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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
文中对一类稳健的平均绝对离差M(α)进行了讨论,得到了它的渐近表示式,并由此推出M(α)关于α一致地渐近分布为高斯过程的上界.  相似文献   

2.
把模糊理论引入投资组合中,提出半绝对离差的模糊组合模型.从可能性理论的角度考虑约束条件,引入了决策满意度,并进行实例分析.发现当满意度增加时,投资风险呈下降趋势.  相似文献   

3.
针对矩法估计存在不足,文章提出了利用样本均值、样本均值绝对离差作为总体均值、均值绝对离差估计量的思想方法,从而得到了位置参数、尺度参数的估计量。本文最后通过在正态分布中随机抽取样本的方法对矩法估计与均值绝对离差估计的优劣性进行了比较。  相似文献   

4.
CreditMetrics模型中,利用方差对风险进行度量。风险的方差度量同等对待由于信用等级提高和降低而导致市场价值变化的部分,这有违银行内部对风险的真实心理感受。因此本文首先提出了利用半绝对离差作为新的信用风险度量工具,给出了基于半绝对离差贷款最优投资组合模型,其次引入风险弹性对方差和半绝对离差的贷款最优投资组合模型进行了比较,结果显示半绝对离差模型更能代表商业银行的投资心理,更符合实际的经济意义。  相似文献   

5.
在动力系统的稳定性和混沌的研究中,引入了各种跟踪性质的概念。讨论了平均跟踪性质与渐近平均跟踪性质,证明了如果X是至少包含两点的紧致度量空间,iXX→X为恒同映射,则iX没有平均跟踪性质和渐近平均跟踪性质。此结果改进了两个已知结论。  相似文献   

6.
鉴于均值-方差模型求解二次规划问题的复杂性,且实证表明方差不一定存在.用组合证券收益的平均绝对离差作为风险,考虑到收益最大与风险最小,建立数学模型,研究含有交易费的证券组合投资问题,并给出了算法.  相似文献   

7.
曹静 《科技资讯》2008,(5):18-19
本文提出了基于绝对离差风险控制下的log-最优资产组合模型,讨论了其最优解的存在性与唯一性,设计了求解此模型的遗传算法,并进行了数值模拟。  相似文献   

8.
研究了非齐次马氏链的绝对平均强遍历性,由于绝对平均强遍历性在马氏决策过程和信息论中有十分广泛的应用,许多学者在这方面做了大量的研究.得到了非齐次马氏链满足这种强遍历的两个充分条件.  相似文献   

9.
设Rep(Q,M)是线性箭图Q=(·→·→?→·)的模表示范畴,其中M表示左R模范畴.本文研究并刻画了表示范畴Rep(Q,M)中的n有限表现表示与绝对Clean表示.  相似文献   

10.
高锦  印凡成  黄健元 《科学技术与工程》2012,12(13):3180-3183,3187
从投资者心理感受出发,考虑损失规避现象,应用展望理论的价值函数思想,引进均衡因子。运用隶属函数刻画收益和风险的价值满意度。建立了均值半绝对价值离差的资产组合选择模型。从"上证30指数"中选择20种股票,通过实证分析,与半绝对离差模型做了比较。结果显示此模型可行,且更能体现投资者对损失的心理感受。  相似文献   

11.
研究了当区问的两个端点都趋向于其内一定点时,积分第二中值定理中值点的变化趋势,给出了一个非常一般的结果.它推广了当区间的右端点起于左端点时积分第二中值定理中值点的有关斯近结果.  相似文献   

12.
证明了中值定理"中间点"的渐近性的若干结果,推广了Azpeitja,史宏伟和李文荣的结果  相似文献   

13.
关于微分中值定理“中间点”渐近性的更广泛的定理   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文给出了更广泛的微分中值定理“中间点”的渐近性质,发展、统一了已有的一些结果。  相似文献   

14.
利用DirichletL函数的均值定理研究Dedekind和的均值分布性质,并给出一个较强的四次均值公式  相似文献   

15.
本文给出了自回归加噪声模型参数的一种估计,并证明了这种估许是强相容的且具有渐近正态性。  相似文献   

16.
本文考虑了一类三阶算子样条插值,给出了它的一个渐近展开式,并由此求得插值样条及其导数的超收敛点,数值结果与理论相符。  相似文献   

17.
文中研究了区域上的人口半群,证明了人口半群的谱除0外由至多可数多个孤立的有限重的本征值组成,并给出了人口半群的渐近形态。  相似文献   

18.
文献[3]对平稳高斯过程讨论了上穿个数与下穿个数的渐近独立性,本文在某种条件下,将上述工作扩展到平稳过程,从而给出平稳过程局部最大值与局部最小值的联合渐近分布.  相似文献   

19.
本文的第一部分研究了Cauchy中值定理的另一种形式。关于Cauchy中值定理的证明,我们给出辅助函数的一个简单的构造方法。本文的第二部分讨论了Cauchy中值定理的推广,并给出了它的弱形式。  相似文献   

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