基于Monte Carlo模拟的中小企业集合债券定价

中小企业集合债券为相关企业融资开辟了新的途径,是中国债券市场上的一项重要创新。利用Monte Carlo模拟对中小企业集合债券定价问题展开研究:首先假设利率服从CIR模型,对现有集合债券定价模型进行改进,构建一个更加合理的集合债券定价模型;然后根据债券主体信用等级与评级机构对债券主体的跟踪评级信息,建立企业信用等级迁移矩阵;最后对AA—及以下信用等级企业的违约强度进行设定,并基于信用等级迁移矩阵计算不同信用等级企业的违约强度,再利用Monte Carlo模拟对集合债券进行定价。实证结果表明,本文所构建的集合债券定价模型是一个有效的中小企业集合债券定价工具。     

基于Monte Carlo 模拟和VaR 约束的银行资产组合优化模型

在Monte Carlo模拟和CreditMetrics方法的基础上,以银行各项资产组合收益最大化为目标函数,以VaR风险限额为约束,以法律、法规约束和经营管理约束为条件,建立了基于Monte Carlo模拟和VaR约束的银行资产负债管理优化模型.其特点一是利用Monte Carlo模拟预测出贷款期限内各年度的收益率及标准差,将其平均值作为该项贷款总体的年平均收益率及其标准差,从而考虑了各项贷款期限不同的因素,可以对不同期限贷款的收益率进行同等的比较,在总体上对信用风险的不确定性有了较可靠的把握.二是利用VaR技术建立约束条件,使贷款配给的风险限定在银行的承受能力和贷款准备金的范围之内.三是直接利用各企业贷款收益率的历史数据求解各贷款之间的收益率相关系数,进而求解资产组合的方差,而不是利用企业资产的相关系数求解,更直接反映了贷款收益率之间的相关性.四是运用资产负债管理比率建立约束条件,通过巴塞尔协议内容和众多国际惯例的法律、法规和经营管理约束控制流动性风险,使贷款的分配决策满足行业监管和银行经营的实际要求.     

基于Bayes理论与Monte Carlo模拟的风险型多属性群决策方法

针对方案属性值为随机变量、属性权重未知的风险型多属性群决策问题,根据决策者有无先验信息、专家估计方差是否可知等情形,提出了两类集结决策者和专家主观概率的多元Bayes模型。这些模型先将群体对属性值的估计集结成单一分布,然后用Monte Carlo模拟的方法,通过计算每个方案的排名期望值,得到各方案的排序。给出了应用该方法的具体步骤,实例分析验证了方法的有效性和实用性。     

基于Monte Carlo-神经网络的系统相关失效概率模型

相关失效的存在大大降低冗余系统的安全作用，在工程实际中必须加以考虑。根据可靠性数学理论及零件失效机理分析。把零件失效概率看作是基于应力的条件概率，推导系统相关失效概率的数学表达式．通过Monte Carlo法仿真。得到零件条件失效概率的分布类型；并从已知的低阶失效数据中提取相关失效信息，建立神经网络模型，得到其分布参数。利用该模型可以预测系统中的任意阶相关失效概率，也可以用来预测组成零件相同、环境相同但不同大小的其它系统的相关失效概率。例示其应用方法并检验其预测能力，结果证明该方法准确可靠。     

基于Monte Carlo仿真的随机S曲线研究

PB-S曲线是随项目进展变化的累计预算成本曲线和累计工期曲线,它综合考察了成本、工期和项目进展百分比三个变量之间的关系.SS曲线提供了与各个项目进展百分比对应的累计预算成本和累计工期的概率分布.采用Monte Carlo仿真和统计分析方法,结合一个费用和时间随机分布的网络计划,详细研究了PB-S曲线和SS曲线的仿真建模和统计分析过程.进一步,基于SS曲线,考察了费用偏差和进度偏差的统计特征,为项目绩效的预测和监测提供更详细的偏差信息.同时针对均值曲线作为基准计划曲线的局限性,提出了两种新方法用于选择一定置信度要求的PB-S曲线作为项目的基准计划曲线.     

