带有通胀风险的退休后期最优投资管理

考虑通货膨胀的影响,研究了一个确定缴费养老计划退休后期最优投资决策问题.自退休时刻开始,退休者定期从账户里抽取一定的金额维持日常支出,然后将剩余的财富投资于一个无风险资产、一个股票指数和一个通胀指数债券,直到强制购买年金的时刻.为保障退休后的正常生活,退休者在每个时刻设定投资的目标值,采取二次效用函数衡量投资财富水平和目标值的差距,并选择最优的投资策略以最小化平均累计差距.运用动态规划和随机控制方法,得到了没有上方惩罚的目标值、最优投资策略、最优值函数、破产概率以及终端财富与目标值差距的分布函数等指标的显式表达式.运用数学分析和数值分析手段,得到了每个时刻目标值的性质,分析了终端目标值和消费金额对破产概率的影响,研究了物价指数的瞬间变化率和波动率对财富值与目标值的差距、各时刻财富均值以及破产概率的影响.     

基于联合违约概率的资产组合投资优化方法

投资组合的资产联合违约概率(joint,probability of default,JPoD)是一种有效的系统风险测度工具.基于JPoD分析,提出了一种新的资产组合选择优化方法,即通过计算资产池中每两种资产的JPoD值得到JPoD矩阵,利用遍历算法逐次筛选,得出具有最小系统风险的多资产组合.实证分析首先利用2014 2015年的上证综指和深证成指数据验证了JPoD方法的有效性;其次,分别利用中国股票市场数据和美国股票市场数据将所提出的资产组合选择方法与马科维茨均值-方差组合理论、随机组合方法进行比较,结果表明无论是在中国股票市场还是美国股票市场,JPoD方法都明显优于其他两种方法.     

Dynamic Model Averaging and CPI Inflation Forecasts: A Comparison between the Euro Area and the United States

The paper forecasts consumer price inflation in the euro area (EA) and in the USA between 1980:Q1 and 2012:Q4 based on a large set of predictors, with dynamic model averaging (DMA) and dynamic model selection (DMS). DMA/DMS allows not solely for coefficients to change over time, but also for changes in the entire forecasting model over time. DMA/DMS provides on average the best inflation forecasts with regard to alternative approaches (such as the random walk). DMS outperforms DMA. These results are robust for different sample periods and for various forecast horizons. The paper highlights common features between the USA and the EA. First, two groups of predictors forecast inflation: temporary fundamentals that have a frequent impact on inflation but only for short time periods; and persistent fundamentals whose switches are less frequent over time. Second, the importance of some variables (particularly international food commodity prices, house prices and oil prices) as predictors for consumer price index inflation increases when such variables experience large shocks. The paper also shows that significant differences prevail in the forecasting models between the USA and the EA. Such differences can be explained by the structure of these respective economies. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

基于信噪比的投资组合策略研究

采用收益率的协方差矩阵的特征根刻划投资的风险;用主成分综合反映证券市场的信息;用主成分的信噪比反映投资组合的期望收益率与风险之间的均衡关系,并以此作为投资组合收益极大化的指标;得到了不同与H.Markowitz的投资组合模型,并给出了具体的投资组合策略-卖空与非卖空条件下的投资组合的比例,文章最后给出了一个实例.     

A Forward Selection Method on Customer Credit

In this paper, we discuss a selection and evaluation method of customer credit for the commercial bank loans operation, and put forth a forward selection model by optimization techniques. At last, we also give an example to analyze its application.     

工业锅炉计算机控制技术

工业锅炉的计算机控制是近年来发展起来的一项新技术，根据山西焦煤集团屯兰矿SHL35型蒸汽锅炉的计算机控制系统改造，阐述了锅炉实行计算机控制的先进性，并对各种方案进行了对比分析。     

证券投资组合理论和无差异曲线

文章通过无差异曲线解释了最优证券投资组合并探讨了对现代投资组合理论三个主要组成部分的有关内容.     

风水理念对中国传统建筑选址和布局的影响

中国传统建筑文化内涵丰富，其各种建筑活动几乎无不受到所谓风水理念的深刻影响．从通俗和专业两个不同角度对“风水”这一概念进行了解释，并分析了中国源远流长的风水理念对传统建筑选址和布局的影响，从而总结出在风水理念影响下的中国传统建筑空间构成特征——重重封闭的内向性空间．     

小麦群体连续选择效应的综合分析

本试验对由信谷核不育基因构成的异效群体内４个性状进行连续两轮歧化选择，并将所得数据进行群体综合分析。结果表明：整个群体的平均表现和变异程度未发明显变化；但群体分布状况有一定改变，尤其是每穗粒数的分布数化较为明显；株高和千粒重的有效因子数估计基本符合小麦遗传实际表现，每穗粒数的有效有效因子数估计略低，说明此性状遗传背景较为简单。