日中两国不同经济时期股市的多重分形分析

在不同的经济发展时期, 股票市场波动会呈现出不同的动力学特征. 鉴于分形理论在描述股票价格波动特性时具有许多优势, 应用多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA) 对日本七个经济时期以及中国股市自建立以来三个经济阶段的股票市场指数进行实证研究. 结果显示: 不同经济发展时期日中两国的股票市场均具有明显的多重分形特性; 但各自不同的经济时期多重分形特性差异显著, 且与当时经济发展的状况存在着一定联系. 接着运用自组织特征映射(SOM)神经网络对日本七个经济时期股市的多重分形特性进行分类, 验证了多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)可以较准确地刻画出不同经济时期股票市场的动力学特征. 最后, 通过对比日中两国不同时期股票市场的多重分形性, 得出一些对中国经济发展有益的启示.     

资源配置导向下产学研合作创新网络协同演化路径

针对产学研合作创新网络内合作关系网络和人际关系网络的协同演化问题。基于不同组织资源配置模式(随机导向型、关系导向型、合作导向型和关系嵌入型)界定产学研合作创新网络协同演化的内涵;运用进化博弈、纳什等价博弈与协同学序参量方法构建产学研合作创新网络协同演化的理论模型,并借助计算机仿真实现核心序参量的密度分布和矢量场分析,从而确定产学研合作创新网络协同演化路径。研究表明:产学研合作创新网络协同演化路径具有突变特性、偏好特性和对称破缺性;关系导向型和关系嵌入型资源配置有利于保持产学研合作创新网络的稳定性;合作关系网络和人际关系网络共生于产学研合作创新网络协同演化过程中;产学研合作创新网络在无外力(第三方)作用下会自发协同演化为(ESS点)稳态。     

ERP与公司盈利绩效:来自沪深上市公司的经验证据

通过收集沪深两市66家上市公司2-12年期大约340个样本观察值数据, 使用广义最小二乘法在我国背景下实证研究了 ERP与公司盈利绩效的关系. 得出了以下两个结论: 采用ERP后, 短期而言(ERP采用后第 1-5年), 我国上市公司的盈利绩效(以ROA、ROE衡量)在统计上 显著降低了; 采用ERP后, 短期而言, 我国上市公司的盈利绩效(以ROA、ROE衡量)在统计上显著降低了, 而在一个较长时期内, 随着时间的推移, 这种负面影响逐年减少, 具有边际收益递增效应, 表现出U型关系; 长期而言, ERP采用对盈利绩效具有统计上显著的正面影响.     

大规模网络存储系统数据访问抗毁性建模与评估方法

采用网络模型的方式对大规模网络存储系统进行结构建模,并根据网络存储服务关系建立了描述数据访 问毁坏程度的基本指标.在此基础上, 研究了大规模网络存储系统物理拓扑与逻辑拓扑的统计特征,对具有 统计特征的网络模型进行数据访问抗毁能力的分析; 最后,探讨网络模型的数据访问抗毁性评估方法, 设计不同类型的数据访问抗毁测度并且通过示例验证评估测度的有效性.     

女性创业者社会认知特征对新创企业绩效影响机理：基于SCT理论视角

近年来,随着女性创业力量的崛起, 有关女性创业者的社会认知特征研究逐渐引起关注。基于社会认知理论(Social Cognitive Theory,SCT) ,以女性创业者为研究对象,将创业自我效能、创业激情、坚毅和自我控制4种认知特征作为认知因素,机会识别作为行为因素, 关系网络和性别歧视作为环境因素, 构建了一个“认知-行为-环境”三元交互模型, 系统探究女性创业者社会认知特征与新创企业绩效之间的复杂关系。研究结果表明: 女性创业者社会认知特征(创业自我效能、创业激情、坚毅、自我控制) 对新创企业绩效具有正向影响; 机会识别在女性创业者社会认知特征和新创企业绩效关系之间发挥中介作用, 且关系网络和性别歧视两个环境因素调节该中介作用。本研究以女性创业者“社会认知特征-机会识别-新创企业绩效”为研究路径, 探究女性创业者社会认知向行为转化并进一步影响新创企业绩效的内部机理, 并且通过引入关系网络和性别歧视, 拓展了环境因素作用于女性创业者社会认知和行动的路径。     

我国网贷平台的双边市场特征

作为典型的"双边市场",第三方电子商务平台具有用户网络外部性和价格非对称性两大重要特征。基于双边市场理论,采用联立方程模型实证分析了中国拍拍贷网络借贷平台的双边市场特征。结果表明:受到平台运作模式和市场供需的影响,借贷双方之间存在影响程度不同的正交叉网络外部性,借入者之间由于竞争具有显著负自网络外部性,而借出者之间由于协同作用存在正但不显著的自网络外部性;双边用户具有显著负价格弹性,平台定价策略表现为对借入者收取的费用远大于借出者费用,但该非对称价格结构存在过度倾向问题。研究结果在有助于了解该类第三方电子商务市场特征的同时,一定程度上验证了双边市场理论并提出了研究的不足,兼具实践和理论价值。     

