双限制Tobit自回归GARCH模型和价格限制下股票日收益率模型估计

本文提出了一个在价格限制即涨跌停板制度存在的情况下，股票日收益率可能遵循的时间序列模型一双限制Tobit自回归GARCH模型，建立了此模型的最大似然估计法(MLE)，用Monte Carlo实验研究了最大似然估计量性质．作为此模型应用，我们对一个上海股市的股票日收益率模型参数进行了估计。     

股票债券市场中一般的随机规划问题

本文讨论了股票债券市场中一类具有停时的随机规划问题，给出了投资者在股票债券市场中的最优投资消费决策和投资消费的最优停止时刻的计算方法．     

广义Black-Scholes模型期权定价新方法--保险精算方法

利用公平保费原则和价格过程的实际概率测度推广了Mogens Bladt和Tina Hviid Rydberg的结果．在无中间红利和有中间红利两种情况下，把Black-Scholes模型推广到无风险资产(债券或银行存款)具有时间相依的利率和风险资产(股票)也具有时间相依的连续复利预期收益率和波动率的情况，在此情况下获得了欧式期权的精确定价公式以及买权与卖权之间的平价关系．给出了风险资产(股票)具有随机连续复利预期收益率和随机波动率的广义Black-Scholes模型的期权定价的一般方法．利用保险精算方法给出了股票价格遵循广义Ornstein-Uhlenback过程模型的欧式期权的精确定价公式和买权和卖权之间的平价关系．     

代数综合题解题研究

【试题回顾】1．甲用1000元人民币购买了一手股票，随即他将这手股票转卖给乙，获利10％，而乙又将这手股票以1000元返转给甲，最后甲按乙卖给甲的价格的九折将这手股票卖给了乙，甲在上述股票交易中（ ）．A．甲刚好盈亏平衡 B．甲盈利1元 C．甲盈利9元 D．甲亏本1．1元     

金融约束对股票收益的影响

本文在我国沪市A股环境下考察金融约束对股票收益的影响．主要运用多元回归方法测试金融约束与股票收益的关系．金融约束因子是反映丁公司资产投资的能力，综合内部运作状况和外部经济环境的特征量，通过数学建模和实证分析发现：股票收益中的确存在金融约束因子，且金融约一般导致股票收益水平下降；此因子与公司规模、流通股本比例等因素相对独立。     

结合长短时记忆网络和宽度学习的股票预测新模型研究

长短时记忆网络(LSTM)近年来广泛应用于股票预测中，其结构特点易陷入局部最优，从而影响预测精度。借鉴宽度学习系统(BLS)在时间序列预测上良好的逼近能力，本文尝试宽度学习与深度学习相结合。进一步地，针对股票序列不平稳特点，引入互补集成经验模态分解(CEEMD)进行降噪处理，提出CEEMD-LSTM-BLS(C-L-B)股票预测模型。选取农林牧渔行业股票价格，对新提出的模型进行实证研究。通过与基线模型、现有股票预测模型对比，证明了新模型在多个精度指标上都有明显提升。特别地，通过分别将C-L-B模型与不融入BLS的CEEMD-LSTM模型，对CEEMD分解后的分量预测结果进行对比发现：LSTM模型预测存在一定的误差，且越是拐点处，越是高频波动，预测误差越明显。而C-L-B模型中的BLS模块能够解决这类问题。当数据出现较大波动时，本文提出的新模型与现有模型相比，可以很好的解决拟合差、时滞等问题。     

估计模型维度的双评分准则及其应用

在预测问题中，如经济预测，天气预报，地震预报等，用户要求预报准确，尤其是所谓“大趋势”或“大方向”一定要报对，如明年是丰收还是歉收，股票未来升值还是贬值，汛期洪峰高还是低。     

组合证券投资的概率准则模型探讨

在基于概率准则的组合证券模型下，把实现一定收益率水平目标的概率优化模型的求解转化成易于求解的非线性规划问题，从而方便地得出模型的解及其意义；提出了概率准则下的β值组合证券投资决策模型，研究了它们解的存在性和求解的公式，并给出了上海股市股票的数值算例。     

多因素资产定价模型的统计分析

本以2000年沪市A股的股票作为研究对象，利用聚类分析将其分类并抽取部分作为样本，应用纲目数据统计分析方法，对下周收益率的影响因素作了Logistic回归，得出了股票的收益率具有短期反转的特点。     

股票分布模型的研究

根据股票的实际情况提出了一种股票价格分布的模型,给出了股票价格分布的一种确定方法.该模型能反映股票的整体性质,为今后从分布角度来研究股票的性质奠定了理论基础.     

下层独立的一主多从双层随机线性规划问题研究

Herminia I.Calvete等研究了一主多从双层确定性线性规划问题,证明了这类问题等价于一类常规的双层线性规划问题.本文在此基础上,推广确定型的问题到随机型优化情况,考虑了一类下层优化相互独立的一主多从双层随机优化问题(SLBMFP).在特定的随机变量分布条件下,理论上证明了该类问题可以转化为一主一从双层确定性优化问题.本文的研究对于求解一主多从双层随机优化模型,解决此类模型在实际应用中的问题具有一定的意义.     