Libor市场模型的Monte Carlo控制变量加速方法及并行实现

为了加速定价利率衍生产品的Monte Carlo模拟,对远期测度下Libor市场模型中的漂移项用确定性函数近似,构造了一个与原问题高度相关的控制变量. 然后将此控制变量算法移植到多核CPU和GPU的并行计算环境中,极大地提高了计算效率. 针对利率上限的数值结果表明选取的控制变量十分有效且稳健,多核CPU具有线性加速效果,GPU相对于单核CPU具有很大的计算优势,控制变量和并行计算结合得到的加速效果大致是两者的乘积. 结合控制变量和并行计算的方法可以为其他利率衍生产品如利率下限,互换期权的定价提供有效思路.     

区间概率信息条件下的决策方法

区间概率为描述不确定性提供了一种新工具,但它不满足概率测度的可加性要求.提出了用Monte Carlo模拟法、非线性方法和线性方法将区间概率转化为满足可加性要求的概率测度--传统概率,使得区间概率信息条件下的不确定性决策问题可以通过现有的决策方法进行方案优选.     

大型复杂系统平均寿命评定的Monte Carlo方法

随着现代武器系统和工程系统的大型化与复杂化趋势，大型复杂系统可靠性评定是急待解决的问题，工程中常用可靠性指标有可靠度和平均寿命，平均寿命指标由于直观、物理概念清晰，使用更加方便。基于可靠性框图建模，采用最小路集计算分析，提出了大型复杂系统平均寿命评定的Monte Carlo方法。解决了有限样本条件下，大型复杂系统平均寿命评定问题，对工程中大型复杂系统平均寿命评定具有重要应用价值。     

基于机群的并行Monte Carlo仿真平台用于金融衍生证券定价

给出了利用局域网机群系统建立并行Monte Carlo仿真平台的Java实现。设计了仿真任务分配算法及多线程同步控制机制。验证了伪随机数生成器并行化的有效性。三种股票期权仿真定价模型作为应用实例，在相同机型机群环境中，取得理想加速比和定价结果。     

机载脉冲多普勒雷达回波信号模拟

回波信号作为雷达信号处理之源,它的模拟对研究雷达系统仿真具有非常重要的实际意义。在研究雷达回波特性的基础上,获得雷达回波信号的准确表达式,采用映象法将地面分成大杂波单元和小杂波单元,对各小杂波单元产生的回波采用矢量相加以求得相干视频信号,计算整个距离环的回波获得完整的雷达回波信号。最后的仿真结果证明了计算的正确性。     

基于蒙特卡罗模拟的景象匹配性能仿真

提出并实现了基于蒙特卡罗模拟的景象匹配仿真系统,为自动分析模块选择出的景象匹配区提供了验证平台。讨论了实时图的定位和产生方法,并且详细分析了仿真过程。最后利用仿真系统研究了飞行器处于不同的巡航高度时,基准图匹配性能的变化情况。     

基于Monte Carlo多重仿真的费用与进度联合置信估计

采用独立估计的方法不能同时获得高置信百分位的费用估计与进度估计，实际项目执行的费用风险或进度风险很高。费用与进度的联合置信估计是指费用置信百分位点估计和进度置信百分位点估计的联合估计。采用MonteCarlo多重仿真技术、回归分析与统计方法相结合的结合方法，在费用（进度）王信百分位估计的条件下，建立进度（费用）估计与相应的估计王信百分位之间的回归模型，由此获得费用（进度）王信百分位估计条件下的进度（费用）的置信百分位估计。     

