基于Copula函数的供应链上企业收益率相依性度量

首先选取以一汽集团为核心企业的长春一东、一汽富维和福耀玻璃三个企业的日收益率作为研究样本数据,用非参数法估计其分布函数;然后用阿基米德Copula函数构建相关结构模型,得出三个企业的Copula结构模型参数和尾部相关系数,做出联合分布的密度函数图,度量企业间的相依性;最后,利用经验Copula函数分布和平方欧式距离,比较模型的估计效果,选出恰当的度量模型.     

KMV模型与Copula理论在信用风险的度量

给出了度量组合信用风险的一个数学模型,综合了单变量分析中的KMV模型和组合信用风险分析中的Copu-la理论,对企业之间的联合违约概率做了相关性分析,主要是采取了利用企业不同时期的金融市场数据得出企业资产价值数据,估计这些资产价值数据的边缘分布情况,再根据Copula函数进行相关的违约相关性研究.     

二乙酰丙酮铜催化下无溶剂法合成2,5 二溴 3,4 二（（辛氧基）甲基）噻吩\[2,3 b\]并噻吩

以2,5二溴3,4二甲基噻吩\[2,3b\]并噻吩和正辛醇为原料,在二乙酰丙酮铜作催化剂和无溶剂条件下,合成了未见文献报道的产物2,5二溴3,4二（（辛氧基）甲基）噻吩\[2,3b\]并噻吩,探讨了影响反应的各种因素,并找到了较好的合成条件.     

基于R-vine Copula理论的改进朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类方法在分类时,基于属性之间的独立性假设影响了其分类性能.基于此在R-vine Copula理论的基础上,利用一系列Pair Copula函数和核密度函数的乘积来构造属性的类条件概率密度函数,并通过AIC准则选取最合适的Pair Copula函数,用极大似然估计法确定其参数.实验结果表明,改进的分类器提高了...     

一种基于BC RBFNN的高填路堤地基沉降预测模型

针对高填路堤地基沉降难以预测这一技术难题,对其影响地基沉降的主要因素进行了分析,根据各因素之间存在的高度非线性, 结合BCRBFNN（基于聚类分析径向基函数神经网络）非线性拟合的特点, 提出一种基于BCRBNN模型对高填方地基沉降进行预测.运用施工期路基沉降实测资料,对神经网络模型进行学习、训练和仿真, 得出仿真值与实测值非常相似, 从而得出基于BCRBFNN模型在高填路堤地基沉降预测中具有很好的实用效率.     

时变AR模型正交最小二乘估计法及其工程应用

指出了时变AR模型LS估计中目前存在的一些问题,并提出了一种正交最小二乘估计方法,在循环冷却水pH值的动态特性的预报控制应用中达到了较高的精度。     

我国中小板市场在险价值量的实证研究——基于GARCH-VaR模型

GARCH类模型能够比较好的描述股市收益率的动态变化特征,捕捉股市的集丛效应和非对称性,基于GARCH模型计算VaR已经成为金融市场风险管理的一种主流方法。基于不同分布假设,以常用的4种GARCH类模型来拟合我国中小板综合指数收益率,分别估计不同模型下的VaR值,综合分析最后得出了t分布假设下的GARCH模型能比较好的反映我国中小板的市场风险的结论。     

基于鲁棒时变卡尔曼滤波估计的无人机视觉编队

针对一般多输入多输出不确定系统,提出一种基于鲁棒时变卡尔曼滤波的估计算法. 该方法将时变卡尔曼滤波与自适应神经网络相结合,利用自适应神经网络克服外界非线性不确定因素,采用两个误差信号对其进行训练以提高估计精度,并对估计误差有界性进行证明. 将该方法用于无人机视觉编队视线信息的状态估计,仿真结果表明该算法能够很好地估计不确定机动长机的加速度,实现了僚机对长机的有效跟踪.     

基于沪深300指数的欧式股指期权定价研究

研究了尚处于仿真模拟交易阶段的沪深300股指期权未来的定价策略.采用具有红利支付的扩展Black-Scholes期权定价模型,并根据金融数据的特点,通过历史波动率法和GARCH模型2种方法,计算出不同波动率下欧式股指期权的价格并与模拟交易数据比较,对其结果进行分析,以期为相关政策的实施提供一些参考.     

基于VaR-GARCH模型族的我国豆粕期货市场风险分析

对大连期货市场豆粕期货每个交易日价格的波动进行分析,利用VaR风险值方法和GARCH模型族,建立了基于VaR-GARCH模型族的豆粕期货市场风险评估模型.通过实证分析,发现豆粕期货的收益率具有尖峰厚尾聚集波动的特性,并在收益率为3种不同分布的假设下,比较相应的VaR估计值,最后得出当收益分布为广义误差分布时,用VaR-EGARCH模型能更好的刻画豆粕期货的市场风险.     

