广义双曲分布族及其在金融中的应用研究

在回顾了广义双曲分布，尤其是其具有良好卷积性质的正态逆高斯分布的特征后，使用期望折现方法对普通欧式看涨期权定价问题进行了研究，并利用调和分析中的积分逼近理论提出了普通欧式看涨期权的渐进解析表达式.为了解决参数估计和解非线性方程（组）的问题，笔者提出将模拟退火算法和遗传算法混合，对于解决像包含Bessel函数这样复杂、具有大量局部最优解的优化问题，具有很现实的意义.对于解非线性方程（组），可以通过把问题转化为最小化误差函数，直接使用这种算法.分析证明，这个算法可以在合理的时间内以任意精度逼近解.     

模糊随机环境中的欧式障碍期权定价

考虑到现实世界的不确定性包含随机性和模糊性,运用随机分析和模糊集理论研究了模糊随机环境中的欧式障碍期权定价问题.由于各种欧式障碍期权的定价方法和思路基本相同,因此仅以向上敲出看涨障碍期权为例说明如何定价.通过假设标的资产价格服从模糊随机过程,得到了向上敲出看涨障碍期权的模糊价值和其在可能性均值意义下的定价公式.     

Variance Gamma过程与股票期权定价中的波动率偏度的纠正

针对Black-Scholes期权定价模型在股票期权定价中的波动率偏度的定价偏差，介绍一种新的改进模型来纠正波动率偏度，这种改进模型是通过将Black-Scholes期权定价模型中的布朗运动过程替换为Variance Gamma过程来实现的，在给出相应欧式看涨期权价格的解析的基础上，对改进模型的定价性能进行实证检验。     

欧式期权和交换期权在随机利率及O-U过程下的精算定价方法

引入随机利率及股价服从O-U过程的市场 模型,研究了精算定价法在上述模型下的期权定价问题.根据精算定价法的定价定义, 利用随机微分方程的相关理论,得到了欧式看涨看跌期权和交换期权的精确定价公式, 并由此得到了欧式买权卖权的平价公式;进而推出有红利率的欧式看涨看跌期权的精算定价公式. 最后,对上述结果与B-S定价公式 进行了数值模拟比较分析,显示出了精算法下的定价与B-S定价的差异.所有结果均适用于复杂的不完全市场.     

股票价格遵循Ornstein-Uhlenback过程的期权定价

讨论了股票价格过程遵循指数O—U(ornstein—uhlenback)过程的欧式期权定价问题，分别用保险精算法和套利定价方法，考虑了在有效期内股票有无红利支付两种情况下的欧式期权定价问题，给出了股票价格遵循指数O—U过程和广义指数O—U过程的欧式期权定价公式，并讨论了两种定价方法所得公式之间的关系，证明了在指数O—U过程模型下保险精算定价是一有套利定价。     

时变分数布朗运动下的GARCH族欧式期权定价研究

本文拓展了分数布朗运动理论下欧式期权定价问题,尤其突破了Hurst指数和波动率为常数的假设.我们在时变Hurst指数的分数布朗运动环境下,采用GARCH族模型描述收益率序列的波动率,推导出了一个欧式看涨期权定价的闭型解.利用该模型和韩国Kospi200股指期权日交易数据的实证检验表明,韩国Kospi200股指波动率符合GJR过程,时变波动率下的分数布朗运动刻画金融市场的动态特征比采用标准布朗运动更适合,该模型计算的期权理论价格与市场价格更接近,优于传统的定价模型.     

欧式期权价值评估的非参数估计

用非参数方法研究股票价格在不服从几何布朗运动下欧式期权价值的评估，首先从理论上论证基于非参数的欧式看涨期权评价方法，然后从上海证券市场收集数据，实证研究用该方法评价欧式看涨期权与经典的Black—Scholes定价的结果有所不同，但非参数定价方法更贴近市场。     

含有期权的最优投资与比例再保险策略

在Black-Scholes模型假设的市场条件下,研究了保险公司投资对象含有欧式看涨期权的情形下,进行投资和比例再保险的策略问题.以保险公司到期财富效用最大化为目标,运用动态规划原理得到了最优值函数满足的HJB方程,得到了包含期权在内的资产最优投资策略和比例再保险策略的显式解,并证明了解的验证定理.最后分析了不同参数对模型策略的影响.     