基于复包络的目标回波信号高效仿真方法

目标回波信号是水声探测系统主要的信息来源。在水声对抗仿真系统中，目标回波信号的仿真逼真性和数据量又是制约仿真实时性的关键问题。因此，在仿真中有必要建立一种高效的目标回波仿真模型，既要真实仿真出实际系统中目标回波信号的特征，又要满足仿真实时性的要求。针对这一问题，提出了一种基于复包络的目标回波信号高效仿真方法，它以窄带信号的复包络为基础，综合了实际系统中多普勒频移和频率补偿的影响，更加符合实际目标回波的特征，且实时性好。该方法具有采样频率低，仿真数据量小的优点，能够满足仿真系统逼真性和实时性的要求，并已用于研制成功的水声对抗试验仿真系统，证明了该方法的正确性和有效性。     

一种无线通信仿真置信度通用评估方法

蒙特卡罗(MC)方法被广泛运用于无线通信系统的误码率仿真,由于信源、信道和系统发收机处理单元等存在时间相关性,仿真结果不服从经典MC估计,无法用已知结论评估其置信度,此问题目前尚缺乏一般性解决方法。首先提出了平稳有限相邻相关条件的概念,推导了该条件下MC估计置信度的若干结论,分析指出无线通信仿真通常满足该条件,最后基于该条件提出了一种通用仿真置信度分析方法,该方法在不增加仿真时间复杂度的前提下,在获得误码率估计的同时,可以给出估计的方差、置信区间、最大相对误差等置信度指标。该方法被运用于WiMAX系统的仿真中,仿真结果验证了结论的正确性。     

一个应用于经济领域的基于知识的可灵活配置的智能蒙特卡洛仿真框架

电子商务的发展,促进了经济贸易的全球化、自由化,加剧了市场的竞争与波动,使得经济模型的适应性受到极大的限制.而经济模型是分析和预测经济发展的基础,为了改善这种限制,我们结合XML与知识技术,建立了一个可配置的智能模型仿真框架.我们也把随机数据库融入该框架中,从而实现了可配置的蒙特卡洛仿真.这样,我们极大地提高了经济模型的适应性、扩展性以及智能性.这种框架可以适用于任何能够运行完全参数化模型的仿真引擎.另外,我们还给出了5种分析仿真结果的方法,以帮助研究人员更好的分析、判断与预测.     

基于视觉的UCAV自主着陆蒙特卡洛仿真研究

介绍了不确定性分析方法的应用以及不确定性的数学模型。回顾了蒙特卡洛仿真在飞控系统的鲁棒分析、鲁棒控制律设计以及灵敏度分析等方面的研究成果。设计并实现了基于MATLAB分布计算引擎（MATLAB Distributed Computing Engine）的分布式蒙特卡洛仿真方案,开发了可以创建分布式仿真任务的蒙特卡洛仿真工具MCST（Monte Carlo Simulation Tool）,可以方便地对于Simulink模型进行蒙特卡洛仿真。并且使用该工具进行基于视觉的UCAV自主着陆仿真研究。

Abstract：

Application of uncertainty analysis methods was introduced as well as some general used uncertainty models. The most basic uncertainty analysis method is Monte Carlo Simulation,which is a powerful and practical tool to deal with non-linear systems with very large amount of uncertainties. However,the great disadvantage of Monte Carlo is that it is very intensive computationally. Given to such a drawback,a distributed computing tool,which is named Monte Carlo Simulation Tool and based on MATLAB Distributed Computing Engine and Distributed Computing Toolbox,was developed in order to execute independent MATLAB operations simultaneously on a cluster of computers,speeding up execution of large amount of simulations. The MCST can easily be used to Simulink models for Monte Carlo Simulation. Monte Carlo Simulation has been applied to vision-based autonomous landing of Unmanned Combat Aerial Vehicles （UCAVs） with uncertainties of initial conditions and sensor measurements. Simulation results show that there is a high mission successful probability,which means the autonomous landing control law is insensitive to uncertainties.     

基于GARCH模型的风险价值蒙特卡罗模拟

讨论用蒙特卡罗模拟（MC）方法计算风险价值（VAR）。分别用样本标准差和广义自回归条件异方差（GARCH）作为参数代入几何布朗运动方程中，并把计算结果进行比较，得出各模型的适用范围。