基于广大极值分布的高频极值条件VaR模型

在考虑当前预期和波动性条件下,为了有效地捕获极端条件下收益率时间序列动态特征,提高VaR的度量精度,建立了基于高频数据的条件极值VaR模型.应用智能优化算法对条件极值分布的时变参数进行估计,考察了在不同样本容量分块下的条件极值VaR,并对VaR计算结果的精度进行了Kupiec-LR检验和动态分位数检验.研究结果表明,基于高频数据的条件极值分布较好地拟合了极端条件下的收益率特征,与McNeil提出的传统条件极值VaR相比,应用高频数据建立在条件广义极值分布基础上的条件极值vaR的Kupiec检验DQ检验值都较为理想,表明该模型能够捕捉到我国市场风险特征,提高极端情况下风险测度能力.     

量子连续粒子群优化算法及其应用

提出了基于量子理论的连续粒子群优化(Continuous Particle Swarm Optimization based on Quantum Methodology, CPSO-QM)算法,主要是采用了量子理论中的叠加态特性和概率表达特性.其中,叠加态特性可以使单个粒子表达更多的状态,潜在地增加了种群的多样性;概率表达特性是将粒子的状态以一定的概率表达出来.在基准函数的实验测试中,对比其它常用算法,结果显示本文提出的算法性能较好.在实际应用中,以丙烯腈反应器作为建模研究对象,提出了三种进化策略,实验结果显示,这三种策略训练的神经网络软测量模型都可以较好地预测丙烯腈的收率.     

雪灵芝水溶性多糖提取工艺优化及其数学模型的建立

目的 优化雪灵芝水溶性多糖的提取工艺,并建立数学模型.方法 采用水提醇沉法提取雪灵芝水溶性多糖;运用苯酚-硫酸法测定多糖含量;通过单因素实验研究浸提时间、加水比、浸提温度及乙醇浓度对多糖提取率的影响;采用响应面分析法优化提取条件,运用sas软件分析实验数据,建立回归模型.结果 得到雪灵芝水溶性多糖提取的优化工艺参数的最佳取值范围为:浸提温度(94.5～97.5℃);浸提时间(2～2.5h);加水比(43～51v/w).结论 为雪灵芝水溶性多糖提取工艺的优化提供了一定的技术依据,也为其后续研究奠定了基础.     

BAN逻辑与串空间的比较

研究了2种安全协议的分析方法,即BAN逻辑和串空间.利用这2种方法分别分析了Needham-Schroeder公钥协议,指出了这2种方法各自的优点和缺点.在对这2种方法进行了比较后,指出了这2种方法有2种结合方式.1种是利用串空间给出BAN逻辑的语义,另外1种结合方式是串行,即对于需要分析的协议,先利用BAN逻辑进行分析,然后再利用串空间进行分析,使分析出的结果更加可靠.     

基于动态贝叶斯网络的动态故障树分析

针对传统的动态故障树Markov链分析方法的不足,研究了优先或门、顺序相关门、功能相关门、存在公共备件的备件门和层叠功能相关门向动态贝叶斯网络的转化方法以及基于动态贝叶斯网络的顶事件概率、重要度等计算方法.用该方法对心脏辅助装置进行了分析,通过与Markov链、离散时间贝叶斯网络分析的结果比较表明,基于动态贝叶斯网络的建模分析方法可以有效地避免组合爆炸,而且能够保证较高的求解精度.     

安庆市种植业结构现状及进一步调整优化策略

介绍了安庆市种植业结构现状和特点,分析了种植业结构调整的环境条件和应解决的认识问题,提出了该市种植业结构调整原则和主要措施。     

化学键参数函数与标准电极电位

采用多元线性回归方法对常用元素的结构参数及其标准电极电位对定量结构性质相关(QSPR)模型进行研究,结果显示,电负性、电离能等结构参数与元素标准电极电位之间有较好的线性相关性.     

水中细菌总数测定方法的优化研究

依据2001年实施的《生活饮用水卫生规范》(以下简称《规范》)测定饮用水源水—水库水的细菌总数,在37℃培养24小时开始菌落计数,发现计数结果总是偏低。通过多次实验,认为从以下几方面加以改进,可以提高细菌检出率,减少不确定度来源和影响。一、稀释时增加检样量至5mL,计数比《规范》约高出20～30%《规范》规定,吸取1mL水样注入盛有9mL灭菌生理盐水的试管中,混匀,制成1:10稀释液。由于水样不够均匀和测试中随机效应影响,取样1.0mL偏少,容易受偶然误差影响,无法保证取样的代表性、真实性;其次,混匀需要吸管反复吹吸数次,1个稀释度至少2￣3…     

概化理论在语言测试新进展中的应用

概化理论是一种发展较晚但功能全面的现代测试理论，能有效地设计、分析和评估测试项目。直到上个世纪八九十年代，Robert Brennan等人开发了GENOVA等一系列应用软件后，概化理论才在心理和教育测量领域的研究中逐渐受到重视，此后，运用概化理论研究实际问题的项目也逐渐多了起来。概化理论与项目反应理论属于不同的理论范畴，它们的基本假设也有很大的差别。     

动态投资组合风险控制策略

从股市上采集的大量股票收益率数据表明,前后相邻的股票收益率数据呈现出一定程度的依赖关系,即前期收益率呈现出大的波动幅度,紧接着后期收益率也呈现出大的波动幅度,这样的波动特点被称之为"波动聚集性","风险传染性",在金融计量上,通常用收益率的方差来定量刻画收益率的波动幅度的大小和相应收益率风险的大小,因此本文选用能准确拟合金融资产收益率方差的GARCH模型来刻画金融资产收益率的这种"风险传染性",在此基础上应用协同持续思想构建了投资组合的风险优化控制模型,并求得了相应最优投资组合权重.选取6支股票作了实证检验.检验结果表明,按该模型配王的投资组合收益率长期被控制在较小的风险范围,在统计上亦表现出较高的夏普比.