Dynamic density forecasts for multivariate asset returns

We propose a simple and flexible framework for forecasting the joint density of asset returns. The multinormal distribution is augmented with a polynomial in (time‐varying) non‐central co‐moments of assets. We estimate the coefficients of the polynomial via the method of moments for a carefully selected set of co‐moments. In an extensive empirical study, we compare the proposed model with a range of other models widely used in the literature. Employing a recently proposed as well as standard techniques to evaluate multivariate forecasts, we conclude that the augmented joint density provides highly accurate forecasts of the ‘negative tail’ of the joint distribution. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

公共选择与公益物品备选方案的考察

公共选择与公益物品是经济学关注的焦点问题，众多的经济学家就此提出了相关的可行性方案。结合公益物品的特性并借鉴管理学的拓展模型，主要考察其中的3种政府提供公共物品的方式：政府介入模式、自治型公共事业组织模式和多元组织模式。并用管理学中非传递对称双线性效用值理论剖析了在特定情景下各种方案的优势、机会成本和相关的代价。     

多元图图形基元和特征基元提取与表示方法

提出一种多维数据多元图图形基元和特征基元提取和表示的方法.首先应用多维数据多元图表示原理实现无结构数据的结构化表示,然后在建立基于多元图图形基元和特征基元表示的一般化表示模型基础上,提取出了表征多元图图形的图形基元和特征基元.为验证该方法的正确性,采用UCI机器学习数据库中的Iris等数据进行了分类实验,不同分类方法实验结果对比证明该方法具有较好的识别效果.     

2009年法国羽毛球公开赛李宗伟VS陶菲克技术运用对比分析

2009年法国羽毛球公开赛,即羽毛球超级联赛法国站的比赛,其男子单打的半决赛是印尼的陶菲克对阵马来西亚的李宗伟,他们的技战术风格为羽毛球界所推崇。本文就该场比赛的技术运用通过录像观察法做了统计分析,旨在为羽毛球爱好者和中国羽毛球队为提高其水平,为以后的训练和比赛提供有益的借鉴和参考。     

基于多元图形特征融合原理的降维方法研究

降维是将高维模式映射到低维子空间的过程.在降维后的低维子空间进行分类往往能得到更好的效果.本文以高维数据为研究对象,采用多元描述图对高维数据进行可视化表达,采用多元图图形特征融合的方法对高维数据进行降维,用K邻分类器进行分类效果评价.与Fisher线性判别及其他一些常用非线性降维方法相比,本文所提方法在数据的可视化以及分类精度等方面均有较好效果.     

Discrete nature of multivariate Paley-Wiener space

Eoff proves that the univariate Paiey-Wiener space Bπ,p(R) is isomorphic to the discrete Hardy space Hp(Z), 0相似文献   

快速多变量自回归模型的意识任务的特征提取与分类

给出了一种有效的多变量自回归(Multivariate Autoregressive，MVAR)模型参数和阶数估计的快速算法，通过QR分解技术减少了多维矩阵求逆的运算量，提高了模型估计的速度．利用该算法对4个实验对象的3种不同意识任务的脑电(EEG)信号进行特征提取，并将得到的特征向量作为径向基函数神经网络的输入进行训练和分类测试．分类结果表明，利用该方法进行EEG信号的特征提取，分类的正确率明显高于单变量自回归模型，而且算法运算速度快，可以用于不同意识任务EEG信号的在线特征提取与分类系统．     

长期天气的人工神经网络混合预报模型研究

利用人工神经网络方法结合均生函数和多元分析方法，提出了一种同时考虑预报量自身显著变化周期和外生变量因子对预报量未来变化影响的混合预报模型。这种新的神经网络混合预报模型，比单纯采用时间序列统计预报方法或多元分析统计预报方法具有更好的预报效果，并且这种预报能力的提高具有合理的分析依据。     

多维分布函数的不相关耦合

设F(x_1,…,x_n),G(y_1,…,y_m)分别为n维与m维分布函数。若n+m维分布函数置(x_1,…,x_n,y_1,…,y_m)以F与G为边际分布,则称H为F与G的耦合。若H=FG,称H为独立耦合。若二阶矩存在,且对一切i,j,∫x_iy_jdH-∫y_jdG=0,称H为不相关耦合。本文给出了给定F与G时,存在它们的不相关又非独立的耦合的充要条件。     

仿真技术的发展及其在无人飞行器效能分析中的应用

本文讨论了仿真技术发展的特点及其应用,介绍了仿真与人工智能、计算机图形学以及面向对象技术的联系。文中的三个示例用来说明仿真技术在无人飞行器效能分析中的应用。