亚洲期权价格的一个新的多元控制变量估计

提出了一个新的用来估计亚洲期权价格的多元控制变量估计,由数值结果可知,当离到期时间很长或标的资产收益的波动率很大的时候它对其他控制变量估计有显著的改进。     

基于异质投资者的资本资产定价模型

提出了一个不完美市场中的资产定价模型.从投资者的资金成本差异和信息不对称的角度出发,探讨了不确定状态下异质投资者对资产价格的影响,发现投资者资金成本差价和市场投资者组成结构等会影响资产价格的确定.通过模型推导发现:资金成本价差越大,资产价格波动越大;散户比例越高,市场波动越大.     

资产价格与货币经济的相关机理研究

相对投资-资本比率的边际均衡资产价格等于单位投资的货币收益加上边际调整成本,取决于投资的通货膨胀效应、调整成本效应和金融市场的流动性效应.边际均衡资产价格决定了均衡资产价格围绕基础价值波动和资产价格与宏观经济变量的相关路径.边际均衡资产价格弹性决定了均衡资产价格的动能和反转行为.     

基于Esscher变换、GH-NGARCH模型与路径束绑定的美式期权定价的蒙特卡洛方法

美式期权定价长期以来都是金融理论界和业界中的一个热点问题.在不完备市场条件下,我们用NGARCH模型并以广义双曲(GH)分布为扰动噪声的分布作为资产波动率模型,在Esscher变换构造的等价鞅测度基础上,用MonteCado方法模拟出资产价格的动态路径并由此估计出对应的美式期权价格.花旗集团美式看跌期权的定价实证研究表...     

单资产多噪声情形下的最优消费资产组合问题

在分数布朗运动环境下,讨论了单资产多噪声情形下最优消费资产组合问题.假定标的资产价格遵循多维分数布朗运动驱动的常系数随机微分方程,在给定效用函数分别为幂函数、对数函数条件下,得到了最优消费资产组合问题的显式解.     

对数效用函数理论下的可违约欧式期权定价

完全信息下的经济学都是假定投资者知道资产的期望均值和波动率,但是现实中资产的期望均值我们往往并不知道,投资者只能根据历史数据去估计,即信息不完全.因此,投资者拥有的信息和个人偏好会影响资产的定价.本文在代理人经济模型上根据第一福利定理得到了代理人之间有不同信仰和对数效用函数情况下各自的均衡消费,进而根据资产定价一般原理给出资产的均衡价格和贴现因子,得到了资产的均衡价格不受投资者信仰的影响和贴现因子为相同信仰下的加权平均的结论,最后根据期权定价理论结合信用风险强度模型给出了公司存在违约情况下,标的资产为公司股票的可违约欧式期权的定价公式.     

货币政策对资产价格相机控制的分析

在过去的20年间,西方主要国家的金融资产价格发生过剧烈波动,资产价格波动及其对货币政策的影响已经引起了学术界和货币政策制定者的极大关注。资产价格过度波动无疑对传统货币政策理论提出了新的挑战,争议最大的是货币政策是否对资产价格进行反应。笔者认为,货币政策对资产价格过度波动有必要进行相机性金融控制。     

关联于资产价格波动的货币政策非对称性检验——基于修正NK-SVAR模型的实证分析

资产价格波动通过多种途径影响宏观总产出,进而间接反映在货币调控的效应测度上.基于此,本文针对新凯恩斯模型进行了修正,在货币政策非对称效应的SVAR模型检验中导入了资产价格变化和汇率波动的影响.实证结果表明,紧缩货币政策较扩张性政策具有更强的产出冲击,但其效应显著关联于资产价格变化,这就要求资产价格变化必须纳入到未来相机抉择的货币政策体系中.     

变系数Black-Scholes模型有红利支付下的欧式期权定价估计

主要研究变系数Black-Scholes模型有红利支付下的欧式期权定价的估计问题.首先,构造了波动率函数的估计量,并讨论了所得估计的强收敛性、渐近正态性和收敛速度.然后,基于波动率函数的估计,利用期权定价公式得到了变系数Black-Scholes模型有红利支付下的欧式期权价格的估计.最后,证明了所得估计量是期权价格的强相合估计.     

基本值估计差异与资产市场价格波动

基于Lux-Marchesi模型,引入多个体异质基本值交易者,讨论基本值交易者对基本值的评估以及对价格泡沫反应的差异对资产价格波动的影响.结果表明,基本值交易者对基本值的看法不一致和对泡沫反应的不同均会加剧资产价格波动,但是前者的作用更为明显,从而证明基本值交易者也是价格波动源之一.     

自适应神经网络在短期负荷预测中的应用

采用基于混沌算法的自适应预测模型,应用于电力系统短期负荷预测.选取重构相空间中的饱和嵌入维数作为神经网络的输入节点数,适当选择非线性反馈项,能使网络的动力学在权空间具有混沌行为.通过进化算法建立一种自适应机制,使得网络能够根据学习和训练的结果优化非线性反馈项.算例表明,该算法具有很强的自适应能力和鲁棒性,精度高.     