基于三角直觉模糊数的欧式期权二叉树定价模型

为了刻画欧式期权价格估计值的不确定性和投资者的犹豫程度, 用三角直觉模糊数表示期权标的资产价格的变化因子,构建了三角直觉模糊数二叉 树定价模型,并用风险中性定价方法研究单期欧式看涨期权的定价问题. 研究发现: 欧式看涨期权价格表示为一个三角直觉模糊数,其值体现了投资者对期权价格估计 值的肯定程度、否定程度和犹豫程度;利用三角直觉模糊数的截集运算法则得到了 欧式看涨期权价格的区间值. 数值算例表明, 用三角直觉模糊数得到的欧式看涨期 权的价格比用三角模糊数得到的价格更能体现投资者的犹豫性.     

基于期权定价视角的医疗保险精算原理与方法

期权定价与精算定价还存在一定差异,如何克服这些差异并建立适合于医疗保险精算特点的期权定价模型是本文研究的出发点.将期权定价与精算技术整合于医疗保险精算领域,通过规范的经济分析将纯保费测算问题转化为期权定价问题,将医疗保险纯保费看成是一个特珠的欧式看涨期权价格.利用医疗保险精算的期权定价方法,从评估保险人的损失和相应概率...     

基于均匀圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的完备二维DOA估计算法

为了在低运算量下提高均匀圆阵中二维测角的精度,提出一种基于圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的二维波达方向估计算法。首先利用模式空间算法将均匀圆阵等效为虚拟均匀线阵,并利用贝塞尔函数的递推性质推导此种情况下阵列的旋转不变特性。然后根据虚拟线阵的结构提出一种简便有效的子阵划分办法,在此基础上得出阵列的多重旋转不变方程,并利用多重最小二乘准则得出其完备解,从而完成对信号二维到达角的估计,仿真实验验证了算法的有效性。     

Transient Analysis of a Two-Heterogeneous Severs Queue with Impatient Behaviour and Multiple Vacations

We consider an M/M/2 queueing system with two-heterogeneous servers and multiple vacations. Customers arrive according to a Poisson process. However, customers become impatient when the system is on vacation. We obtain explicit expressions for the time dependent probabilities,mean and variance of the system size at time t by employing probability generating functions, continued fractions and properties of the modified Bessel functions. Finally, two special cases are provided.     

基于组件连接的QSIM-CC建模系统

针对复杂物理系统难以直接构造QSIM定性模型的问题,给出一个基于组件连接的QSIM建模方案─QSIM-CC系统。该系统通过对具体物理系统进行结构分析,建立组件连接模型,进而转化为用于QSIM仿真的定性微分方程(QDE)。组件连接模型的引入,在物理实体和定性微分方程之间建立起一个桥梁,通过形式化的描述,使得QSIM模型的建立更加直观和形象。最后通过一个液压系统的例子,用QSIM-CC构建单体水槽定性仿真模型,并给出其仿真结果。     

Hybrid anti-prematuration optimization algorithm

Heuristic optimization methods provide a robust and efficient approach to solving complex optimization problems. This paper presents a hybrid optimization technique combining two heuristic optimization methods, artificial immune system (AIS) and particle swarm optimization (PSO), together in searching for the global optima of nonlinear functions. The proposed algorithm, namely hybrid anti-prematuration optimization method, contains four significant operators, i.e. swarm operator, cloning operator, suppression operator, and receptor editing operator. The swarm operator is inspired by the particle swarm intelligence, and the clone operator, suppression operator, and receptor editing operator are gleaned by the artificial immune system. The simulation results of three representative nonlinear test functions demonstrate the superiority of the hybrid optimization algorithm over the conventional methods with regard to both the solution quality and convergence rate. It is also employed to cope with a real-world optimization problem.     

