基于高频数据的日频GARCH模型估计

利用日内高频数据来估计日频GARCH模型.已有相关研究均假定GARCH方程中常数项是给定的,限制了方法的广泛应用.本文基于常规GARCH(1,1)模型框架,针对模型全部参数给出了2种估计方法,讨论了估计量的理论性质.针对不同波动率代表,给出最优波动率代表选择标准.模拟研究表明所提参数估计量具有更小的渐近标准差,实证研究...     

多媒体教学课件的设计

根据教学规律以及多媒体教学系统的配置和应用功能,应用多媒体教学来传递教学信息,对于提高教学质量具有重要意义。本文就多媒体教学系统的软硬件的设计要求,讨论了建立多媒体教学系统的原则和关键问题。     

分布式系统中一种基于EDF的实时容错调度算法及其分析

将任务分配算法与处理器调度算法相结合，提出了分布式系统调度的一般方法。给出当处理器调度算法为EDF，且容错采用主／副版本技术时任务集所需最小处理器个数的计算公式。给出满足以上条件的任务分配算法（针对任务集动态产生的情况）和任务集所需最小处理器个数算法。模拟结果显示：算法是有效的，且表明任务集所需处理器数与任务资源利用率有关。     

大学生感恩、宽恕与抑郁动态关系研究

为探讨大学生感恩、宽恕、抑郁间的动态关系,采用青少年感恩量表、Hearland宽恕量表、流调中心抑郁自评量表对152名在校大学生进行4个月的追踪调查,并使用结构方程模型对感恩、宽恕与抑郁间的动态关系进行检验.结果表明:前测感恩、宽恕、抑郁均能显著正向预测各自后测水平;无论在前测还是后测,宽恕在感恩与抑郁的关系间起部分中介作用;前测抑郁对后测宽恕具有显著负向预测作用.可见,大学生感恩、宽恕与抑郁间存在较复杂的动态关系,通过感恩教育及宽恕训练能够有效缓解抑郁情绪,提升大学生心理健康水平.     

大学生社会实践课程化建设的思考与实践

为了有效实现社会实践纳入学校教育教学总体规划和教学大纲的目标要求,社会实践课程化建设已越来越受到高校的关注和重视,首先指出了大学生社会实践面临的主要困难,然后分析了社会实践课程化建设的重要意义,最后详细阐明了社会实践课程化建设的具体实施步骤。     

北京地区五灵脂的生药学研究

本文对北京地区五灵脂的药材来源、资源分布和药材性状、显微、理化鉴定进行了分析研究,可为药材采集、收购、销售、检验提供理论依据。     

高频GARCH模型的最优抽样分析

波动率代表是运用高频数据估计日频GARCH类模型时构造的一个重要统计量,文章针对运用高频数据估计日频GARCH模型的3种方法,基于估计量的渐近结果讨论了最优波动率代表的选择问题,并展开了在日内高频数据抽样中应用的讨论。通过对沪深300指数的高频数据实证分析发现：同一波动率代表在不同抽样频率下的表现有明显差异;在同一频率下,不同波动率代表有优劣之分;在不同估计方法下,每一个波动率代表的最优频率都不同。因此,日内高频数据的最优抽样频率应针对模型所用的不同估计方法加以区别对待。