房地产估价的区间数灰色模糊法

考虑到房地产价格影响因素的不确定性和客观区间性,提出了基于市场比较的房地产估价的区间数灰色模糊法.该方法在房地产估价时引入了区间数,并且用灰色系统方法选择影响房地产价格的主要因素,最后利用模糊综合判断方法获得房地产价格的评估结果.算例表明,该方法有较高的精度,并具有有效性和实用性.     

基于模糊二叉树模型的美式看跌期权定价问题

市场中影响期权价格的因素具有随机性和模糊性的特点。本文假定股票的价格波动为抛物型模糊数,推导出了模糊风险中性概率,进而将美式期权定价的传统二叉树模型扩展到模糊二叉树模型,给出了该模型的美式看跌期权定价过程和最优实施时间。最后的数值算例将该模型应用到国内的权证市场,针对唯一一只美式认沽权证进行定价分析,结果表明利用模糊二叉树模型定价能够得到一个合理的期权模糊价格区间。投资者可根据自身风险偏好程度改变置信水平和抛物型模糊数来进行投资决策。     

On the No-arbitrage Principle and Option Pricing in a Fuzzy Market

Discuss the no-arbitrage principle in a fuzzy market and present a model for pricing an option. Get a fuzzy price for the contingent claim in a market involving fuzzy elements, whose level set can be seen as the possible price level interval with given belief degree. Use fuzzy densit） function and fuzzy mean as evidence for such model. Also give an example for comparing the result of the model in this article and that of another pricing method.     

Option Pricing Method in a Market Involving Interval Number Factors

IntroductionThe classical option pricing methods,Black-Scholespricing model and binomial tree model,give a price of anoption when all key inputs are given as deter ministicquantities.The Black-Scholes option pricing for mula givesthe unique price for a European vanilla option at ti metbased on the underlying stockStwith exercise priceXandexpiration period[t,T]be[1]C=StN(d1)-Xe-r(T-t)N(d2)whered1=ln(St/X)+r+21σ2(T-t)σT-t,d2=d1-σT-tandσis the volatility.In this for mula,the key facto…     

基于QPSO算法优化的区间二型模糊逻辑系统预测

设计了一类区间二型模糊逻辑系统,研究基于历史数据的预测问题.在区间二型模糊逻辑系统设计中,前件、后件、输入测量区间二型模糊的主隶属函数均选择成具有不确定标准偏差的高斯型二型隶属函数.量子粒子群优化(QPSO)算法用来调整所设计的区间二型模糊逻辑系统参数.部分欧洲智能技术网络(EUNITE)的负荷竞赛数据和美国田纳西州(WTI)原油价格数据用来测试所提出的模糊逻辑系统预测方法.定义综合评价误差和作为模糊逻辑系统的预测性能指标.仿真研究表明,所提出的区间二型模糊逻辑系统预测方法在收敛性和稳定性上均优于相应的一型模糊逻辑系统.     

一种实物期权的新型模糊定价方法

针对实物期权定价中预期现金流收益的现值是个预测值,而采用精确值给出不太合理的问题,分析了三角模糊数或梯形模糊数给出它的区间估计值,并利用Black-Scholes公式(简称B-S公式)为之定价的方法.提出了将预期现金流收益现值的专家评估区间转化成正态模糊数并利用格贴近度构造权向量的一种新的实物期权定价方法,验证了利用正态模糊数估计现金流收益现值的合理性.最后通过实例模拟证明了该方法的有效性.     

