单位根检验中的Wald检验量研究：Bootstrap法VS临界值法

针对Wald临界值检验方法存在检验水平扭曲和功效低下的不足,提出了Wald检验量的Bootstrap检验方法,并从理论上证明了该方法的有效性;借助于蒙特卡罗模拟技术对两种检验方法进行对比.结果表明：在无漂移项数据生成过程中,两种方法的实际覆盖率分别为100%和72.9%,精确程度之比为33：15;在有漂移项的数据生成过程中,实际覆盖率分别为94.4%和77.8%,精确程度之比为20：15;在检验功效方面,Bootstrap方法较临界值检验具有明显的优势,尤其是在小样本下;由标准正态分布得到的临界值对其它误差分布类型缺乏稳健性.实证分析也表明由Bootstrap检验方法得到的模型更符合实际情况.因此,Bootstrap方法可以替代临界值方法进行单位根的Wald检验.     

基于LSTR模型的变结构面板单位根检验

针对结构变化的面板数据,利用非线性平滑转换函数修正IPS面板单位根检验,提出LSTR-IPS面板单位根检验方法.通过模拟研究表明,LSTR-IPS比传统的面板单位根检验方法具有更高的功效,并且当样本量越大时,LSTR-IPS检验的功效越高,特别是随着时间T的增大,检验功效呈上升趋势.最后,对我国经济增长进行平稳性检验,表明经济增长为带结构变化的趋势平稳过程而非一阶单整过程,说明LSTR-IPS检验能更准确地判断面板数据的平稳性.     

基于广义非线性工具变量法的综列单位根检验

当截面个体之间显著相关时,非线性工具变量法(NIV)综列单位根检验存在严重的分布扭曲.该文基于似无关回归形式的可行广义最小二乘法和非线性工具变量估计方法,提出了广义非线性工具变量法(GNIV)综列单位根检验,以修正NIV检验的分布扭曲. 在存在综列单位根的原假设下,GNIV检验统计量的极限分布为标准正态分布,而在备选假设下则趋向于负无穷大. 仿真实验结果显示,在截面个体之间显著相关时,GNIV检验的有限样本性质显著优于Chang的NIV检验和Pesaran的CIPS检验.     

周期异方差时间序列中季节单位根的Gauss 检验

为检验带异方差的季节时间序列中的单位根,提出了基于Cauchy估计的Zc统计量.在原假设下得到该检验统计量的极限分布服从于标准正态分布,并与季节周期d和误差项的周期异方差无关.Monte Carlo模拟计算表明当模型中自回归系数接近1时,用该方法得到的估计值比普通的最小二乘方法得到的估计值误差小.计算结果和实例分析结果表明了用该方法检验季节单位根的简便性和有效性.     

组织成长的势效应基于房企购地决策的检验

基于前期组织势研究中强化和弱化作用的理论争论,本文选取我国上市房地产企业2012-2016年土地购置决策为事件单元,划分为利用和探索导向两类行为,以探究组织成长情境中同类型内和跨类型间重复事件的组织势作用.实证结果表明(1)在同类型内,利用(探索)导向土地购置经验会弱化企业进行利用(探索)导向拿地决策倾向;(2)在跨类型间,利用(探索)导向土地购置经验会强化企业进行探索(利用)导向拿地决策倾向;(3)组织冗余会强化前期利用和探索导向土地购置经验对采用探索导向拿地决策的组织势作用.研究支持了组织势作为企业成长过程资源配置机制的假设,为整合组织势研究中强化和弱化观点提供新思路,对现有组织势类别研究形成补充,并为辨析探索和利用的相互关系提供了在组织成长情境中的新实例.     

基于关注势的战场态势热力图构建方法

面对高度复杂和多变的现代战场,如何快速直观地发现战场上的态势热点,降低认知负载是指挥员所面临的巨大挑战.针对战场时变条件下的态势热点发现问题,在分析热点形成机理的基础上,提出关注势理论,构建了符合人类认知特性的改进的Logistic时间衰减函数(improved Logistic time decay function...     

