组合投资双目标概率准则模型及TSⅡ算法求解

考虑到我国证券交易过程中许多限制性的规定及现实投资者并非完全理性的决策行为,给出了概率准则组合投资的收益-损失风险双目标整数规划模型.通过证券收益经验分布,应用分层抽样的随机模拟,结合禁忌算法,设计禁忌模拟混合智能优化算法TSⅡ,进行概率准则模型求解.分层抽样保证抽样遍布搜索空间,有效刻画收益分布的"高峰厚尾",避免禁忌搜索路径往返重复,克服禁忌搜索对初始解的较强依赖性.算法同时使用禁忌表与希望表,将分散搜索与集中搜索相结合,增强禁忌算法的并行处理能力,提高了寻优效率与精度.最后,给出一个投资组合实证分析算例的收益-损失风险有效前沿.     

概率原则下基于投资者偏好的组合投资选择

基于理性投资者的基本行为特征，从投资者真实的投资心理出发，给出了概率原则下基于投资者偏好的组合投资选择模型．在该模型中，收益与风险权重大小可以根据投资者对收益与风险的不同偏好程度来确定．对于证券收益率服从任意分布的情形，运用遗传算法的思想设计出了该模型的有效求解算法，并通过Matlab语言实现，从而得出投资组合选择．最后，对不同风险偏好下的解进行了数值比较分析．     

组合证券投资的概率准则模型

从概率角度出发，提出一种概率准则的新型组合证券投资模型，在此模型中，把实现预期收益的概率作为目标函数，使之达到最大，在证券收益率服从正态分布的条件下，给出了概率准则证券组合投资模型的确定性等价类模型，研究分析了概率准则证券组合投资模型与已有的传统证券组合投资模型的区别。另外，给出了模型最优解的必要条件以及目标值的范围估计，并给出数值算例。     

允许卖空情况下证券投资组合的概率准则模型

从概率角度出发，提出一种新型证券投资组合模型、该模型把实现预期收益的概率作为目标函数，使之达到最大。文中将概率准则模型与传统模型作对比分析，解释了该模型的现实意义、在允许卖空的市场条件下，使用优化方法给出了模型的最优解及目标函数的解析表达式，并给出数值算例。     

证券投资基金的风险资本确定研究

研究基金管理人如何配置风险资本以抵御来自资产组合收益风险的问题。建立基金管理人确定风险资本的模型，给出关于投资组合收益率分布函数的最小风险资本比率。用跳跃一扩散过程来描述市场收益率，在此基础上建立基金的投资组合的收益率模型，并给出模型参数的估计方法。利用随机模拟方法获得投资组合收益率的模拟样本．可以获得投资组合收益率的经验分布，进而计算最小风险资本率。用模拟方法获得的投资组合收益率的经验分布可以克服用常方差正态分布假设的误差。本文的结果对基金管理人的风险管理具有指导意义。     

有交易费用的组合证券投资的概率准则模型

提出一种基于概率准则的新型组合证券投资模型,在此模型中,把实现预期收益的概率作为目标函数,使之达到最大,在不考虑投资交易费用前提下,给出了模型最优解满足的必要条件,此外,提出了考虑交易费用因素的概率准则模型,经转化,将问题变成可用传统优化方法求解的非线性规划问题,给出了最优解满足的必要条件,并给出了数值算例。     

加权极大-极小随机模糊投资组合模型及实证研究

考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性,将证券收益率视为随机模糊变量,根据前景理论建立符合投资者心理特征的期望收益和目标概率隶属度函数。利用加权极大-极小算子考虑投资者对期望收益和目标概率的差异要求,构建目标权重不等的加权极大-极小随机模糊投资组合模型,进一步推导模型的最优解。采用实证的方法,研究模型的表型。结果表明:加权极大-极小随机模糊投资组合模型有效边界与均值-方差投资组合模型不一致;加权极大-极小随机模糊投资组合模型可以根据期望收益和目标概率的权重变化,构建符合不同投资者心理需求的投资组合;加权极大-极小随机模糊投资组合模型的投资收益优于均值-方差投资组合模型。     

考虑投资者心理的模糊多目标投资组合模型及交互式算法

考虑证券市场的模糊不确定性和投资者的不同风险偏好特征,将资产收益率及换手率视为模糊变量,以投资组合的收益、风险及流动性为投资目标,构建考虑投资者风险态度的模糊多目标投资组合模型。进一步,考虑投资者损失厌恶及参照依赖等心理特征,设计基于累积前景理论和TOPSIS法的交互式算法(CPT-TOPSIS交互式算法)求解模型。最后,采用实证方法检验模型及算法的有效性。结果表明:CPTTOPSIS交互式算法和考虑投资者风险态度的模糊多目标投资组合模型不仅能够反映投资者的风险偏好、损失厌恶和参照依赖的心理特征,满足不同风险态度投资者的投资需求,且能获得超过市场的收益,可以作为投资者实际决策的依据。     

考虑现实约束的模糊多准则投资组合优化模型

针对模糊环境中资产收益和换手率均为模糊变量的投资组合问题, 考虑了资产组合的基数约束、投资比例的边界约束、资产的流动性以及分散化程度约束, 建立了一个以资产组合收益、偏度最大, 同时资产组合风险、不确定性以及模糊性最小为目标的多准则投资组合优化模型. 然后, 利用加权极大-极小模糊目标规划方法将所提出的模型转化为单目标规划问题, 进而设计了一个遗传算法来对其进行求解. 最后, 通过一个实例来阐明所提出模型的实用性以及算法的有效性. 研究结果表明: 本模型能够有效地刻画不同投资者的投资意图, 所设计的算法是有效的.     