有资格限制的指派问题的求解方法

在实际的指派工作中，常会遇到某个人有没有资格去承担某项工作的问题，因此，本建立了有资格限制的指派问题的数学模型。在此数学模型中，将效益矩阵转化为判定矩阵，由此给出了判定此种指派问题是否有解的方法；在有解的情况下，进一步将效益矩阵转化为求解矩阵，从而将有资格限制的指派问题化为传统的指派问题来求解。最后给出了一个数值例子来说明这样的处理方法是有效的。     

单体型推断问题与配对图

纯节俭型单体型推断(PPHI)问题是这样一类单体型推断问题给定n个基因型向量,要求寻找n对单体型,使得每一个基因型刚好由其中一对单体型组合生成,并且这2n个单体型中所含的不同单体型数目最小.u-限制单体型推断(u-PPHI)问题是一类特殊的纯节俭型单体型推断问题,要求每一个单体型至多可以用于分解u个基因型.PPHI和u-PPHI问题都是NP-困难的.文中首先介绍了配对图的概念,并通过配对图将两类问题转化为图论问题;然后分别给出了两类问题的近似算法;最后,专门讨论了当u=2时的2-PPHI问题,并在配对图上给出了相应的算法.     

The zero-one knapsack problem with equality constraint

The zero-one knapsack problem is a linear zero-one programming problem with a single inequality constraint. This problem has been extensively studied and many applications and efficient algorithms have been published. In this paper we consider a similar problem, one with an equality instead of the inequality constraint. By replacing the equality by two inequalities one of which is placed in the economic function, a Lagrangean relaxation of the problem is obtained. The relation between the relaxed problem and the original problem is examined and it is shown how the optimal value of the relaxed problem varies with increasing values of the Lagrangean multiplier. Using these results an algorithm for solving the problem is proposed.The paper concludes with a discussion of computational experience.     

基于遗传算法的大学课程表问题研究

课程表问题是时间表问题之一 ,也是 NP难问题 .根据大学授课形式的特点建立了大学课程表问题的数学模型 ,给出了求解该问题的遗传算法 .根据模型和大学课程表问题的特点设计了一种全新的编码 ,提出了一种新形式的交叉方式 .实验结果表明该方法是可行和有效的 .     

Notes on the Problem of the Allocation of Resources to Activities in Discrete Quantities

The simple resource allocation problem (also called the distribution of effort problem) is generalized by allowing more than one resource constraint. It is shown that the generalized problem can be reduced to the simple one if the coefficients in the objective function are all unity. In general, however, the problem seems to become much more difficult; the difficulty is evidenced by the failure of the incremental method which is valid for the simple problem, and the NP-hardness of the generalized problem.     

Heuristic Solution Methods for the Multilevel Generalized Assignment Problem

The multilevel generalized assignment problem is a problem of assigning agents to tasks where the agents can perform tasks at more than one efficiency level. A profit is associated with each assignment and the objective of the problem is profit maximization. Two heuristic solution methods are presented for the problem. The heuristics are developed from solution methods for the generalized assignment problem. One method uses a regret minimization approach whilst the other method uses a repair approach on a relaxation of the problem. The heuristics are able to solve moderately large instances of the problem rapidly and effectively. Procedures for deriving an upper bound on the solution of the problem are also described. On larger and harder instances of the problem one heuristic is particularly effective.     

下层存在多追随者的分层次线性诱导决策问题及算法

本文讨论上层决策给定的条件下,下层存在多追随者的多目标分层次诱 导决策问题．在线性情况下,此类问题的最优解可在有界多面体区域的某个端点实 现;应用罚函数理论,原决策问题转换为一个在有界多面体区域求连续凸函数最大值 的最优化问题．建议采用的计算方法较为简单,容易实现,而且能够保证求出问题的 全局最优解．     

Dynamic location problems

A class of dynamic location problems is introduced. The relationship between a static problem and its corresponding dynamic one is studied. We concentrate on two types of dynamic problems. The first is the global optimization problem, in which one looks for the all-times optimum. The second is the steady-state problem in which one seeks to determine the steady-state behavior of the system if one exists. General approaches to these problems are discussed.Supported in part by the National Science Foundation under grants MCS-8300984, ECS-8218181 and ECS-8121741.     

非等熵Chaplygin气体极限黎曼解 关于扰动的依赖性

主要研究了非等熵Chaplygin气体黎曼问题初值扰动后解的结构,分析了经典的黎曼问题和扰动问题解的结构及极限结构,发现后者的极限解在δ质量权趋于零时不同于前者解的结构.该结果表明对非等熵Chaplygin气体而言,经典的黎曼问题与带δ初值的黎曼问题有着本质的区别.