基于贝叶斯网络的团队仿真训练情景生成方法

对于基于EBAT的团队仿真训练,情景的有效生成直接决定了实际的训练效果.为解决随机条件下,考虑关键事件因素的情景生成问题.在对情景生成过程建模的基础上,引入训练目标、事件、关键事件等要素,提出情景贝叶斯网络模型.基于贝叶斯网络推理方法,建立情景贝叶斯网络推理的数学模型,并提出启发式推理方法.针对情景案例进行建模及推理实现,并对结果进行分析.结果表明,关键事件重要程度影响下的情景贝叶斯网络建模及启发式推理,能直接提高关键事件对情景生成结果的控制能力,从而使情景生成结果更为有效.     

多阶段金融投资决策情景生成问题及实证

提出基于上下限的二叉树情景生成法、基于矩匹配的二叉树情景生成法和基于聚类分析的二叉树情景生成法,提出改进的情景分层法.进一步以我国经济环境为依托,考虑未来的不确定性,对多阶段金融投资决策中的情景生成问题进行研究.将3种情景生成方法预测值同实际值进行比较,得出基于上下限的二叉树情景生成法更优的结论.     

基于贝叶斯原理的随机波动率模型分析及其应用

基于贝叶斯原理,对随机波动性模型进行研究,并将随机波动率模型应用股市风险价值VaR的估计与预测.针对中国股市数据进行的实证结果表明,与GARCH模型相比,随机波动率模型能更好地描述股票市场回报的异方差和波动率的序列相关性;基于随机波动率的VaR较GARCH模型的VaR具有更高的精度.     

一种基于聚类分析的多阶段情景生成方法

提出一种基于聚类分析的多阶段情景生成方法,并给出了排除套利的线性规划模型.该方法能更好地模拟历史数据的变化趋势,为多阶段投资组合决策提供一个有效的情景分析工具.     

多阶段金融资产配置情景生成与实证研究

对多阶段金融资产配置问题中的情景生成问题进行研究,提出改进的情景分层法并设计了适合于多经济指标的二叉树情景生成方法.以我国经济环境为依托,考虑未来的不确定性,对安信基金进行实证研究.并与Kim的情景分层法进行了比较.     

单阶段R&D项目与有价证券投资组合优化的情景生成模型

不确定性是市场的本质, 分散投资于不同种类的资产可以降低投资整体的风险, 并增加在长期投资中获得更多收益的可能性. 基于矩近似方法, 建立了单阶段R&D项目与有价证券的投资组合优化问题的情景生成模型, 并通过一个实例来说明该模型的分析过程. 研究成果为进一步研究单阶段R&D项目与有价证券的投资组合问题奠定了理论基础和决策支持.     

基于贝叶斯融合与仿真的系统剩余寿命预测

针对复杂设备的系统级剩余寿命预测问题,提出一种将贝叶斯理论与仿真相结合的融合预测方法.首先,采用仿真方法将单机级的多源失效信息折合到系统级,并转化为验前分布.然后,结合系统级的现场试验数据,获得多源信息的验后分布,并通过加权融合确定联合验后分布,从而预测系统的剩余寿命.最后,以某系统作为实例进行方法验证.结果 表明,所...     

国民经济动员仿真演练情景生成与调度

国民经济动员仿真演练涉及的参演单位众多,流程复杂,组织机构结构不确定,要求仿真演练系统框架能够适应较大的变化,具有较高的通用性。现有的基于EBAT的团队训练方法扩展性和重用性较差,不能很好的满足国民经济动员仿真演练的通用性需求。为了解决这一问题,在EBAT的基础上提出了一种通用的情景生成与调度框架。同时,针对演练情景的描述、生成与调度等核心问题提出了相应的解决方案。这种框架设计灵活、可扩展性强,提高了系统的通用性,并且已经在国民经济动员仿真演练中得到了实际应用,其有效性得到了验证。     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中,随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差.针对上述的问题,结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model,NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法.首先,需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数.其次...     

基于贝叶斯网络的目标融合识别方法研究

利用贝叶斯网络模型进行目标融合识别是近年来的一个研究热点。以电子战环境中的数据融合为背景，提出了一种以朴素贝叶斯分类器和扩展的朴素贝叶斯分类器为基本结构的目标融合识别模型，采用同质传感器数据优先融合原则对雷达侦察、通信侦察和红外成像侦察数据进行融合。仿真实验表明，该模型可以有效地提高识别系统的准确率、可靠性和稳健性。     

Simulation-based automatic generation of risk scenarios

A methodology for automatically generating risk scenarios is presented.Its main idea is to let the system model express itself through simulation.This is achieved by having the simulation model driven by an elaborated simulation engine,which:(i) manipulates the generation of branch points,i.e.event occurrence times;(ii) employs a depth-first systematic exploration strategy to cover all possible branch paths at each branch point.In addition,a backtracking technique,as an extension,is implemented to recover some missed risk scenarios.A widely discussed dynamic reliability example(a holdup tank) is used to aid in the explanation of and to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology.     

