金融时间序列分形维估计的小波方法

讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维.     

基于级差格式的GM(2,1)模型参数估计优化研究

参数估计的优化是提高灰色模型精度的一个重要途径,级差格式的提出避免了背景值的复杂构造.现有的GM(2,1)模型计算较为复杂,且参数估计基于目标函数是原始序列一次差分序列的拟合误差平方和最小化来确定,同时,参数估计中微分到差分的转换以及背景值构造存在较大误差.针对这些问题,本文基于GM(2,1)模型微分方程的时间响应函数推导了级差格式,给出了最小二乘法的参数估计方法,然后基于原始序列误差平方和最小的目标函数,优化了模型的两个初始条件,同时,推导出GM(1,1)回归模型和GM(1,1,exp)模型是该模型的特殊情况,最后通过实例比较本文优化方法与现有方法估计的GM(2,1)模型拟合精度与预测精度.实例结果显示,本文的优化方法估计的GM(2,1)模型具有较好的效果.     

重尾分布二阶参数的半参数估计

重尾分布二阶参数在极值理论中扮演着重要的角色，尤其是重尾指数估计中门限的最优选取，以及重尾指数降偏差估计的渐近偏差都取决于二阶参数ρ.基于统计量M_n^(α)(k)，提出了重尾分布二阶参数的半参数估计，在极值理论的二阶正则条件下，得到二阶参数半参数估计的相合性，在三阶正则条件下得到其渐近正态性.通过Monte-Carlo模拟，从大样本性质与小样本性质这两方面，对提出的半参数估计进行比较.结果表明，本文的估计，在大样本性质方面，表现较优；在小样本性质方面，一定范围内表现得更好.     

截断非平衡似无关模型的极大仿真似然估计

样本数据缺失和截断是现代统计调查中经常遇到的两个问题，它们在一定程度上影响模型参数估计的准确性和有效性. 该研究首先提出了一个新的截断非平衡似无关回归模型，这个模型能够同时考虑数据缺失和截断的特征；然后基于Geweke-Hajivassiliou-Keane（GHK）的仿真算子，建立了该模型的极大仿真似然估计方法；蒙特卡罗实验结果表明，在大样本和有限样本下这种估计方法在参数估计的准确性和有效性方面均具有良好表现.     

无限活动纯跳跃Levy金融资产价格模型及其CF-CGMM参数估计与应用

根据Levy过程的相关定理,结合现实中金融资产价格过程的实际特征,分析无限活动纯跳跃Levy过程在构建金融资产价格模型的优势。由于具有跳跃的Levy过程概率密度函数一般不存在解析式,直接应用传统MLE方法进行参数估计存在困难。为此,根据特征函数与概率密度函数的等价关系,建立了基于特征函数(CF)具有连续矩条件的GMM(简称CF-CGMM)的Levy过程参数估计方法,并利用恒生指数、上证综指、标准普尔500指数数据,对不同Levy过程和参数估计方法进行实证研究,根据参数计算结果和统计检验,对无限活动纯跳跃Levy金融资产价格模型的拟和优度进行检验和比较。最后,结合Levy金融资产价格模型中不同参数的含义,根据实证计算的结果,对恒生指数、上证综指、标准普尔500指数变动特征给出符合现实的解释。     

风险度量半参数变系数复合Expectile回归模型及应用

本文结合半参数变系数回归模型、期望分位数风险价值(EVaR)的思想以及充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了一类半参数变系数复合Expectile回归模型,并对该模型进行了估计,建立了所提出复合Expectile回归(CER)估计的大样本性质.针对该模型既含有参数部分也含有非参数部分的特征,采用了方便计算的三步估计方法.通过数值模拟也发现,当误差为厚尾或非对称分布时,在均方根误差(RMSE)的标准下,所提出的CER估计大大优于最小二乘(LS)估计和简单的Expectile回归(ER)估计.另外,本文还应用所发展的理论分析了我国货币政策对上证综指的影响.     

自回归模型的加权复合Expectile回归估计及其应用

本文基于充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了AR模型的加权复合Expectile回归(WCER)估计,探讨了该估计的最优权重,建立了其大样本性质,发现根据由数据驱动的最优权重所获得的WCER估计与最优权重已知时所获得的WCER估计具有相同的渐近有效性.数值模拟表明,当误差为厚尾或非对称分布,所提出的WCER估计大大优于传统最小二乘估计.即使误差分布未知,依然可以得到像极大似然估计一样具有优良统计性质的WCER估计.应用所提出的方法分析恒生指数和标准普尔500指数,实证分析表明:所提出的WCER估计在有效性意义下非常具有竞争力.     

