语境驱动的仿真模型测试方法论

组合模型的有效性验证是利用模型组合实现仿真系统快速开发的迫切需求,也是组合仿真理论和方法研究的一个重要问题.在分析组合模型抽象层次的基础上讨论了不同层次组合有效性的研究内容,并针对组合模型的行为从测试的角度提出了语境驱动的仿真模型测试方法论,重点讨论了方法论中语境的概念、语境驱动的测试框架生成以及测试框架的嵌入和运行时刻检验等内容,目的是判断仿真模型及其组合行为是否忠实反映了设计信息,实现了行为无错的演化.     

中国股市横截面收益特征与投资者情绪的实证研究

以中国股市1998年5月至2007年4月交易数据为研究样本,对股票横截面收益特征进行实证分析,结果显示,贝塔系数与股票预期收益间关系与理论相反,而股票市值、账面市值比等指标亦可以预测股票预期收益,且这种关系具有阶段性特征。应用非预期投资者开户增长率作为投资者情绪指数,对投资者情绪波动与特征组合收益进行回归分析,证实投资者情绪波动是导致上述现象的主要原因。     

基于Copula方法的开放式基金投资组合的VaR研究

Copula已被广泛地应用于金融领域,特别在金融市场上的风险管理,投资组合的选择,资产定价等方面,并成为解决金融问题的一个有力工具.本文以南方高增长基金的前10支股票为例,建立了投资组合风险分析的Copula-GARCH模型.结合Monte Carlo模拟技术,利用Copula理论计算投资组合的VaR,并与传统的VaR方法进行比较,实证结果表明基于Copula的VaR方法能够更加有效地测量开放式基金投资组合的风险.     

SENSITIVITY ANALYSIS OF THE KNAPSACK PROBLEM： TIGHTER LOWER AND UPPER BOUND LIMITS

In this paper, we study the sensitivity of the optimum of the knapsack problem to the perturbation of the profit of a subset of items. We propose a polynomial heuristic in order to establish both lower and upper bound limits of the sensitivity interval. The aim is to stabilize any given optimal solution obtained by applying any exact algorithm. We then evaluate the effectiveness of the proposed solution procedure on an example and a set of randomly generated problem instances.     

双代号网络图中虚工序对时差计算公式的影响与修正

如何使用最少的虚工序和虚节点绘制双代号网络图属于NP-hard问题,所以对于任意一个给定的项目,会存在多个正确的而且虚工序画法不同的双节点网络图与之对应.本文的目的在于研究双代号网络图中不同虚工序对时差计算公式的影响并进行修正.虚工序画法的不同会导致网络图中产生数量和类型不同的节点,因此研究方法从分析节点入手.首先根据虚工序的画法将节点分为一般节点,虚出节点和虚进节点三类,然后逐一分析每类节点对工序时间参数节点式计算公式的影响.通过同定义式算法对比,结果发现工序自由时差和安全时差的节点式算法分别对于虚出节点和虚进节点失效.最后提出节点式计算公式的修正方法,实例分析证明本算法简捷有效.     

基于动态组合残差修正的预测方法

本文建立了一种基于残差修正的组合预测方法,并基于该方法证明了针对多个单一的预测方法根据其在某个时间段的相对预测误差的大小选择组合选项可以进一步提高预测精度.提出了针对不同时间段可根据各种单项预测模型的相对预测误差的大小动态选取相对预测误差最小的两种模型构成组合残差来修正基本方法的预测误差,以提高预测精度.最后通过实际空调负荷预测对其进行了验证,结果表明这种动态组合残差修正的预测方法相对于基于多个固定单一预测方法的组合预测方法,可以进一步改善预测效果.     

基于标签传播识别网络中的关键节点

基于标签传播动力学提出了一种识别网络关键节点的算法,主要思想是把每个节点接收到不同标签的数量作为判断节点重要性的指标。应用两种不同的传播模型,在不同网络上与其它中心性指标作比较。结果表明:基于标签传播的中心性指标比其它的中心性方法可以更好地识别网络中的关键节点。基于标签传播的中心性指标还具有以下优势:不需要利用网络的结构信息,因此可以推广到大规模网络上;揭示了一种现象——好的接收者往往也是好的传播者。     

基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究

鉴于股票波动具有显著的多尺度特征,本文引入二元经验模态分解(EMD)与二元CopulaGARCH算法,提出一种新的VaR风险度量模型,即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地,新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤:数据分析,分风险估计和总风险集成.首先,基于二元EMD模型,将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量,以降低建模难度.其次,引入二元Copula-GARCH模型,刻画各组分量间的相互关系,以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后,集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合,结果表明:本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险,其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.     

Spectral Properties and Positivity of Flows in Infinite Networks with Dynamic Boundary Control Nodes

In this paper we study transport processes on infinite networks with dynamic boundary control nodes. These flows can be modeled by operator semigroups on a suitable Banach space. Using functional analytical and graph theoretical methods, we investigate its spectral properties of the system and positivity of the semigroup under appropriate assumptions on the network.     

基于组合权重的异构无线网络选择算法

针对异构网络环境下网络选择算法采用单一方法确定判决指标权重存在的片面性问题,提出了基于组合权重的异构无线网络选择算法.首先根据用户需求建立判决矩阵,并进行层次分析,得到各判决指标的主观权重,同时对判决指标进行熵值处理,得到其客观权重;然后对主客观权重进行博弈均衡,确定指标的组合权重;最后对备选网络进行灰色关联分析,并运用组合权重对关联系数进行加权排序,得到最优接入网络.仿真实验证明:该方法能综合考虑多种接入判决指标,提高了异构网络中多模终端选择网络的准确性.