基于前景理论的波动不对称性

波动不对称性是金融市场中普遍存在的一种现象,也是金融理论和实践所关注的焦点.借鉴行为金融理论中关于前景理论的研究成果,构造一类基于前景理论决策框架的投资者,并在此假设基础上推导出相应的资产价格均衡模型. 通过数值模拟发现,前景理论不仅可以很好地解释金融市场的波动不对称现象, 而且,在利空消息出现频繁的市场中, 相对于利好消息对价格的向上推动作用,利空消息对价格下挫的影响更加突出, 引入私房钱效应后,价格波动更加明显. 可见,上述结论都从不同角度有力地解释了金融市场的波动不对称性.     

基于信息熵和Bayes理论的高可靠性产品可靠性评估

产品的可靠性是其通用质量特性的重要指标,研究产品的可靠性评估方法至关重要.当产品只收集到寿命试验数据时,现有的基于极大似然估计和最小二乘估计的可靠性评估方法应用较为广泛,但在适用性上存在一定的局限性.针对这一问题,提出了一个基于信息熵函数和Bayes理论的产品可靠性评估方法.通过理论分析可知本文提出方法的适用性比现有方法更广,且结合仿真实验,可验证利用本文提出方法评估高可靠性产品的可靠性时,评估结果的精度也优于现有方法.最后,通过加工中心设备的算例分析,说明了本文提出方法的具体应用.     

Study on generation in grey system theory

1.INTRODUCTION Greysequencegenerationisamaincomponentofgrey systemtheory.Itsfoundationisthebaseofmethod ologicalsystemofgreysystemtheory.Itcandraw outanddevelopimpliedrulesoftheoriginaldata.Thecommonusedgenerationsinthistheorycreated byProfessorDengJulongareaveragegeneration,stepwisegeneration,accumulatinggeneration,in verseaccumulatinggenerationetc.Withthedevelop mentofthistheoryanditswidelyusedapplications,manyimprovedandnewgenerationmethodshave beenproposed[1～5].Thesenewmethodsimpro…     

基于波动率分解的期权定价

文章通过将标的资产波动率分解为不相关的两个组成部分,构建了期权定价模型,并求解了相应的期权定价公式.分析新模型在标的资产收益率的偏度与峰度、隐含波动率等方面的重要特征,并利用市场数据对模型进行了拟合.研究表明:将波动率进行分解,以适应于其组件不同的运动过程,从而扩展了模型的适用场景;利用波动率组件的相互作用,即使在波动率参数较低时,也可以令短期期权获得明显的尖峰、波动率微笑等形态特征,从而有效地规避了单因素随机波动率模型的缺陷;同时,通过波动率分解引入新的风险源,模型具有更好的定价效率.     

基于预期理论框架的农产品期货基差行为

以研究农产品期货基差动态调整过程为目的,根据在预期理论框架下期货价格等于未来现货价格无偏估计值的理论前提,基差与现货价格的关系可以由状态空间模型来识别.结合农产品价格的季节性和均值复归性的两大特性,首先建立现货价格的状态转移方程,然后基于预期理论框架推导出基差的状态量测方程,构造状态空间模型,从现货价格提供的信息来推断基差动态调整过程,最后以郑州强麦为例进行了实证分析.     

Simulation and uniform design-based automatic generation of risk scenarios

This paper presents a methodology for automatically generating risk scenarios for dynamic reliability applications in which some dynamic characteristics(e.g.,the order,timing and magnitude of events,the value of relevant process parameters and initial conditions) have a significant influence on the evolution of the system.The main idea of the methodology is:(i) making the system model "express itself" through simulation by having the model driven by an elaborated simulation engine;(ii) exploiting uniform design to pick out a small subset of representative design points from the space of relevant dynamic characteristics;(iii) for each selected design point,employing a depth-first systematic exploration strategy to cover all possible scenario branches at each branch point.A highly dynamic example adapted from the literature(a chemical batch reactor) is studied to test the effectiveness of the proposed methodology.     

基于多元条件极值模型的股指期货与现货下尾部相依性研究

运用多元条件极值模型研究了沪深300股指期货与现货指数之间的下尾部相依关系。通过先构建随机波动-超阈值（SV-POT）模型描述两种资产收益的边缘分布,再建立多元条件极值模型对分布下尾部的相依结构进行研究。实证结果表明：两个收益的下尾存在显著为正的相依关系且条件相依程度都在80%以上,但相差不大,两者可以看成是一个同质的市场。     

杠杆效应对期权定价的影响研究

本文基于时间序列视角从随机模拟和实证研究两方面探讨随机波动率模型中杠杆效应对期权定价的影响.在随机模拟中,通过与基本的随机波动率模型比较,发现当收益率时间序列存在高杠杆时,带杠杆的随机波动率模型给出的期权价格更接近真实的价格,在MAE和RMSE距离统计量上都存在显著差异,但较低的杠杆对期权定价不会有显著影响;并且,在带杠杆的模型中,路径模拟定价法优于BS框架下的定价方法.此外,在标普500指数的欧式期权上的实证研究,表明指数存在较高的杠杆水平;相较于期权市场价格,带杠杆的模型在定价上好于基本的模型,在MAE和RMSE统计量上存在显著性的差异.     

随机波动模型参数估计的新算法及其在上海股市的实证

研究用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法估计随机波动模型的参数问题.基于“前向滤波,后向抽样”方法提出一种新算法,并将新算法同原有算法进行了比较.然后利用新算法对上海股市进行波动性分析,发现中国涨跌停板制度对波动的持续性估计有着重要的影响,忽视这些因素将会导致波动的持续性被高估.