股指期货套期保值比率浅析

保期保值比率的确定决定了套期保值功能的发挥。本文分析了OLS,B-VAR,ECM,ECM-BGARCH四种模型,并在其基础上研究了最小风险套期保值比率的计算方法,通过沪深300股指期货套期保值进行深入的实证分析,检验三种方法的优劣。     

基于光滑逼近函数的高阶牛顿法求解凸二次规划

研究绝对值函数的3个光滑逼近函数的性质,并采用图像展示了逼近效果.进而提出求解凸二次规划问题的新方法:将凸二次规划转化为非线性方程组,采用光滑逼近函数进行处理,得到光滑非线性方程组,进而利用高阶牛顿法进行求解.数值实验结果表明:本文方法收敛快、迭代次数少.     

自组织数据挖掘与回归分析方法的比较研究

采取定性分析、理论分析和实验研究相结合的方式,从三方面对自组织数据挖掘方法与回归分析方法进行比较:包括二者的算法过程,对不同对象的拟合和预测效果以及二者的联系。结果不仅揭示了二者的区别和联系,而且表明,自组织数据挖掘方法是复杂系统模拟预测的有效工具。     

太原市绿篱的栽植与发展

阐述了绿篱在园林绿化中的功能和作用,分析了太原市园林绿化中绿篱的现状,提出了太原市今后绿篱发展的对策和建议.     

二重套期保值策略软件的设计与实现

以Access为后台数据库、VC为主要开发工具，根据一重套期保值、二重套期保值策略的原理，设计二重套期保值策略软件，该软件包括企业购买原材料的多头套期保值、企业销售产品的空头套期保值和二重期货套期策略等3个功能模块．二重套期保值策略软件可以进行一重多头／空头套期保值和二重套期保值的决策分析。     

基于小波神经网络的非线性函数的逼近

给出了一种基于BP神经网络的自适应小波神经网络的模型 .该模型根据逼近函数的特性 ,选择不同的小波函数作为网络隐层 ,输出层是一个线性神经元输出 ,网络参数通过自适应调整得到 .实验结果表明 ,这种网络不但可以精确的逼近一般的非线性函数 ,也能实现对混沌时间序列的精确学习 ,而且网络的收敛速率比BP网络更快 .     

我国期货价格与现货价格的相关性分析--以铜和棉花为例

为了对我国期货套期保值的有效性问题进行实证研究,采用SPSS软件对我国期货市场上发展相对较成熟的铜期货和相对不成熟的棉花期货进行回归分析.分析结果表明铜期货的套期保值效果较好,棉花期货的稍差,两者的套期保值比均在1.00上下较窄的范围内浮动.认为套期保值在我国期货市场是有效的.最后结合我国期货市场发展的现状,分析了铜和棉花2种期货品种套期保值效果不一致的原因.     

当月、季月沪深300股指期货套期保值的实证分析

选取市面上9只蓝筹股,通过当月连续、隔月连续、当季连续、隔季连续得到IF1402和IF1403的时间更长的股票指数,通过175组数据分别得出股票和沪深300股指期货的值,然后使用实际数据得出使用套期保值之后的组合收益率的方差,通过对比得出当月股指期货比季月股指期货效果更好及其他结论.     

通胀环境下对冲基金最优投资策略

研究了使对冲基金管理者和投资者收益最大化的对冲基金最优投资模型,考虑了通胀因素对其投资收益的影响。首先,定义投资者和管理者的价值函数,刻画基金管理者的最优投资问题。其次,通过随机分析和动态规划的方法得出管理者在考虑通胀情形下最优投资杠杆。最后,对结果进行数值分析,并解释其经济意义。     

Forecasting time‐varying covariance with a robust Bayesian threshold model

This paper proposes a robust multivariate threshold vector autoregressive model with generalized autoregressive conditional heteroskedasticities and dynamic conditional correlations to describe conditional mean, volatility and correlation asymmetries in financial markets. In addition, the threshold variable for regime switching is formulated as a weighted average of endogenous variables to eliminate excessively subjective belief in the threshold variable decision and to serve as the proxy in deciding which market should be the price leader. The estimation is performed using Markov chain Monte Carlo methods. Furthermore, several meaningful criteria are introduced to assess the forecasting performance in the conditional covariance matrix. The proposed methodology is illustrated using daily S&P500 futures and spot prices. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.