反射随机波动模型的首中时问题

利用鞅方法研究一类带反射的随机波动模型与常弹性方差(CEV)模型的复合模型,用合流超几何函数表示出首中时和波动因子的一种期望,并讨论当模型的参数取某些特殊值时,其中一个合流超几何函数不存在时的情形.     

随机波动率模型下基于精确模拟算法的期权计算理论

基于两类随机波动率模型研究了欧式期权的价格和敏感性估计问题.在Broadie和Kaya的精确模拟算法基础上,讨论了舍取抽样技术在精确模拟算法中的有效应用.在此基础上研究条件蒙特卡罗、对偶变量技术等方差减小技术在欧式期权定价和敏感性Greeks计算中的加速问题.数值结果表明,相比欧拉离散和原始的蒙特卡罗模拟算法,基于精确模拟算法的条件蒙特卡罗加速技术能得到无偏且方差更小的估计值,具有较好的误差减小效果.该算法可以很方便地解决其他更加复杂的金融产品的计算问题,如障碍期权的定价和敏感性估计问题、篮子期权的计算问题等.     

A state-dependent linear recurrent formula with application to time series with structural breaks

An underlying assumption in Multivariate Singular Spectrum Analysis (MSSA) is that the time series are governed by a linear recurrent continuation. However, in the presence of a structural break, multiple series can be transferred from one homogeneous state to another over a comparatively short time breaking this assumption. As a consequence, forecasting performance can degrade significantly. In this paper, we propose a state-dependent model to incorporate the movement of states in the linear recurrent formula called a State-Dependent Multivariate SSA (SD-MSSA) model. The proposed model is examined for its reliability in the presence of a structural break by conducting an empirical analysis covering both synthetic and real data. Comparison with standard MSSA, BVAR, VAR and VECM models shows the proposed model outperforms all three models significantly.     

岷江上游景观边界效应影响因子分析

 边界效应受多种因子影响,在不同时空尺度下表现出不同的边界效应深度。目前关于边界效应深度影响因子的研究只有少量定性报道,缺少定量分析。以岷江上游林农边界为例,分析了生物量边界效应深度的影响因子。应用GIS软件,将边界类型图与数字高程图、土地利用图、降雨数据的叠加,获取边界所处海拔、坡度、坡向、降雨以及边界两侧斑块面积。在SPSS软件中对已获得的边界效应深度与以上诸因子进行多元线性回归分析。研究结果表明：林农边界效应深度与海拔和坡度存在显著线性回归关系,呈负相关,即海拔越低、坡度越小边界效应深度越大;坡向对边界效应深度影响较小,降雨和林块面积对边界效应深度影响不明显。     

基于人工加噪正则化与稀疏贝叶斯回归的核密度估计稀疏构造算法

核密度估计(Kernel Density Estimation,简称KDE)算法是当前最有效和应用最广泛的一种非参数密度估计算法,其主要缺点在于二次的算法复杂度,与训练集容量正相关的空间复杂度以及高维密度估计中的性能降低.为了加快KDE的计算速度,简化模型的复杂度,提出了一种新型的基于稀疏贝叶斯回归的快速的KDE的计算模型,该模型用经过人工加噪处理过的分布函数逼近数据作为输入数据,获得了KDE的极为稀疏的表示.在一元和二元人工数据集上的实验结果表明,该算法与传统的KDE算法相比,在保持了相当的计算精度(多数情况下降低了模型误差)的情况下,将算法执行的时空效率大幅度提高,而且该算法在小样本情况下,得到的密度估计也更为光滑. 二元人造数据集上的初步实验结果还表明通过应用数据高斯化技术得到的算法的多元扩展在一定程度上缓解了“维数灾难”.     

基于多元统计分析的实验课程与专业理论课程相关性研究

该文以某校应用化学专业学生的专业课成绩为研究对象,用多元统计的方法分析该专业实验技能课和专业理论课成绩间的相关性,对学生实验技能的培养对提高专业素养有积极促进作用。     

高频金融数据下二阶波动率阵的估计

文章针对高频金融数据波动率研究领域中出现的微观结构噪音和跳过程的双重影响问题,在对高频金融数据下单个资产跳-扩散定价过程中波动率研究的基础上,对资产定价过程中的跳和微观结构噪音分别进行考虑,得出了高频金融数据下2个资产跳-扩散定价过程中的二阶波动率阵的估计和其收敛速度,扩大了现有文献中相应的研究结果.     

应急管理可视化多元信息系统构建若干问题研究

基于应急管理的4R理论构建了应急管理系统功能模型和结构模型,提出了基于资源层、状态层、决策层和操作层表达的四层结构应急管理可视化多元信息系统模型,并给出了多元信息可视化表示方法示例和分层递阶可视化融合和应急决策模型.     

多元数据的复系数星座图及其优化方法

星座图是多元数据可视化的一种常用方法,具有直观、形象的特点,可以通过调整权系数来对数据进行交互式挖掘.但是传统的星座图缺乏自动调整权系数的较好方法,因而限制了其在可视化数据分析和模式识别的进一步应用.本文将传统的实系数星座图推广为复系数星座图,并且提出了基于复线性判别分析算法对星座图权系数进行自动优化的方法.对4个数据集的实验结果表明,复系数星座图可以较好地表达高维数据的结构关系,并且可以和有关机器算法结合对数据进行可视化分析.     

浅谈《多元统计分析》课程教学

《多元统计分析》是统计学专业核心课程。由于多元方法的应用领域很广,所以统计专业教学计划要求全日制本科学生必须掌握基本的多元统计分析方法,并且能够用于解决实际问题。本文结合教学过程中的心得体会,谈谈《多元统计分析》课程的建设。