近半个世纪以来中国季风区气温与降水变化及其时空差异

利用中国东部季风区20个测站1960-2012年气温和降水量的月值数据,采用线性趋势分析、Mann-Kendall突变检验、Morlet小波分析等方法,分析了季风区各区域年平均气温和年降水量的变化趋势、突变现象和周期特征.结果表明1960-2012年季风区各区域均有增温趋势,在20世纪90年代发生突变,东北地区发生突变要早于其他地区,北方地区的增温幅度大于南方,存在4年左右周期,8～16年的准周期,气温的高频变化周期在内陆地区表现更为明显;年降水量在53年里处于波动状态,四川盆地、华北地区和季风区西北部地区降水有减少趋势,长江流域下游降水有增加趋势,其他地区没有明显变化趋势,存在2～4年周期、8～16年左右准周期,降水的低频变化周期在近海地区表现更为明显.     

由双不动点映射生成的乘性类Langevin噪声驱动的过阻尼分数阶棘齿

本文研究双不动点映射生成的乘性类Langevin噪声驱动的过阻尼分数阶波动势模型的定向输运,其中的确定性类Langevin噪声是混沌噪声的自然推广,由仅具有两个不动点的逐段单调映射迭代产生.数值模拟结果显示:当模型同时空、时对称破缺时定向流出现,且噪声参数的变化可以引起定向流的振荡、衰减与逆转.值得注意的是该定向输运行并不依赖于热扩散,即棘齿是非热的.     

粘土矿物分析及其指示的气候意义 ——以毛乌素沙漠滴哨沟湾为例

以毛乌素沙漠东南缘萨拉乌苏河流域滴哨沟湾剖面DGS1层段为代表,对其粘土矿物组成进行分析.结果显示,DGS1层段粘土矿物以石英、钾长石、钠长石、伊利石、蒙脱石、方解石和绿泥石为主,各层位均不含高岭石.各种沉积相矿物组成基本一致,说明该地区的矿物来源基本一致.不同沉积相粘土矿物含量不尽相同,沙丘砂、次生黄土中的石英、长石、伊利石、绿泥石等代表干、寒气候的粘土矿物含量高,湖沼相中的蒙脱石、方解石等代表暖湿气候的粘土矿物含量高,个别湖沼相层位出现了白云石.粘土矿物组分表现出萨拉乌苏河流域全新世气候特征:本地区全新世总体偏冷干,各沉积相缺失高岭石而均存在绿泥石可为证明;本地区全新世气候分为两个主要气候阶段,早期到中期堆积湖沼相为主的时期气候相对温暖湿润;中期以后到现在堆积次生黄土和沙丘砂的阶段气候相对寒冷干燥.     

我国中药材价格波动影响因素的实证研究 ——基于因子分析和向量自回归模型

近年来,中药材价格持续上涨,并屡屡出现价格暴涨暴跌的情况,给药农、药材商、消费者以及中药材市场都带来了不小的影响。通过因子分析我国中药材价格波动影响因素,研究发现:我国通货膨胀与生产成本的综合因子对我国中药材价格波动的解释力最强,影响最为显著,供给因子也具有显著的影响;在因子分析的基础上运用向量自回归模型对各具体影响因素进行分析发现:中药材价格受自身的滞后影响显著;中药材种植面积对我国中药材价格波动影响也较大;农业生产资料价格指数和受灾情况也对我国中药材价格的波动具有一定的影响,并整体呈现逐年上涨的趋势;西药类商品零售价格指数的影响并不显著。     

新形势下人民币汇率的思考

在新的经济形势下,美元开始走强,而新兴发展中国家的货币受到了新形势下极大的影响,人民币汇率也开始出现波动。未来,人民币汇率双向波动趋势将更加明显,但是有着中国经济支撑,不会出现大规模贬值,而人民币汇率波动范围将扩大,减少政府干预是未来人民币改革的必然趋势。     