基于改进势场的无人机编队恢复与一致性仿真

针对多无人机编队防撞、编队恢复及位置和速度收敛一致性问题,提出以改进势场原理与一致性理论为基础的分布式协同编队控制算法。建立静态障碍物模型、无人机质点模型与二阶系统动态模型;定义含协调因子和通信权重的机间协调势场函数,实现防撞和队形恢复的控制目标;在基本一致性协议中引入编队中心参考向量、期望速度和速度镇定项,实现位置和速度的收敛一致性;结合改进的一致性协议与改进势场作用下的合加速度设计协同编队控制算法,并由Hamilton函数证明该算法的稳定收敛性。仿真结果表明：该方法可以实现防撞、队形恢复及位置与速度收敛一致的控制目标。     

基于集对势的扩充粗糙集模型

针对已有扩充粗糙集模型处理不完备信息系统的局限性,在已有扩充模型的基础上,基于集对分析理论中集对势的概念定义了一种新的对象之间的分类关系,称为集对势容差关系,并由此给出一种新的粗糙集扩充模型.从局部角度,分析说明该模型的分类性能优于已有方法.同时选用UCI数据库中的数据集进行测试,通过实验表明该模型的整体分类性能也优于已有方法.因此更加适合大型不完备信息系统的处理.     

基于拓扑势的网络毁伤最大算法

针对攻击代价相等时的有限资源网络毁伤问题,给出了网络毁伤最大化的定义。为了改进近似求解算法求解毁伤最大化问题时复杂度较高的缺陷,提出了基于拓扑势和CELF(cost-effective lazy-forward)的TPCELF(algorithm based on topology potential and CELF)算法。利用无标度网络和实测网络进行实验,结果表明,TPCELF算法在计算速度上有较大的提升,网络平均毁伤效果接近于近似求解算法;且优于采用常见重要性度量指标排序算法得到的平均毁伤效果。所提方法可从网络毁伤的角度为复杂网络关键节点挖掘提供参考。     

变结构违约相关的BDS定价模型

次贷危机爆发后CDS的定价和风险监控成为研究热点。BDS是具有多个参考资产的CDS,其最重要的问题是定义参考资产之间的违约相关性。利用Copula函数描述资产之间的相关结构具有较好的特点。提出运用变结构的Copula函数来描述违约相关性的BDS定价模型,考虑到经济形势转换对BDS定价的影响,对违约密度和违约相关性引入马尔科夫转换机制,并运用蒙特卡洛模拟进行比较分析。研究表明,变结构违约相关的BDS价格处于不带机制转换两个初始状态的BDS价格的中间。由于BDS价格与违约密度正向变动而与违约相关性反向变动,因此经济形势转换对BDS定价的影响实际上是违约密度和违约相关性综合作用的结果。     

小样本DF统计量的分布特征

用蒙特卡罗（ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ）模拟方法着重研究了样本容量在５５以下的ＤＦ统计量的分布特征,并给出检验水平分别为０．０１,０．０５和０．１的ＤＦ检验临界值表并对小样本ＤＦ检验的功效作出分析．因为在有些国家以年为单位的经济时间序列的最大可观测个数并不是很大,所以小样本ＤＦ统计量分布的研究尤其有重要意义．     

基于EVT-POT-SV-GED模型的极值风险度量

针对金融资产收益的异常变化,采用SV-GED模型捕捉收益分布的厚尾性、波动的异方差性等特征,将收益序列转化为标准残差序列,结合SV-GED模型与极值理论拟合标准残差的尾部分布,建立了一种新的度量金融风险的基于EVT-POT-SV-GED的动态、VaR模型.用该模型对上证综指做实证分析,结果表明该模型能够更精确、合理地度量上证综指收益的风险.     

基于指标函数的舰载机机队回收调度优化研究

由于复飞逃逸、飞行故障等因素随机发生, 传统静态调度方法难以有效解决动态随机调度问题。对此,提出一种基于飞机优先序指标函数的蒙特卡罗模拟-差分进化搜索的实时调度算法。在离线模拟回收环境下,由算法完成基于随机模型的指标函数系数优化,后由该指标函数实现对机队优先序的实时评估排序,进而完成回收在线动态调度。仿真结果表明所提算法能有效解决回收调度问题。在相同机队初始输入下, 目标值呈现较好统计特性, 其期望值能够快速收敛到一定范围, 且无复飞情况下着舰时间窗目标呈显著正态性; 不同回收机队输入对指标系数最优值的散布较小, 表明指标函数评估优先序具有较好的通用性和有效性; 模拟回收调度发现, 着舰成功率的提高将显著降低机队复飞次数, 提高回收效率。     

