基于最小扰动相关去噪法股票投资组合风险优化

金融相关矩阵的计算是构建金融投资组合的基础.为解决金融相关矩阵的“维数灾祸”问题,进而促进金融投资组合风险的优化,受基于随机矩阵理论(RMT)和特征向量的Krzanowski稳定性的KR去噪法的启发,对收益相关矩阵特征值增大时的特征向量最小扰动进行了数学推导,并将以该扰动衡量的特征向量的Krzanowski稳定性引入到RMT去噪法中,进而建立对金融收益相关矩阵去噪的KRMIN方法. KRMIN法对KR法的算法进行了两方面的优化.一方面, KRMIN法对KR法的特征值设定方法进行了扩展; 另一方面, KRMIN法采用模拟退火算法计算特征值.理论研究表明,由于在收益相关矩阵特征向量的稳定性和特征值算法准确性上的优势, KRMIN方法将获得比KR法更好的组合风险优化效果.通过bootstrap方法,开展了将LCPB法、PG+法、KR法和KRMIN法用于不同数量股票的投资组合优化的实证研究.结果表明: LCPB法、PG+法、KR法和KRMIN法都能通过股票收益相关矩阵去噪而带来投资组合风险的优化;基于收益相关矩阵特征向量的Krzanowski稳定性的KR法和KRMIN法的组合风险比其他两种方法更低;由KRMIN法得到的收益相关矩阵的特征向量稳定性和组合风险优化效果好于KR法.     

基于契约的计划生育策略的建模分析

提出了一种基于契约的计划生育策略. 依据该策略, 公民可在结婚时通过契约形式自由选择成功生育一个男孩, 一个女孩, 或者两个孩子作为终止生育的条件. 用概率分析和随机过程分析的手段从数学上论证了这项策略的可行性. 结果表明, 该策略在满足公民对生育子女性别或数量的基本选择权基础上, 使得一对夫妇的平均生育数量接近2, 可以总体上保证人口数量的平稳, 也不会造成男女性别比例的失衡.     

基于知识管理的技术创新机制研究

从技术与知识的关系出发,分析了技术创新过程中的知识管理需求,提出了基于知识管理的技术创新机制模型和在知识管理平台下技术创新机制的运作模式.     

面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法

信息物理系统(cyber-physical system, CPS)是支撑信息化和工业化深度融合的综合技术体系,传统的建模与仿真方法难以满足其应用需求。因此,提出面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法,通过随机有限集对CPS中的物理实体和传感器进行数据驱动建模,并使用基于贝叶斯推理的预测与校正过程支持数据驱动的仿真模型运行。该方法能够很好地实现数字孪生机制下虚实结合的仿真运行,并实现数据驱动的CPS仿真模型解算,通过以实利虚的方式有效提高了仿真结果的准确性和可信性。最后,通过水面舰艇作战应用案例,验证了该方法的可行性和有效性。     

利用舍选抽样法生成随机数

利用舍选法生成随机数的理论基础,借助几何概率描述了舍选法的直观意义,找出改进舍选法的途径,并给出优函数的选择标准,研究了优函数与接受概率的关系;特别讨论了压挤舍选抽样及自适应舍选抽样,并给出压挤函数及包络函数的选择标准,最后结合Matlab与Sas软件运用舍选法生成随机数,讨论了几种特殊密度函数随机数的生成算法,并举例给出了模拟程序。     

粗差分布及其随机数产生

以合理产生粗差随机数为科学评价新的平差理论和方法的基础条件,利用概率统计理论论述了测量数据中的粗差的个数服从二项分布,粗差的位置和大小的联合分布为离散均匀——截尾正态分布,并可用Matlab软件产生出联合分布的随机数。     

结构的模糊可靠度分析

结构可靠度指标是结构可靠度分析的关键.本文在分析结构可靠度模糊性的基础上,首先指出结构失效破坏是一个模糊随机事件,并给予模糊可靠度指标β_1和初指标β?的定义,同时导出β_1的近似计算公式,最后以佛子岭连拱坝观测资料为例,说明模糊可靠度的分析方法.