喜旱莲子草气候生态位的特征及在入侵过程中的变化

入侵物种的气候生态位是对其进行有效预测和控制所需的重要信息。然而,目前大部分研究关注局域尺度特定入侵地与原产地的差别比较,对全球尺度不同入侵地及原产地之间气候生态位的种内变异了解非常有限。喜旱莲子草是广泛入侵全球多个地区的恶性的入侵植物之一,目前对其气候生态位知之甚少。本研究分别从环境空间(E-space)和地理空间(G-space)的角度评估喜旱莲子草原产地种群的气候生态位,并将其与北美、东亚、大洋洲入侵地进行比较,以揭示入侵前后气候生态位的变化。结果发现与喜旱莲子草的原产地种群相比,入侵种群的气候生态位发生了显著变化,且变化方向在不同的入侵种群间存在较大差异。其中,入侵亚洲的种群占据了比原产地更为广泛的地理生境和生态空间,而入侵北美洲的种群则仅能利用部分原产地种群的气候生态位,并且其气候生态位扩展比例极低,入侵澳洲的种群的环境空间则呈现扩展和未填充比例双高的特征。对环境因子的分析结果表明：低温和夏季降水共同限制了北美洲入侵种群的北向扩散,而入侵亚洲的种群则能占据着比原产地更冷的环境。这些结果可为气候变化背景下对喜旱莲子草的入侵预测和管理提供帮助,同时也表明广泛入侵全球多个地区的物种...     

波动率风险溢价——基于VIX的实证

波动率风险溢价是金融学文献关注的核心问题之一. 基于非仿射GARCH扩散模型,推导相应的VIX公式,继而采用S&P500与VIX 指数联合数据,给出模型客观与风险中性参数基于有效重要性抽样（EIS）的联合极大似然（ML）估计. 进一步利用粒子滤波 方法给出隐波动率的估计,推断VIX隐含的波动率风险溢价. 蒙特卡罗模拟实验表明,提出的估计方法是有效的. 采用实 际数据进行的实证研究表明,波动率风险被定价,且波动率风险溢价为负,隐含市场投资者整体表现为风险厌恶.     

羊群行为加剧股票价格波动吗?

羊群行为是否加剧股票价格波动,已有研究甚至给出截然相反的结论.假定交易者买卖观点的转变主要受其对股票基础价值认知和其他交易者行为的影响,本文构建描述市场平均投资态度和股票价格变化的数学模型,利用离散动力系统的相关理论研究模型的稳定性,并根据金融市场稳定与否对羊群行为程度进行界定.研究结果表明,在轻度羊群效应区间内,股票价格相应地呈现微幅周期波动;在中度羊群效应区间内,股票价格在经历一段时间的阻尼式波动后收敛至均衡价格,并且在此区间中存在最优的羊群行为,它促使股票价格以最快的速度逼近均衡价格;而在重度羊群效应区间,股票价格发生大幅的非理性波动,可以导致股市严重泡沫和金融危机的产生.     

基于符号时间序列直方图的高频金融波动预测

将符号时间序列分析方法与K-NN(K-Nearest Neighbors)算法相结合,提出了一种基于符号时间序列直方图的高频金融波动整体分布的预测方法。首先将时间序列符号化得到符号时间序列,并以符号序列直方图表示符号序列的分布,引入符号直方图时间序列的概念,采用K-NN算法得到下一个周期符号序列直方图的预测。在K-NN算法中,针对符号序列直方图的特点,提出以欧几里得范数,χ2统计量和相对熵作为选择邻居时的符号直方图序列相似度的度量方法,利用系统自身的几何特性确定符号直方图序列的嵌入维数。以上证综指5分时的高频数据检验了本文方法的预测能力。结果表明,本文方法预测所得结果整体误差均在可以接受的范围内,预测所得的分布与真实分布均值相同,但是方差较小。     

Measuring and locating zones of chaos and irregularity

The new measures computed here are the spectral detrended fluctuation anatysls （sDFA） and spectral multi-taper method （sMTM）. sDFA applies the standard detrended fluctuation analysis （DFA） algorithm to power spectra, sMTM exploits the minute increases in the broadband response, typical of chaotic spectra approaching optimal values. The authors chose the Brusselator, Lorenz, and Duffing as the proposed models to measure and locate chaos and severe irregularity. Their series of chaotic parametric responses in short time-series is advantageous. Where cycles have only a limited number of slow oscillations such as for systems biology and medicine. It is difficult to create, locate, or monitor chaos. From 50 linearly increasing starting points applied to the chaos target function （CTF）; the mean percentage increases in Kolmogorov-Sinai entropy （KS-Entropy） for the proposed chosen models; and p-values when the models were compared statistically by Kruskal-Wallis and ANOVA1 test with distributions assumed normal are Duffing （CTF： 31%： p 〈0.03）; Lorenz （CTF： 2%： p 〈0.03）, and I3russelator （CTF： 8%： p 〈0.01）. Principal component analysis （PCA） is applied to assess the significance of the objective functions for tuning the chaotic response. From PCA the conclusion is that CTF is the most beneficial objective function overall delivering the highest increases in mean KS-Entropy.