随机利率下社会养老保险隐性债务的精算分析

在利率与死亡率均为随机的背景下，对我国社会养老保险制度中的隐性债务进行分析，得到了养老金给付现值的期望值和方差，并对利率以Wiener过程建模，得到了期望值和方差的具体表达式。通过推导，得到了养老金给付现值的近似替代变量，采用Monte Carlo仿真的方法。得到了养老金给付现值及其近似替代变量的经验分布。     

社会养老保险中隐性债务的双随机模型

本文在利率与死亡率均为随机的背景下，对我国社会养老保险制度中的隐性债务进行分析．提出了两种方法，得到了养老金给付现值的期望值和方差，并对利率以Wiener过程建模，得到了期望值和方差的具体表达式．在实例中，采用Monte Carlo仿真的方法得到了养老金给付现值及其近似替代值的经验分布．     

MA(q)利率下企业生存年金精算现值模型

利用时间序列理论,将可逆MA(1),MA(2)随机利率模型推广为可逆MA(q)和一般MA(q)模型,并给出判定MA(q)模型中q阶数的计算步骤.根据缴费预定型养老金精算现值理论,分别得到可逆MA(q)和一般MA(q)随机利率模型下退休职工一单位元生存年金的精算现值模型.利用中国城镇职工从业生命表和相应精算现值模型,可计算给付企业年金的期望水平.     

随机利率下的生存年金组合精算现值模型

对随机利率做了相关分析，然后在假定市场上存在多种相互独立的随机投资利率的条件下，利用时间序列得到一种推广的随机利率模型，最后根据投资组合理论得出企业年金保险中多种生存年金组合的精算现值模型。     

未来现金流的矩研究

在随机利率下对息力采用Wiener过程和Orentein—Uhlenbeck过程建模，得到未来现金流现值函数的一、二阶矩。作为一个特例，进一步研究，n年期年金的一、二阶矩问题。     

随机利率下的生存年金模型

改进了在传统保险精算学中假设利率为一个固定常数的情况下计算生存年金模型 ,讨论了随机利率下的生存年金的期望现值问题 ,分别给出了各年利率在相互独立和具有相关关系情况下计算生存年金期望现值的模型 .     

利率模型为MA(q)时的生存年金精算现值模型

改进了在传统保险精算学中假设利率为一个固定常数的情况下研究生存年金问题 ,讨论了随机利率下的生存年金的精算现值问题 ,分别给出了各年利息力在相互独立、同分布和非独立情况下计算生存年金精算现值的模型.     

随机利率下美式期权的LSM方法定价北大核心CSCDCSSCI

运用最小二乘蒙特卡罗(LSM)方法对随机利率下的美式期权定价进行研究。首先建立了标的股票价格与短期利率的市场模型,并将其转换到风险中性概率空间中,然后得到了随机利率下美式期权的LSM方法的计算步骤。在此基础上,进行了确定参数下的数值模拟,得到了随机利率对美式期权定价的影响,并验证了该方法的有效性。     

基于随机死亡率与利率模型下的生存年金组合风险分析

在L ee-Carter随机死亡率模型和AR(1)随机利息力模型条件下,建立了生存年金组合精算现值模型,并推导了年金组合现值的一、二阶矩。在利用我国死亡率经验数据估计模型参数的基础上,具体分析了一类生存年金组合,并通过年金组合现值的方差系数研究了年金组合面临的长寿风险与利率风险。     

ADL利率的企业年金DC计划模型及预测

随着利率市场化改革的推进,如何准确预测固定收益类资产的实际利率,进而实现基金保值目标成为年金管理者面临的关键问题.本文基于年金管理目标,分析了缴费确定型计划的给付模型;通过引入自回归分布滞后利率模型,对近15年间的五年期存款基准利率进行了实证研究;利用利率-给付模型预测了年金计划的未来给付及替代率.计算结果表明:预测的实际利率能有效拟合市场真实利率;在名义利率可变的条件下,预期替代率的准确性显著提高     

基于网络浏览行为的小众领域用户画像建模

基于网络浏览行为,研究小众领域的用户画像建模方法.本文提出构造领域文本伪本体的方法,并从用户的网络浏览行为中挖掘用户兴趣,生成了基于领域兴趣的用户画像,随后将构建的用户画像应用于个性化推荐领域,解决了小众领域因用户量少、信息不足而难以精准刻画用户画像的问题.该方法在以下三方面显著不同于其他相关研究工作:1)基于领域文本快速构建领域伪本体,构建基于伪本体的用户画像建模方法;2)采用词向量将网页映射到伪本体,构建画像生成算法;3)基于领域概念间相似度构建画像优化算法.最后,本文使用了交响乐团的售票数据及用户的网络浏览数据,采用多个指标进行实证分析,验证了本文提出的画像建模方法的有效性与合理性.     

