基于随机Lagrange方法的最优套期保值策略

将随机LQ控制模型推广到系统状态为跳跃-扩散过程的随机LQ模型,采用随机Lagrange方法得到最优反馈控制,然后运用该框架去处理数理金融中的套期保值问题,最后得到了最优套期保值策略.     

广义实型密度加权平均中间算子及应用

针对普遍存在的向量、矩阵等多维的数据形式,将面向点值的密度加权平均中间(DWA)算子拓展为广义实型密度加权平均中间(GR-DWA)算子.给出了通用的数据元素聚类过程,该过程能够对点、向量、矩阵等3种类型的数据进行有效分组.研究了一种兼顾"规模"与"功能"信息的密度加权向量设置方法,并给出了3种参数确定思路,以支持主观、客观或主客观结合等多种决策方式.定义广义实型密度算术平均(GR-DWAAA)算子,并探讨了GR-DWA算子在多属性群决策中的多种运用途径.最后,给出了GR-DWAAA算子处理多属性群决策问题的一个应用算例,算例的结果验证了算子的有效性.     

供应链采购订单变更及排期

供应链系统采购订单柔性变更与排期问题是一个复杂问题,国内外理论和实践都没有很好解决.本文提出了建立订单柔性变更与排期的模型,包括前台变更与后台数据处理,并对问题进行了简化与抽象,描述了实现的算法,并得到了大量的实际应用.     

基于跳跃-扩散过程的一类亚式期权定价

在期权定价理论的研究中,一般都假设标的资产(设为股票)的价格服从几何布朗运动.然而在现实的金融市场上,当有重大信息到来时,便会对股票价格产生冲击,使其价格出现不连续的跳跃.考虑这一因素,在标的资产价格服从跳跃-扩散过程时,分别在完全市场与非完全市场上通过选择帐户折算变换与复制将一种亚式期权(考虑算术平均)定价问题进行简化为一种类似于欧式期权定价问题,然后运用Merton对冲风险方法得到原亚式期权的定价与套期保值策略.     

基于广义预测算法的直接转矩控制仿真

针对电动汽车电机驱动控制系统结构复杂且系统性能受负载不确定性影响的缺点,提出了一种用于永磁同步电动机广义预测控制方法。从驱动系统动力学方程出发,建立了不依赖电机控制参数的驱动系统CARIMA模型,并采用广义预测算法对驱动系统的给定转矩进行了控制;为了获得良好的变速性能,实现了基于GPC的PMSM驱动系统的直接转矩控制;最后对系统变速过程进行了仿真。仿真结果对比表明,这种控制结构和方法能够实现对转矩变化的有效控制,使速度变化具有较好的平缓控制效果,在工程实际中有很大的应用潜力。     

约定性结构还原与广义科学统一

还原与反还原的争论,科学统一与反科学统一的争论,是当今科学技术哲学界的两大争论不休的问题。争论的每一方都有著名的哲学家支持,各执一方。我在此两大争论基础上,提出约定性结构还原,狭义科学统一,广义科学统一。同时从约定性结构还原与广义科学统一的密切关系中,用新的视角,试图寻找还原与科学统一的研究新进路。     

基于GSPN方法的柔性制造系统过程模型和性能分析

应用广义随机Petri网方法,对柔性制造系统进行建模和分析,提出了控制策略和优化方法.针对柔性制造系统的离散性,对整个系统的过程模型进行分析.利用广义随机Petri网结合马尔可夫链的方法,确立了系统的配置参数,得出了系统的平均运行时间,机床的平均使用率,系统的生产率,故障概率,对系统的优化和生产效率的提高以及柔性的提高提供了理论支持.最后,通过柔性制造系统实例,对该方法进行了检验.     

不同播期对紫花苜蓿生长发育及产量的影响

试验研究结果表明,在进入多雨季节的哈尔滨地区,分期种植对紫花苜蓿各茬次的生长发育特性和干草产量都会产生影响,表现为早期播种好于晚期。2004~2006年3a干草平均产量7月5日播种比7月25日播种增产286kg/hm2,7月25日播种比8月15日播种增产1 639kg/hm2,7月15日播种比8月15日播种增产1 925kg/hm2。     

基金持仓与商品期货价格关系的实证研究——以铜期货市场为例

为考察基金操作行为与铜期货价格之间的关系,利用美国商品期货交易委员会公布的交易商持仓报告提供的持仓信息,采用Granger因果检验方法分析了国际基金操作行为与国际铜期货价格之间的关系.结果表明,价格收益率正向Granger影响基金净多持仓,即收益率上升会引起基金净多持仓的增加.但一般而言,交易商包括基金的净持仓并不引领价格变化.另一方面,瞬时Granger因果检验的结果显示,基金净持仓与期货价格之间存在互相影响、互为因果的关系.     

基于广大极值分布的高频极值条件VaR模型

在考虑当前预期和波动性条件下,为了有效地捕获极端条件下收益率时间序列动态特征,提高VaR的度量精度,建立了基于高频数据的条件极值VaR模型.应用智能优化算法对条件极值分布的时变参数进行估计,考察了在不同样本容量分块下的条件极值VaR,并对VaR计算结果的精度进行了Kupiec-LR检验和动态分位数检验.研究结果表明,基于高频数据的条件极值分布较好地拟合了极端条件下的收益率特征,与McNeil提出的传统条件极值VaR相比,应用高频数据建立在条件广义极值分布基础上的条件极值vaR的Kupiec检验DQ检验值都较为理想,表明该模型能够捕捉到我国市场风险特征,提高极端情况下风险测度能力.