基于跳跃滤波和时变参数估计的中国股市微观结构研究

为了更为有效地探究微观市场结构对股票价格的影响,本文在状态空间模型框架下,同时将交易方向、带方向的交易量、交易间隔、微观噪声以及跳跃因素引入状态方程和观测方程中,建立全面的市场微观结构模型,以反映各变量对交易价格序列产生的暂时性和永久性影响.然后,在采用基于粒子滤波的非参数离群点检测方法检测跳跃并对跳跃进行滤波的基础上,运用贝叶斯最小二乘方法对微观结构模型系数、波动率以及状态变量进行实时更新和估计,在此基础上分析跳跃日度分布、日内分布、个股跳跃和共同跳跃特征,并同时判断不同交易方向、交易量的订单对价格产生的影响.最后选取2015年股灾期间、沪市股票的逐笔数据作为研究样本进行实证研究.实证结果显示:我国股票高频时间序列跳跃和共同跳跃均存在日内季节性,且跳跃频率和大小与市场信息密切相关;买卖订单对交易价格及股票价值的影响并不是完全对称的,交易价格对于微观结构的敏感度、微观结构噪声也随市场波动而发生变化,熊市中都相对更高;考虑跳跃滤波并对参数进行实时估计可以提高价格对于交易的敏感度,能更好地捕捉市场微观结构在价格发现中的作用.     

Fe3O4@CF电极在非均相电芬顿系统中降解四环素

针对传统芬顿技术的工作pH范围较窄、增大pH值会明显降低四环素的去除率并导致二次污染的问题,采用溶剂热合成方法,将Fe₃O₄负载于碳毡(CF)电极表面,合成Fe₃O₄@CF复合电极.通过扫描电子显微镜(SEM)、 X射线衍射(XRD)、 X射线光电子能谱(XPS)、 Fourier变换红外吸收光谱(FTIR)和电化学阻抗(EIS)对材料进行表征,研究其作为电极在非均相电辅助芬顿(EF)系统中对四环素的降解性能和机理,并进行循环实验.结果表明：Fe₃O₄@CF电极在非均相电辅助芬顿体系中对四环素的降解性能最好;在室温下,经过90 min,四环素初始质量浓度为20 mg/L,初始pH=3,两电极间距离为2 cm,外加电流为50 mA,在非均相电芬顿系统中Fe₃O₄@CF电极对四环素的去除率可达96.7%;Fe₃O₄@CF电极可重复利用性良好;在非均相电芬顿系统降解四环素的过...     

融合标签结构依赖性的标签分布学习

针对现有标签分布学习(Label Distribution Learning,LDL)算法较少考虑标签间关联性的问题,提出一种融合结构化标签依赖性的LDL算法.算法分为扩展、学习和恢复三个阶段:在扩展阶段,结合成对标签之间的关联性,构建结构化标签依赖性;在学习阶段,结合该依赖性,构建学习框架;在恢复阶段,利用最小二乘法求解超定方程组以预测标签分布.与七种常用的标签分布学习算法相比,在八个开放数据集上进行实验,提出的算法在Euclidean距离、S?rensen距离、Squard χ2距离、Kullback-Leibler散度、Intersection相似度和Fidelity相似度六个主流评估指标上明显占优.