基于双层决策的装备订购多因素激励定价模型与算法

装备订购价格是军方与承制单位双方利益争执的焦点,为全面调动承制单位生产积极性,选择成本、质量和进度同时作为激励因素,在将三因素整合到同一函数表达式的基础上,统筹考虑订购双方利益,构建了装备订购多因素激励定价双层决策模型。分别以军方的激励系数方案和承制单位的努力程度方案为模型的上下层决策变量,并以军方军事经济效益和承制单位期望效用最大化为上下层决策目标。为求解模型得到相对最优激励系数方案,结合粒子群优化算法的快速搜索能力与禁忌算法的全局搜索能力,设计了带检验因子的禁忌搜索粒子群优化(tabu search-particle swarm optimization, TS-PSD)算法。最后,通过算例验证了该模型与算法的有效性,可以引导承制单位向军方期望的目标努力,实现共赢。     

聚类分析在彩色图像量化中的应用

提出了一种基于模式识别技术的彩色图像量化的新算法—基于最小距离最大的快速统计聚类算法(FSCAMMD)。本算法克服了SCA算法对聚类中心初始值选取的不足,给出了最大频度与类内最小距离最大相结合的方法—初始值优选法。实验结果表明,本算法可较大幅度地减少图像量化后的总方差以及颜色失真度,量化效果优于SCA和其它一些聚类量化算法。     

基于时频差的高阶强跟踪UKF算法

针对传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)在系统状态发生突变时估计精度下降的问题,将改进的强跟踪滤波算法与基于高斯概率密度高阶导的无迹卡尔曼滤波算法(high order probability density derivative, HUKF)相结合,提出了高阶强跟踪无迹卡尔曼滤波方法(high order strong tracking UKF, HSUKF)。该算法采用高斯概率密度函数高阶导数的极值作为Sigma样点进行无迹转换,通过样本点捕捉更高阶的中心矩来提高非线性变换近似精度。将改进的强跟踪滤波算法引入到HUKF中,通过渐消因子修正预测新息协方差和预测互协方差矩阵,强迫新息正交,在不增加计算复杂度的前提下提高了算法在状态发生突变时的适应能力。将本文算法应用于时差频差的无源跟踪中,通过对目标状态发生突变的跟踪问题进行数值仿真和实例论证表明HSUKF算法兼具了计算复杂度低和估计精度高的特性,且在系统状态发生突变的情况下表现出良好的滤波性能。     

Client Perspective Based Multimode Project Payment Scheduling Problem and Its Heuristic Algorithm

This article involves the multimode project payment scheduling problem where activities can be performed with several discrete modes and the objective is to maximize the net present value (NPV) of the client. The assumptions are identified and the notations are defined at first. Then, the optimization model of the problem is constructed and its strong NP-hardness is proved by simplifying it to the subproblem of the discrete time/cost tradeoff problem. On the basis of the characteristic of the problem, a special heuristic algorithm composed of two modules is developed. Through the iteration between the two modules, the heuristic can find the desirable solution for the problem. The heuristic is tested on a data set consisting of 40 instances generated randomly. On the basis of the results obtained, the following conclusions can be drawn: All the instances can be solved within 24.63 seconds; the relative deviation of the objective function value from its upper bound is not greater than 8.24%; the NPV of the client decreases with the increase of the payment number, the interest rate per period, the profit margin of the contractor, or the payment proportion.     

成本与半径优化的设施选址问题

成本与半径优化的服务设施选址问题(CROFL)广泛应用于应急服务、快递、维修网络等领域,其特点是考虑了响应速度与服务价格、成本之间的关系,根据净收益最大化或者成本最小化的原则自动判断是否将偏远的"需求点"纳入服务半径之内,实现服务成本与服务半径的双重优化。建立了CROFL的混合整数规划模型,构造了求解平面CROFL的7.853+ε-近似算法,并提供了求解一般CROFL的Benders分解算法,计算实验显示,Benders分解算法具有非常高的求解效率与求解质量。