经济波动与金属价格波动的相关性研究

经济周期决定了金属价格周期。金属价格周期反映了经济周期,金属价格的波动与全球生产总值(CDP)增长率的波动几乎完全同步。利用时间序列及谱分析方法研究LME铜价格的周期问题,发现LME铜价格存在一个近7年半(88个月)的中周期和一个3年(36个月)的短周期。将周期叠加后,我们发现周期走势的高点和低点几乎都对应了价格走势的高点和低点,较好地刻画了LME铜的价格周期,反映了全球经济周期的变动趋势。     

一类均匀分布参数的极大似然估计及优良性

该文讨论了U[-θ，0]上参数θ的极大似然估计及修正后的极大似然估计的均方误差和相合性，并进一步证明了修正后的极大似然估计还是参数θ的UMVUE．     

基于高斯相似度分析的最大后验非线性变换HMM自适应算法

由于训练环境和识别环境的失配,识别系统的性能会严重下降,为此提出了基于高斯相似度分析的最大后验概率非线性变换的环境自适应算法,它可以减小由于环境的失配所引起的系统性能的下降.在该算法中,首先将HMM模型中的高斯分量进行相似度分析并建立二叉树,然后根据数据自适应调整变换类数,在每一类内利用分段线性回归近似非线性变换将训练环境下的HMM变换到识别环境,减小环境的失配,变换参数的估计采用了最大后验概率估计(MAP).数字语音识别实验证明:该环境自适应算法的识别性能优于带有高斯相似度分析的MLST、MAPLR和MLLR等算法.     

一种高性能六轴腕力传感器弹性体结构设计

建立了一种空间机器人上使用的六轴腕力传感器弹性体静、动特性的有限元分析模型,分析了该传感器的弹性体在各种工况下的应力分布以及固有振动的频率和振型.应用正交试验设计全面分析结构主要参数对传感器的静、动特性的影响.用逐步回归分析方法对数值计算结果进行回归,获得了弹性体性能和其结构尺寸的回归方程,并进行了结构优化设计.     

一类均匀分布参数极大似然估计及优良性的讨论

该文讨论了U[θ,θ＋1]上参数θ常用的三个极大似然估计及修正后的极大似然估计的均方误差和相合性,并进一步给出了参数θ的UMVUE．     

指数多项式模型中参数最大似然估计的收敛速度

强度随时间变化的非齐次Possion过程在很多领域应用广泛.对一类非常广泛的非齐次Poisson过程—指数多项式模型,得到了当观测时间趋于无穷大时,参数的最大似然估计的“最优”收敛速度.     

基于SVM的直升机飞行状态识别

针对直升机飞行状态识别训练样本数据少而导致识别率不高的问题,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的直升机飞行状态识别方法.首先利用限幅、去野点和均值滤波对飞行数据进行去噪,用最小二乘法对飞行数据进行直线拟合获取变化率,并根据线性相关性提取状态特征参数,以减少数据冗余;然后根据特征参数将飞行状态分为10小类,对每一小类进行SVM分类器设计以提高识别效率;最后利用训练样本训练每个SVM分类器,用训练好的SVM分类器识别直升机全起落飞行状态.通过某型直升机实飞数据进行飞行状态识别实验,并将所提出的方法与RBF神经网络法进行对比,所得结果表明该方法在小样本情况下的识别率有明显提高,可为直升机故障诊断和寿命预测提供依据.     

基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制

提出一种基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制算法．该算法用无局部极小的径向基函数网络对非线性系统进行在线辨识，利用多步预测误差对PID型控制器网络进行训练，从而实现PID参数的在线自适应寻优．通过对典型非线性系统的仿真研究，该控制系统具有较强的适应性和鲁棒性．     

UHF截断单极子天线及其匹配网络设计

设计了一个工作在UHF频段的宽带单极子天线. 先将单极子天线截为两段并串联起来,以改善天线频率高端的水平方向增益,然后利用无耗LC梯形宽带匹配网络在100?400 MHz对天线进行匹配. 用CST2009仿真软件得到优化的天线截断位置和匹配网络元件值等参数. 对加载匹配网络前后的截断天线反射系数进行了测试,结果与仿真结果吻合较好. 研究表明,加载匹配网络后的天线系统水平增益在100?350 MHz频段大于0 dBi,在350?400 MHz频段介于?7 ?0 dBi之间. 反射系数S11在100?400 MHz频段均小于10 dB,匹配网络效率超过60%.     

健美操运动中最佳负荷监控指标的研究

对大学女子健美操运动负荷采用台阶实验法及运动中心率数据作为生理监测指标,并结合RPE主观自我感觉指标作为心理负荷指标,对大学生健美操运动过程中生理、心理负荷指标的动态变化进行分析,最终制定最佳的心率对应心理负荷监控指标.