保险精算方法在期权定价模型中的应用

Norbert Sehmitz用反例证明Mogens Bladt与Tina Hvid Rydberg提出的期权定价的精算公式是错误的.在修正Bladt和Rydberg提出的精算公式基础上,从评估实际损失和相应概率分布角度来定量研究期权价值构成,获得基于保险精算方法的期权定价模型,并进一步推导出经典Black-Scholes期权定价公式.精算方法在一定程度克服了基于无风险套利、复制思想得到的B-S模型假设严格、公式推导较为繁琐的不足,指出精算定价与B-S期权定价方法之间的差异.最后给出算例探讨保险精算方法在期权定价理论中的应用,为实践中合理确定期权价格提供理论和实践参考价值.     

贫困村农户电商扶贫参与意愿及其影响因素研究——以资源枯竭型城市阜新为例

基于阜新市贫困村407份调查数据,识别了农户参与电商扶贫的意愿,并运用多元有序Logit模型实证分析了农户参与意愿的影响因素。研究表明,农户对电商扶贫的参与意愿较高;受教育程度、网络使用经验、主要经济来源、农村电商认知、电商扶贫收入效应认知、亲戚朋友电商扶贫参与意愿、政府电商扶贫相关工作、电商服务站相关工作、电商扶贫服务体系、特色农产品规模对农户电商扶贫参与意愿有显著正向影响,家庭年均纯收入、生活满意度认知因素对农户电商扶贫参与意愿有显著负向影响。     

债务抵押契约模型市场重构与违约损失率分布

在违约损失率(LGD)是随机变量的假设下,应用推广的两因子高斯-Copula债务抵押契约(CDO)定价框架,通过极小化相对熵,讨论了利用市场公开报价数据进行系统违约因子和LGD分布的重构问题.计算结果验证了违约具有偏态性的特点.所建立的模型可看成是对高斯-Copula模型的修正.在计算该问题时,采用迭代方法,避免了处理非线性问题以及非光滑优化问题的求解困难.数值计算结果表明,算法是稳定和收敛的.     

磷素对南漪湖流域水质的影响及其外源性来源分析

为探究磷素对南漪湖近年来水质变化的影响以及定量分析湖泊外源磷污染源结构。于2015—2021年逐月采集南漪湖东湖心、南漪湖西湖心、狮子口3个代表性点位水样,采用单因子评价法、综合污染指数和水污染指数法分别分析了总磷(total phosphorus, TP)、溶解氧、高锰酸盐和氨氮的含量水平,对南漪湖水质的时空变化特征进行了综合性评价以探究磷素与其他指标对水质污染影响的差异。以2017年为基准年,采用改进的输出系数模型对南漪湖流域21个乡镇的外源磷负荷进行分析以确定其主要污染源。结果表明：3种水质评价方法获得的水质评价结果基本相同,2015—2021年南漪湖水质总体呈现逐渐变好的趋势,达到Ⅲ类水质标准;各个指标对南漪湖水质均有一定的影响,但TP是影响南漪湖水质最主要的影响因素,TP判断的水质等级与最终测量的点位水质等级相似;面源污染是主要污染源,其中耕地(包括水田和旱地)污染负荷最大为328.912 1 t/a,其次为建设用地和农村生活污染负荷,占比分别为41.32%和15.32%。研究结果将为南漪湖流域水污染防治提供参考依据,也可以为长江中下游乃至全国典型中小湖泊的污染防治提供参考和...     

国有股减持对证券市场影响的实证研究

以1999年1月—2002年5月上市新股为样本，建立计量模型对其进行实证研究，得出以下结论：①国有股减持价格的确定应该慎重考虑，因为投资者最关注的就是国有股减持的价格；②我国证券市场具有新兴证券市场的特征：投资者普遍关注的是流通盘较小的公司，国有股减持的价格定位的主要影响因素是公司流通股本量，而不是公司的EPS(每股收益)；③国有股的减持不应过分集中，而应分散在相对较长的时期内完成。     

IMM迭代无迹Kalman粒子滤波目标跟踪算法

针对传统交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法跟踪机动式再入目标精度差和实时性不高的问题,提出一种交互式多模型迭代无迹Kalman粒子滤波算法.该算法在多模型滤波过程中采用改进的粒子滤波算法,通过迭代无迹Kalman滤波融入最新观测信息,进而生成粒子滤波的重要性密度分布,从而提高采样质量,改善滤波算法性能.仿真结果表明,提出的算法相对于交互式多模型粒子滤波算法具有更好的跟踪效果.该算法对提高跟踪机动式再入目标的精度与实时能力具有一定的理论意义.     

农户环保型农药选购的影响因素及其效应研究

利用大样本调研数据,基于计划行为理论框架和结构方程模型,实证检验了农户环保型农药选购行为的影响因素及其效应。本文研究发现,农户环保型农药选购行为主要受到态度、主观规范、知觉行为控制和意向等因素影响,而这些因素可由农药杀虫效果、家庭成员期望、农药使用经验和零售商推荐等突显信念进一步解释;同时,农户还普遍存在环保型农药知识贫乏的问题。此外,农户环保型农药选购行为能否实现,不仅受到具有主动性选购意向的直接影响,更受到具有一定程度被动性的知觉行为控制的直接作用,而且后者效应大于前者效应。结论为完善现行农药使用治理制度提供了微观证据支撑。     

基于改进隶属云模型蚁群算法的喷涂机器人喷枪轨迹组合优化

摘要： 针对复杂曲面分片后的喷枪轨迹组合优化问题,利用哈密尔顿图将其转化为广义开环旅行商问题(OTSP),采用“问题无关的进化算法与问题相关的局部搜索相结合”的策略,首先引入隶属云模型来自适应调节蚁群算法中控制的随机性,然后引入K-opt局部搜索策略的基于改进隶属云模型蚁群算法(MCMACA)对喷枪轨迹组合优化的OTSP问题进行求解.仿真结果表明,改进隶属云模型蚁群算法的全局搜索性和局部收敛性更佳,在复杂曲面上对喷涂机器人喷枪轨迹进行优化具有明显的优越性.
关键词： 组中图分类号：文献标志码： A     

Parameter estimation for multirate multi-input systems using auxiliary model and multi-innovation

The multirate multi-input systems have different updating periods and sampling periods such that the conventional identification algorithms cannot be used to identify such multirate systems. By using the auxiliary model identification idea, the multiinnovation stochastic gradient algorithm is developed to estimate the parameters of multirate systems. Finally, an illustrative example is given to verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于神经网络的模型参考自适应逆飞行控制

针对飞行安全控制问题,结合动态逆方法和神经网络理论,提出了一种基于改进BP神经网络的模型参考自适应逆控制方法,应用到飞行控制系统中。该方法在控制器中引入神经网络算法,在经典BP神经网络控制算法的基础上,使用遗传蚁群算法优化神经网络参数,在线调整网络的权值和阈值,避免了传统梯度下降法的缺点,提高了自适应算法的效率,达到了抗干扰的目的。从而改善了飞机飞行稳定性和操纵性。在波音747—100/200飞机模型上仿真实验表明了该方法的可行性和鲁棒性,能够保障飞行安全。