VaR-GARCH模型在我国股指期货风险管理中的应用

国内外预测股指期货合约的市场风险基本以VaR风险评估为主流,计算VaR的核心与关键是估计波动性参数.由于金融资产价格涨跌率时间序列具有波动聚集效应、厚尾效应及时变方差效应,故采用对波动性估计具有精度、准确度和可信度较高的GARCH模型.基于这一点,构建了VaR-GARCH模型,并以恒生股指期货指数做了实证分析,结果表明VaR-GARCH模型可以很好地控制和预测香港恒生指数的股指期货风险.     

利用马尔可夫链模型预测股票市场的近期走势

由于股市受多种随机因素的影响其未来的走势及演变仅仅与当前所处状态有关,而不受过去的状态影响,也就是具有马尔可夫性．本文运用这一性质建立了股票价格预测的马尔可夫链数学模型,并举例说明了该模型在股票交易市场分析、预测中的应用．     

棒线材工艺优化系统

通过建立全模式化的目标函数及约束条件模型 ,将棒线材轧制过程优化问题归结为带有不等式约束条件的非线性规划问题。对约束条件采用 ALM法处理 ,对新的无约束目标函数采用 BFGS法寻优计算。该优化系统计算效率及精度高 ,且算法稳定     

改进SVM及其在时间序列数据预测中的应用

运用标准支持向量机预测海量金融时间序列数据会出现训练速度慢、内存开销大的问题,文中提出一种分解合作加权的回归支持向量机,将大样本集分解成若干工作子集,分段提炼出支持向量机,同时根据支持向量的重要性给出不同的错误惩罚度,并将其应用于证券指数预测．与标准算法相比较,文中方法在保证泛化精度一致的前提下,极大地加快了训练速度．     

股指期货的运作机制及其投资策略研究

股票指数期货是一种重要的金融衍生工具,可以规避系统风险、活跃股票市场、进行套期保值。它的运作机制非常独特,其主要的投资策略有：指数套期保值策略、指数套利策略和指数期货投机策略。     

股票组合的风险变动规律及最佳组合有效前沿--Markowitz理论在深圳证券市场的应用实证

以深圳股市40个成分指数股从1999年8月6日到2000年7月28日的交易数据为研究对象,借助C语言和Mathematics4.0数学软件,应用马科维次（Markowitz）模型,研究了股票组合的风险变动规律,得出在深圳市场,5～10个股票组合可以降低37.3%的总风险,并且用马科维次模型寻找到深圳证券市场最佳组合的有效前沿的双曲线方程和风险证券与无风险证券组合时切点M的坐标,从而可以知道各股票在达到最佳组合时所占的比例。     

全要素生产率与中国邮政经济增长

讨论了索洛余值法 ,对其规模报酬不变的假设进行了修正。估算了中国邮政物质资本存量 ,考察了反映人力资本的指标。在此基础上 ,用Cobb Douglas总量生产函数对中国邮政 1991年至 1997年的经济增长差异进行了增长核算     

企业最优库存控制研究

讨论了在企业库存管理中合理库存量的确定.根据随机库存模型,用排队论方法确定最优库存,并详细讨论了排队模型的确定.采用经典的随机存贮理论确定安全库存,把排队论和存贮论结合起来,使库存得到最优控制.     

Heat Transfer Enhancement Due to Marangoni Flow Around Moving Bubbles During Nucleate Boiling

Introduction Nucleate boiling has always been an important heat transfer mechanism in many fields, such as energy utilization, manufacturing processes, and chemical processing and nucleate boiling continues to find new applications in many new areas, such…     

基于并行计算及入侵检测系统的异动股票选择

将入侵检测技术引入到股票的选择中,给出了一种基于并行遗传算法的入侵检测技术。将数据随机分为若干个小组,对每一个小组中的数据进行检测,把每个小组中的最可疑的行为特征汇合后进行比对,最后选择出异动股票。对上海电力股票2008年4月24日至7月22日的数据利用MATLAB进行了模拟,与标准遗传算法比较,改进后的算法降低了误报率,缩短了运算时间。