献中推荐的方法计算得到的平均周期不可信。针对这个问题,对比分析了六种平均周期计算方法,及其与时间序列长度、经过FFT变换后的幅值及功率之间的关系。在此基础上,以华南智信的日产品生产合格率数据及Lorenz系统产生的混沌时间序列为原始数据,计算这两个混沌时间序列的六个平均周期。实际生产数据与Lorenz系统数据进行对比后,发现六种平均周期对于平均周期计算来说,大小变化是一致的;再结合生产合格率数据的物理意义,对计算结果进行分析,综合前述理论分析,得到的结论是以功率加权计算得到的平均周期的在实际使用过程中有意义。     

基于混沌和RBF神经网络的短时交通流量预测

针对传统的应用数学模型方法在短时交通流预测精度和实时性方面存在的问题，论文从非线性时阅序列的角度对短时交通流量预测进行探讨，提出采用基于混沌理论的RBF神经网络预测方法。首先在采用小数据量的Lyapunav指数计算方法判定交通流存在混沌的前提下，对交通流量数据进行相空间重构。构建了RBF神经网络，并对模拟产生的Lorenz和Rossler混沌时间序列数据以及实际采集的高速公路交通流量数据进行了仿真研究。结果表明，该方法对模拟产生的混沌时间序列具有很好的预测效果，在交通流量的短时预测上也具有较高的预测精度。     

基于成交量的股价序列分析

不管是基于交易时间进程，还是基于日历时间进程，股价的时间序列分析都是基于固定的时间进程来研究价格变化规律。本文认为基于固定时间推进的股价时间序列分析缺少考虑成交量的重要影响，提出基于成交量过程推进的股价变化模型。从交易的时间、股价和成交量的三维空间出发，提出维度转换的思想，把从时间维度转换到成交量维度，重新构造基于成交量的股价序列的研究方法。这种方法把成交量融入到价格序列中，体现了量价配合的思想。这种模型不同于以往的时间序列分析只是对原来的序列从模型上或参数上改进，而是对序列本身进行重新构建。通过对重新构造的基于成交量的股价序列和原来的收盘价和平均成交价时间序列进行误差自回归——GARCH模型的实证比较分析表明，维度转换的思想和重新构造序列的方法是可行的，也是有效的。     

区间型时间序列数据的点预测方法研究

区间型时间序列数据大量存在,但在时序数据的预测方法中,对这种类型的数据进行点预测没有相关研究。借助支持向量机(SVM),在区间时间序列数据回归算法的基础上,通过区间数据相空间重构,建立了时间序列的支持向量区间预测SVIP方法。在实验仿真环节中,通过两个仿真实例验证了该方法的良好性能,同时与采用Elman神经网络方法的预测结果进行了分析比较,说明了SVIP方法的优点。     

利用0-1测试快速识别交通流时间序列中的混沌

交通流时间序列混沌识别的方法主要有最大Lyapunov指数法、关联维数法和替代数据等方法,但这些方法需要对交通流时间序列进行相空间重构。引入一种新的判别交通流时间序列混沌特性的方法——0-1测试方法,该方法不需要对时间序列进行相空间重构,因而方便对交通流时间序列中的混沌现象进行快速检测。首先利用Logistic映射产生的时间序列对该方法的有效性进行了检验,随后又选用两组不同的实测交通流时间序列利用0-1测试进行了混沌检验。研究结果表明:在两组交通流时间序列中都存在混沌成分,而在其中一组数据中还存在随机成分。     

时间序列模型在农特产产量潜力分析中的应用

农特产生产潜力的分析研究是服务“三农”的一个重要问题,对优化农业生产结构有现实的指导意义。从实践序列分析理论和方法着手,选择临安市1991~2002年的山核桃产量为时间序列数据,建立P阶时间序列预测模型。预测2002年产量结果与实际值误差仅为3.2%,并采用最小信息准则AIC的模型阶数P=17为最佳方案,结果和山核桃盛果期为17年一致。说明模型有其合理性。表3,参3。     

商业银行监管、监控指标的全局主成分分析

利用对时序立体数据表的全局主成分分析方法,对商业银行监管、监控指标的时间序列进行了分析。研究发现,商业银行的监管、监控指标可以以10个全局主成分替代。进一步的分析表明:商业银行各监管、监控指标之间对商业银行的经营总体状况的体现存在一定的弹性关系。     

流动性调整的消费资本资产定价模型——来自中国市场的经验证据

在流动性调整的消费资本资产定价理论模型的基础上,通过线性和非线性两种方程形式、使用GMM估计方法,实证检验该模型对中国A股市场截面收益的解释力。实证结果发现:样本期内的风险厌恶系数估计值在合理的范围内,表明我国市场不存在"股权溢价"之谜;在解释25个FF组合截面收益时,拒绝以幂效用函数为基础的标准消费资本资产定价模型,递归效用函数的消费资本资产模型具有更强的截面解释能力。流动性是决定资产定价的重要因素之一,流动性风险可以解释FF组合规模效应的76%、账面/市值比效应的49%。     

上海股票市场资本资产定价的横截面研究

回顾了资本资产定价理论与实证的互动发展脉络 ,采用横截面方法对上海股票市场资本资产定价的因素进行分析 ,研究表明 :1β系数的测量方法对 CAPMs的检验结果产生影响 ;2在上海股票市场系统风险并不是影响收益率的唯一因素 ,同西方成熟股票市场一样 ,上海股市存在“规模效应”.本文进一步对这些结论进行了分析 .     