A closed-loop Supply Chain Network Equilibrium Model with Fuzzy Demand under Production Capacity Constraints and Price Rigidities

A closed-loop supply chain network equilibrium problem is examined,which consists of mutual competitive manufacturers with production capacity constraints and retailers with fuzzy market demands,mutual competitive collectors as well as a binding price ceiling of the commodities.By utilizing the credibility measure of fuzzy event,variational inequality and Lagrange dual theory,the optimum behaviors of manufactures,retailers,collectors and consumers are described.Therefore,the supply chain network equilibrium model is established.Numerical examples were given to illustrate the impact of production capacity constraints and price ceiling on the network equilibrium pattern.The results show that the shortage of commodities in consumer market will be more serious,the wholesale price of product and purchase price of waste products rise,the profits of retailers decrease,the profits of manufacturers and collectors increase as the government gradually reduce the binding price ceiling on competitive markets,and the trend will be more obvious in the existence of production capacity constraints at same time.     

模糊实物期权方法在煤层气项目价值评估中的应用

在煤层气价格和成本均随机的条件下,利用梯形模糊数优化实物期权模型中的相关参数,建立了模糊实物期权模型,给出了煤层气项目投资开发的价值区间,投资临界值区间和临界值可达概率区间,通过数值计算验证了所建模型的合理性与有效性.     

一种新的区间二型模糊集排序方法

区间二型模糊集排序是模糊决策领域中的一个重要内容,然而文献中排序方法在某些情形下无法区分区间二型模糊集的排序顺序.针对这一问题,给出了一种新的基于模糊集内心的排序方法,依据排序值的大小来确定区间二型模糊集的排序顺序.与已有排序方法相比较,所给方法能够有效区分区间二型模糊集的排序顺序.     

基于GM包络模型的可转换债券价格区间预测

研究利用GM包络模型预测可转换债券价格的运行区间.提出了一种适用于预测可转换债券价格运行区间的GM包络模型.利用这个模型实现了对W转债价格运行区间的预测,并得到了较好的预测结果.该工作为可转换债券价格运行区间的预测探索了一条新的途径.     

模糊神经网络在股票价格预测中的应用

股票的价格受经济、政治、公司经营状况和市场人气等多方面的复杂影响,且各因素自身具有模糊性和混乱性,再加之股票市场是一个非线性的系统,所以急需利用一种较好的方法解决该问题.而模糊神经网络恰能解决上述问题.本文基于模糊神经网络的相关理论建立股票预测模型,并以实例加以验证.     

基于模糊技术的期货价格预测模型

期货价格风险一直是期货市场风险控制研究的中心和重点．结合模糊控制理论，将其引入期货价格风险问题研究中．基于遗传算法和模糊IF—THEN规则，建立适合期货价格预测的模型．在实证分析基础上，利用ANFIS，对模型进行学习和测试．实验结果表明，该模型能较准确地预测我国铜期货价格的波动趋势．     

发电批发市场和配电零售市场的联合均衡分析

基于配电零售市场开放后的电力用户需求特性为基础,提出了发电批发市场和配电零售市场并存后的联合均衡模型,用于分析零售市场开放对实时现货市场的影响.根据电力负荷特点,按高峰、低谷两种方式模拟零售电价与实时电价的关系,给出了零售市场完全竞争机制和部分管制机制下发电批发市场和配电零售市场并存后的联合均衡结果.算例验证表明,零售市场的开放将有效减少电力总需求,降低电力现货价格,体现电力需求弹性效应.另外,随着配电零售市场的逐步放开,固定配电价格对实时电价的影响越来越小,而电力需求弹性对实时电价的影响则越来越大.     

基于二型模糊逻辑的交通流量预测

提出了一种改进的模糊c均值聚类算法,该算法将模糊聚类的对象从单值扩展到区间,在构造二型模糊系统时,通过对历史数据的学习提取二型模糊规则,克服了专家方法不能对未知领域提取规则的不足.在此基础上,针对智能交通系统,提出一种新的基于二型模糊逻辑的交通流量预测方法.该方法应用区间型二型模糊集具有上下限隶属度函数的性质构造预测区间,适合于处理具有复杂不确定性的情况.通过隶属度函数可以反映出该区间中预测值的可靠性,从而克服了其他预测方法仅给出单值且稳定性不高的缺点.仿真结果表明,基于二型模糊逻辑的流量预测区间具有较高的准确度,其平均相对误差低于6%.     

