SV模型参数估计的经验特征函数方法

计算基本SV模型和杠杆效应SV模型的联合特征函数，借助经验特征函数方法估计这两个SV模型。使用上海和深圳股票指数收益数据进行实证研究，结果表明经验特征函数方法是一种简单易行的估计SV模型的方法。     

关于线性计量经济系统的状态空间实现问题

线性计量经济系统的状态空间实现是经济建模的一项重要工作,也是经济控制问题的基础。国内外很多学者对此作了专门的探讨。经济学家从线性计量经济输入输出方程(ARMAX)出发讨论过多种寻求经济模型实现的办法,从控制论的角度其中不少并非最小实现或并非典范形式,本文将经济系统作为一个典型的多变量系统,试图利用系统辨识理论和算法讨论经济系统的建模问题。文中讨论了经济系统实现的某些特点,为适应这些特点推广了常用的Guidorzi辨识算法,探讨了经济模型和多变量系统典范结构间的关系,最后给出了在特殊情况下寻求实现的简单算法。     

开放式基金投资者赎回行为的模拟

应用停止理论（shopping theory)的概念和方法模拟开放式基金投资的赎回行为发现，投资者的赎回行为可用停时（stopping time)来描述，并给出了完全随机型赎回行为的概率分布和其收益现值和期望。     

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.     

具有结构转换的GARCH模型及其在中国股市中的应用

引入具有结构转换(switching regime)的GARCH模型(简称SW—GARCH)，并利用上海股市收益进行实证研究，通过与GARCH模型下的结果相对比，表明SW—GARCH大大提高了对市场波动性的预测能力，为股价波动的变结构建模问题提出了一个新方法，从而解决GARCH及其他异方差模型的结构变化问题。     

高维正态分布函数的算法

多市场非均衡模型建模的主要困难是高维正态密度函数的积分，本文提出高维正态密度函数积分的一种新算法－数论真法，确定性误差较小，计算简便。仿真实例证实了核算法的有铲性。     

高频数据的加权已实现极差波动及其实证分析

高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个崭新的研究领域。已实现极差波动是针对高频金融时间序列而开发的一种全新的波动率度量方法。文章首先证明了已实现极差波动是比已实现波动更有效的波动估计量。然后基于日内波动的特征。给出考虑“日历效应”的加权已实现极差波动。并说明了已实现极差波动只是加权已实现极差波动的特例。最后。通过对深圳股市实证分析。证实了加权已实现极差波动是比已实现极差波动更有效的波动估计量。     

资产价格的抛物线跳跃扩散模型

以Bibby与Sφrensen(1997)抛物线扩散模型为基础,用一个线性趋势和跳跃加上一个扩散过程为资产价格对数建模,该扩散过程是一个漂移项为0、扩散系数依赖与瞬时的资产价格,该模型称之为抛物线跳跃扩散模型.通过模型成功的拟合了几个不同价格指数数据集合,表明抛物线扩散跳跃模型能够很好的体现资产收益分布的检验特征.开发了基于Milstein的McMC算法,成功的估计了模型的参数及隐含变量,并验证了所开发算法的有效性.     

长记忆向量时间序列的非线性协整关系研究

系统地描述了向量序列之间协整关系产生的原因，指出系统内部存在长期均衡机制和吸引子是协整关系存在的根本所在。在线性协整基础上，对系统内部存在的非线性协整关系进行了深入分析，给出了长记忆非线性向量时间序列中存在的非线性协整关系定义，在协整关系研究中，引入了分形理论，从不同的角度解释了非线性时间序列协整关系及其长记忆性存在的原因，指出协整吸引子分形结构反映了系统的长期均衡的耗散能和吸引力，拓展了原有协整问题的内涵。     

文丘里管捕集器捕集水量的计算

针对文丘里水膜除尘器捕集水量难以调试的问题,根据短程捕集理论通过对文丘里管捕集器工作原理的流体力学分析,当最小捕集粒径为 5μm时,最佳捕集水量为0．0030m3/s,为快速准确地调试水膜除尘器提供科学依据。