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．     

谐振接地系统单项接地故障综合选线的研究

为了解决单一的选线原理进行故障选线误判率较高的问题,该文提出了基于零序电纳增量法和暂态零序电流方向的故障选线方法的单相接地故障的选线装置。通过在模拟电网的实验表明:该装置能够对故障线路做出准确、可靠的判断。     

电力系统潮流计算的一种新方法

避开了时间增量松弛法与波形松弛法的缺点，而将其优点综合起来并用于电力系统的潮流计算，得到了一种改进的新方法．该方法的速度比牛顿－拉夫逊法高一个数量级左右，所需存储量却降至１／５，并能确保计算精度．     

个人资产合理化的灰色层次关联评判模型及其应用

本文以层次分析法和灰色关联分析理论为基础 ,提出灰色层次关联分析法 .用来研究人在各个不同的生命周期 ,在进行个人资产组合时 ,对安全性、流动性和收益性的要求程度及其优先次序的安排 .分析了人在不同的生命周期 ,其投资方式的选择和组合以及如何实现个人资产结构的合理化 .本文还建立了个人资产合理化的灰色层次关联评判模型 ,该模型实用性强 ,操作简便 ,可程序化 .     

光调控对金线莲生长发育的影响

为研究不同光质和光周期处理对金线莲生长发育的影响,以蓝光、黄光、红光3种不同光质、不同光照时间处理广西金线莲组培苗,每瓶接种10个茎段,每个处理接种20瓶,培养90 d后观察记录。结果显示,日光灯照10 h·d~(-1)处理比单色光处理更有利于金线莲组培苗株高、茎粗、鲜重、干重、干物率的积累,也更有利于总黄酮、可溶性蛋白、可溶性糖含量的积累。光照6 h·d~(-1)时金线莲单株叶片数最多;光照14 h·d~(-1)处理,茎生长最粗,叶绿素含量、超氧化物歧化酶(SOD)活性最高;单色光处理中,蓝光有利于干物质的积累,可使植株矮壮;黄光处理叶面积最大;红光处理下金线莲节间数和腋芽数最多,过氧化物酶(POD)活性、过氧化氢酶(CAT)活性最高,但在所有处理中金线莲茎最细。黄光最有利于金线莲组培苗氨基酸的积累,金线莲组培苗氨基酸含量会随着光照时间的增多而递减,表明不同光质和光周期处理对金线莲生长发育有重要的影响。     

基于应变增量迭代的单桩分析方法

结合单桩荷载传递模型基本假定,提出一种计算分层土中竖向受荷单桩桩身变形和内力的迭代算法.该算法在假定桩顶沉降的前提下,通过对桩身应变和桩周土弹簧反力积分,求得桩身各部位的变形、内力及应变,并以桩身应变增量收敛控制迭代过程,进而得到桩身摩阻力和端阻力分布及相应的桩顶竖向荷载.算例分析表明,该算法对多种类型荷载传递函数具有良好的适应性,计算值与实测值和其他方法的计算值具有较好的一致性.     

基于Kalman滤波算法的基金动态资产配置能力评价方法

构建了一个可以用于分析开放式基金动态资产配置结构的模型, 并利用Kalman滤波算法对我国54支开放式基金近5年的时间序列样本进行了实证检验. 结果显示: 该模型具有时变特征的状态参数设定能够较好地跟踪和近似拟合现实中基金对股票和债券资产配置结构的变动. 进一步扩展了模型, 提出了直接评价基金在股票和债券资产之间进行动态配置能力的方法. 实证结果显示: 该方法在分析基金投资业绩表现的效果上要优于传统的Treynor-Mazuy模型, 而且能够识别出我国开放式基金总体上具有资产配置能力, 基金长期投资业绩主要来源于资产配置决策.     

基于实物期权方法的信息不对称下资产剥离决策研究

利用实物期权方法分析了信息不对称的委托代理框架下企业资产剥离决策.研究了委托人和代理人之间的信息不对称对执行资产剥离期权的影响,得到了最优激励合同并进行了算例分析.研究显示,与对称信息情况下相比,不对称信息使得执行资产剥离期权的资产临界价值降低,并且给委托人带来包括支付信息租金和效率损失等两方面损失.     

基于多期动态优化的银行资产组合决策模型

以银行各项资产组合收益最大化为目标函数,以VaR风险收益率为约束,以法律、法规和经营管理约束为条件,运用多期资产分配的逆向递推原理和非线性规划方法,建立了多期银行资产组合动态优化模型.一是通过逆向递推,使本期资产的最优配给建立在下一期资产的最优配给的基础上,解决了现有研究只是在单期里求解而忽略了各期之间的联系与影响的问题.二是考虑到本期的贷款收益率期望值将受到上一期贷款信用等级迁移的影响,利用不同等级贷款收益率期望值和一年期迁移概率矩阵,计算出各类企业各年份的相应的贷款收益率期望值及标准差,更加客观地反映了贷款的真实收益和风险,解决了现有研究只是简单求解各笔贷款收益率期望值或将其设为常数的问题.三是用贷款组合的VaR控制多期贷款的组合风险,解决了现有多期研究中对银行风险承受能力和资本监管的客观要求考虑不足的问题.     

中国股市正反馈交易涨强不对称的定价能力

中国市场存在显著的正反馈交易,且追涨程度远超过杀跌程度.这种现象本文称之为正反馈交易的涨强不对称.本文旨在研究这种涨强不对称是否具有定价能力.本文在Fama-French三因子模型的基础上构建了反转因子、正反馈因子和涨强不对称因子,对2010年以前上市的全部A股从1998年1月至2016年10月的数据进行实证检验.本文发现,涨强不对称因子的表现显著区别于正反馈因子和反转因子;尽管单一来看正反馈因子、反转因子和涨强不对称因子都有一定的定价能力,但在多因子模型中正反馈因子和反转因子的定价能力很弱,只有涨强不对称因子有显著的定价效果;且这种定价能力不是因为追涨、杀跌、流动性溢价或投资者情绪造成的.总之,涨强不对称是一个有别于传统因子的新定价因子,且其定价能力可能源于市场补偿非理性投机带来的风险.