金融系统压力:指数化测度及其溢出效应研究

2008年全球金融危机的爆发及其冲击促使监管者更多的关注全球金融市场的关联网络特征及金融风险在各金融市场间的传导机制.本文基于全球向量自回归模型(GVAR),从关联网络的视角构建了金融压力溢出效应模型,考察信贷市场、资本市场、外汇市场、债券市场和货币市场等五个金融子市场压力在不同国家和市场间的传导及其动态演变.研究结果表明,美国是全球金融市场中金融压力主要溢出者;发达经济体主要通过其资本市场和货币市场影响我国的信贷市场、资本市场和外汇市场,而新兴经济体金融压力则主要影响我国的债券市场和货币市场.资本市场和货币市场是不同国家和金融子市场间金融压力传染的重要路径.2014年以来国际金融市场压力对我国金融市场的影响远高于金融危机时期,且资本市场和外汇市场所受影响更为显著.     

宏观经济信息发布对股票市场收益率及其波动的影响

通过构建宏观信息发布中的未预期信息衡量指标,本文研究了宏观信息对股票市场收益率及其波动的影响.实证分析发现:股票市场指数月收益率具有"通胀对冲"功能,同时PPI、固定投资、货币供给(M2)也会显著影响指数收益率,贸易顺差则与收益率波动显著相关;进一步对股票市场指数日收益率分析发现沪深两市对宏观信息的短期反应并不相同.对上证综指,仅CPI、固定投资与进口同比显著影响指数收益率,而出口同时影响指数收益率及其波动;对于深证成指,市场只对出口信息会作出及时反应.此外,本文还发现危机后股市对宏观信息的反映也出现了显著变化,宏观信息变量中只有PMI和进出口变量显著影响市场收益率,而PPI则成为影响收益率波动的显著因素.     

一类非线性随机网络系统的均方指数稳定控制

研究了一类非线性随机网络控制系统的均方指数稳定控制问题.通过在网络诱导时延的时变区间插入分点,把网络诱导时延转化为满足区间Bernoulli分布的随机变量,并根据随机变量在不同区间上的取值,利用T-S模糊方法建立了网络控制系统新模型.把线性矩阵不等式方法应用到新模型的处理中,得到了时延依赖的指数稳定条件,给出了模糊控制的设计方法,并对一类具体的网络系统进行了数值计算和模拟仿真.     

一类随机微分方程向后欧拉解的指数稳定性

本文给出随机微分方程向后欧拉逼近解满足指数稳定性的充分条件。通过将线性增长条件改为耗散性条件,改进了已有的结果。此外,构造了一个例子,并通过数值模拟验证了本文的结论。     

基于多目标函数的热声制冷机性能优化

在考虑热漏、热阻及不可逆因子等因素的情况下,建立复指数传热规律的不可逆热声制冷机循环模型.以热声制冷机输入功率P,系统输出率A,系统不可逆损失率Q,制冷率R构建多目标函数,采用线性加权评价函数法求解,分析多目标函数与各参数的优化关系,得出多目标优化可以较好地协调各性能指标间关系的结论.     

对称熵损失函数下指数分布寿命性能指数的贝叶斯检验

在产品的质量特性值服从指数分布条件下,用过程能力指数评估产品的寿命性能,建立了对称熵损失函数下指数分布寿命性能指数的贝叶斯检验方法,给出寿命性能指数C_L的最大似然估计及贝叶斯估计,提出一种新的方法对C_L进行检验,并通过一个应用实例说明该方法的有效性.     

求解对流扩散方程的紧致二级四阶Runge-Kutta差分格式

将指数变换u(x,t)=p(x,t)exp(k2εx)应用于一维对流扩散方程,对空间变量x应用紧致差分格式,时间变量t采用二级四阶Runge-Kutta方法,提出了精度为o(τ4+h4)的绝对稳定的差分格式,讨论了稳定性.最后通过数值算例说明该格式的有效性.     

大学校园文化的健全性与功效性测评模型研究

提出校园文化的七维度构架,并建立大学校园文化认知指数模型。通过对四所高校的调研与实证研究发现,校园文化的健全性与高校的办学等级、办学历史有一定的关联,因而省属一般高校存在明显的弱势,有待提高;而校园文化的功效性与办学定位、办学特色存在一定的关联。因此,省属一般高校可以通过差异化定位,建设特色校园文化来获得认同。本研究结果为大学校园文化的评估提供了一种统计学方法,并给大学校园文化建设提供了相应建议。     

带有二元连接函数的半参数模型

提出了一种新的带有二元连接函数的广义半参数模型, 即二元连接模型 (简称为BLM). 使用轮廓似然方法估计模型的 参数和非参数部分, 并给出了计算算法. 证明了所得的未知参数的估计量为$\sqrt{n}$-\!\!相合, 渐近正态且具有渐近最小方差, 给出了实际数据分析和模拟研究, 最终采用局部功效方法来检验非参数部分的线性性.     

具变指数的拟线性方程解的最大模估计

考虑p(x)-Laplace方程Dirichlet边值问题的L∞估计,通过改进的迭代引理和De Giorgi迭代,给出了非负不增函数Ak∶=meas{x∈Ω:uk}的估计,并应用迭代引理得到了解的L∞正则性.结果表明:利用这种改进的De Giorgi迭代,在得到解的L∞估计时,也可得到该解对各种指标精确的依赖关系;这种正则性技术可应用到带有退化和奇异低阶项的偏微分方程中.