世界集装箱海运网络层次结构研究

将世界集装箱班轮运输划分为18个海运区域,根据17家主要班轮公司593个港口的航线连接数据统计18个海运区域间的航线连接情况,构建以连接频率为权重的加权世界集装箱海运网络.结合优势流分析和显著流分析对海运网络的层次结构进行研究,结果表明世界集装箱海运网络具有明显的层次性,可分为四层.各层次区域之间存在海运联系且不同层次的区域在网络中具有不同的作用,第一层次海运区域处于核心地位,第二层次及第三层次的部分海运区域的中介性较强.在此基础上,进一步探讨东亚和西北欧两个核心区域与其他区域的相对海运距离,分析海运区域间的内在联系.     

考虑节点等待的时变第四方物流路径问题

第四方物流(4PL)是现代物流的重要研究方向。但大多研究忽略了不同时段上车辆流量不同而导致的行驶速度时变性。考虑到时变网络中在节点等待可能避免运输高峰的实际问题,基于中转节点允许等待的假设,本文提出了时变网络下考虑节点等待的4PL路径问题。根据网络中可能存在多个第三方物流(3PL)供应商的特点,建立了允许3PL供应商在节点等待的时变4PL路径问题的数学模型。并设计了基于K-短路的混合粒子群算法(K-PSO)。通过对4PL是否在转运节点更换3PL供应商以及对3PL供应商等待时间的分析,充分说明转换3PL供应商和在节点等待均能在保障完工的同时节省一定的运输费用。     

一类BBS网络统计特性实证分析

通过实证,分析了某高校BBS论坛不同时期的网络特征。BBS帖子网络是由两级节点树组成的森林,用户网络是一般形态的复杂网络,其中用户网络度分布服从广延指数分布。静寂期和活跃期用户网络的广延指数值会发生变化。实证结论表明BBS网络度分布不是严格的幂律分布,不同的BBS网络度分布特征存在差异;而且证实同一网络在不同时期的网络度分布特征也会发生变化。     

多传感器网络目标检测方法综述

在并行拓扑结构下,从系统级的角度对多传感器网络目标检测方法进行综述,将似然比检测归纳分类为统计量(决策统计量和融合统计量)的确定和门限(决策门限和融合门限)的求解两部分,并分别展开论述。在硬决策融合系统统计量确定方面,分别归纳了理想信道、非理想信道条件下,不同融合统计量构成检测器的检测性能优劣,并通过仿真试验对比分析了不同融合统计量的检测性能;在软决策融合系统统计量确定方面,归纳了软决策融合系统中局部传感器节点性能度量方式,并对比分析了局部传感器节点决策空间划分方法;在门限求解方面,将门限求解方法归纳总结为逼近法、迭代法、蒙特卡罗方法,并分析比较这些方法的适用范围、优缺点等;最后,对多传感器网络目标检测进行了展望。     

Mobility Pattern of Taxi Passengers at Intra-Urban Scale: Empirical Study of Three Cities

The study of human mobility patterns is of both theoretical and practical values in many aspects. For long-distance travel, a few research endeavors have shown that the displacements of human travels follow a power-law distribution. However, controversies remain regarding the issue of the scaling laws of human mobility in intra-urban areas. In this work, we focus on the mobility pattern of taxi passengers by examining five datasets of three metropolitans. Through statistical analysis, we find that the lognormal distribution with a power-law tail can best approximate both the displacement and the duration time of taxi trips in all the examined cities. The universality of the scaling laws of human mobility is subsequently discussed, in view of the analysis of the data. The consistency of the statistical properties of the selected datasets that cover different cities and study periods suggests that, the identified pattern of taxi-based intra-urban travels seems to be ubiquitous over cities and time periods.     

极值理论(EVT)方法用于受险价值(VaR)计算的实证比较与分析

讨论了根据极值理论 ( EVT)计算受险价值 ( Va R)的两类不同的方法 :基于矩估计的“两次子样试算法”和极大似然估计法 ,并给出了各自理论推导过程和计算步骤 .同时 ,把这两类方法与正态分布和经验分布的结果进行了比较 .应用四种汇率历史数据进行的实证计算表明 ,在极端条件下 ,用极值理论方法估计 Va R具有很高的准确性 ,而矩估计法的结果又优于极大似然估计法 .     