基于重要抽样技术的外汇期权组合非线性VaR模型

为了克服极小概率事件发生概率估计的困难,提出了把重要抽样技术发展到外汇期权组合非线性VaR模型中,通过改变市场变量回报分布的期望向量和协方差矩阵,在相应区域产生更多的样本,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,而组合的损失概率是计算组合损失分布的分位点(VaR值)的必备条件.模拟结果表明,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.     

个人信用风险计量: 双边抗体人工免疫概率模型

研究了个人信用风险的计量问题,构建了基于人工免疫机制的个人信用风险模型,提出了双边抗体人工免疫概率模型, 利用商业银行实际数据进行了计算.应用ROC方法对模型的预测能力进行了检验, 并与逻辑回归方法进行了比较,达到并超过了逻辑回归模型的预测水平.该模型系统不仅可以应用于个人信用的度量,也可以应用于公司类客户的信用风险的度量以及电信和公共服务等领域.     

SAR images classification method based on Dempster-Shafer theory and kernel estimate

To study the scene classification in the Synthetic Aperture Radar (SAR) image, a novel method based on kernel estimate, with the Markov context and Dempster-Shafer evidence theory is proposed. Initially, a nonparametric Probability Density Function (PDF) estimate method is introduced, to describe the scene of SAR images. And then under the Markov context, both the determinate PDF and the kernel estimate method are adopted respectively, to form a primary classification. Next, the primary classification results are fused using the evidence theory in an unsupervised way to get the scene classification. Finally, a regularization step is used, in which an iterated maximum selecting approach is introduced to control the fragments and modify the errors of the classification. Use of the kernel estimate and evidence theory can describe the complicated scenes with little prior knowledge and eliminate the ambiguities of the primary classification results. Experimental results on real SAR images illustrate a rather impressive performance.     

我国信贷资金流入股票市场、房地产市场的实证估计

以贷款总额、M2、工业增加值、CPI为变量,构建VAR模型,对我国曾出现的信贷资金流入股票、房地产市场的数量进行实证估计.模型以经济理论为基础, 在通过经济检验和统计检验的基础上,对信贷资金流入股市房市的数量做出估计. 实证结果表明:2007、2009年有大量的信贷资金流入股市房市,并且2007年底股市见顶前最后几月不断有场外资金流入;模型还探讨了资金从股市房市中流出的情况,发现2005年有大量资金从股市房市中流出,特别是2005年股市见底前最后几个月资金持续从市场中流出.基于模型的估计结果,能够对过去几年我国经济中的一些重要现象做出更好的解释.另外将模型应用于股市资金流向的监测, 利用监测结果模拟了一个趋势投资,回溯检验发现趋势投资收益远强于市场表现.     

交互式多模型算法过渡过程的仿真分析

交互式多模型(IMM)是混合估计理论中比较优越的算法。混合系统假设模式的切换能够瞬时完成。然而由于量测噪声和滤波系统惯性的作用，混合系统的模式切换具有过渡过程，对于实际运动模式切换存在漏检与误报。本文利用。Monte Carlo仿真分析了两模型IMM算法过渡过程的滤波残差的统计特性，研究结果对于分析和改进算法具有重要的意义。     

舰船运动姿态的多维自回归建模

由于受到诸多随机因素的影响，海上航行舰船的姿态运动呈现复杂的动力系统的特征。可从时域的角度，采用时间序列中多维自回归模型实现对舰船运动姿态的辨识。文章同时给出拟合的真实例子以及它的预报。     

多预警机协同探测能力及航线规划

针对带状责任探测区多架预警机协同探测问题,根据是否进行更高层级的多情报源信息融合处理,定义了两种协同模式。构建了多预警机实时探测覆盖区估算模型;提出了稳定覆盖度概念和定量公式;讨论了带状责任探测区中多预警机部署问题,给出了具体的协同部署优化决策模型。对两种协同模式下多预警机部署问题进行仿真分析,结果表明Model2明显优于Model1,所构建的各种估算与决策模型考虑了各种主要的内、外因素,具有实用价值。     

基于概率区间的Bayes决策方法

本文提出一个基于概率区间Ｂａｙｅｓ决策方法，并以实例说明其应用。     

一种用迭代方法计算的人为价格

一 迭代数学模型 传统的投入产出价格体系需要用对应的变换矩阵的极大特征值来求解。长期以来,人们对这个特征值的倒数就是相应价格体系的平均利润率,其经济学机理有些困惑;而且高阶矩阵的求逆和求特征根的计算较为复杂,给大规模价格体系的测算带来困难。本文依据马克思主义价格理论,利用投入产出、劳动消耗和资本占用系数,运用数值逼近思想,提出一种用迭代方法计算的价格体系。模型把利润率直接表述为社会总剩余对各种分配因素的比率,使这个重要的经济学概念及其经     

A New Method with High Confidence for Validation of Computer Simulation Models of Flight Systems

Computer simulation models may by used to gain further information about missile performance variability. Model validation is an important aspect of the test program for a missile system. Validation provides a basis for confidence in the model's results and is a necessary step if the model is to be used to draw inference about the behavior of the real missile. This paper is a review of methods useful for validation of computer simulation models of missile systems and provides a new method with high degree of confidence for validation of computer simulation models of missile systems. Some examples of the use of the new method in validating computer simulation models are given.     

基于HLA/RTI的卫星组网联邦原型开发

基于高层体系结构HLA/RTI,构造了卫星组网联邦原型,实现了卫星组网的实时仿真。论述了卫星组网联邦的开发过程及卫星邦元的模型,给出了联邦FOM结构及仿真流程。在自主研制的YH-RTI仿真平台,对一组仿真场景(高轨4颗卫星,中轨12颗卫星)进行了在不同联邦体系结构下的实时分布仿真,并对仿真结果进行了比较与分析。