On the Difficulty of Measuring Forecasting Skill in Financial Markets

The use of correlation between forecasts and actual returns is commonplace in the literature, often used as a measurement of investors' skill. A prominent application of this is the concept of the information coefficient (IC). Not only can the IC be used as a tool to rate analysts and fund managers but it also represents an important parameter in the asset allocation and portfolio construction process. Nevertheless, a theoretical understanding of it has typically been limited to the partial equilibrium context where the investing activities of each agent have no effect on other market participants. In this paper we show that this can be an undesirable oversimplification and we demonstrate plausible circumstances in which conventional empirical measurements of IC can be highly misleading. We suggest that improved understanding of IC in a general equilibrium setting can lead to refined portfolio decision making ex ante and more informative analysis of performance ex post. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于改进离散粒子群算法构建制造单元

在未知最佳分群单元数的情况下,考虑了零件多种可选工艺路径和零件工艺顺序,建立基于最小化零件跨单元移动次数的数学模型.通过引入自适应变异因子,提出一种改进的离散粒子群优化算法能动态地确定分群单元数,极大地减少了算法陷入局部最优解的可能.通过对文献中不同规模的单元构建问题进行求解,结果证明了该方法有效,并且无需预先设定分群单元数即可获得与文献中相同甚至更好的结果.     

院市合作助力创新型城市的建设与发展——中科院佛山产业技术创新与育成中心的建设探索

2009年,中科院与佛山市人民政府共建佛山产业技术创新与育成中心,院市双方开启战略合作,全面推动中科院的技术和成果在佛山地区转移转化。经过多年实践和探索,着力开展了具有佛山特色的应用研究、产业技术工程化研发、科技成果产业化等工作,提升了地方相关产业的创新能力,加快推进了高新技术成果在佛山市产业化,推动了佛山市产业结构调整,有力地促进了佛山市产业结构优化升级与核心竞争力提升,为佛山市建设和发展创新型城市作出了实质性的贡献。     

企业现金持有水平对创新投入的影响研究基于现金保障天数的实证检验

目前我国新发展格局正在加速形成，企业需要抓住自主创新的机遇，因此一定水平的创新投入必不可少。然而，企业持有足够的现金是否能有效促进创新？本研究以2014~2019年我国A股上市公司为研究样本，首次使用企业的现金保障天数衡量现金持有水平，实证检验了现金持有水平与企业创新投入的关系。结论表明，现金持有水平能正向影响企业创新投入，且业绩波动性正向调节企业现金持有水平与创新投入之间的关系。异质性检验表明，非国有企业比国有企业现金持有水平对创新投入的促进作用更大，业绩波动性在非国有企业中调节效应更显著。企业可通过提高其现金保障天数来保证创新项目的资金投入，提高创新投入水平。     

不同运行策略下的分布式系统多目标分析

为寻求能源供给系统在经济-安全-环保-节能的协调,依托"互联网+"思维,构建了一套分布式冷电联供系统,主要包括动力子系统、地源热泵子系统、蓄能子系统。建立了在偏离设计工况时不同设备的性能模型,在此基础上,以运行费用、CO_2排放和一次能源消耗为目标函数,分析了电负荷跟踪运行策略、热负荷跟踪运行策略、混合跟踪运行策略和动力设备(PGU)最大效率跟踪运行策略下系统中各设备的运行时间、运行状态及系统总性能的变化。结果表明,与传统电网购电的分供系统相比,分布式系统的经济性、环境性较好,一次能源消耗较低。热负荷跟踪策略的经济性和环境友好性最优,运行费用和CO_2排放分别降低了32.7%和45.3%;最大效率跟踪策略经济性最差,但由于PGU机组连续运行,其一次能源消耗降低最多,为86.7%。不同运行策略结果可为分布式系统的运行提供一定的理论参考。     

基于滑移/非滑移异质界面的动压润滑性能优化

合理布置的滑移/非滑移异质界面可以提高流体动压润滑性能,但目前滑移区和非滑移区的组合方式大多采用单一的直线拼接法,没有针对流体润滑摩擦副的各类工况设计出相应的优化方案,为此本文建立了一组离散式二次方程来描述滑移区和非滑移区拼接轨迹,并引入计算域单元的宽长比作为优化变量,分别以液膜刚度和摩擦因数作为优化目标,通过MATLAB数值仿真求解不同宽长比条件下滑移区和非滑移区的最优拼接轨迹。结果表明,与直线拼接法相比,选取二次方程所描述的抛物线作为滑移区和非滑移区拼接轨迹的方法使流体润滑摩擦副在摩擦因数和液膜刚度等性能指标上都有所改善,而且根据不同的优化目标参数可以方便地绘制出最优拼接方案,验证了本文方法在改善动压润滑性能上的可行性和普适性。     

面向OD客流的高速列车开行方案的优化

满足旅客出行需求的列车开行方案能够更好地吸引客流，提高高速铁路的核心竞争力.以最大化经济收益和最小化出行费用为目标函数，以高速铁路开行方案为研究对象，以旅客出行需求等作为约束条件，将列车开行方案与OD客流量结合起来，同时考虑旅客的购票心理和列车购票的时效性，建立了一种基于动态客流的列车开行方案的多目标优化模型，并设计一种基于个体信息和改进变异算子的多目标差分(SG-MOSaDE)算法进行求解.以广州市某线路为例进行实验，结果表明，优化后的开行方案不仅最大化满足了旅客出行需求，而且在提高铁路部门经济收益的同时降低了旅客的出行花费，并且优化后的列车总停站次数较原来有所下降，停站方案更加均衡.     

天波雷达对空探测任务下积累时间自适应优化设置研究

针对人工设置天波雷达相干积累时间存在盲目性, 不能充分发挥雷达探测性能的问题, 以空中目标探测为研究对象, 提出了自适应积累时间设置优化方法。首先, 分析了积累时间对天波超视距雷达探测性能的影响。其次, 计算了影响相干积累时间的信号时宽和积累点数的最优值。然后, 提出了自适应设置积累点数的方法。最后, 通过实验证明了本文方法比人工方法更能提高天波雷达探测性能。     

Predictive ability and economic gains from volatility forecast combinations

The availability of numerous modeling approaches for volatility forecasting leads to model uncertainty for both researchers and practitioners. A large number of studies provide evidence in favor of combination methods for forecasting a variety of financial variables, but most of them are implemented on returns forecasting and evaluate their performance based solely on statistical evaluation criteria. In this paper, we combine various volatility forecasts based on different combination schemes and evaluate their performance in forecasting the volatility of the S&P 500 index. We use an exhaustive variety of combination methods to forecast volatility, ranging from simple techniques to time-varying techniques based on the past performance of the single models and regression techniques. We then evaluate the forecasting performance of single and combination volatility forecasts based on both statistical and economic loss functions. The empirical analysis in this paper yields an important conclusion. Although combination forecasts based on more complex methods perform better than the simple combinations and single models, there is no dominant combination technique that outperforms the rest in both statistical and economic terms.