一类期权型外汇存款的套利分析

建立了一类与短期利率相关的期权型外汇存款条约定价的偏微分方程数学模型，当短期利率模型为无套利的Hull-White时，得到了一个精确的表达式，当短期利率模型为一般的模型时，可用差分方法求解，并且得到了价格的一个上界与下界，讨论了可能存在的套利行为．最后还研究了可赎回存款条约及其他的情形．     

基于深度学习的PM2.5短期预测模型

为了提高PM2.5浓度短期预报的准确率,解决现有PM2.5浓度短期预报准确率不高的问题,提出了一种基于卷积神经网络和长短时记忆的深度学习预报测型.首先,综合考虑气温、相对湿度、降水量、风力、能见度等多种气象要素,综合分析气象要素与PM2.5浓度相关性.其次,利用PM2.5浓度数据、气象站点观测数据和气象要素网格实况分析数据进行融合处理,生成用于训练和测试的时空序列数据,并使用卷积神经网络和长短时记忆网络获取时空特征.通过大量实验确定模型中关键参数,然后利用最优参数建立预测模型.最后,使用模型对PM2.5未来24 h浓度进行预测,并与支持向量机、业务中的预报模型进行对比.实验结果表明,相比其他机器学习方法和预报方法,卷积神经网络和长短时记忆相结合的预测方法能有效提高PM2.5浓度未来24 h预测精度,并具有较高的泛化能力.     

广义相加模型在创伤急诊人次与气象要素时间序列相关分析中的应用

探讨广义相加模型在分析气温、相对湿度等气象要素与医院日创伤疾病急诊人次相关性中的应用.收集北京3家综合性医院2008-2012年日创伤患者资料和同期北京市的气象和环境数据资料,根据赤池信息量准则,在控制长期趋势、短期波动、节假日效应以及污染条件等混杂因素的基础上,构建日创伤急诊就诊人次与气象要素之间的广义相加模型,并绘制暴露-反应关系曲线.经广义相加模型分析,医院日创伤急诊就诊人次与日均气温和气压表现出一定的线性正相关和负相关趋势,尤其是气温低于24.5℃时,气压介于1 007~1020hPa之间时,线性变化显著.与日均相对湿度和日照时数表现为复杂的非线性相关,当相对湿度为50%~70%时,相对危险度最高,当日照时数达到9 h时相对危险度最低.针对创伤疾病,利用广义相加模型进行气象要素的作用分析和拟合比较合理.     

最小二乘支持向量机的短期负荷多尺度预测模型

提出了一种改进的电力负荷短期预测小波网络模型，该模型采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)实现了小波分解系数的多尺度组合预测．首先使用多孔算法对短期负荷序列进行小波分解，得到指定尺度下的近似系数和相关尺度下的小波系数，然后利用LS-SVM对预测点的系数进行多尺度组合预测，通过小波重构可以求得相应的预测值．结合某地区短期负荷需求数据进行了仿真试验，研究了预测点与历史记录数据的相关关系．预测结果表明，使用本模型进行短期负荷预测同比传统小波神经网络方法可以获得更好的预测精度，同时LS-SVM的引入大大提高了模型的可计算性．     

非参数利率期限结构模型的实证检验

利用随机过程的原理和非参数的核函数估计方法建立了非参数的利率期限结构模型，采用上海证券交易所的国债回购利率数据对建立的模型进行了实证检验，并与Vasicek、CIR模型进行了比较．结果显示，短期利率扩散过程的漂移函数和扩散函数都是非线性的，短期利率的概率分布不服从参数模型所假设的分布．实证结果证实，与参数模型相比，非参数模型能够更准确地描述我国的国债利率期限结构状况．     

短期利率与长期利率间的隐藏协整分析

利用恩格尔和格兰杰的协整检验表明美国短期利率和长期利率不存在协整关系，考虑到偏离短期利率和长期利率间的均衡关系而进行的非线性和不对称的调整机制，利用TAR、M-TAR模型，结果也表明短期利率和长期利率不存在协整关系．由于可能存在着隐藏协整，故利用隐藏协整方法，结果表明短期利率累积正冲击与长期利率累积正冲击间存在协整关系．短期利率和长期利率有隐藏协整关系．     

BP神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一，本文利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测时，根据影响因素确定了模型构成，并对输入变量选择进行了讨论，典型算例的计算表明该方法是有效的。     

气象因素影响下的雷达作用距离预测

大气环境对电磁波的吸收衰减作用使雷达的作用距离减小，大气异常折射现象使雷达的作用距离增大或减小．为此重点研究了气象要素特别是异常折射对雷达作用距离的影响，从分析异常折射产生的原因和规律人手，提出了气象要素的观测和雷达作用距离的预测方法．该方法对雷达在航海及军事上的应用具有重要意义．     

河南省森林火险气象条件的分析预报及防御措施

通过了气象要素对森林火灾的影响分析,找出了气候背景下,温度、湿度、风、降水等气象要素及地形地貌与森林火灾发生发展的影响成因机理及存在的六方面关系特征规律．在此基础上,确定了森林火险5个等级预报标准,建立了4种森林火险等级预报模型方法．最后,针对森林火灾的预警服务与防御提出了4项行之有效的措施,已在森林防火气象预报月良务工作中广泛应用．     

陆面过程模式BATS中地气通量计算方案的一个改进试验

在原有的陆面过程模式BATS中,对地表通量的计算基于简单的经验公式,这个计算是十分粗略的．而地气通量对各个气象要素的模拟都很重要,如动量通量会影响大气中的风速分布,热量通量会影响垂直方向上的温度分布而改变大气的层结稳定度,水汽通量则会改变空气中的水分含量和潜热,因而改进地气通量的计算精度是有必要的．为了提高地-气间通量计算的精度,在模式中增加稳定度的分类,将近地层稳定度分为5类,用中尺度气候模式RIEMS,分别对短期和中期模拟作了对比实验．经过比较和分析模拟结果,可以看出在增加稳定度的分类以后,模拟的各个气象要素场都较原来的有了改善．     