QoS动态变化的服务选择算法

由于现代战争的快节奏和异常激烈,在面向服务的军事综合电子信息系统中候选服务的服务质量往往随时间快速变化,有时还有服务的加入和退出,现有组合服务选择方法很难应对这种场景. 提出了一种基于危险理论的动态约束多目标免疫克隆算法（DCMOICADT）用于QoS动态变化的服务选择. 首先将基于QoS的军事信息服务选择问题建模为带QoS约束的动态多目标组合优化问题,接着采用基于危险理论的动态约束多目标免疫克隆算法同时优化多个目标函数,最终产生一组满足约束条件的Pareto最优解服务组合集. 对比实验结果表明,DCMOICADT设计了环境感知因式用于描述QoS动态变化,使用Pareto-占优集和有益不可行解协同的免疫进化方案,能根据当前环境的变化快速且自适应地调整各免疫操作,所得最优解集具有较好的多样性和较强的逼近性,能有效解决QoS 动态变化的军事信息服务选择问题.     

基于M/M/1/SV排队的均衡门限策略

考虑单重休假M/M/1排队, 在部分可视的前提下, 研究顾客的均衡门限策略, 首次将单重休假机制引入到连续时间排队经济学模型中. 系统的决策主体是顾客, 突破了以往只注重服务机构单方面行为的局限. 基于“收入-支出”结构, 利用马尔可夫过程理论, 通过求解差分方程, 分析了系统的稳态行为, 得到了顾客的平均逗留时间; 进而构造适当的函数, 给出了寻找 均衡纯门限策略, 均衡混合门限策略的具体方法并证明之; 而后在不同的策略下, 得出了系统的稳态分布和均衡社会收益; 最后, 通过数值实验分析了均衡行为的各指标对系统参数的敏感性. 研究结果为顾客决策提供了优化建议, 同时为管理者研究系统中的定价问题提供了理论参考.     

一种快速近似无偏的双基阵纯方位目标定位方法

纯方位目标运动分析(TMA)是一种非线性估计问题，对测量方程进行线性化处理后对其运动要素的估计可能会出现发散或偏置现象。利用双基阵所提供的方位量测信息，在测量方程伪线性化后使得均方等效误差期望最小来实现目标运动要素无偏估计，通过仿真说明了利用该方法所得到的位置、速度跟踪误差曲线能很好快速地逼近CRLB，比双基阵EKF滤波器有着更好的收敛速度和跟踪精度，证明了该方法的有效性。     

辨识与控制的联合设计算法仿真研究

在自适应控制器设计中,控制器和辨识器一般是各自独立寻优的。在此,通过对进入辨识器的闭环数据进行预滤波,将辨识寻优指标和控制性能结合在一起,以改善控制器的动态特性。预滤波器的设计过程充分考虑了工程应用的可实现性。对滤波后的闭环数据利用开环转换思想,将闭环数据转换为两组开环数据,分别辨识出两个开环传函,再根据等价关系还原为要辨识的系统模型,从而抑制噪声对辨识的影响,得到更稳定可靠的模型。最后通过仿真研究验证了该算法的有效性。     

具有广泛学习策略的回溯搜索优化算法

回溯搜索优化算法(backtracking search optimization algorithm, BSA)是一种新型的进化算法。同其他进化算法类似,该算法仍存在收敛速度较慢的缺点。针对这一问题,在详细分析该算法原理的基础上,提出了具有广泛学习策略的改进算法。为了充分利用种群搜索到的较优位置,该策略首先利用提出的最优学习进化方程,通过与引入的随机进化方程之间随机选择来提高算法的收敛速度和搜索精度;另一方面,该策略利用提出的最优学习搜索方程,通过控制种群的搜索方向,促使种群尽快收敛至全局最优解。最后对20个复杂测试函数进行了仿真实验,并与其他3种目前流行的算法进行了比较,统计结果和Wilcoxon符号秩检验结果均表明,所提出的改进算法在收敛速度以及搜索精度方面具有明显优势。     

振动二阶Sylvester矩阵方程鲁棒解法及仿真分析

考虑了具有参数不确定的振动二阶Sylvester矩阵方程求解问题.基于二阶Sylvester矩阵方程解的参数化表达式,将具有参数不确定的振动二阶Sylvester矩阵方程求解问题转化为误差性能指标极小化问题.提出了求解具有参数不确定的振动二阶Sylvester矩阵方程问题的算法.数值算例及仿真分析验证了所提算法的有效性.