旅游资源需求函数模型及应用

自然旅游资源生态系统在人类活动中弱化了自支持能力, 基于社会福利经济学原理的旅游者对旅游资源的价值补偿研究逐渐成为热点.基于旅游者显示性(行为)和陈述性(意愿)偏好实证数据, 通过需求函数, 研究非市场社会(准)公共品自然旅游资源经济价值, 以反应旅游者享受旅游资源的价值补偿.采用需求函数的连续型函数、Box-Cox模型和计数模型形式系统分析显示性偏好数据, 指出半对数、Box-Cox Ⅰ 型和负二项分布计数模型的需求函数具有较大优势; 并用它们分析陈述性偏好数据.提出整合旅游者的显示性和陈述性数据需求函数模型分析旅游资源破坏与改善导致的价值补偿和可持续发展问题, 并给出大连滨海旅游资源分析案例.     

超高频数据的变结构分整增广ACD模型

以Box-Cox变换和变结构方法为基础,建立了包括变结构、长记忆、非线性等特征的变结构分整增广ACD模型.利用遗传算法等工具,解决了模型参数估计问题,从而解决了ACD模型的形式设定问题.给出变结构分整增广ACD模型的无条件矩性质,并且推导出数十种ACD模型的扩展模型.     

基于ARMA-GARCH-COUPULA模型的交易量与股价波动相依关系

股市交易量与股价变化的相依关系一直是学术研究和投资分析人士所研究并希望解决的问题.研究交易量与股价的相依关系不仅要研究它们之间的相依程度而且还要研究它们之间的相依结构.提出了ARMA-GARCH-Copula函数模型,研究了3个股票市场的日指数对数极差与交易量对数的相依程度和相依结构.研究发现:ARMA-GARCH-Copula函数模型在刻画日指数对数极差与交易量对数之间的相依结构时通过假设检验,日指数对数极差与交易量对数之间存在较强的正相依关系,且具有上尾高、下尾低的非对称的相依现象.     

具有杠杆效应的非线性SV模型及其应用

提出一类非线性SV模型,许多离散时间SV模型都是它的特例.这类模型的优点在于用它可以检验不同函数形式的随机波动,该模型的检验仅基于一个单独参数δ.在非线性SV模型的基础上,进一步把它扩展为具有杠杆效应的非线性SV模型.使用沪、深股市的指数日收益数据进行了实证分析,借助BUGS软件,利用Gibbs取样的MCMC方法对模型进行了贝叶斯参数估计,证明了应拒绝对数正态SV模型,而使用非线性SV模型.     

基于参照点收益价值函数化的资产选择模型

诺贝尔经济学奖得主丹尼尔.卡尼曼及其合作者阿莫斯.特沃斯基的展望理论指出决策行为会受到价值函数形式的影响。本文首先介绍展望理论,给出若干具体的价值函数形式,在考虑投资者决策受价值函数影响的基础上建立基于对参照点收益价值函数转化的若干资产选择模型,从直觉上能够判断出这些模型更加符合投资决策心理和行为,而实证结果也表明这些资产选择模型能够有效地降低负离差风险。     

一类短期利率模型的最优估计、选择与定价应用

对CKLS的一般无约束模型进行了推广,提出了两个更为一般的无嵌套短期利率模型,并以中国银行间债券市场国债回购利率R007的日数据为样本,对这两个模型以及可嵌套在CKLS框架下的GBM模型、Vasicek模型和CIR SR模型的欧拉离散化形式进行了极大似然估计（MLE）.在此基础上,采用对数似然比和Vuong检验统计量,对它们的模型拟合效果进行了比较,结果表明对CKLS模型推广的第二种形式（模型5）优于其他四个模型.然后,又利用间接推断方法对模型5估计得到的初始参数值的偏差进行校正,并将修正后的参数估计值及其短期利率扩散模型用于对某上市公司的股票看涨期权进行定价.     

