有限样本递归均值调整单位根检验与Bootstrap研究

针对理论研究和模拟研究参数设置不一致问题,推导零均值递归均值调整单位根检验功效公式,结果表明其分布在大样本下与非零均值结果相同.为纠正临界值检验的不足,提出了3种Bootstrap样本构造方法,证明了Bootstrap方法既可以用于研究检验水平也可以分析检验功效.蒙特卡洛模拟表明,Bootstrap方法不但具有完美的检验水平和较低的水平扭曲,而且也具有功效优势; 实证研究结论也表明Bootstrap方法可以用于实际序列的单位根检验.研究结论既丰富了单位根递归均值调整检验理论,也为实证研究提供一种新检验方法.     

PWY泡沫检验方法的修正研究及实证分析（英文）

近年来,泡沫的识别和检验一直是金融领域中的一个重要研究课题.常见的研究方法包括基于ADF测试法和PWY替代法.高频金融时间序列存在序列相关性,为了去除序列相关性的影响,并能应对同一样本周期内出现多个泡沫的情况进行检验,对PWY替代法从考虑序列相关性的视角做出了修正,并应用BSADF法获得统计量序列,并基于模拟方法给出了相应的修正临界值序列.最后,以2000年到2019年的上证指数为研究对象,基于GSADF法和修正的PWY方法进行了实证研究,识别并检验泡沫现象.实证结果表明,在2000年到2019年间出现了3次泡沫,与实际金融市场情况相符合,而传统PWY方法并不能检验出所有泡沫.因此,给出的GSADF法和修正的PWY法能及时发现泡沫,可以为识别市场风险以及预防金融危机提供一定的指导.     

基于局部均值分解的高频金融数据波动率估计

为解决高频数据在风险评估中存在的非线性问题,提出了利用局部均值分解方法实现高频数据波动率估计。首先,采用高频模拟数据验证估计方法的可行性; 其次,将沪深300 指数不同频率收盘价作为研究对象,利用局部均值分解方法估计波动率,计算相对误差统计量。实验结果表明,利用局部均值分解方法可以有效实现高频数据波动率估计和解决高频数据中的非线性问题,随着抽样频率的增加,估计精度逐渐提高。该方法为高频数据波动率非参数估计提供了新的研究思路。     

基于局部递归率分析的振动信号非平稳评价

针对土木工程结构环境振动信号非平稳程度评价的问题,提出一种新的基于递归量化分析的评价环境振动信号非平稳程度指标.首先,研究递归图中反映信号非平稳特征的模式,根据递归量化分析中已有的信号非平稳程度评价指标即递归趋势应用于土木工程结构环境振动信号时的不足,将质量损失函数理论引入递归量化分析,分析递归图中局部递归率的变化情况,并以最小局部递归率为基准,提出一个新的衡量信号非平稳程度的指标——递归损失量;然后,以几种典型的非平稳信号为例,分别计算2种非平稳评价指标并进行对比分析,讨论其差异及各自不同的适用条件;最后,将指标用于桥梁结构环境振动信号的非平稳程度评价.计算结果表明:提出的递归损失量比递归趋势更能适应环境振动信号的特点,能够对环境振动信号的非平稳程度进行更客观的评价.     

基于调和均值的疲劳寿命经验分布函数

该文基于调和均值的定义,应用积分概率变换,提出一个新的反映顺序疲劳寿命失效概率分布集中趋势的经验分布函数,并在此基础上给出极值型检验统计量及其不同显著度水平下的临界值;考虑疲劳寿命拟合实际情况,利用随机贝塔分布函数构建备择分布,提出不依赖分布形式的检验功效数值计算方法.理论分析和数值模拟得出基于调和均值经验分布函数的检验方法较常规的K-S检验具有更高的检验功效.     