A New Evaluation Method of Node Importance in Directed Weighted Complex Networks

Current researches on node importance evaluation mainly focus on undirected and unweighted networks, which fail to reflect the real world in a comprehensive and objective way. Based on directed weighted complex network models, the paper introduces the concept of in-weight intensity of nodes and thereby presents a new method to identify key nodes by using an importance evaluation matrix. The method not only considers the direction and weight of edges, but also takes into account the position importance of nodes and the importance contributions of adjacent nodes. Finally, the paper applies the algorithm to a microblog-forwarding network composed of 34 users, then compares the evaluation results with traditional methods. The experiment shows that the method proposed can effectively evaluate the node importance in directed weighted networks.     

AN INFORMATION THEORETICAL APPROACH TO NEURAL NETWORKS

The purpose of this paper is to present a unified theory of several differentneural networks that have been proposed for solving various computation, pattern recog-nition, imaging, optimization, and other problems. The functioning of these networks ischaracterized by Lyapunov energy functions. The relationship between the deterministicand stochastic neural networks is examined. The simulated annealing methods for findingthe global optimum of an objective function as well as their generalization by injectingnoise into deterministic neural networks are discussed. A statistical interpretation of thedynamic evolution of the different neural networks is presented. The problem of trainingdifferent neural networks is investigated in this general framework. It is shown how thisapproach can be used not only for analyzing various neural networks, but also for the choiceof the proper neural network for solving any given problem and the design of a trainingalgorithm for the particular neural network.     

DBN结构学习度量分解性能分析

针对动态贝叶斯网络(DBN)结构学习中涉及的度量分解问题,提出了DBN度量分解后的相关性能。首先,细化了DBN的贝叶斯信息度量(BIC)及贝叶斯-狄里克莱(BD)度量公式,通过表达式的分析,讨论了分解后的相关性质,进而提出了由分解公式提供给DBN结构学习的相关性能。其次,通过设计的性能分析仿真实验,验证了提出的若干设想,即将BN结构学习算法移植到DBN结构学习的可行性及分解降低算法复杂度等问题,并提出了寻找DBN快速结构学习算法的有效思路。     

基于网络权重的多社团网络结构划分算法

利用社团网络的统计特性,提出一种适于社团网络线性时间复杂度的多社团识别算法.构造复杂网络中节点的权重计算函数,进而生成计算序列,用迭代算法对复杂网络各种类型的节点进行集合分配.通过多个不同规模的网络结构数据对算法的性能进行测试,实验结果表明该算法时间复杂度为线性,能够在较短时间内对复杂网络中的社团数和社团结构进行发现,该算法还表现出对不同密度网络社团识别良好的适应性.     

Empirical Analysis of Value-at-Risk Estimation Methods Using Extreme Value Theory

1. INTroDUCTIONFinancial institutes often hold asset portfolios consisting of bonds, stock, etc., whose values often vary due tothe change of market factors such as interest rate and exchange rate. The induence on the value of portfoliosmade by the bad variation of majrket factors is watched specially by the financial institutes. That is to say, it isnecessary to estimate the probability and degree of the decrease in the value of portfolios during a given timeperiod. As an integrated frame…     

极值理论(EVT)方法用于受险价值(VaR)计算的实证比较与分析

讨论了根据极值理论 ( EVT)计算受险价值 ( Va R)的两类不同的方法 :基于矩估计的“两次子样试算法”和极大似然估计法 ,并给出了各自理论推导过程和计算步骤 .同时 ,把这两类方法与正态分布和经验分布的结果进行了比较 .应用四种汇率历史数据进行的实证计算表明 ,在极端条件下 ,用极值理论方法估计 Va R具有很高的准确性 ,而矩估计法的结果又优于极大似然估计法 .     

神经网络模型用于多变量综合预测

本文研究神经网络用于多变量时间序列预测的原理与方法，提出组合多种信息的综合预测方法。以股票交易为例，用神经网络组合各类信息，运用信心股价理论对中国股市的发展进行跟踪预测。在此基础上进一步从信息利用的角度说明了神经网络预测方法的特点。结果表明，神经网络模型用于多变王时间序列预测，其精度和趋势均较统计方法有所提高；神经网络综合预测，对中短期股票价格的预测，有实用价值。     

混沌测量仿真中的噪声模型研究

混沌测量方法适用于强噪声中正弦信号的参数测量,用Simulink对此类方法进行仿真实验验证和效果评估时,需要研究混沌测量仿真系统的形式,尤其是噪声的建模及其参数设置,以保证实验结论的正确性。仿真系统的形式包括仿真模块及其参数设置,据此仿真系统的形式分为三种。利用非线性随机微分方程的数值积分法对积分模块进行分析后发现:不同的仿真系统形式对应两种不同的噪声模型。根据噪声的统计特性和维纳-辛钦定理求出了这两种噪声模型的平均功率和带宽,为混沌测量仿真中噪声模块的参数选择提供了理论依据。