Forecasting volatility by means of threshold models

The aim of this paper is to compare the forecasting performance of competing threshold models, in order to capture the asymmetric effect in the volatility. We focus on examining the relative out‐of‐sample forecasting ability of the SETAR‐Threshold GARCH (SETAR‐TGARCH) and the SETAR‐Threshold Stochastic Volatility (SETAR‐THSV) models compared to the GARCH model and Stochastic Volatility (SV) model. However, the main problem in evaluating the predictive ability of volatility models is that the ‘true’ underlying volatility process is not observable and thus a proxy must be defined for the unobservable volatility. For the class of nonlinear state space models (SETAR‐THSV and SV), a modified version of the SIR algorithm has been used to estimate the unknown parameters. The forecasting performance of competing models has been compared for two return time series: IBEX 35 and S&P 500. We explore whether the increase in the complexity of the model implies that its forecasting ability improves. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

知识的粒度计算及其应用

粗糙集理论是一种较新的软计算方法 ,可以有效地分析和处理不完备信息 .本文介绍了知识的粒度、属性的重要度及协调度等概念及计算方法 ,并给出属性的重要度在求属性集的最小约简、协调度在构造决策树方面的具体步骤 .最后 ,通过几个例子说明了这些概念和方法的有效性.     

应用碘条填塞加以药物封闭治疗干槽症的体会

讨论了应用碘条填塞加以药物封闭治疗干槽症的一些问题。     

神经网络多参数诊断法

讨论了机械故障诊断中采用多参数诊断法的必要性,阐述了神经网络理论用于多参数诊断的理论依据,归纳了神经网络多参数诊断法的实施步骤,并以滚动轴承故障诊断为例,对该方法进行了实验验证,证明了该方法的实用性。     

加强师德建设的思考

教师职业的特殊性决定了加强师德建设的重要性。加强师德建设，学校应加强师德教育，加强管理，建立健全师德评价机制，并为教师创造一个良好的工作环境。     

论草原生态系统中微气候研究的重要作用

草原生态系统中微气候的研究工作开始于六七十年代，主要是应用微气候学和生态学研究草原生态系统中微气候的变化规律及其与动植物的关系。这些研究工作不但丰富了生态学理论，而且对草地生产有重要的指导意义。中国在这方面的研究起步晚，报道甚少。文章旨在论述微气候学研究在草原生态系统中的重要地位，推动中国在这一领域的发展。     

洪家河流域天然植物群落生态学特性研究

对洪家河流域天然植物群落主林层优势种重要值、生活型谱以及乔木层和灌木层物种多样性指数、群落均匀度进行了初步分析.研究结果显示,天然植物群落可划分为5个植被类型和17个典型群系,其群落结构复杂,生活型谱以乔、灌木为主体,为典型地带性顶极群落.多样性和均匀度随海拔高度、乔灌木层以及植被类型呈现规律性变化,其多样性变动主要是由人为干扰造成的.     

广东黑石顶不同森林类型的优势种分析

在Kikvidze＆Ohsawa公式的基础上,采用物种重要值为分析指标,计测了广东黑石顶自然保护区针叶林、针阔混交林和常绿阔叶林3种森林类型的优势种数目。结果表明,针叶林、针阔混交林和常绿阔叶林的优势种数目分别为4,15和23,从而为客观确定高丰度森林群落的优势种数目提供了方法。     

基于精准k核的复杂网络节点重要性评估方法

由于k核存在破坏网络整体结构信息、忽略邻居节点影响力等缺点,导致每个节点难以量化区分.为了提高关键节点的识别精度,首先改进了k核的分解过程,提出了精准k核Ak.考虑到网络中局部特征信息和全局结构信息对节点的影响,将精准k核应用到重力中心性中,并提出了精准重力中心性AGC.信息学中的香农熵在网络关键节点识上具有良好的扩展性,通过结合邻域度中心性、邻域精准k核以及精准重力中心性三者的香农熵,最终提出了混合中心性MC对节点重要性进行多元评估.在7种真实网络下,对MC和其他节点评估指标分别从单调性和准确性上进行了一系列实验,实验结果表明MC具有更好的关键节点识别性能.     

多失效模式下基本变量的重要性测度及其解法

基本变量的重要性分析是工程设计及安全评估的一项必要工作．针对工程实际中经常出现的多失效模式可靠性模型,提出了基本变量对多失效模式下多维响应功能函数全局联合概率分布的重要性测度指标——重要性测度1．同时针对可靠性设计的特点,建立了多失效模式下基本变量对多维响应功能函数局部概率分布的两种重要性测度指标,即基本变量对失效域内多维响应概率分布的重要性测度——重要性测度2和对系统失效概率的重要性测度——重要性测度3,推导了其性质,比较了3种重要性测度的异同和适用范围,并给出了一种求解3种重要性测度的标准方法,从该标准方法的求解过程可以看出,在求解基本变量对多维响应功能函数重要性测度1的同时可求得重要性测度2和3,也即在不增加计算量的同时,该标准方法可为设计人员提供更多的参考信息．最后,以数值和工程算例验证了所提指标和方法的正确性和可行性．