不确定线性奇异系统的有限时间控制

针对具有时变外部扰动的不确定线性奇异系统,研究基于状态反馈的有限时间控制问题,系统的状态矩阵和输入矩阵均含有范数有界不确定项。利用Lyapunov泛函方法和线性矩阵不等式(LMI)工具,给出了不确定奇异系统经由状态反馈的有限时间有界(FTB)的充分条件。这些充分条件都可转化为线性矩阵不等式可行性问题。并通过一个数值实例说明了该方法的有效性。     

动态输出反馈的少保守性NCS鲁棒容错控制

针对一类具有时变时延和丢包的参数不确定网络化控制系统,采用动态输出反馈策略,在未对系统模型进行增广重建的情形下,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,推出了确保闭环系统在执行器失效情况下具有鲁棒完整性的时滞相关充分条件,进而借助于矩阵分离引理,求解线性矩阵不等式的方式,并给出了控制器的设计方法.由于...     

一种改进的动态IS算法交易策略

在IS算法交易策略基础上,提出了一种考虑股票市场实时变化的改进动态IS算法交易策略.同时,针对中国股票市场的实际情况,设计了模拟市场交易平台,将改进动态IS算法交易策略、传统IS算法交易策略及随机交易策略分别引入到模拟平台当中进行比较.模拟结果显示,改进动态IS算法可有效降低交易成本,并明显优于传统IS算法和随机交易策略.     

银行间债券市场回购利率的波动性分析

引入了状态转移TGARCH模型(称为SW-TGARCH模型),并对我国银行间债券市场回购利率进行分析.与ARCH类模型相比,SW-TGARCH模型能够更好地描述其波动性,并解决了GARCH模型高持续性及状态转移问题.实证分析表明,造成我国银行间债券市场回购利率波动性状态转移的最主要原因是政策因素.     

Bias in the estimation of non‐linear transformations of the integrated variance of returns

Volatility models such as GARCH, although misspecified with respect to the data‐generating process, may well generate volatility forecasts that are unconditionally unbiased. In other words, they generate variance forecasts that, on average, are equal to the integrated variance. However, many applications in finance require a measure of return volatility that is a non‐linear function of the variance of returns, rather than of the variance itself. Even if a volatility model generates forecasts of the integrated variance that are unbiased, non‐linear transformations of these forecasts will be biased estimators of the same non‐linear transformations of the integrated variance because of Jensen's inequality. In this paper, we derive an analytical approximation for the unconditional bias of estimators of non‐linear transformations of the integrated variance. This bias is a function of the volatility of the forecast variance and the volatility of the integrated variance, and depends on the concavity of the non‐linear transformation. In order to estimate the volatility of the unobserved integrated variance, we employ recent results from the realized volatility literature. As an illustration, we estimate the unconditional bias for both in‐sample and out‐of‐sample forecasts of three non‐linear transformations of the integrated standard deviation of returns for three exchange rate return series, where a GARCH(1, 1) model is used to forecast the integrated variance. Our estimation results suggest that, in practice, the bias can be substantial. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

随机变时滞递归神经网络的几乎指数稳定性

研究了一类随机变时滞递归神经网络的几乎指数稳定性问题。利用Lyapunov函数方法和Ito公式,结合矩阵分析技巧,给出了系统几乎指数稳定的判别准则。数值例子说明了该结果的有效性。     

中美股市波动的联动性的实证分析

用二元GARCH模型的方法建立了中美股票市场的波动模型,考察了中美两个股票市场从2002-2007年间的股指波动的联动性问题。结果显示：随着中国经济的不断开放,中国的股票市场的波动和美国股票市场的波动存在递增的联动性,且中国股票市场的波动对美国股票市场的波动的单方面影响尤其显著。分析了产生这种结果的原因,并提出相关的建议     

采用MCMC方法的上海股市随机波动模型

采用贝叶斯统计中的马尔科夫链-蒙特卡罗(MCMC)方法对上海股市的随机波动性进行研究,基于Gibbs抽样的MCMC数值计算过程,对上海股市的随机波动率模型(SV)进行参数估计,并在WinBUGS软件中实现.根据信息判别准则(DIC),对比拟合的SV-N,SV-T,SV-MT模型参数,结果表明:SV-T模型最能反映上海股市波动具有尖峰厚尾的特性,可进一步用于预测样本外的波动率结果.     

一种新的量化Markov跳变网络化系统的分析与设计

为了研究一类具有信号量化的随机网络化控制系统,采用时变量化器建立该系统的随机动态数学模型.利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式(LMI)技术对随机系统进行稳定性分析和控制器设计,最终给出了指数稳定性判据,并进一步设计相应的时变量化状态反馈控制器.分析和处理过程中,通过引入新的Lyapunov函数,利用矩阵...     

深市波动率特征分析

股价与成交量是股市中的两个重要变量,研究股票市场的波动率,掌握股票市场的主要波动性特征,进而有效管理市场,具有重要的理论意义和实践价值.采用计量经济分析技术,采集深市交易数据,分析了深市日收益率序列和波动率序列的每周不同天效应和记忆性.分析认为,深市日收益率序列不存在每周不同天效应,但存在1～2星期的记忆性;波动率序列则存在每周不同天效应和持续性;同时,交易量对波动率具有很好的解释作用,而波动率则不对交易量具有解释作用.