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91.
2008年全球金融危机的爆发及其冲击促使监管者更多的关注全球金融市场的关联网络特征及金融风险在各金融市场间的传导机制.本文基于全球向量自回归模型(GVAR),从关联网络的视角构建了金融压力溢出效应模型,考察信贷市场、资本市场、外汇市场、债券市场和货币市场等五个金融子市场压力在不同国家和市场间的传导及其动态演变.研究结果表明,美国是全球金融市场中金融压力主要溢出者;发达经济体主要通过其资本市场和货币市场影响我国的信贷市场、资本市场和外汇市场,而新兴经济体金融压力则主要影响我国的债券市场和货币市场.资本市场和货币市场是不同国家和金融子市场间金融压力传染的重要路径.2014年以来国际金融市场压力对我国金融市场的影响远高于金融危机时期,且资本市场和外汇市场所受影响更为显著. 相似文献
92.
用MatLab仿真高阶RC模型的互连线特性 总被引:1,自引:4,他引:1
用MatLab软件,对超大规模集成电路互连线的高阶王氏RC梯形电路模型在时域和频域进行仿真。结果显示,①100阶模型与2000阶模型单位阶跃响应0.9的上升时间仅相差9.5‰,表明用100阶模型仿真已足够精确。②通过仿真,确定了一个来自实际的互连线的通频带宽度。③测定了分布电阻和分布电容对互连线阶跃响应的上升时间及其通频带宽度的影响。④高阶仿真结果与1阶模型的理论结果相比,定性描述相同,定量描述差异较大,因此,用高阶模型对互连线的分布电路性质进行准确描述有一定的必要。 相似文献
93.
时滞分布参数系统的指数渐近稳定性 总被引:9,自引:1,他引:9
基于Lyapunov稳定性理论,利用辅助函数方法研究由变时滞分布参数控制系统所导出的滑动模运动方程的指数渐近稳定性问题,获得了一类滑动模运动方程指数渐进稳定的充分条件,建立了滑动模运方程解的指数渐近稳定性定理。这就为研究时滞分布参数系统的变结构控制问题奠定了理论基础。 相似文献
94.
讨论了常微分方程与代数方程求根之间的联系。建立了常微分方程的解与代数方程根的一种联系关系,通过这种联系借助于常微分方程的求解,给出以大范围的初值求出代数方程全部实根的一种方法。还讨论了这种方法的几种具体数值求根算法,并对其中的一些有意义的现象进行了分析。 相似文献
95.
96.
基于状态依赖Riccati方程的复合控制导弹自动驾驶仪设计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对直接侧向力与气动力复合控制拦截导弹的非线性控制问题,设计了基于状态依赖Riccati方程的自动驾驶仪。根据俯仰和偏航通道的非线性动力学模型,通过扩展线性化将其转化为具有状态依赖参数的类线性结构,并针对该类线性结构设计了基于状态依赖Riccati方程的加速度指令跟踪控制器。考虑到直接侧向力由脉冲发动机提供时具有离散特性,分析了实际控制量不能达到理想值时系统的非线性容限,给出闭环系统保持局部渐近稳定的充分条件。仿真实例验证了这种设计策略的有效性。 相似文献
97.
宽带声传播、匹配场定位、水下环境仿真等技术的发展对水声传播提出了越来越高的要求,如何开发快速准确并与实际海洋环境条件相吻合的三维声传播模型,并充分利用现代计算机技术实现声传播的快速计算已成为水声技术的一个重要研究方向。基于波束位移射线简正波(BDRM)理论,将射线-简正波方法和简正波-抛物方程方法结合起来,建立三维射线-简正波-抛物方程模型,同时为满足三维声场计算的时间需求,设计了射线-简正波-抛物方程模型并行算法,在高性能集群系统上的测试分析结果表明,设计的并行算法具有较高的并行计算效率。 相似文献
98.
99.
针对随机条件久期(SCD)模型伪似然估计方法的非有效性问题,分析了新息对数正态分布的可能,证明了经修正的对数正态分布不仅满足SCD模型新息构建要求,其在期望值设定和随机取值方面优于原有新息分布,并进一步在此分布基础上提出了贴近度新息构建方法,该方法不同于期望新息构建方法,目的在于产生更少极端值使拟合久期接近实际久期,进而提高模型拟合和预报性能.同时也证明了新方法能包含原新息构建方法,具有一般性.当然,新息的对数正态分布也保证了SCD模型卡尔曼滤波解具备有效性,属于非伪似然估计.最后,通过一组模拟数据证实了新息对数正态分布的可行性,以及所提贴近度新息构建方法的优越性. 相似文献
100.
YAN Gui-qing Department of Mathematics Information Science Yantai University Yantai China 《系统科学与系统工程学报(英文版)》1999,(4)
Wediscusstheblowing-upofthesolutionsforthenonlinearreaction-diffusionequationswiththegeneral(i.e.nonlinear)boundaryconditions:ut=∑ni,j=1xiaij(x)uxj ∑ni=1bi(x)uxi f(u) (x,t)∈Ω×(0,T)βuγ δ(x)uΩ=g(u)u(x,0)=u0(x)(*)whereΩisaboundedregionofRn,ai... 相似文献