HAR族模型与GARCH族模型对不同期限波动率的预测精度比较——基于沪深300指数高频价格的实证分析

以对收益条件方差建模的GARCH族波动率模型,及对高频已实现波动建模的HAR族波动率模型为考察对象,采用滚动时间窗的样本外预测,结合具有Bootstrap特性的SPA检验法,分别使用4种常用的损失函数作为评价指标,比较了13种常用波动率模型对沪深300指数短期、中期、长期波动率的预测精度。实证结果表明,对数形式的HAR-RV-CJ模型对短期、中期、长期波动率的样本外预测都具有最高的精度,且对长期波动率预测的优势最为显著;对收益条件方差建模的GARCH族模型即便加入已实现波动作为附加解释变量,其预测精度仍无法超越对已实现波动直接建模的HAR族模型。     

相依风险的车险准备金评估

在多个业务线的准备金估计中,通常假设不同业务线之间相互独立,事实上它们之间往往存在一定的相依关系.它们的相依性可以通过藤Copula函数来描述.藤Copula是解决多个相依随机变量的强有力工具.本文在假设各个业务线的增量已决赔款服从伽玛分布、逆高斯分布和对数正态分布的基础上,建立了各个业务线增量已决赔款相互依赖的藤Copula回归模型,并将此模型应用于一组实际的车险数据,结果表明,考虑相依关系的藤Copula回归模型对准备金的评估结果要优于独立假设下的回归模型对准备金的评估结果.     

一种脉冲超宽带测控信号及其性能分析

将脉冲超宽带技术应用于航天测控系统,可大大提高测控信号的安全性。对测控信号形式的选择是脉冲超宽带测控系统中首先要考虑的问题。将目前常用的两种脉冲超宽带信号形式相结合,提出了一种同时对脉冲进行幅度调制和位置调制的混合调制脉冲超宽带测控信号。利用对数正态阴影衰落模型分析了信号的传输性能,利用模糊函数分析了信号的测量性能,同时针对阻塞式噪声干扰,分析了信号的抗干扰性能。仿真结果表明,混合调制脉冲超宽带测控信号具有良好的传输性能、测量性能和抗干扰性能,是一种较理想的脉冲超宽带测控信号形式。     

SFA模型及其在我国技术效率测算中的应用

在对数型柯布-道格拉斯生产函数的基础上,运用随机前沿分析(StochasticFrontierAnalysis)模型对我国改革开放以来20年间的技术效率变迁进行了测算.分析结果表明,整体来看,我国平均技术效率水平在20年中呈现出稳步上升趋势;从区域的角度来看,东部沿海地区的平均技术效率水平要高出中部地区约15%,或高出西部地区约33%.     

基于Box-Cox幂转换模型的非正态过程能力分析

标准过程能力指数是基于过程输出服从正态分布的假设建立的。实际中存在大量不服从正态分布的过程输出．几何公差类质量特性就是其中一种。本文在数据转换方法基础上．基于Box-Cox幂转换模型进行偏态数据正态化来专门处理此类质量特性的过程能力指数计算。通过仿真研究了该方法在过程能力分析中的适用性和效果。仿真结果和案例分析显示，该方法计算简单、结果可靠。     

三维射击精度的Winterbottom逼近

为避免导弹武器三维射击精度降维评估带来的信息损失问题,在三维射击精度一阶逼近法研究的基础上,引进SEP对分布参数的二阶偏导数,依据Winterbottom展开给出了SEP的置信上界和置信区间表达式。详细推导了具体计算公式,提出Box-Cox变换参数λ的选取原则,列出了优化λ的计算方程,并以示例说明Winterbottom逼近对中小样本的具体运用和实际效果,结果表明该方法具有良好的使用前景。首次将渐进正态性理论和逼近理论引入三维精度评估领域,解决了球概率误差分布未知问题。     

基于改进马田系统的复杂系统健康状态评估

健康状态评估是复杂系统故障预测与健康管理的关键环节,为准确评估系统的状态,提出一种基于改进马田系统(improved Mahalanobis-Taguchi system, IMTS)的评估方法。首先,通过监测多特征参数的时间序列,运用IMTS筛选特征并计算加权马氏距离(weighted Mahalanobis distance, WMD);然后,基于WMD构建健康指数(health index, HI)模型,并利用Box-Cox变换和3σ准则确定HI阈值;最后,通过美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration, NASA)提供的PHM08数据,对航空发动机的健康状态进行评估。结果表明,该方法能够对复杂系统进行及时有效的综合健康状态评估。     