个体效应的估计及检验

由于受到样本容量限制，人们在建立经济计量模型时不得不忽略个体经济行为的差异(即个体效应),其后果往往是很严重的。本文介绍了一种能够估计并检验个体效应的时间序列与截面结合数据模型。利用这种模型和我国1986年至1990年24个省(自治区)城镇居民家庭收支调查资料，笔者建立了一个包括23个虚拟解释变量的食品消费函数，估计并检验了不同地区在食品消费行为上的差异。     

CT轮廓线数据重构曲面的方法

介绍了基于CT等值面数据的脸部面貌及颅骨的曲面生成方法。区别于传统的蒙皮曲面生成方法,以双三次B样条曲面技术为基础,采用截面数据的重采样,解决了复杂实体在曲面生成时的局部扭曲及数据量过大等问题, 在等值线的曲面造型方法及医学可视化领域具有广泛的应用前景。     

Estimation of Partially Linear Panel Data Models with Cross-Sectional Dependence

Journal of Systems Science and Complexity - This paper studies the estimation of the partially linear panel data models, allowing for cross-sectional dependence through a common factors structure....     

具有截面相关的变系数面板数据模型的估计及应用

本文建立了一类变系数面板数据模型.此模型假设自变量的系数是某一平滑变量的未知函数,允许自变量,平滑变量和误差项存在通过共同因子结构引入的截面相关.由于一些共同因子的不可观测性,本文采用局部线性共同相关效应估计方法对未知的函数进行估计并给出了估计量的渐近性质.蒙特卡罗模拟结果表明该估计方法具有良好的小样本性质.利用1990-2012年中国省级面板数据,本文对我国外商直接投资与经济增长之间的关系进行了实证分析,结果表明:外商直接投资和经济增长之间存在明显非线性关系,各省份不同的初始经济水平会导致外商直接投资对经济增长的影响不同.     

Designing fuzzy inference system based on improved gradient descent method

1. INTRODUCTION Estimating an unknown complex nonlinear function from a set of input-output data has become a key issue in intelligent control field[1]. Although the theory of traditional equation based approaches is well devel- oped and successful in practice, there has been a great deal of interest in applying model-free methods such as fuzzy and neural techniques for nonlinear function approximation. One of the main reasons for this is that accurate mathematical models do not always exi…     

1991-2003年间中国科技投入经济效果的实证分析

以国家统计局发布的1991-2003年度统计数据为基础，运用广义的Cobb-Douglas生产函数，对中国科技投入的经济效果进行了实证分析，结果表明：中国科技投入不但对当期的经济增长具有促进作用，而且还存在滞后效应；中国科技投入对经济增长的滞后期只有两年，科技投入短视行为明显；中国在增加科技投入的总量的同时，更要对科技投入的结构、科技资源的优化配置和使用效率给予足够的重视。     

Krylov subspace method based on data preprocessing technology

The performance of adaptive beamforming techniques is limited by the nonhomogeneous clutter scenario. An augmented Krylov subspace method is proposed, which utilizes only a single snapshot of the data for adaptive processing. The novel algorithm puts together a data preprocessor and adaptive Krylov subspace algorithm, where the data preprocessor suppresses discrete interference and the adaptive Krylov subspace algorithm suppresses homogeneous clutter. The novel method uses a single snapshot of the data received by the array antenna to generate a cancellation matrix that does not contain the signal of interest （SOI） component, thus, it mitigates the problem of highly nonstationary clutter environment and it helps to operate in real-time. The benefit of not requiring the training data comes at the cost of a reduced degree of freedom （DOF） of the system. Simulation illustrates the effectiveness in clutter suppression and adaptive beamforming. The numeric results show good agreement with the proposed theorem.     

融资融券制度对股票特征组合情绪β的影响

融资融券制度的推出为理性交易者提供了套利的工具,但其杠杆效应可能引致情绪交易者更多的投机行为,从而对股票的套利难度和投机程度产生双向作用,影响情绪对其股价的作用.本文以试点期融资融券标的及前四次扩容新增标的为研究对象构建了四类股票特征组合,并利用情绪β来测度情绪对股价的影响程度,考察了各特征组合在允许融资融券交易前后的整体情绪β以及高、低情绪期情绪β的变化.结果表明,融资融券制度对各特征组合的整体情绪β几乎没有影响.但将市场划分为高、低情绪期后,融资融券制度显著降低了各特征组合的低情绪期情绪β,而对高情绪期情绪β大多没有影响.进一步分析表明,尽管本文提供了一些情绪横截面效应的证据,然而融资融券的影响并不存在明显的横截面差异.此外,本文还发现,无论是在股票被纳入融资融券标的之前还是之后的时期,各特征组合的情绪β在高、低情绪期本身就存在明显差别.