一种基于材料形变理论的股价塑性幂指数模型

针对中国股市量价关系的问题,借鉴材料形变理论,通过引入成交的最高、低价,将成交量、成交额和流通股的时间标度后移了一天,并将幂指数形式转换为对数形式,从而构建了一种新的股价塑性幂指数模型,并利用1999年1月4日至2007年6月9日沪深A股市场30支股票的日数据进行了实证研究.实证结果表明新模型比原模型的样本决定系数平均提高了21.16%,其余变量也均通过显著性检验, 新模型也具有经济学意义.在一定程度上表明,新构建的模型的拟合优度要比原模型有较大提高.     

一种基于序列比对的路由对称性定量分析方法

路由对称性是互联网的基本属性之一。基于序列比对计算，提出一种路由对称性定量分析方法，可客观地评价不同网络主机的路由对称程度。使用该方法，对互联网的AS级路由对称性特征进行了定量分析，主要发现有：（1）互联网的AS级路由对称程度较高，分析中仅3．74％的主机对存在严重AS级路由不对称。（2）路由对称性与路由长度有关，较长路由长度的主机对AS级路由对称程度较低。（3）不同网络主机的路由对称程度不是均匀分布。     

一种带有忠诚项的张量扩散滤波方法

针时Weickert的张量扩散滤波模型在滤除噪声的同时虽然较好地保留了大的边缘信息,但对于一些细小边缘在扩散的过程中却被模糊掉了,在其扩散方程中添加了随时间尺度自适应变动的忠诚项,这样,扩散滤波与边缘保留这两者之间就得到一个较好的折衷,从而使得扩散去噪的同时尽可能多地保留了图像的边缘信息.另外,为了在不同区域进行不同方式的扩散,将边缘增强与相干增强两个模型结合起来,对扩散张量的两个特征值重新进行了设置.实验表明本方法在细小边缘信息的保留上有较明显的改进.     

一种新型汉字音节整体向量模型的识别研究

通过对hiddenmarkovmodel(HMM)和segmentmodel(SM)模型的简要分析,指出了它们的某些缺陷,提出了一种新的基于汉字音节整体的Melfrequencycepstrumcoefficients(MFCC)向量模型。该模型能够根据各个音节的持续时间动态地调整帧长,进而比较完整地表现了语音时频信息的演化过程。实验数据显示,在同样的测试条件下,对于上下文相同的同性语音,帧数固定比帧长固定的识别率改善3.0%以上。还分析了几个主要影响汉字语音识别率的参数。研究表明,参数设置是否得当对于识别率有一定的影响。     

一种模糊偏好的群体决策方法

用模糊集观点研究群体决策。首先给出两种具体算法：贴近度法和多数规则法，将专家对方案集的个体模糊偏好判断集结成群体模糊序关系；证明了贴近度法比多数规则法更有实用价值。其次，定义了非优超方案模糊集的概念，在此基础上提出了从群体模糊序关系中确定“获胜方案”的方法；最后，给出了一个实际案例：三峡工程群体模糊决策问题。     

一种改进的导弹费用估算方法

采用了一阶Sugeno自适应神经 -模糊推理系统 ,以美国陆军 2 2种导弹费用 -性能参数作为原始样本 ,建立费用估算模型 ,找到了对导弹费用影响最大的性能参数。利用灰色GM(0 ,N)模型 ,在导弹总重 -速度空间的贫信息区域插值生成附加训练样本 ,生成了导弹费用预测模型。该模型与线性回归模型相比 ,大幅度地提高了预测精度 ,较好地反映了费用变化趋势 ,网络检测误差小 ,具有较强的推广能力。灰色模型与自适应神经 -模糊推理系统相结合 ,较好地解决了小样本情况下非线性函数的建模问题     

信息战作战计划的一种筹划方法

制定信息战作战计划是筹划信息战的核心问题 .本文通过分析信息战手段之间的“备择冲突”、“资源冲突”和“效果冲突”等现象 ,给出一种“作战目标导向”的筹划信息战作战计划的模型 ,其中采用“力量优先矩阵”和“协调矩阵”等方法解决上述“冲突”问题 ,并对信息战手段进行优化配置 .     

一种用于多径信道的调制识别算法仿真研究

无线信道的多径衰落造成通信信号的码间干扰,为通信信号的调制识别增加了难度。针对多径环境下的调制识别问题,提出了一种基于改进的外积分解信道盲辨识算法的调制识别新算法。算法首先对信道进行基于改进算法的信道盲辨识和盲均衡,然后对均衡结果提取高阶累积量特征完成调制识别。与已有算法相比,改进的外积分解算法提高了在信道阶数过估计条件下对噪声的鲁棒性,所提出的调制识别算法扩大了识别种类,提高了识别性能。仿真结果证明了算法的有效性。     

一种基于MDE的形式化组合建模仿真方法

大规模的联合建模与仿真迫切需要提高模型及仿真的可组合性.针对实现可组合仿真的主要问题,分析并提出了基于不同抽象程度的组合仿真的层次化功能结构模型.结合MDE模型驱动工程的设计思想,应用形式化建模的相关方法和π语言,提出了覆盖可组合仿真系统设计整个生命周期的一整套开发方法.同时,建立了基于MDE的模型映射机制,实现了基于一系列工具支持的不同模型之间的相互关联和转换,并在某大型分布式仿真系统开发中得到了应用.     