基于Box-Cox变换分位数回归与负荷关联因素辨识的中长期概率密度预测

中长期电力负荷预测是电力部门制定电力系统发展规划和稳定运行的重要前提.针对影响中长期电力负荷预测精度的多个因素,本文利用逐步回归方法,从众多影响负荷预测精度的关联因子中,对关键的影响因子进行辨识,并提出基于Box-Cox变换分位数回归和核密度估计相结合的概率密度预测方法,得出不同分位点下未来连续几年的概率密度预测结果,实现了对未来年用电量准确波动区间的预测.以安徽省的历史用电量和社会经济数据为例,进行仿真实验.结果表明:该方法不仅实现了中长期电力负荷概率密度预测,而且利用强关联因素提高了中长期电力负荷概率密度预测的精度,有效解决了考虑多因子的中长期电力负荷概率密度预测问题.     

复合高斯杂波中子空间信号检测

针对复合高斯杂波中的子空间信号检测,研究了广义似然比检测器和恒虚警检测器。针对检测统计量分布特性非常复杂、难以获得检测概率解析式的问题,通过对检测统计量的分布特性做合理近似,推导了检测概率的近似解析式,为检测性能的分析和评估提供了便利。然后以悬停直升机的检测为例,验证了近似解析式的准确性,并分析了检测概率与信号参数的关系。     

成败型试验的Bayes序贯网图检验法

Bayes序贯检验法和序贯网图检验法分别从先验信息利用和对检验问题拆分的角度对序贯检验法进行了有效的改进。融合二者的优点,针对成功率检验问题,提出了一种Bayes序贯网图检验法,对该方法中先验信息的利用以及插入点的选择等都进行了详细的讨论。同时也给出了相应截尾方案及比较计算实例,并通过Monte Carlo方法计算了平均样本量。实验结果表明,该方法对序贯网图法的改进是全方位的,不仅可以降低二类风险,而且所需的截尾样本量和平均试验量也更少。     

矩阵抖动法及在火箭橇测试数据处理中的应用

环境函数矩阵分析法是一种在惯导系统误差模型研究中经常使用的测试数据处理方法，但在系统误差模型参数辨识过程中，环境函数矩阵的列亏秩将直接影响模型参数的辨识效果，为此国内外研究人员提出了许多数据处理方法。作者结合最小二秉估计法和岭估计法提出一种新的矩阵处理方法——矩阵抖动法．首先介绍矩阵抖动法的工作原理及实现步骤，然后介绍在火箭橇测试数据处理中的应用，结合火箭橇仿真测试数据验证矩阵抖动法处理效果，给出确定抖动幅度的经验公式。     

考虑测试效用的软件可靠性增长模型

测试效用函数不仅可以描述测试所消耗资源随时间的变化,同时也是建立考虑测试效用的软件可靠性增长模型的前提和基础。现有测试效用函数形式多达十余种,但是由于适用性较差,导致研究人员对失效数据进行建模时需要付出繁琐的工作量,并且模型的评估能力往往达不到预期效果。针对该问题,提出了一种通用的测试效用函数形式,该函数形式更加灵活、适应能力更强。在此基础上,建立了基于该测试效用函数的软件可靠性增长模型。利用两组公开发表的数据进行验证,实验结果表明,该测试效用函数有效可行,考虑新的测试效用函数的软件可靠性增长模型具有更好的可靠性评估性能及适应能力。     

公司治理对股权激励方式选择的影响——基于中国资本市场的实证分析

从内部视角出发,利用代理成本、控制权等理论,研究公司治理对股权激励方式选择的影响,提出高管持股比例、董事会结构、终极控制人性质、股权集中程度、董事长和总经理的两职设置等变量对股权激励方式选择的影响途径及后果,并选择我国资本市场已实施股权激励的样本公司进行了实证研究。