基于Matlab的开关磁阻电动机驱动系统非线性建模仿真

在分析开关磁阻电动机数学模型的基础上 ,借助于Matlab/Simulink建立了电流滞环控制、功率变换器、转子位置角计算等模块 ,将这些模块有机结合 ,搭建出了电流斩波控制方式下的开关磁阻电机驱动系统的非线性仿真模型 .据此模型 ,针对一台四相 8/6结构样机进行了仿真 ,仿真结果证明了该模型的有效性 .该模型为分析和设计SRM控制系统提供了一种有效的工具 .     

基于RBF神经网络和专家系统的短期负荷预测方法

深入研究了天气和特殊事件对电力负荷的影响,建立了结合径向基（RBF）神经网络和专家系统来进行短期负荷预测的模型。利用RBF神经网络的非线性逼近能力预测出日负荷曲线,然后利用专家系统根据天气因素或特殊事件对负荷曲线进行修正,使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度。利用该模型编制的实用化软件在西北电网的多个电力局投入实际应用,结果表明：该方法用BP神经网络相比,具有较高的预测精度,同时具有较强的实用性。     

四阶电力系统混沌分析与新型滑模控制

电力系统的混沌现象对电网的安全稳定运行构成了极大威胁,本文研究了含扰动项的四阶电力系统模型的混沌控制问题.首先,利用Lyapunov指数谱及分叉图等分析了参数变化对系统动力学行为的影响规律.然后,基于系统稳定性理论,提出了一种新的将非线性光滑函数作为滑动控制律的反演滑模控制方法,以削弱传统滑动控制律引起的系统抖振.选取不同的函数作为控制目标,采用MATLAB软件进行数值仿真,结果表明：不论目标函数如何改变,控制器都能够使受控电力系统从混沌状态快速稳定至目标轨道,并且有效抑制抖振.     

基于不同核函数的非参数利率期限结构模型的估计

给出了用非参数方法估计利率期限结构的过程,并以上海证券交易所的国债回购利率数据为样本,采用4种不同核函数：高斯核、抛物线核、四次方核和六次方核对利率期限结构模型进行估计。结果显示：当利率小于4%时,4种核函数估计结果相近;当利率大于4%时,高斯核和抛物线核的估计结果相近,四次方核和六次方核的估计结果相近;从利率均值回复的角度来说,后两者要优于前两者。所有结果表明：短期利率的密度函数是非正态的,扩散过程的漂移函数和扩散函数是非线性的,印证了非参数利率期限结构模型在刻画利率行为方面的优越性。     

一种应用时间序列技术的短期电力负荷预测模型

提出一种时间序列算法和模糊逻辑技术相结合的电力系统短期负荷预测方法 .它包括一个具有非线性特性的传递函数模型 ,可以考虑气温等外界因素对负荷的非线性影响 ,能使预测及时跟上负荷变化的趋势 ,适用于由于天气等因素变化引起负荷突变的预测场合 .为了更好地处理影响电力系统负荷的不确定性因素 ,便于利用预报人员的丰富知识和经验 ,此文采用了具有较强结构性知识表达能力的模糊逻辑技术与时间序列相结合的方法进行负荷预测 .测试结果表明了该方法的有效性     

基于复杂系统的短期负荷预测研究及系统设计

运用复杂系统理论分析电力系统.采用聚类方法对用电区域进行子系统划分,并通过改进的神经元网络算法和增加天气因素的预测方法进行短期负荷预测.通过算例和电力系统应用,证实了该算法的可行性,较显著地提高了负荷预测的准确率.     

一维土柱试验的数学模型

主要讨论了一维土柱试验模型及其反问题.考虑到溶质在土壤及地下水中迁移的非线性行为,认为通常模型中的阻滞因子应改为与溶质浓度相关的泛函,而零阶产出项应为与时间、空间及溶质浓度相关的非线性项,进而提出了一类新的描述一维土柱试验的非线性数学模型.对于模型参数的识别问题,给出了两类典型的确定阻滞因子与源(汇)项系数的土柱试验反问题.最后,以淄博张店孝妇河-张冉原状土柱试验为例,应用所建立的数学模型对试验结果做了初步的阐释.     

统计相关水深遥感模式的建立

利用卫星遥感图像影像光谱值和实际水深的同步资料进行统计相关分析,建立初步的水深遥感模式,应用于水下地形的反演,使用幂函数形式的非线性修正项对初步模式进行修正,弥补用局部样本点的回归方程代替整体时局部水域产生的水深数值偏差的不足,得到应用于整个研究水域的水深遥感模式,使遥感水深值的平均相对误差从修正前的３７％下降到修正后的１７％,精度明显提高。     

An improved numerical method for nonlinear terms of spectral model and its applications

At present,the spectral model is one of the most widely applied numerical models in the research of numerical prediction and climatic variation .To improve the precision and effeiciency of spectral method can greatly contribute to the development of numerical prediction .As the core part of spectral method,the calculating method of nonliner terms always concentrates on numerical solution of atmospheric dynamical processes in the spectral space,However,there was little study in this field in the late thirty years,According to the principle of nonlinear term calculation with the dimensionality degradation and latitudinal perfect spectral method.we designed a new nonlinear term calculating method and made it compatible well with the common numerical algorithms of the spectral model used internationally,With an own-designed spectral dynamical framework suiting for the numerical application in common uses,theoretical analyses and numerical experiments have also been deeply conducted to compare our new method with the widely-used transform method in an attempt to advance the development of numerical algorithms of spectral model.