区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器

在变论域自适应模糊控制方法的基础上,结合Ⅱ型模糊集较强的鲁棒性和处理不确定性问题的能力,设计了一种区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器.为了使控制器保持在最优状态,采用粒子群优化算法来优化隶属度函数;然后由Lyapunov方法证明了区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器的稳定性.对Duffing系统和1维6卷混沌系统的仿真表明,区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器可以很好地跟踪参考信号,较之变论域模糊逻辑控制器,其可以有效地防止抖震且控制量较小.     

房地产估价中的模糊预测估价模型

应用二元对比排序法建立房地产评估的模糊数学评判模型,并将统计预测中的自适应过滤法改进后引入房地产价格评估,在此基础上建立了基于市场比较法的房地产模糊预测估价模型。     

犹豫模糊熵生成算法及在后勤补给基地选址评估中的应用

为了定量地刻画犹豫模糊信息的不确定性程度,将犹豫模糊元和区间值犹豫模糊元的熵推广成了犹豫模糊集和区间值犹豫模糊集的熵。首先给出了犹豫模糊集和区间值犹豫模糊集的熵与相似度的公理化定义,在此基础上提出了犹豫模糊集熵和相似度的一般公式,给出了犹豫模糊集的熵和相似度的生成算法。然后研究了犹豫模糊集的熵与相似度间的关系,提出了基于相似度的熵的一般公式。进一步把犹豫模糊集的熵与相似度的关系的有关结论及各自的一般公式和生成算法推广到区间值犹豫模糊集。最后给出了基于犹豫模糊集熵和相似度的后勤补给基地选址方案可靠性分析的数值例子。     

石油价格波动对中国股市影响的实证分析——基于近似单整时间序列的Bonferroni检验

以国际原油价格与中国股市收益率日数据为样本,对中国股市的有效性进行了实证研究.通过等尾置信区间估计方法,证明国际原油价格时间序列数据为一近单整过程而非确定的单位根过程.在此基础上,使用近单整时间序列的Bonferroni检验,得出国际原油价格对中国股市的收益率不存在明显溢出效应的结论,并对造成这一现象的原因进行了分析.这一研究结论对未来我国原油定价机制改革以及制订股市投资策略都具有重要意义.     

基于区间值毕达哥拉斯模糊数的多属性决策方法

针对决策信息为区间值毕达哥拉斯模糊数(IVPFN)的多属性决策问题,提出了一种基于区间值毕达哥拉斯模糊交叉熵的多属性决策方法。首先,将交叉熵的概念引入到区间值毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)中,定义了一种新的区间值毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)交叉熵测度,并以此来刻画两个区间值毕达哥拉斯模糊集之间的差异程度;其次根据每个区间值毕达哥拉斯模糊数(IVPFN)的得分函数,确定区间值毕达哥拉斯环境下的正、负理想解;再次在TOPSIS原理基础上,根据每个方案与正、负理想解之间的相对贴近度来获取最佳方案;最后通过一个实例对文中所提出的方法进行验证,表明了该方法的可行性与合理性。     

一种区间二型模糊隶属度函数的构造新方法

针对现有区间二型模糊隶属度函数的构造方法中,存在受试者需为模糊专家,易出现不确定迹(FOU)填满现象(下隶属度函数近似为0),或需预先确定不确定迹的形状的问题,设计受试者不为模糊专家也可正确回答的调查问题,提出一种构造区间二型模糊集隶属度函数的新方法.该法不需预先确定FOU的形状,受试者不必为模糊专家.该法的基本思想是从一组领域专家中收集类属词的上下隶属度区间数据,对所获数据进行数据预处理,最后获得类属词的隶属度函数和FOU.实验结果表明,所提出的新方法可有效构造区间二型模糊隶属度函数,避免出现填满现象.