基于小波变换的LMSV模型波动长记忆性估计与检验

将小波引入到LMSV模型波动长记忆性的估计与检验中，提出了基于小波变换的LMSV模型波动长记忆性的伪极大似然估计法和波动长记忆性的检验方法，用不同参数值和样本容量的数据进行了模拟实验．又用该方法对上海和深圳证券交易所综合指数收益序列的LMSV模型的波动长记忆性进行了检验和估计，结果表明该方法是有效且可行的．     

股票波动率的高频率数据估计及实证分析

用分类方法，直接采用高频率数据来估计股票市场普通个股风险(总波动率)三个组成部分：整个市场水平波动率、特定行业水平波动率和特定厂商水平波动率，对中国股票市场进行了实证分析。     

一种汇率模型的波动分析

讨论一种受到一般随机干扰的汇率模型,介绍随机循环的含义及定理,使用随机李雅普诺夫函数得到了在一定的条件下受到各种随机干扰的实际汇率的波动范围。     

C4烃在甲乙酮溶剂体系中的相对挥发度

用静态法测定不同温度下正丁烷，丁烯－1，顺丁烯－2与甲乙酮溶剂体系的压力－组成数据，并与纯C4烃的饱和蒸汽压曲线比较，可以看出，甲乙酮溶剂改变了正丁烷与丁烯之间的相对挥发度，确定了萃取精馏分离丁烯与丁烷的关键组分为正丁烷与丁烯－1，其相对挥发度为1．1－1．2。     

中国股市多分形波动率建模及预测研究

本文考虑股市高频数据的日内效应和已实现波动率的测量误差修正了现有多分形波动率指标的构建方法，以HAR模型为基础构建新的多分形波动率预测模型.利用Diebold-Mariano检验和"模型信度设定"检验等方法综合评价了各种模型对我国沪深300股指的预测能力.结果表明：1）在相同模型范式下，赋权调整已实现波动率的样本外预测能力要优于已实现波动率，而本文提出的新的多分形波动率模型要显著优于其他模型；2）在相同波动率测度指标下，引入股价波动的跳跃成分和杠杆效应能进一步改善波动率模型的短期预测效果；3）最优和次优模型均是基于新多分形波动率方法构建的模型.     

已实现波动测度的有效性及实证分析

建立在高频金融时间序列基础上的已实现波动测度是资产价格过程中隐含波动的一致估计量,证明了已实现双幂变差波动测度是比已实现波动更有效的波动估计量,并利用中国股票市场的高频数据进行了实证分析,实证结果与理论分析相一致.     

基于跳扩散模型的石油价格长期趋势分析

分析了国际石油市场1986至2012年周价格形成机制的长期演变趋势.在讨论均衡理论基础上,以长期市场供求关系解释了国际油价长期波动现象.基于跳扩散模型拟合石油价格动态过程,利用结构变点检验和累积量估计方法进行了实证研究.历史数据分析表明石油价格具有高波动性、高强度跳跃性和上升漂移特征.此外,模型预测即使当前大幅增加石油投资,未来几年内石油价格变化仍会处于一种高频跳跃的上行阶段.     

破产准则下修正Heston波动的最优再保-投资决策

为了研究修正Heston随机波动率下保险公司最优再保-投资策略问题,在盈余水平服从扩散过程的假设下,运用随机动态规划原理,建立最小化破产概率准则的HJB方程,通过求解方程得到最优再保-投资策略和最小化破产概率的显式解,并分析了随机波动率对最优投资决策,最优比例再保险策略和最小破产概率的影响。     

快速路网实时OD预测的时间颗粒度选择

常见的基于实测数据的origin-destination(OD)预测方法分为两类:一类基于历史信息,即根据上一天或上一周同一日相同时段的数据进行预测,简称同比预测法;另一类则是根据同一天相邻时间段的数据预测本时段的OD,简称环比预测法.预测所用基础数据的时段长度称为时间颗粒度.时间颗粒度的大小对OD预测结果的稳定性、准确性具有重要影响.针对上海快速路网,采用ADF单位根检验和KMeans聚类分析方法,研究时间颗粒度对预测结果的影响,提出了时间颗粒度选择的建议,同比预测方法相比环比预测法更容易得出稳定、合理的预测结果,30~60min的时间颗粒度预测效果较好.     

随机波动率下最优投资问题的逼近解

该文讨论随机波动率下的最优投资问题,随机波动率为马尔科夫扩散过程函数．股票价格的波动不但受到其本身价格的影响,还受到各种市场因子的影响．通过Legendre变换以及逼近分析,求得了原问题的近似显式解,从而得到了投资问题的0级最优策略．