模型不确定下带红利支付的最优消费和投资组合

探讨了带有递归偏好的投资者在考虑股票红利支付情形下的最优消费和投资组合.投资者担心模型的误定,因此寻求稳健的决策规则.假设股票的预期收益率遵循一个均值回复过程,在当投资者跨期替代弹性等于1和风险厌恶适中情形下,推导了最优消费和投资决策的显示解.通过数值模拟,发现模型不确定性厌恶增加了财富投资于股票的比例,同时股票支付红利也进一步加大了财富投资于股票的比例.     

不对称信息下短视代理人的投资行为

信息不对称下短视代理人投资行为如何扭曲长期悬而未解，BS经营短视行为低效率一般化特征的结论，依赖于限制性信息假设条件，因而并不具有普适性；Paul证明了隐藏行动类型并不必然导致长期项目过低投资，笔者对隐藏信息类型分析的结论是：一般来说，对长期项目过度投资，只有当经理比股市拥有更多关于长期项目而不是关于短期项目的信息时才会出现。     

修正的UNIFAC－PR模型预测汽液平衡

对于组分分子结构非常相似的链烷烃溶液体系，Vidal混合规则中的超额吉布斯自由能(gres^E)近似为零，由此可得到不合能量项的简化的Vidal混合规则。该简化的混合规则和原Vidal混合规则共同组成了改进的UNIFAC-PR模型。同时，利用Marquardt法估算了部分小分子化合物间的相互作用参数，并用修正模型对40个二元汽液平衡体系的泡点压力和汽相组成进行了预测，大多数体系的预测平均偏差都低于6．0％。尤其是对非对称体系的预测，改进模型的预测偏差比原模型低得多，如体系C2H6／n-C36H74(373K)，压力预测平均偏差从74．0％下降到13．0％。     

全氟丙烯酸酯三元共聚物乳液的合成及性能研究

以含全氟基团的丙烯酸酯单体、甲基丙烯酸甲酯(MMA)、丙烯酸丁酯(BA)为原料,采用十二烷基硫酸钠(SDS)和聚氧化乙烯壬酚基醚(OP-10)为混合乳化剂,以水为介质,用间歇乳液聚合法制备了一种新的含氟丙烯酸酯三元共聚物乳液.研究了乳液的贮存和离心稳定性,考察了聚合物涂膜的双疏性(疏水、疏油性)、耐腐蚀性、热稳定性、成膜特性和表面化学组成.     

融合长短期记忆网络和图卷积网络的轨道交通短时客流起讫点预测

轨道交通客流起讫点(origin-destination,OD)矩阵存在时间相关性和空间相关性。根据客流OD的时空特征,提出长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络和图卷积网络(graph convolutional networks,GCN)的短时组合预测方法。预测方法主要利用LSTM网络来获取客流的时间相关性,利用GCN来获取客流的空间相关性,基于出站口建立客流OD矩阵,对整个路网的客流OD进行训练预测。实验表明:融合LSTM神经网络和GCN神经网络的短时预测模型能有效预测轨道交通客流OD。相较于单独的LSTM神经网络,组合模型在预测误差方面有所改善,更适用于短时客流OD的预测。