股票月收益实际波动率的实证研究

阐述了实际波动率的理论背景，以及国外在实际波动率研究方面已得出的一些基本结论．对深沪股市随机抽取的30只股票数据进行了实证检验，得出对数实际月波动率序列的分布与正态分布无差异、月收益率经月实际波动率标准化后的序列的分布与正态分布无差异的结论．利用月实际波动率对广义自回归条件异方差类模型的波动率模拟效果进行了检验，发现该模型的波动率度量精度略胜一筹，但也只能解释一小部分收益率的变动．     

复杂金融系统的重现时间间隔分析

依据复杂性科学的思路,研究了金融市场大波动极端事件的重现时间间隔,考察了中国股市高频数据的重现时间间隔分布和时间关联特性,介绍了几种分布检验和关联测度方法,从不同角度进行精确分析.其次,系统介绍了重现时间间隔分析方法在金融复杂系统研究中的应用,对波动率、已实现波动率、收益率和交易量的重现时间间隔进行了实证分析,并在此基础上进行初步市场风险估计.最后,介绍了基于委托驱动的微观模型,通过模拟交易人的委托下单过程模拟市场的价格波动演化,研究大波动极端事件重现时间间隔的动力学机理,为中国股市大波动极端事件的风险估计和规避提供理论依据.     

带GARCH误差项非线性ESTAR模型的单位根检验

探讨带GARCH误差项ESTAR模型的单位根检验。将KSS型检验统计量表示成自标准化部分和的形式,从而推导出在有均值和无均值2种情况下该统计量的渐进分布。通过蒙特卡罗模拟,对误差项为GARCH过程和独立同分布的情况进行了临界值比较,进一步通过模拟发现在非线性平稳ESTAR-GARCH模型下,KSS型统计量比常规的DF统计量具有更高的势。     

随机波动率模型的Euler-Maruyama数值解收敛性证明

对金融市场中的资产价格建立运动模型是金融数学研究的重要内容.许多实证研究发现资产价格的波动率不再是常数,而是满足一个与资产相关的随机变化过程,即随机波动率.建立的随机波动率模型为一类带可调整参数γ的均值回复过程.采用Euler-Maruyama数值方法给出其Euler-Maruyama数值解,证明了其数值解依概率收敛于连续解.     

考虑跳跃和杠杆效应的股市多分形波动率建模

考虑股票市场中存在的跳跃行为和杠杆效应等特征,在HAR模型基础上,构建了一种新的多分形波动率模型.以上证指数和深证成指每5min高频数据为研究样本,运用“模型信度设定”(MCS)检验方法,实证对比了各波动率模型在高波动和低波动两个子样本期对我国股市的预测能力.实证研究结果表明,所提出的多分形波动率测度指标及其计量模型具有较好的预测作用,特别是在高(极端)波动时期其优势更为突出;研究结果有望为金融风险(特别是极端风险)的管理与控制提供新思路与新方法.     

随机删失下非线性回归模型均值的置信域

考虑随机右删失数据下非线性回归模型中响应变量均值的估计问题,应用经验似然方法构造响应变量均值的调整的经验似然比统计量,证明了在一定的条件下,统计量渐近服从x2分布,所得结果给出了均值的渐近置信域.     

非平稳台风-桥分析系统

 从风场模拟、验证和荷载处理3个方面考虑台风非平稳特性,构建了台风-桥分析系统。构建了台风风场模拟验证系统方法,基于非平稳风速模拟方法建立台风风场模拟方法,并引入非均匀调制进化谱对模拟风场进行验证;基于良态风荷载处理方法,建立了台风荷载处理方法,并采用APDL语言进行ANSYS二次开发,建立台风-桥时域分析系统;采用建立的分析系统对台风作用下某斜拉桥桥梁响应进行分析。结果表明,模拟功率谱和验证进化谱吻合良好,提出的台风风场模拟和验证系统方法合理有效;模拟台风风速与台风作用下的桥梁响应时程曲线均与时变平均风速变化趋势相同,且波动幅度随时变平均风速的减小而减小;基于平稳特性经典风谱直接对台风风场进行模拟不合适。     

基于股票价格波动问题的消除系统风险的投资组合模型研究

本文以中小企业板为研究对象,在探索结合投资组合理论与股票价格波动理论的基础上,对股票价格波动过程中低点、高点出现的规律进行分析,通过统计检验,建立阶段周期低点和高点回归预测模型,最后应用该模型进行股票投资的实证分析.研究结果表明,基于阶段周期回归预测模型的投资操作可以有效规避系统风险,提高中小投资者的收益率,对中小投资者进行投资选择具有很好的指导意义.     

