证券市场的标度理论及实证研究

运用分形理论探讨证券市场的自相似性与标度不变性 ,分析三种标度指数 ,即自相关指数、Hurst指数、基于 DFA算法的标度指数 .基于标准差时间序列改进 Hurst指数 ,将 DFA推广为动态递推算法 .利用三种标度指数对国内沪深股市进行实证研究 .结果表明 ,沪深股市收益率均不服从正态分布 ,在跨时间尺度的股价指数之间存在着相关性 ,表现为分形时间序列 ,说明其背后所隐含的政策导向影响中国股票市场的特征 .     

基于人因学的工作地设施布局的优化设计研究

用 REBA方法将工作地中人的作业动作因素定量化 ,结合物流因素 ,提出了新的基于人因学的工作地设施布局的优化设计模型 ,综合反映物流优化和人因素优化两个方面 .改进了求解工作地设施布局的遗传算法并应用之对模型求解 .实例研究表明 :利用该模型进行工作地设施布局设计 ,不仅保证作业的高效率 ,同时还能减轻职业性肌肉骨骼损伤的风险 .     

三层超网络演化模型特性研究

为了揭示超网络的某些特性,提出和建立了基于小世界模型和无标度模型混合的4种三层超网络演化模型,并定义了两种层次交叉度用于表征超网络中不同层次节点之间的合作与竞争关系,数值模拟表明:层次交叉度不仅可用于分析超网络不同层次之间节点的相互合作与竞争的关系,还能描述和量化超网络的鲁棒性,研究结果从理论上进一步完善了多层次的超网络演化模型,并为应用研究打下了基础。     

基于均值-MF-X-DMA的能源产业链投资组合策略

国际能源金融市场是复杂的非线性系统,极端气候、地缘政治和金融风险等因素深刻影响能源投资活动。基于分形理论与产业链理论,提出优化中国能源产业布局及外汇能源资产配置的投资策略。结合均值-方差模型与多重分形方法,构建均值-MF-X-DMA模型,并选取标普500指数中反映能源产业链5个环节的10支股票进行分析。研究结果表明：每支股票的收益率均具有分形特征,分形市场假说适用于能源投资组合的构建;基于产业链理论的选股思路,能够构建稳定性更好、收益率更高的投资组合;与传统投资组合模型相比,除了标度为10之外,该投资组合策略在其他标度下均能取得更高的收益以及夏普比率、詹森指数和特雷诺指数,并弱化系统性风险的影响。     

城市轨道交通枢纽适应性仿真系统实现策略

首先在5个仿真子系统的划分基础上,建立设施布局图、设施数据设置、仿真数据设置、仿真过程演示、仿真结果分析5个功能模块。其次提出了离散和连续仿真相结合、微观和宏观仿真相结合、基于启发式算法的仿真优化策略、虚拟环境动画演示和多线程控制策略等仿真实现方法。接着提出了基于UML的类模型、状态模型、交互模型的面向对象建模方法。然后从设施布局、设施规模、客流规模、进出站列车四个角度分析了设施适应性的对比评价研究策略。最后应用提出的基于遗传算法的仿真优化策略,实现了售检票区域子系统内进出站闸机的仿真优化配置算法的验证与分析,为仿真系统的应用开发奠定了理论和技术基础。     

基于心理物理定律的对偶判断语言标度模型

判断语言的标度模型能够直接影响复杂系统决策综合计算结果的科学性、准确性。从心理物理关系角度分析了系统决策中外界客观刺激与心理主观判断过程的基本原理,建立了标度模型数值体系与对偶判断语言集的心理物理关系模型;构建了基于W-F(Weber-Fechner)定律及Stevens幂定律的2种对偶判断语言标度模型,并确定了标度模型的具体数值体系。从标度模型应用计算结果及自身特性两个方面,以标准均匀判断矩阵实例验证了基于心理物理定律的标度模型具备的优点,及W-F定律较Stevens幂定律更加适合用于复杂系统决策研究。     

基于无标度网络的应用层组播仿真

最新的研究表明,Internet网络中节点的连接度服从幂律分布,且具有无标度(scale-free)特性.基于无标度网络模型建立的网络仿真能够更真实的反映在互联网中应用的演化特征.基于对无标度网络的研究,提出了一种基于对数关系的改进的非平稳增长模型,在此模型基础上建立了基于gossip协议的应用层组播(ALM)的模拟仿真.仿真结果表明,与常用的随机网络模型比较,提出的基于无标度网络的模型与互联网的实际情况更吻合;与Planetlab实验床试验和实际测量数据分析比较,基于无标度网络的仿真可以有效模拟大规模网络上的应用.     

