含Ornstein-Uhlenbeck过程的随机SIS模型疾病的灭绝性分析

对一类总人口随时间变化具有非线性发生率的随机SIS传染病模型进行了研究,证明了接触系数满足Ornstein-Uhlenbeck过程时传染病模型的解存在并且唯一,同时得到了疾病灭绝所需要的条件.     

Robin型边界阻尼波动方程的有限差分格式

对一类具有Robin型阻尼边界条件的一维波动方程构造了一个三层隐式有限差分格式,所构造格式在每个时间层需要求解一个三对角线性方程组。通过离散能量方法证明所构造的差分格式在无穷范数意义下关于时间和空间方向都是二阶收敛的,并且关于初始条件和右端源项都是无条件稳定的。数值实验验证了理论结果。     

带波动算子的非线性Schrdinger方程的线性紧格式（英文）

本文对带波动算子的非线性Schrdinger方程提出了一个线性的紧致差分格式,从而解决了该方程的周期初值问题.通过先验估计和能量法,证明了格式的无条件稳定性和无穷模误差,且证得格式的收敛阶为O(h~4+τ~2),最后通过一组数值实验验证了理论结果.     

中国股票市场资产增长效应——基于套利限制的视角

资产增长效应的存在对市场有效性理论提出了挑战,近年来学者们尝试着从各个角度出发解释该异象,有关我国股票资产增长效应的研究视角仅限于投资及融资约束,得出的结论具有较强的局限性,基于此,选用1994~2012年沪深A股上市公司为样本,利用法马-麦克白斯横截面回归的方法,试图从套利限制的角度来研究我国股票市场的资产增长效应。研究结果表明,特质波动率计量的套利风险,买卖价差和价格冲击计量的交易成本,对资产增长效应都具有解释能力,而机构投资者参与程度对资产增长效应不具备解释能力,但是进一步的研究表明机构投资者的行为与个人投资者相差无几,市场参与主体普遍成熟程度低是我国股票市场资产增长效应显著的一个重要原因。     

区域间总产出波动相互影响的网络模型

国家(地区)间总产出波动存在相互影响是全球化时代的普遍现象,但缺少其相互影响强度的定量研究.基于冲击在非对称的区域间产业网络上的传播,分析了区域间总产出波动相互影响的机理,并依据区域间产品关联,构建了以区域为节点的度量区域间总产出波动相互影响的区域赋权影响网络.通过对网络度关联结构、基础关联结构、核关联结构及非对称结构四个维度的分析,定量描述了区域间总产出波动相互影响的强度.实例分析表明,该模型及相关度量维度能够量化不同区域间总产出波动的相互影响,定量描述某个国家(地区)在多区域经济大系统中的作用,在区域经济合作、贸易规则制定以及全球价值链构建等方面具有重要的理论和实际意义.     

自由意志源于脑电背景噪声

<正>自由意志源于脑电背景噪声人类可以不靠因果逻辑运算就能作出决策,尽管有时会决策错误。但自由选择的能力与对错无关,只是自由意志的体现。美国加州大学(UC)戴维斯分校心智与脑中心科学家的一项研究表明,人的自由意志可能来源于脑电背景噪声的随机波动。该中心博士后研究员杰西·柏格森解释说,"我们是如何独立于因果规律的制约而行事的?这表明脑中有一种随意的状态,能显著影响人们的意愿决策。"大脑有一个正常的"背景噪声"水平,是全脑波动的一种脑     

生产停滞对迈尔兹窑石灰质量的影响

分析了迈尔兹窑生产停滞期间的卸料节奏及其影响、石灰石的分解温度与分解时间的关系和石灰质量出现波动时间的计算,提出了减小石灰质量波动的措施.     

基于跳跃、跳跃强度和机制转换的股票市场波动建模及其预测研究

将跳跃及其跳跃强度引入到异质自回归(heterogeneous autoregressive, HAR)模型中,并在此基础上进一步嵌入固定转移概率矩阵的马尔可夫状态转换机制模型,构建出系列新的波动预测模型.运用系列统计检验手段(如模型置信度检验、样本外R²检验、趋势检验)评估上述预测模型对中国股票市场波动的预测能力,样本外的实证结果表明:1)与基准模型相比,结合马尔可夫机制转换的模型具有更好的预测表现; 2)相比其他预测模型,包含跳跃、跳跃强度以及马尔可夫机制转换的模型(MS-HAR-TJI)具有更高的预测精度; 3)在新冠疫情爆发期以及高波动时期, MS-HAR-TJI模型对中国股票市场波动仍具有很强的预测能力.     

利用互联网搜索关注度预测期权隐含波动率变动:基于人工神经网络的分析

本文运用人工神经网络方法,研究互联网搜索对期权隐含波动率的影响.基于标普500指数看涨期权,本文首先建立了一个揭示期权隐含波动率变化与指数收益率、期权Delta和期权剩余有效期之间关系的人工神经网络模型,结果显示此模型的估计精度比Hull和White (2017)提出的解析模型提升了约15%,比Cao、Chen和Hull (2020)提出的神经网络模型提升了约40%.接着,本文引入25个互联网搜索关注度指标,将它们集成一个谷歌趋势指数并作为度量互联网搜索关注度的综合指标.最后,将该谷歌趋势指数的变化率加入到前述人工神经网络模型,从互联网搜索关注度的角度探究期权隐含波动率的动态特征,新的模型进一步提升了约30%的估计精度.     

跨境资本流动是否影响银行贷款损失准备计提?

防范及化解跨境资本流动对银行业的冲击是守住不发生系统性风险底线的重中之重,也是实现中国经济高质量发展的重要保障.本文基于银行风险承担模型,构建了跨境资本流动与银行贷款损失准备计提的局部均衡模型,并选取2010–2020年中国163家商业银行年度数据,采用面板回归模型对跨境资本流动对银行贷款损失准备计提的影响及其作用机制进行实证分析.研究表明:1)跨境资本流动对银行贷款损失准备计提具有抑制作用.相对于国有银行与城农商行,跨境资本流动对股份制银行贷款损失准备计提的抑制力度更大. 2)存贷比约束与信贷配给在跨境资本流动与银行贷款损失准备计提的关系中承担着双重中介作用,跨境资本流动主要通过加大存贷比约束及提高信贷配给规模渠道来抑制银行贷款损失准备计提,“跨境资本流动-存贷比约束/信贷配给-银行贷款损失准备计提”的传导渠道均有效.3)汇率政策不确定性与银行业景气度对两者关系均存在正向调节作用,汇率政策不确定性与银行业景气度的提高均会加剧跨境资本流动对贷款损失准备计提的抑制作用. 4)针对跨境资本不同流向的研究发现,跨境资本流入规模加大会降低银行贷款损失准备计提水平,跨境资本流出规模加大会助推银行...