基于蒙特卡罗方法的森林冠层BRDF模拟

蒙特卡罗(MonteCarlo)是一种随机统计方法,被广泛用于模拟可见光森林冠层BRDF(双向反射率分布函数)。基于蒙特卡罗方法构建了光子与植被冠层之间的随机过程,给出了蒙特卡罗模拟森林冠层的BRDF的具体实现方法。在此基础上,讨论了蒙特卡罗模拟中的关键技术:光子自由路径的计算;光子散射方向的确定;BRDF热点效应纠正;光子能量收集算法。实践表明,蒙特卡罗方法能准确模拟出森林冠层BRDF,并能作为其他森林冠层BRDF模型的有效检验工具。     

基于蒙特·卡罗方法的可靠性仿真过程模型研究

针对传统可靠性仿真过程缺乏准确度以及仿真结果缺乏可信度等问题,通过嵌入验证模块和反馈模块,给出了改进的可靠性仿真过程模型。深入分析了改进后的仿真过程模型的具体步骤,随后基于蒙特.卡罗方法设计并实现了相应的可靠性仿真算法。最后,应用Matlab软件进行了仿真实验分析。实验结果表明,改进后的过程模型能够显著提高可靠性仿真的效率和精度,对于系统可靠性分析具有良好的指导意义和实用价值。     

基于Copula-SV模型的金融投资组合风险分析

基于正态Copula函数和SV模型,建立了正态Copula-SV模型,将其应用到金融投资组合风险分析,并与Copula-GARCH模型对金融投资组合风险分析方法进行了对比,结果表明,边缘分布的选择对变量的联合分布具有重要作用,Copula-SV模型比Copula-GARCH模型在刻画组合风险VaR值方面具有优越性。     

基于多元Laplace分布的外汇期权组合非线性VaR模型

为了克服多元厚尾分布情形下的非线性VaR数值计算的困难,用多元Laplace分布来描述汇率回报分布厚尾性,引入风险函数转换技术和关于多维Laplace多重积分近似计算的结果,来解决多元Laplace分布情形下的反映外汇期权组合价值变化的矩母函数问题;进一步将重要抽样技术发展到多元Laplace分布情形下的外汇期权组合非线性VaR模型中,使得该情形下不再是稀有事件Monte Carlo模拟,从而减少Monte Carlo模拟计算工作量,更精确地估计出组合的损失概率.数值结果表明该算法比常用Monte Carlo模拟法的计算效率更有效,且能很大程度上减少所要估计的损失概率的方差.     

流动性调整地风险价值度量: 基于金融高频数据的实证分析

结合ACD和UHF-GARCH理论构造了适应我国股票市场的日内风险价值WACD(1,1) -UHF-GARCH(1, 1)-IVaR模型,然后引入价格冲击模型构造的流动性度量指标,以浦发银行为例对我国股票市场的流动性日内风险价值进行了实证分析,得出三点结论: 一是我国股票市场的交易持续期具有很强的聚类性;二是高频数据中GARCH效应显著,且利好消息会对等量的利空消息产生更大的波动,但考虑流动性的影响因素后利空利好消息对市场的冲击效果都有明显降低;三是蒙特卡罗模拟结果表明,不考虑流动性影响的风险价值较大幅度地低估了实际损失.     

矢量喷管柔性机构运动及可靠性仿真

针对航空航天柔性机构运动具有复杂非线性的特点,提出了一种在UG-ANASYS-ADAMS多软件平台下建立柔性机构模型并进行运动仿真的方法,对某轴对称矢量喷管(AVEN)机构进行了建模仿真;采用响应面方法和蒙特卡洛法相结合的方法得到了矢量喷管性能参数的概率分布,并计算了其可靠性。该方法能够为航空航天领域同类机构的建模分析提供借鉴,响应面方法与蒙特卡洛法结合的可靠性分析方法在满足一定精度要求的同时,能够大大减少计算时间。