汇率的混合经典脉冲控制--非对称因素和多边关系因素

该文在AbelCadenillast与FernandoZapatero关于汇率控制的基本框架下,对汇率的混合经典-脉冲控制模型作了改进.其一是考虑了汇率变化对多边关系所产生的不同影响;其二是考虑到汇率高于或低于目标时对经济造成的影响是非对称的;其三是考虑到较高的利率与较低的利率对经济的影响也是非对称的.文章对新模型进行了分析,得出了求简单控制策略的非线性常微分方程,并对其中只考虑随机脉冲控制的情况导出了解析解的形式,给出了充分性的条件.     

对称的脉冲型变分方程问题

讨论了一个变分方程问题,证明了其解的存在性并分析了解的性质,还简单介绍了这个变分方程在随机控制中的应用．     

具有时变脉冲的随机时滞微分系统的指数稳定性

针对脉冲随机微分系统中可能同时含有控制和扰动两种不同作用的脉冲效应,且脉冲的类型和强弱随时间的推移而改变;提出了时变脉冲条件下,随机时滞微分系统的指数稳定性;借助比较定理的方法,针对控制脉冲与扰动脉冲分别给出了平均脉冲区间的上界与下界,从而导出了脉冲随机时滞微分系统指数稳定的充分条件。     

具有指数度数的时滞混沌系统的脉冲指数稳定性

利用Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式,构造适当的Lyapunov-Krasovskii函数,得到了具有指数度数的多时滞混沌系统脉冲同步的充分条件,改进了已有的相关结果.     

具有离散和分布时滞的脉冲神经网络的全局指数稳定性

研究了一类具有离散和分布时滞的脉冲神经网络的全局稳定性。基于微分方程的Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式（LMI）处理方法,得到了系统全局指数稳定的充分条件。     

具有脉冲和变时滞的离散Cohen-Grossberg神经网络的全局指数同步

研究了一类具有脉冲和变时滞的离散Cohen-Grossberg神经网络全局指数同步问题.利用ρ-锥理论和微分不等式分析技巧,获得了保证其误差系统全局指数稳定的充分条件,同时也给出了同步指数收敛速率的估计.最后,列举一个例子表明我们所得结果的有效性.     

关于随机内积模上强非线性拟变分不等式及补问题

给出随机内积模上一类变分不等式的解的存在性定理.在随机内积空间中,利用随机闭凸子集的最佳逼近元及投影算子的理论,研究了一比较广泛的强非线性变分不等式的解的存在性及其收敛性.     

通过脉冲控制实现机械臂系统的实用跟踪

提出脉冲控制实现拉格朗日方程描述的机械臂系统的实用跟踪.给定一个期望的时变轨道,通过脉冲控制得到的代数判据使得机械臂系统在任意的初始条件下都能跟踪到这个期望轨道上,并且跟踪误差控制在期望的范围内.通过脉冲控制,机械臂只需要在一些离散的时刻接收期望轨道的信息,这可以在很大程度上减少信息传输的负担.最后所得到的理论结果以2连杆机械臂为例子,验证控制策略的有效可行性.     

一类随机控制的变分方程问题

讨论了一类变分方程问题,证明了其解的存在性及解析表达式,并指出它在具有随机插入时间的物流问题控制中的应用.     

一类与脉冲控制有关的非对称变分方程(Ⅰ)

讨论了一些复杂的分析问题并得到相应的结论 ,这些结论在变分方程解的存在性证明中起关键作用 .     

香港国企H股与沪深股市股指收益率波动特征及其关系研究

选取香港国企H股指数、上证指数和深圳综指2003年2月26日至2006年5月12日的股票日收盘指数作为样本,运用TARCH模型研究收益率波动的特征.结果表明:三市指数收益率均存在信息不对称效应,但沪、深股市比香港国企H股波动剧烈.运用Johansen多变量协整关系检验及Granger因果关系检验.结果发现,它们之间存在着长期稳定的协整关系.香港国企H股与内地股市关系密切,香港国企H股的变动会对沪、深股市产生影响,而沪、深股市的变动不会对香港国企H股产生影响,同时上海股市的变动也会对深圳股市产生影响,但深圳股市的变动对上海股市影响不大.     

Insiders＇ Hedging for Jump Diffusion Processes with Applications to Index Tracking

The hedging problem for insiders is very important in the financial market.The locally risk minimizing hedging was adopted to solve this problem.Since the market was incomplete,the minimal martingale m...     

Upper Bounds for Ruin Probability with Stochastic Investment Return

Risk models with stochastic investment return are widely held in practice, as well as in more challenging research fields. Risk theory is mainly concerned with ruin probability, and a tight bound for ruin probability is the best for practical use. This paper presents a discrete time risk model with stochastic investment return. Conditional expectation properties and martingale inequalities are used to obtain both exponential and non-exponential upper bounds for the ruin probability.