在线短期负荷预测方法的研究与应用

根据电力系统负荷的特性，提出了一种在线短期负荷预测方法：用“周期模型”来描述并预测负荷的周期变化分量，再用ＡＲＭＡ模型对周期模型的残差进行建模并用Ｂｏｘ—Ｊｅｎｋｉｎｓ方法进行预测．模型参数的辨识采用在线辨识算法，因而对负荷的变化特性具有较强的适应性．实践结果表明，该方法具有很好的预测效果．     

基于时钟触发长短期记忆的多元时序预测

在多元时间序列预测方法中，传统的模型无法敏锐地捕获时间序列短期突变信号从而导致预测趋势滞后和误差较大。本文提出了一种基于时钟触发长短期记忆(Clockwork Triggered Long Short Term Memory, CWTLSTM)网络的多元时序预测模型，通过增强对短期信息的捕获能力提高了预测精度。CWTLSTM将网络中所有的神经元进行分组，对每个分组赋予不同的激活频率，每一组神经元只在时间步长等于周期的整数倍时才被激活。根据周期是否为1将网络分为主干网络链和短期输入增强链，短期输入增强链在靠近输出位置的时间步上激活时，将输入信息的运算结果单向地传递给主干网络链，增强此时的输入权重，使模型在存储长期信息的基础上能快速响应短期突变信息带来的数据波动。在空气污染数据集和水泥篦冷机数据集上的验证结果表明，本文模型在减少预测误差与趋势判断上均有较好的表现。     

流水线用水玻璃砂VRH－CO_2法的研究

着重研究了水玻璃砂ＶＲＨ－ＣＯ＿２法流水线作业时如何调整真空度、ＣＯ＿２用量和添加剂等，以保证型砂起模时的即时强度，同时使０．５～３ｈ的短期存放强度在１ＭＰａ以上．实验结果表明：单纯用真空脱水或ＶＲＨ－ＣＯ＿２法都不能使水玻璃砂的短期存放强度满足流水线生产的要求，只有加入添加剂才可以使ＶＲＨ－ＣＯ＿２法取得最好的硬化效果；水玻璃模数及ＣＯ＿２用量都对水玻璃砂短期存放强度有一定影响．     

广义货币流动性内生性与协整关系的实证研究

该文应用Granger因果关系检验、协整分析和误差修正模型，对我国广义货币流动性(M2／M2)作了实证研究．研究结果表明，广义货币流动性具有内生性因而是不可控的，但它与主要宏观经济变量之间存在长期均衡关系．最后用误差修正模型揭示了它的短期调整规律．     

可延期交付的附息票债券期权定价

采用赫尔-怀特（Hull-White）短期利率模型，利用偏微分方程基本解方法，分别就标准型和资产交付日滞后于期权到期日类型的欧式附息票债券期权给出定价公式．     

基于岭回归法对海南省住宅销售价格的影响因素的研究

利用多元线性回归模型，研究了1996年到2008年海南省住宅销售面积、人口及城镇居民可支配收入对海南省住宅销售价格的影响，基于岭回归法来解决自变量间多重共线性的问题，借助EVIEWS6．0和SPSS17．0软件，建立相关的数学模型，最后预测海南省2009年住宅销售价格，结果表明模型短期预测精度较高。     

市场环境下发电公司的动态学习与市场猜测均衡

提出了基于猜测供给函数模型的发电公司动态学习模型，用于分析和预测重复博弈的不完全信息电力市场环境下发电公司潜在的市场力．各发电公司根据公布的前阶段市场运行数据动态地调整其微增响应猜测，使之能够准确反映所有竞争对手相应于市场结清电价单位变化时所愿意引起的出力变化，从而动态调整提交的供给函数以获得短期最大利润．算例分析表明，发电公司动态学习有利可图；经过各发电公司动态学习并不断调整优化猜测供给函数将引导市场最终达到一猜测均衡结果．     

基于改进蚂蚁算法的梯级水电站短期优化调度

将改进型蚂蚁算法用于梯级水电站短期优化调度问题，并通过引入遗传算法的交叉和变异思想以及自适应搜索半径方法提高了蚂蚁算法的搜索能力．以最小耗水率模型为例，给出了梯级水电站短期优化调度问题改进型蚂蚁算法的数学描述和求解的算法步骤，并通过龙羊峡．李家峡梯级水电站实例验证了改进型蚂蚁算法的优越性．结果表明，与遗传算法相比，改进型蚂蚁算法获得了更优的调度方案．优化结果在取得更低耗水率的同时，减少了机组的启停次数，并且使所有机组连续高效运行，从而降低了机组的维护费用，并增加了梯级的经济效益．     

随机利率下双币种期权的定价

双币种期权是为在国际贸易和投资中规避各种不同类型的风险而设计的一种期权，在Black—Scholes的框架下，运用偏微分方程的方法，比较系统地讨论了在本国或地区利率遵循短期利率模型（Vasicek模型）下欧式双币种期权的定价模型，并给出了相应的定价公式．     

广西农村居民收入与消费的误差修正模型研究

对1980至2004年广西农村居民人均年纯收入与消费支出的数据进行了协整分析，得出了两者之间存在着长期稳定均衡关系的结论，由此对收入与消费建立了误差修正模型．该模型不仅描述了收入与消费的长期均衡关系，而且也描述了收入与消费的短期波动调整关系．