多维条件方差偏度峰度建模

为了考察多个市场或多个金融资产之间的高阶矩风险度量问题,有效地捕获收益率时间序列高阶矩动态特征,在考虑当前预期和波动性条件下,推导了高阶中心矩和协矩之间的关系,提出了能够有效解决维数灾祸问题的多维条件高阶矩模型.在多维S_U分布基础上,采用动态条件相关性(DCC)和自回归条件密度技术,通过智能优化算法对条件高阶矩模型的时变参数进行估计.实证研究结果表明,多维条件高阶矩模型较好的拟合了收益率时间序列高阶矩动态特征,与之前的高阶矩模型相比,能够有效解决高阶矩模型的维数灾祸问题,表明该模型能够捕捉到我国多个市场之间高阶矩风险特征,提高多维条件高阶矩模型测度能力.     

Jelinski-Moranda模型的一种新的NLS估计法

提出了一种新的基于非线性最小二乘法的软件可靠性Jelinski-Moranda(J-M)模型参数估计方法(LogLSE).给出了一种与经典的J-M模型最小二乘法等价的曲线拟合函数,推导了J-M模型的新的非线性最小二乘(NLS)参数估计公式.在标准的软件可靠性失效数据一海军战术数据系统(NTDS)和三组J-D.Musa软件可靠性数据上,利用牛顿迭代法求解参数估计的实例分析,说明了LogLSE估计优于传统的基于最大似然估计(MLE)和最小二乘估计(LsE)的J-M模型参数估计.     

外商直接投资趋势研究——基于灰色马尔可夫预测模型与时间序列模型的对比

外商直接投资是影响中国经济发展的重要因素,而未来外商直接投资的预测是其发展和决策的基础.文章在阐述外商直接投资对中国经济发展的作用以及对未来中国利用外资水平预测的必要性的基础上,选取2000-2013年度中国利用外商直接投资(FDI)的数据,通过建立灰色马尔可夫(GMM)和时间序列模型,对中国利用FDI的趋势进行预测,并对预测结果精度进行比较,以得出较优的预测模型.研究结果表明:传统灰色模型合格,但仍有可提升的空间;在此基础上,建立GMM预测模型对结果进行修正,所得模型的灰色关联度有很大提升,且与真实值差距进一步缩小;建立时间序列模型,并据此对数据进行预测;比较GMM与时间序列模型预测结果的精度,可知,GMM的预测精度较高,拟合效果较好.为验证这一结果的可信度,文章选取1990-2013年度北京市和重庆市FDI水平的数据,建立GMM和时间序列预测模型,再次发现GMM预测效果优于时间序列模型的预测效果.基于此,GMM对中国利用外资水平的预测结果较为可信,预测结果对完善中国直接利用外商投资的机制具有一定参考价值.     

基于多智能体导航的高超飞行器信息融合方法

精确导航技术是高超飞行器(hypersonic vehicle, HV)充分发挥威力的关键所在。然而,高马赫数和强机动性致使HV的导航系统误差及其观测噪声无法准确描述,制约着导航信息的精确性和实时性。为及时获取高精度导航信息,设计基于集员框架的卡尔曼滤波算法。一方面采用多智能体分布式协同探测,形成观测椭球交叉集合,提高了观测效率和测量精度;另一方面,通过设计两类噪声模型,求其与状态估值的最小均方误差,实现滤波增益的计算,提高算法对噪声的抗扰动能力,使状态估值达到均方误差最小。通过数字仿真,将设计方法应用到HV导航模型中,并与扩展卡尔曼滤波和集员滤波的状态估值进行比较,结果表明,提出算法在不同噪声影响下具有更高的估计精度。研究成果将为HV实现实时精确导航提供技术支持,并具有重要的理论意义和应用价值。     

扩频系统自适应时变LFM干扰对消算法

线性调频(LFM)是扩频系统中常见的一种宽带干扰样式。提出了一种基于离散观测数据估计干扰参数的自适应时变LFM干扰对消算法,通过仿真分析了该算法的性能。结果表明,所提出的方法克服了复数自适应滤波器对LFM干扰的抑制能力随LFM信号扫频速率增加而降低的缺点;与基于时频分析的自适应时变LFM干扰对消算法相比,其运算量大大减小,是一种实用、有效的LFM干扰抑制算法。     

基于模糊支持向量机的小批量生产质量智能预测方法

在分析比较目前常用的智能工序预测技术及其特点的基础上,提出一种适合小批量生产过程的质量智能预测模型,并给出了相应的预测过程和算法.由于该模型中以模糊支持向量机(FLS-SVM)技术为智能核心,一方面较好的解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量进行预测时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点.另一方面,通过隶属度函数对样本进行模糊化,达到样本优化选择,实现历史数据“重近轻远”的预测效果.通过对具体加工过程的预测实验,并与其它几种常见预测方法效果进行对比,说明本文方法实现容易,建模速度快,小样本的泛化能力强,为实现小批量加工过程的在线质量预测与控制提供可行的思路.     

