卖空机制真的能产生“价格发现”吗——来自实验的证据

本文采用经济学实验方法,构建短期投资水平的实验资本市场,在受控环境中研究卖空机制对资产价格的影响.实验结果表明,在短期投资水平的市场中引入卖空机制不能消除价格泡沫;有限卖空设置倾向于使价格路径趋于稳定,无限卖空则易于形成价格下跌的价格路径;投资者以前向推导的方式形成市场预期,并引导价格.在有限卖空设置下,预期形成方式近似于自适应过程,而在无限卖空设置下,市场预期还受到了近期价格趋势的影响.     

热障涂层基于小波变换的声发射源定位方法

利用小波分析技术,对不同传感器接收到的声发射信号进行分解,提取出特征频率段的小波分量,对这一分量的重构信号进行相关性分析,确定了声发射信号到达两传感器的时间差,进而确定了声发射源的位置.对热障涂层进行铅笔芯断裂的定位分析验证了该方法的准确性.     

货币政策、债务来源异质性与制造业企业资本结构动态调整

基于部分调整模型,通过构建债务来源异质性指数,建立我国A股501家制造业企业样本的动态面板模型,检验债务来源渠道多样化在价格型、数量型货币政策工具对企业资本结构动态调整的影响中所起的作用.研究表明,债务来源异质性与制造业企业资本结构调整速度成反比,货币政策扩张会推动调整速度提高,反之则降低,这种反应对价格型货币政策工具...     

脉动流条件下涡街信号瞬时频率的估计

研究脉动流条件下涡街信号的模型,提出频率测量的新方法.利用基于ⅡR滤波器组的小波变换,对信号进行二进制分解.根据实时性要求,提出基于ⅡR滤波器组的递归小波分解算法.对分解后的涡街信号进行Hilbert变换,估计出瞬时频率.仿真结果表明,该方法计算精度高、实时性好,可以准确反映脉动流条件下涡街信号的频率特征.     

债券价格随机时重设型熊市认售权证的定价

考虑完全无套利市场环境下,当标的资产-股票指数支付连续红利,市场上无风险资产-零息票债券的价格过程满足一个由布朗运动驱动的随机微分方程时,对一种特殊的单点重置期权-重设型熊市认售权证,以鞅论和随机分析为工具,得到了该期权的定价公式.     

输配电价改革环境下用户资产价值评估模型构建及算例分析

输配电价改革后资产价值架构将对电网收益产生影响,用户资产接收将影响电网公司资产构成,从而影响电网收益.因此,合理的用户资产接受策略需要依托于用户资产价值评估结果,制定差异化接收策略.该文结合我国用户资产基本类型及其特征,从社会价值、经济价值、战略价值三个维度构建了用户资产价值评估指标体系.同时选取序关系法及模糊综合评价法,构建用户资产价值综合评价模型.最后,通过算例分析,针对不同类型用户资产制定了相应的资产接收策略.     

梯形模糊数下的资产期权定价模型

在现实金融世界中,投资者利用期权交易的目的主要是进行套期保值.然而由于金融产品市场价格的随机性,期权的交易仍然存在很大的风险.理论上,如果在期权定价中引入模糊的概念,那么投资者可能会拥有更多的机会来考虑他们的决策,从而减少投资风险,获取利益.针对二元期权中的资产期权,考虑标的资产价格在交易期末的不确定性或模糊性,在传统期权定价模型的基础上,应用梯形的隶属函数,将标的资产期末价格模糊化,建立了一种新的资产期权定价模型.     

一类带连续红利的永久美式期权的定价

在文献[8]的基础上探讨标的资产价格由分数布朗运动驱动且具有连续红利分配的永久美式期权的定价问题,对永久美式看涨期权和看跌期权的定价及其提前实施期权时临界标的资产的价格给出了相应的解析解,分析了红利率的变化对永久美式期权提前实施的影响.     

MIMO信号调制方式盲识别

提出一种基于盲信号分离的方法对MIMO信号进行调制识别. 该方法对接收信号的相关矩阵作奇异值分解,用于估算发射天线数目,并对信号进行白化. 采用特征值矩阵的联合近似对角化(joint approximate diagonalisation of eigen-matrices, JADE)算法对接收信号进行分离,恢复发送端信号. 通过分析信号的频谱特征,提出4 个新的特征参数,并结合四阶累积量实现对MIMO体制下6 种信号调制方式的识别. 识别过程中无需估计载波频率和符号率等参数,具有较强的实用性. 仿真结果表明文中提出的方法具有良好的性能.     

基于VAR模型的煤炭价格预测

针对受宏观经济市场、国际煤炭市场等多因素影响的煤炭价格问题,以秦皇岛港动力煤价格为研究对象,采用灰色关联度分析得出影响煤炭价格的主要因素及其排序.同时,建立VAR模型探究突发状态下煤炭价格的预测.就我国未来煤炭市场的平稳性发展,提出了可行的政策性建议.     