基于自适应调节的人类动力学模型

近期人类动力学的研究揭示:大量人类行为的时间间隔分布具有标度性.尽管最近建立的人类动力学的排队论模型在解释这种非泊松特性的成因方面取得了很大成功,但还有大量存在标度性的人类行为不能用排队论模型描述.基于人类对自身行为的兴趣或活性的自适应调节现象,提出了一个非排队论的人类动力学模型,并对其进行了数值模拟和解析研究.该模型可以获得指数为-1的幂律形式的时间间隔分布,与一些实证结果相吻合.这一结果表明,自适应调节的兴趣或活性也是人类行为的非泊松特性的成因之一.     

基于网络整体效能的战斗毁伤模型

经典Lanchester平方律揭示战斗的规模效应, 但其战场通视和直瞄假设面临挑战. 基于战斗信息流的符号学分析, 认为现代战场是网络通视与直瞄的, 将基于网络整体效能的随机格斗与Albert 网络"去点"操作结合, 提出统一表示交战行为与协作行为的网络随机格斗模型, 并试验评估体系作战的动态网络效应: (1) Lanchester 平方律是体系作战网络效应的最优特例; (2)网络系统作战效能既与有效兵力生成因素(单元效能和网络拓扑)相关, 也与目标冗余度相关, 且随战斗进程递减; (3)无标度网络比随机网络"有效、鲁棒但脆弱".     

给定数量线圈的网络布局优化方法

针对交通网络中数量给定的线圈布局优化问题,提出了一种图论算法。新算法充分利用网络支撑树的拓扑特征,并通过对网络路段赋权,使得相继添加新路段后形成的网络回路对路段流量的推断影响最小,从而优化了定量线圈的布局。新方法具有如下特点:(1)避免了常用代数方法繁复的数学分析过程,降低了运算量;(2)揭示了未安装线圈路段的树状网络拓扑特征;(3)利用支撑树多样性的优势,可为交通管理和施工部门提供多种优化布局方案。通过算例验证了新方法的有效性。     

再论AHP中的指数标度法

对指数标度法的客观差别判断矩阵提出了两种扰动形式, 据此分析了扰动前后的排序权向量和排序结果之间的关系, 改进了文[1]中的某些观点, 提出了指数标度法的几点新好处。     

沪深两市股权关联网络的社团结构及其稳健性

建立了上市公司与其主要股东的关联网络, 利用实际数据分析了中国股市2001到2010年的总体走势, 证明了该网络属于典型的无标度网络, 无标度指数的变化显示出从2006年开始上市公司中出现少数度值极大的in-hub节点, 而上市公司的主要股东中出现了相对较多的out-hub节点. 同时采用加权派系过滤算法分析了网络中3-派系(3-clique)下的社团结构, 证实了从2006年开始一些大型国有企业上市后迅速地成为了网络中的核心节点, 造成了网络资源重组现象. 这同时解释了无标度指数的变化原因. 然后通过研究近年来大公司之间的大额投资关系发现: 这些大公司不但经历住了全球经济危机的考验, 而且上市公司与大型控股公司之间的关系变得更加紧密. 分别分析了该网络遇到随机故障和蓄意攻击时的稳健性. 其中2008年中国受国际经济危机的影响正好与网络出现随机故障的情况类似, 分析表明此时中国股市表现出强健的鲁棒性;但若对整个网络进行蓄意攻击, 网络则明显表现出极强的脆弱性.     

基于关键词的语义动力学实证分析

为了研究论文关键词在期刊系统中的过滤和分类作用,本文运用语义动力学的分析方法,对美国国家科学院院刊近16年的关键词进行了实证统计分析,包括关键词的词频分布、关键词演化标度行为,以及关键词的衰减因子变化.统计显示,美国国家科学院院刊中关键词的词频近似符合跨越4个数量级的Zipf分布,其指数为0.86.特别地,实证数据显示,每年新关键词的数目和所有关键词总数在演化过程中存在一个非常漂亮的幂次标度关系,其指数约为0.75.令人惊讶的是,严肃规范的期刊关键词和随意的网页标签具有几乎一致的演化标度律.这些不同系统中共同出现的的统计规律对于认识基于关键词的语义系统演化行为有借鉴作用.     