一种基于神经网络的识别反辐射导弹方法

本文利用反辐射导弹的飞行和电磁散射特性,给出了提取反辐射导弹特征量的方法,并用改进双向联想记忆神经网络作为识别器完成目标识别,分析表明,识别器有很好的识别效果.     

上海证券市场的多重分形特性分析

作者将多重分形分析的三种方法(配分函数分析法、奇异谱分析法和多重分形趋势消除波动分析法)应用于我国上海证券市场在过去七年中的收盘指数序列,分析了不同时间标度对多重分形特性的影响.结果表明:上海证券市场具有弱多重分形特征,标度不变性达到六个数量级;多重分形的形状不随时间标度的改变而改变,但其强度随标度的减小而减弱;随着配分阶数的增大,多重分形随之增强,奇异谱曲线越来越粗糙,广义赫斯特指数逐渐减小.这些结果为进一步研究证券市场价格变化的动力学机理提供了坚实的实证基础.     

我国深圳股市“庄家操纵”特征的实证分析

采用 1 999-2 0 0 0两年的深圳股市数据 ,通过实施配对样本 t检验 ,分析了业绩因素、行业因素、流通规模因素、庄家操纵因素此四因素对股价变动 (以股价超额振幅指标来衡量 )的显著性 ,获得了以大户持仓比例来衡量的庄家因素对股价超额振幅有显著影响的直观的经验结论 .并在此基础上 ,采用随机2 4 析因设计 ,分析了该四因素对股价变动的主效应、交互效应 ,获得了只有庄家因素对股价超额振幅有显著效应的经验证据 ,从而找到了支持深圳股票市场具有庄家操纵特征的强有力经验证据 .     

中国股票市场报酬与波动的GARCH-M模型

运用 GARCH-M模型对上海和深圳股票市场的市场波动特征以及市场波动和报酬间的关系进行了实证研究 ,探讨引起我国股票市场波动较大 ,收益相对较低的原因 .同时分析涨跌停板交易制度对市场报酬和波动产生的影响 .     

有效证券市场的理性泡沫与股票内在价值的信息滤波

对有效证券市场上理性泡沫的产生条件、度量方法和形成原因进行了分析;并对我国股市的泡沫进行了相应的实证分析.在上述研究的基础上,探讨了与度量股市泡沫相反的问题,即如何从股票价格的波动中滤去泡沫从而识别出股票内在价值的信息.用Kalman滤波方法对股票内在价值进行信息滤波与预测.     

基于股市和汇市成交量信息视角的股价波动预测

以往研究忽略了汇市成交量包含的信息对股价波动的影响,可能导致模型参数的有偏估计.基于泊松分布的随机波动率模型不仅可有效解决传统做法对成交量信息使用不足的问题,而且通过将汇市成交量信息引入模型,与现有文献形成有益补充.通过SMC算法编程实现了SV-VOL模型的有效估计,发现股市成交量信息有助于股价波动预测;汇市成交量信息是通过股市流入净资本这一间接渠道最终影响股票收益率与股市量价关系.     

Demonstration Study on the Intrinsic Characteristic of Stock Complex Index on Shanghai Security Market

This paper takes the Shanghai Security market stock composite index as the research object, analyzes its intrinsic fractal essence characteristics by the application of fractal theory and the method, and computes the Hurst index, fractal dimension and correlated function of the highest prices of the complex index. Moreover, it studies characteristics of long term memory of the sample data and its variance along with time; study existence of chaotic attractors in data of the complex index by reconstructing the phase space of the index data. Finally, this paper carries on the related forecast demonstration study to the stock composite index. Results of the study have certain reference function to the actual problem.     

中国股市收益率胖尾性分析

应用HKKP估计方法对沪深股指收益率的尾指数进行估计,并对涨跌停板前后股指收益率尾部的变化状况进行分析。结果表明:沪深股指收益率的左右尾指数均大于2;上证综指收益率呈现明显的非对称性,右尾胖于左尾;上证综指收益率的波动性比深成指收益率的波动性大,但沪市比深市更有吸引力;沪深股指收益率在涨跌停板后发生了较大的变化,沪市变化更大。     

物元模型在股市预测中的应用

运用可拓学的理论,建立了股价指数的关联函数,并提出了一套利用关联函数在正负域内的变化对股市未来波动趋势进行预测的方法。     

股市预测中的小波神经网络方法

首先论述了股市时间序列中的明显随机性 ,可能是由于非线性确定性系统中混沌行为的缘故 ,利用混沌的确定性可以进行短期预测 .混沌时间序列预测首先要重构相空间 ,接着充分利用小波变换时频分析的局部化特性 ,提出了一种改进的小波网络结构 ,探讨了股市预测模型问题 .经实例验证 ,该方法能有效地提高预测精度 ,避免了人工神经网络模型和指数自回归的固有缺陷 .     

基于主体的股市模型及其复杂动力行为

股票市场的许多复杂现象是传统金融理论所不能解释的.本文根据复杂经济系统思想建立了一个随机多主体股市模型,并综合利用数理分析和计算机模拟的方法对其进行研究.研究发现:受交易主体模仿感染倾向、价格追踪倾向和策略转移倾向等因素影响,模型呈现出基础价值均衡、非基础价值均衡、周期和混沌等市场形态;计算机模拟再现并解释了股市普遍存在的特征性事实.