中国股票市场价格时滞——二十年的变化

由于市场摩擦的存在,资产价格对新信息的反应存在滞后性,因此市场的信息效率可以用价格时滞来表征。测算1996—2016年我国沪深A股市场个股及总体市场的年价格时滞。针对投资者认知假说、流动性假说、投机性假说和市场分隔假说,选取相应的代理指标,经过实证检验明晰上述4个假说对中国股票市场价格时滞解释的有效性。结果发现,投资者认知假说和市场分隔假说对中国股票市场稳健有效。最后,从投资者认知程度、虚拟经济与实体经济背离角度对提高我国股票市场信息效率提出了一些建议。     

电流模电路的小波神经网络测试研究

提出一种基于多尺度小波分解及神经网络映射归纳的测试电流模电路故障缺陷的方法.针对CMOS器件典型故障建立了测试所需的故障模型,给电路节点加入故障模型进行故障响应测试.对故障信号进行时域采样,采用小波多尺度分解对故障相应信号进行频域多尺度分解,然后将处理数据作为神经网络训练样本,对各类缺陷响应结果进行分类、识别,最后根据可接受偏差范围确定信号为故障或非故障.给出了6类故障的故障覆盖率测试结果.     

Hilbert-Huang变换及其应用研究

讨论了几种非线性非平稳信号的时频分析方法,重点介绍了经验模态分解方法及Hilbert-Huang变换,并对Hilbert-Huang变换的时频分析特性进行了计算机模拟仿真分析.给出了Hilbert-Huang变换在心音信号分析中的应用实例,实验结果验证了该方法的有效性和优越性,具有一定的工程应用价值.     

应用小波的PV振荡周期多分辨率检测

该文提出了一种新的使用小波技术检测PV数据信号振荡周期的方法. 首先使用小波技术对PV数据进行降噪;然后在不同分辨率上,应用冗余二进制离散小波变换(DDWT)来分解PV振荡信号,并检测该信号的小波系数极值,重构PV信号,避免降噪后的PV信号失真;最后基于本文提出的新算法,计算获得PV振荡信号的周期.     

转子故障信号的小波能量特征自动提取

提出了一种基于小波变换的转子故障信号能量特征自动提取方法,受倍频分析思想的启发,运用尺度变换对原始时间信号重采样,将重采样后的信号进行小波变换,并统一分解到给定层上,从而获取信号的频带特征。该方法能消除转子转速和采样频率对小波分解频带分布的影响,提取的频带能量特征具有统一的物理意义。在ZL-3多功能转子模拟试验台上模拟了不平衡、不对中、碰摩及油膜涡动四种转子常见故障的128个样本,应用本文方法进行小波分析特征提取,并构造集成神经网络诊断模型进行诊断实验,结果表明了本文方法的有效性和正确性。     

基于改进EMD去噪和矩阵束的电力系统低频振荡模态辨识

提出了一种电力系统低频振荡模态辨识方法.首先使用改进的经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)去噪算法对低频振荡信号进行预处理.针对传统EMD去噪时混叠噪声严重和计算时间较长的问题,在区间阈值处理的基础上向信号叠加余弦波并进行二次分解,可以快速有效地实现信噪分离.随后再利用矩阵束(matrix pencil,MP)算法提取模态参数.对于MP算法的关键定阶问题,引入奇异值的相对差值作为定阶指标,可以实现较为准确的阶数估计.最后对数值信号、系统仿真信号和电网实测信号进行分析.仿真结果表明,所提方法在抗噪能力、参数精度和计算速度等方面都表现优异.     

汇率、货币供应量对全国商品房价格的影响

房地产价格一直是当前中国经济的热点话题,在美联储加息的背景下,汇率、货币供应量与房地产价格之间的互动关系成为讨论的焦点.利用2005-08—2016-09期间134个月度数据,基于向量误差修正模型(VECM),实证分析了实际汇率、广义货币供应量对全国商品房价格的影响.研究结果表明,实际汇率降低对于促进全国商品房价格的提高影响显著,由于汇改后人民币不断升值,热钱涌入促使房价不断抬高,长期影响更加显著;货币供应量对全国商品房价格具有正向影响,流通中货币量的增加直接导致了物价水平的上升,且存在超调效应.根据研究结论,结合美联储加息对中国货币政策的影响,提出了相关的建议.     

基于波动法的斜拉桥索力测试研究

针对实际测量中正弦脉冲激励下产生的应力波含噪声大,走时时差难以分辨的问题,根据小波变换下有效信号和随机噪声在多尺度空间中模极大值不同的传播特性,采用近似对称的sym3小波对含噪信号图进行分解,每一层的小波分解系数用不同的软阈值处理.经过修正后的小波系数重构得到的信号图能够消去大部分噪声,清晰地反映入射波和反射波之间的时差.     

小波包分析和支持向量机用于直肠感知功能重建

针对临床上肛门失禁导致的直肠感知功能丧失,提出一种基于小波包分析和支持向量机( support vector machine,SVM)重建患者直肠感知功能的方法.分析人体直肠生理特征,将典型直肠压力收缩波形中的巨大移行性收缩作为产生便意的主要依据.利用小波包分析对直肠压力信号进行特征提取,以分解层结点的L2范数和标准差作为特征向量.通过提取的直肠压力信号特征向量对基于SVM的直肠感知预测模型进行训练,对SVM的惩罚因子和核函数宽度进行交叉验证优化,并利用训练后的模型进行便意预测,同时对比分析了基于前馈神经网络和基于不同核函数的SVM便意预测的准确率.实验结果表明,所提出的方法能帮助患者重建直肠感知功能.     

基于跳扩散模型对随机利率下远期开始期权定价研究

假设标的资产价格服从跳扩散模型下的几何布朗运动,利率服从扩展的Vasicek利率模型.利用跳扩散模型下的Girsanov定理和测度变换推导出了随机利率跳扩散模型下远期开始期权的定价公式,最后通过数值实验分析了各个变量对期权价格的影响.