基于压缩感知和递归最小二乘的IR-UWB信道估计算法

为了减轻脉冲无线超宽带(impulse radio ultra-wide band, IR-UWB)接收机高采样频率的负担,提出了基于压缩感知和递归最小二乘的低采样率信道估计算法。该算法先令接收到的训练符号通过随机滤波器,并对其欠采样,对采样到的信号进行递归最小二乘计算,最后利用压缩感知重构算法得到信道参数的估计值。提出的算法能够在低采样率的情况下对IR-UWB信道参数进行有效估计。该算法一方面降低了接收机对于模数转换器的要求;另一方面,低采样率产生较小的数据量,从而降低了估计算法的计算量。     

基于免疫粒子群算法的组合预测方法

给出了基于粒子群算法的组合预测方法,并引入免疫算法对其进行了改进:一方面利用免疫算法的免疫记忆和自我调节机制提高其全局搜索能力,避免算法陷入局部最优解;另一方面利用免疫算法的接种疫苗和免疫选择机制增强其性能,防止算法在优化过程中可能出现的退化现象。实例证明,基于免疫粒子群算法的组合预测方法可操作性强,通用性好,误差明显小于各个参与组合的预测模型,并优于基本的粒子群算法和加速遗传算法。     

基于DiffServ的星上交换设计与仿真

星上交换的设计在满足对综合业务QoS支持的同时,还需要考虑到星上实现复杂度和系统资源的限制.为此,基于DiffServ的思想,将(m,k)模型应用于地面业务到卫星业务的QoS映射,并通过双漏桶模型在业务增长时对星上数据进行有选择的控制,从而建立了一个实现复杂度低且可以有效保证综合业务QoS的星上交换框架.系统建模仿真结果表明,该设计方案在节省星上缓存资源的同时提高了系统性能,对业务的突发具有较好的平滑性.     

BPR与信息技术

信息技术的发展是企业管理革命的催化剂 ,由此而来的 BPR推动了企业经营模式的彻底变革 .BPR需要信息技术的强有力支持 ,才能完成变革的目的 ,实现企业的愿景 .反之 ,信息技术的应用也只有在 BPR思想的指导下 ,才能避免误入“黑洞”,打破信息弧岛、真正实现资源的共享 .惟有先进的信息技术与 BPR思想相结合 ,双向驱动、相辅相成 ,才能达到再造运作流程、优化企业经营模式、提高企业竞争能力的目的 .     

A probabilistic characterization of a fault-tolerant gossiping algorithm

Gossiping is a popular technique for probabilistic reliable multicast (or broadcast). However, it is often difficult to understand the behavior of gossiping algorithms in an analytic fashion. Indeed, existing analyses of gossip algorithms are either based on simulation or based on ideas borrowed from epidemic models while inheriting some features that do not seem to be appropriate for the setting of gossiping. On one hand, in epidemic spreading, an infected node typically intends to spread the infection an unbounded number of times (or rounds); whereas in gossiping, an infected node (i.e., a node having received the message in question) may prefer to gossip the message a bounded number of times. On the other hand, the often assumed homogeneity in epidemic spreading models (especially that every node has equal contact to everyone else in the population) has been silently inherited in the gossiping literature, meaning that an expensive membership protocol is often needed for maintaining nodes’ views. Motivated by these observations, the authors present a characterization of a popular class of fault-tolerant gossip schemes (known as “push-based gossiping”) based on a novel probabilistic model, while taking the afore-mentioned factors into consideration. This work is supported in part by the US National Science Foundation. The views and conclusions contained in the paper are those of the authors and should not be interpreted as, in any sense, the official policies or endorsements of the government or the agencies.     

关于信息技术外包资源管理模式的研究

信息技术外包（ＩＴ Ｏｕｔｓｏｕｒｃｉｎｇ）是对信息技术（ＩＴ）资源管理、发展的新思维方式．一般情况下,信息技术外包有利于降低成本、提高信息技术质量和应用水平、优化公司营运业绩．但如果没有完善的信息技术外包资源管理体制,信息技术外包使公司失去对信息技术应用的控制权或控制能力,丧失对市场反应的适应能力．本文初步探讨信息技术外包资源管理模式,提出了以发展战略组、法律事务组和实施监察组三个专家组为核心的管理模式,并从专家组的职能、人员构成、可能发生的问题及相互关系进行讨论     

基于高分辨雷达的运动目标参数估计方法研究

根据运动目标的频域回波的特点，深入研究了一种具有多项式相位结构的运动目标回波仿真模型，并提出了基于该模型的多特征参数提取方法。该方法基于匹配傅立叶变换理论，依据频域雷达目标回波特征构造匹配函数，对目标回波数据进行匹配傅立叶变换，变换结果的主瓣坐标反映了目标散射点的距离及速度信息。大量的仿真实验结果证明，该方法十分有利于进行运动目标的特征提取。根据对仿真结果的分析，进一步给出了改进算法，使得在较低信噪比情况下也能够有效的检测出目标上的散射点的距离与速度参数。