上证综指马尔可夫转换模型的MCMC估计和分析

引入结构突变,对上证综指马尔可夫转换-ARCH模型通过马尔可夫蒙特卡罗方法(MCMC方法)进行估计。在30000次参数模拟之后,本文得到稳健、可靠的结果,似然比检验显示本文模型好于几乎所有GARCH族模型。本文结论:(1)相对于世界主要股市,中国股市各波动状态的持续时间短、波动幅度大;(2)不像其他股市,中国股市的波动不能反应国内外的政治经济状况的变化;(3)中国股市中等波动状态的收益率显著大于0。这些结论提供了一个认识中国股市波动性的全新视角,还揭示了一种基于模型的实用数量投资方法,最后本文提出了完善中国股市的相关建议。     

近非齐次指数序列GM(1,1)模型灰导数的优化

从原始序列为非齐次指数律的GM(1,1)的灰导数出发,利用向前差商和向后差商的加权平均值作为GM(1,1)的灰导数白化值, 并给出了加权系数λ的具体表达式,进而建立了优化灰导数后适用于原始序列为非齐次指数律的GM(1,1)模型,且证明了此模型具有白指数律重合性,给出了求 参数的方法及表达式,并通过实例对比验证了此模型具有更高的精度,并且对于严格的非齐次指数序列能够完全的拟合.     

城市群交通网络特性

城市群经济社会蓬勃发展要求有相适应的交通运输网络为其提供强有力的支持,因此,以长株潭城市群交通网络为背景,研究了交通网络特性.给出了道路的n阶平均度、网络平均n-聚集系数、网络失效弹性等概念,定义了度为k的道路的介数中心性和基于节点介数中心性的结构熵,在数值计算的基础上分析了交通网络性质.研究分析发现:(1)五个交通网络中,整个长株潭交通网络是比较抗失效的,湘潭交通网络显示出对失效的脆弱性,而长沙市及长株潭整个交通网络是最为有序的;(2)长株潭城市群交通网络是小世界网络而不具有无标度性;(3)对网络匹配关系研究表明交通网络是异配的,利用网络异配性初步探讨了网络层阶性.     

利用互联网搜索关注度预测期权隐含波动率变动:基于人工神经网络的分析

本文运用人工神经网络方法,研究互联网搜索对期权隐含波动率的影响.基于标普500指数看涨期权,本文首先建立了一个揭示期权隐含波动率变化与指数收益率、期权Delta和期权剩余有效期之间关系的人工神经网络模型,结果显示此模型的估计精度比Hull和White (2017)提出的解析模型提升了约15%,比Cao、Chen和Hull (2020)提出的神经网络模型提升了约40%.接着,本文引入25个互联网搜索关注度指标,将它们集成一个谷歌趋势指数并作为度量互联网搜索关注度的综合指标.最后,将该谷歌趋势指数的变化率加入到前述人工神经网络模型,从互联网搜索关注度的角度探究期权隐含波动率的动态特征,新的模型进一步提升了约30%的估计精度.     

系统哲学基本规律读后的几点启示

论文叙述了复杂系统的发展演化规律,讨论了三方面的问题：一是根据整体优化律,如何研究知识积累的规律,以及经济活动中的报酬递增法则;二是根据自组织涌现律,研究了事物发展演化的预测,根据随机过程原理给出了预测学必要的计算公式和如何给出预测的步骤;三是根据层次转化律研究事物发展演化的自相似性,分析整体与细部的关系,大系统与子系统的自相似关系,以及标度不变性和分形的意义,希望可以起到杜渐防萌之效。     

反向累加生成的特性及GOM(1,1)模型的优化

针对反向累加序列的生成与建模问题, 分析了反向累加生成的准光滑性和准指数规律, 进而给出反向累加生成序列的灰建模条件. 证明了基于反向累加生成的齐次与非齐次离散指数函数之间的关系, 并经过理论推导得到了GOM(1,1)模型的最优背景值. 结果表明, 优化的背景值与GOM(1,1)模型的时间响应函数具有较好的一致性, 从而可以在理论上有效提高传统模型的精度. 最后通过实例验证了优化模型的实用性与有效性.     

基于情景分析的应急资源布局决策

考虑灾害发生时需求、运输代价等不确定因素,建立基于情景的应急资源布局两阶段数学规划模型,解决针对自然灾害的应急资源布局问题。将应急资源分配过程作为辅助决策阶段,解决应急设施选址和应急资源配置问题,并利用最小最大值的鲁棒优化方法进行应急资源布局决策。在求解模型时,根据灾害发生的不确定性,利用有限个情景集表示第二阶段的不确定性数据,并将模型化为与其等价的混合整数规划模型,利用情景松弛的迭代算法进行求解。数值试验结果表明基于最小最大准则的应急资源布局模型具有良好的鲁棒性,而且算法也是有效的。