基于自适应卡尔曼滤波的时变结构参数估计

在许多情况下,对于非平稳或性能随时间发生变化的结构,要求对结构的参数进行实时的跟踪与识别,此时传统的递推算法．如卡尔曼滤波等方法就不再适用,而需要采用具有一定跟踪能力的自适应递推算法．本文对自适应卡尔曼滤波方法在时变结构参数估计中的应用进行了分析,并对其跟踪性能进行了探讨．     

基于非平稳GEV模型的黄河源区枯季径流演变特征分析

为剖析气候变化对水文极值非平稳性的影响,采用5 a滑动平均和Mann-Kendall突变检验法对黄河唐乃亥水文站1957—2018年最枯多日平均流量进行非平稳检验;根据Kendall等级相关分析法优选气候指数,以时间和气候指数为协变量构建非平稳广义极值分布(generalized extreme value, GEV)模型,并进行参数估计与模型优选,对比平稳与非平稳GEV模型在枯季径流模拟中的应用效果。研究结果表明：黄河源区枯季径流呈现明显的非平稳特征;平稳GEV模型的模拟值偏高,以西太平洋指数为协变量的非平稳GEV模型对极值的拟合效果较好,且能较好地解释极端枯水事件的波动性。     

一种参数自调整风电功率预测模型

为了提高风电功率预测精度,提出一种参数自调整风电功率预测模型.通过加权递推最小二乘(SWWRLS)方法建立预测模型,侧重当前数据对预测结果的影响,排除了历史数据对预测结果的干扰.模型通过加权递推的方法节省了存储空间,并且提高了模型对外界环境数据变化的自适应性.最后,分别采用支持向量机(SVM)方法、卡尔曼滤波(KF)方法和本文SWWRLS方法,以辽宁省某风电场的真实历史数据进行风电功率预测对比实验,实验结果表明,本文方法建立的模型具有较高的预测精度.     

车辆半主动悬架系统的振动特性的研究

建立了基于混合模式的磁流变液减振器的工作电流与阻尼力的数学模型和单自由度车辆随机振动非线性数学模型．运用随机振动理论，对磁流变液减振器非线性模型进行了线性化处理，给出了减振器等效阻尼系数、车身加速度等参量的随机统计量的计算方法．利用数值仿真分析了半主动悬架系统控制器的驱动电流对车辆减振器等效阻尼系数的影响，对车辆悬挂质量垂直振动加速度功率谱均方根值的影响．研究结论表明磁流变液减振器所产生的阻尼力具有非线性特性，通过调节减振器等效阻尼系数可以实现对车辆随机振动特性的调节，并且适当地增加磁流变液减振器的驱动电流能够降低车辆随机振动加速度功率谱均方根值，提高车辆行驶的平顺性．     

基于极大后验估计的STUKF算法跟踪再入弹道目标

针对弹道导弹再入阶段飞行受力情况复杂多变,状态噪声未知时变的非线性跟踪问题,提出基于极大后验估计的STUKF非线性滤波跟踪算法。该算法采用最小偏度单行采样策略,在保证跟踪精度的同时,提高实时性;引入带有多重次优渐消因子的强跟踪算法,在线调整状态一步预测均方误差阵,提高系统对突发机动跟踪的稳定性;采用指数加权的方法,利用次优无偏MAP时变噪声统计估计器,在线估计未知系统过程噪声的统计特性,提高系统应对噪声变化的能力。仿真结果表明:该算法具有比不敏卡尔曼滤波算法(UKF)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)更好的跟踪性能。     

改进的递推增广最小二乘参数估计方法

基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的一种改进的递推增广最小二乘法。它由两段RLS算法组成,可在线实现,具有快的收敛速度。一个仿真例子说明了其有效性。