非线性时间序列的重构及预测

采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测，对网络结构设计进行详细的探讨，并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测，与传统预测方法(TAR)比较，结果证明此种方法具有较好的效果，网络的结构得到了简化。不仅满足了误差目标的要求，而且提高了网络的推广能力。且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释。     

关于一类三角级数的一个渐近和

本文在文[1]基础上讨论付立叶系数满足。Σ^∞k=m|Ck-Ck 1|≤M(C)|Cm|的三角级数f(x)=Σ^∞n=0Cne^inr的渐近和。     

多发串联有控发射武器系统内弹道物理过程

该文根据多发串联预装填有控发射方式武器系统的工作原理，提出了拟静力燃烧时期、拟内弹道过程、强耦合、弱耦合及非耦合等概念，详细分析了多发串联预装填有控发射方式武器系统内弹道物理过程，为多发串联预装填有控发射方式武器系统内弹道控制研究提供了理论依据。     

呼和浩特市80余年气温序列的小波分析

利用小波变换时域局部性的特点，对呼和浩特市1915～2000年冬季和全年的平均气温时间序列资料进行了小波分析。研究了呼和浩特市在不同时间尺度上的气温状况，指出气温变化的阶段性、周期性和突变性等特征，揭示了长期的气温变化规律，呼和浩特市冬季气温时间序列主要存在7年左右和2～3年左右的周期振荡，在较大的时间尺度上，较为明显的气温突变点位于1933年、1955年、1975年和1993年左右；全年平均气温时间序列主要存在13年左右和5年左右的周期振荡，在较大的时间尺度上，气温突变点位于1930年和1970年左右，有一个明显的偏冷期。预测呼和浩特市冬季和全年气温在较大的时间尺度上将继续维持偏暖的趋势。     

发行可转换债券对公司股票价格影响的实证研究

对我国上市公司发行可转换债券对股票价格的影响进行了实证分析,结果发现:上市公司发布发行可转换债券公告后,二级市场股票价格显著上升,说明投资者青睐可转换债券.回归研究表明,发行可转换债券宣告效应与发行公司的公司规模,可转换债券发行规模以及宣告期间重大事件的公布呈显著正相关.     

机会约束下的均值-VaR组合投资问题

结合均值一方差模型和机会约束模型提出在允许卖空时的机会约束下的均值-VaB模型，它是以期望收益率与置信水平为导向的．在假设投资收益率服从正态分布的条件下，建立了其数学模型，讨论了最优解的存在性与唯一性，得到了最优解的解析表达式，并用Matlab语言给出求解程序，最后举例予以说明并验证了两个重要结论．     

非线性时间序列建模的混合GARCH方法

在文献[1]的基础上，首次提出混合广义自回归务件异方差（Mixture Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic Model简记MGARCH）模型；给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分务件；给出该模型参数估计的EM算法：利用BIC定阶准则对MGARCH模型的各成份进行定阶；计算结果表明该模型对金融非线性时间序列中存在的变异率现象具有较强的描述能力，有广阔的应用前景。     

中国证券市场的非线性特征与分形维分析

采用Cao方法清楚地观测到中国证券市场的月收益率序列是确定性混沌序列,而日收益率序列和周收益率序列却接近于随机波动信号,不适宜做分形维的研究.对我国股市各指数分别作了分形维计算后,同时用替代数据法进行非线性检验,拒绝了中国股市为线性过程的可能性,从而保证了非线性前提下分维数结果的可靠性.结果显示:深证A股市场最为复杂,需要五个变量来建立动力学模型(D2=4 6150),而上证A股需要四个变量来建立模型(D2=3 2411).因此,深圳股市的效率弱于上海股市.而我国B股市场已经接近于发达国家股市的复杂性程度(D2=3 3195(上B);D2=2 5875(深B)),说明B股的效率比A股的效率高.     

责任准备金的最优投资计划

给出两种责任准备金的投资模型—单纯存款模型和既可存款又可购买国债模型,都使原本无收益的保险基金产生了经济效益.并从中找到一个最优的投资方式—既存款又购买国债.最后用一个简单的实例模拟,取得良好的效果.期望本模型为我国的保险基金提供可以借鉴的方法.     

基于组合策略的Lyapunov指数谱的计算

分析了基于BP神经网络模型的Lyapunov指数谱计算法存在的不足,提出了一种新的基于组合策略的混沌时间序列Lyapunov指数谱计算方法.由于该方法能够同时逼近给定目标函数的非线性部分与线性部分,因而具有更高的计算精度.最后将新方法应用于Henon映射Lyapunov指数谱的计算中.通过分析与比较,表明该方法具有更高的计算精度及更强的实用性.