基于关系合约的供应链合作伙伴关系建模及其可自执行性分析

构建了基于关系合约的供应链合作伙伴关系的理论模型,给出了供应链合作伙伴关系可自执行性的条件,并分析了资产专用性对可自执行性的影响．结果发现：供应链合作伙伴关系适合于中等资产专用度的场合;若资产专用度较高,则合作收益必须足够大,才能保证合作伙伴关系的可自执行性。     

新疆花岗岩物理力学性质的矿物组成和微观结构分析

为分析不同类型花岗岩物理力学性质差异,通过选取不同粒径的新疆花岗岩试样进行电镜扫描和矿物成分测试试验,研究岩石矿物组成和微观结构与其物理力学性质之间关系。结果表明：花岗岩中石英和长石矿物胶结很好而具有孔隙率低和强度高特点;随着粒径增大,花岗岩中云母含量增加,导致粗粒花岗岩的孔隙率较高和强度偏低;通过电镜扫描得出花岗岩微观结构质密,矿物胶结很好,颗粒分布均匀,从而具有孔隙率低和强度高特点,同时由于细粒花岗岩微观结构更质密且晶粒镶嵌紧密而孔隙率最低但强度最高。可见天湖细粒花岗岩体由于质密、低孔隙率和高力学强度的特点更适合作为高放废物地质处置岩体。     

钻井岩屑回注诱导裂缝扩展研究及发展趋势

随着油气开采过程中油基钻井液的广泛使用以及各国环保要求的提高,大量油基钻屑堆积,无法处理,已经成为了不可忽视的问题。而岩屑回注被证实是解决该问题经济有效的方法。在过去30年,岩屑回注的应用越来越广泛,但回注液体泄漏事件时有发生。究其原因是由于对于岩屑回注过程中裂缝产生和延伸规律的认识不清,导致岩屑回注施工设计误差大,泄露风险高。因此,研究岩屑回注过程中裂缝扩展和延伸规律是施工设计的基础,可有效降低泄露风险。本文从理论基础、实验研究和数值模拟几个方面简单概括了岩屑回注过程中裂缝产生范围和裂缝几何形态的研究进展,总结了当前研究的局限性,并提出新的研究方向。     

平均模型在致密气井产量预测中的应用

在致密气资产快速评价中应用经验型递减模型能够快速得到气井产量的递减情况;但不同的递减模型在完成历史拟合后,长期产量和累积产量预测结果相差很多。应用GLUE法评价各模型预测结果的不确定性,并引入平均模型的概念,计算各模型权重后建立平均模型。以加拿大致密气田两口致密气井的实际生产数据为例应用平均模型进行累积产量的计算,结果表明GLUE法可进行各模型预测结果的不确定性进行分析,且通过设定筛选标准后,利用满足条件的模型进行聚合得到的平均模型计算结果具有更小的标准差与变异系数。     

Neural model identification,variable selection and model adequacy

In recent years an impressive array of publications has appeared claiming considerable successes of neural networks in modelling financial data but sceptical practitioners and statisticians are still raising the question of whether neural networks really are ‘a major breakthrough or just a passing fad’. A major reason for this is the lack of procedures for performing tests for misspecified models, and tests of statistical significance for the various parameters that have been estimated, which makes it difficult to assess the model's significance and the possibility that any short‐term successes that are reported might be due to ‘data mining’. In this paper we describe a methodology for neural model identification which facilitates hypothesis testing at two levels: model adequacy and variable significance. The methodology includes a model selection procedure to produce consistent estimators, a variable selection procedure based on statistical significance and a model adequacy procedure based on residuals analysis. We propose a novel, computationally efficient scheme for estimating sampling variability of arbitrarily complex statistics for neural models and apply it to variable selection. The approach is based on sampling from the asymptotic distribution of the neural model's parameters (‘parametric sampling’). Controlled simulations are used for the analysis and evaluation of our model identification methodology. A case study in tactical asset allocation is used to demonstrate how the methodology can be applied to real‐life problems in a way analogous to stepwise forward regression analysis. Neural models are contrasted to multiple linear regression. The results indicate the presence of non‐linear relationships in modelling the equity premium. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.     

高放射性核废料地质处置中铜腐蚀行为研究进展

 随着核工业的飞速发展,高放射性废物的处置成为重大安全和环保问题,而深地质处置是普遍接受的方案。在处置库花岗岩环境及无氧还原条件下,更适合的处置罐材料为高纯铜。本文从处置库的地质环境、铜处置罐的腐蚀、铜处置罐的寿命预测等方面,综述处置库环境下纯铜的腐蚀电化学行为的研究进展,以更好地评估纯铜在处置库环境下的耐蚀性能及预测处置罐的寿命。     

中国高速铁路地震预警系统的研究与试验

 分析了中国高速铁路地震预警系统研发的迫切性,介绍了地震预警系统最新研究进展和试验验证情况,明确了地震预警系统的研究目标与预警方法,提出了地震预警系统的发展方向。     

多阶段资产配置模型及其在投资基金中的应用

在多阶段资产配置模型基础上,以我国经济背景为依托,用向量自回归模型生成了未来经济发展环境的情景,以安信基金为对象进行了实证研究,并与安信基金实际资产配置进行了比较.可以看出模型的最优期初资产持有结构与安信基金的实际持有结构不同,存款比例增加而风险较大的股票比例减少;由多阶段资产配置模型得到的期望资产价值更高,期望损失成本更小,承担的风险更少.由于模型中考虑了未来各项资产收益、工资变动及物价变动的不确定性,得到了可靠性较高的结果.研究结果证明了此模型在我国基金资产配置中是有效的.     

基于小波EMD的柴油机油耗量测量信号去噪处理

提出基于小波经验模态分解的柴油机油耗量信号去噪处理算法.将柴油机油耗量测量信号进行经验模态分解(EMD)后,经阈值处理和尺度滤波,去掉主要干扰因素所对应的本征模函数(IMF)分量,然后对剩余IMF分量进行重构,得到去噪后柴油机油耗量测量信号的时间序列.测试结果表明:重构后的信号能反映柴油机油耗量信号的真实趋势,其相对误差约为0.72％.     

单指数模型的最优风险投资组合研究

根据威廉·夏普的单指数模型（Diagonal Model）构建最优风险投资组合,选取2005年6月至2010年5月间上市交易的股票型基金13只和债券型基金9只进行实证检验．发现选取的22只基金与上证综合指数构建的最优风险投资组合的收益率比上证综合指数的收益率要高．同时,使用样本数据中具有正a值的基金进行对比分析,发现正a值的基金构建的最优风险投资组合的收益率无法战胜基于22只基金构建的组合的收益率．这说明基于a值的积极组合管理无法获得超额收益,虽然它的收益超过同期的上证综指的收益．因此,得出结论,单指数模型构建的最优风险投资组合能够获得超过大盘指数的收益,但是基于正O／值的投资策略无法对单指数模型进行改进．