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The relationship between futures and spot is still an important issue in academic communities and supervisory departments. In this paper, the Granger Causality Test is extended into quantile regression and then the relationship between futures and spot is investigated at different quantile positions. Note that under the model with differential data, different quantile positions are related to the corresponding financial environments. Consequently, a market-dependent casuality between futures and spot is established, by which we can study the relationship more deeply and comprehensively. The main points of view obtained in this paper are what follows: 1. The relationship between futures and spot is strongly related to the financial environments, besides the features of futures and spot; 2. Under the normal and stable financial markets, there is casuality one another, but the relationship will be abnormal under extremal financial conditions, the common relationship between futures and spot is masked by other financial factors; 3. If the casuality was seen as a normal fact logically, then the abnormal relationship should indicate a bad or extremal financial environment, which provides supervisory departments with a warning signal.     

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Aiming at the complex mechanical and electrical products quality control and early warning problems, a performance analysis model of control chart, which combines the multivariate Bayesian statistical method with the economic performance analysis is constructed. In the solution model, a FT VSI strategy is used in the multivariate Bayesian control chart. If a small probability of random failure occurs, then a loose sampling scheme is selected. Otherwise, a strict sampling program is applied. To quantify the correlation between the economic and the statistical performance of the multivariate Bayesian control chart, a quality control model based on Monte Carlo simulation is used and the ANOSE (Average Number of Observations to Signals or End of the production run) is taken under different economic parameters, which performs the degree of influence of the statistical performance of the control chart. In addition, the relationship between the quality control cost and the false alarm rate of the multi-Bayesian control chart is explained. Finally, for instance, a multiple quality control process of the automatic transmission of the automobile is used to verify the performance evaluation and optimization of the multivariate FT VSI Bayesian control chart. The results show that the method has a better application.     

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设备的平均寿命是可靠性研究中的的一个重要指标.对威布尔分布来说, 由于平均寿命没有明显的枢轴量,因此给出平均寿命的精确的置信限较为困难.本文分别利用广义枢轴量、WCF展开以及三阶法三种方法,得到了设备寿命服从威布尔分布时的平均寿命的(近似)置信下限.最后对上述三种方法分别进行了模拟比较,结果显示文中给出的方法对于中小样本情形下得到的平均寿命的置信限是比较精确的.     

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This paper investigates the pricing of CatEPuts under a Markovian regime-switching jump-diffusion model. The parameters of this model, including the risk-free interest rate, the appreciation rate and the volatility of the clients' equity, are modulated by a continuous-time, finite-state, observable Markov chain. An equivalent martingale measure is selected by employing the regime-switching Esscher transform. The fast Fourier transform (FFT) technique is applied to price the CatEPuts. In a two-state Markov chain case, numerical example is presented to illustrate the practical implementation of the model.     

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??This paper investigates the test of significance for the binary choice model with stochastic trend process. The results show that when the true parameter vector is zero, the limiting distribution of the t statistic follows standard normal distribution. The joint significance test statistics Wald, LM and LR are asymptotically equivalent and have a Chi-square limiting distribution.     

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本文在产品寿命服从双参数指数分布的无替换定数截尾寿命试验场合下,提出了两独立产品平均寿命比率的两个估计量,并研究了这两个比率估计量的渐近正态性和置信区间. 然后通过数据模拟,进一步验证了所提出比率估计量的有效性.     

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??In this paper, we investigate a robust optimal portfolio and reinsurance problem under inflation risk for an ambiguity-averse insurer (AAI), who worries about uncertainty in model parameters. We assume that the AAI is allowed to purchase proportional reinsurance and invest his/her wealth in a financial market which consists of a risk-free asset and a risky asset. The objective of the AAI is to maximize the minimal expected power utility of terminal wealth. By using techniques of stochastic control theory, closed-form expressions for the value function and optimal strategies are obtained.     

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??In this paper we consider a class of fractional stochastic partial differential equation driven by fractional noise. We prove that the solution admits a smooth density at any fixed point (t,x)in[0,T]timesmathbb{R} with T>0 by using the techniques of Malliavin calculus.     

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A Markov observation model with dividend is defined and the interpretation of the practical significance is given. We try to use an irreducible and homogeneous discrete-time Markov chain to modulate the inter-observation times and embed a dividend strategy. In the Markov observation model with dividend, a system of liner equations for the expected discounted value of dividends until ruin time is derived. Moreover, an explicit expression is obtained and proved. Finally, some interesting properties are illustrated by numerical analysis and by comparing with the complete compound binomial model with dividend.     

大型自行车共享系统的平均场极限理论与排队模型研究

人口的快速增长与空间的高度城市化带来了汽车尾气污染等环境污染问题,这已成为影响社会可持续发展的主要制约因素。基于此,近十年来自行车共享系统在世界多个国家的许多重要城市获得了高度重视并取得了迅速发展。然而,相比于自行车共享系统的快速发展,其相关研究却并未取得较大进展,主要原因在于它是一个大型的复杂系统,涉及密集的城市交通、异构的运营环境、多重的顾客偏好选择以及多渠道的收益管理等多种关联因素。在这种背景下,本文建立了一个通用的大型自行车共享系统,并提出了一种基于平均场极限理论与非时齐排队模型相结合的有效随机模型分析方法,包括利用平均场理论建立了非时齐排队系统、构建了经验测度过程(Empirical measure process)的非线性生灭过程、给出了分段结构下生灭过程的固定点的“几何之和”算法以及提供了问题站点稳态概率的数值计算等等。本文为研究大型自行车共享系统的随机模型提供了一个重要的发展途径,并有望能够用于分析更加一般的大型自行车共享系统。     

基于可拓学理论的高维大数据相似性研究

高维大数据的相似性计算是数据挖掘领域的研究重点,论文通过分析高维大数据相似性计算的难点,提出采用可拓学的方法解决其中矛盾问题的研究思路。在基元表示高维大数据的基础上,借助数据转换、数据筛选、权重的确定、数据预处理等技术实现了数据之间的相似性计算,并基于水污染常规分析数据进行了算法验证。论文借助可拓的思想研究大数据相似性的问题,不仅对数据挖掘的研究有一定的理论促进,同时也为可拓学的研究提供了新的应用空间。     

一种基于大数据处理的异构私有云系统

云计算和大数据已成为IT领域的研究热点,如何将云计算在数据存储和数据处理方面的优势应用于大数据领域具有重要的实际应用价值.开源的云平台OpenStack可方便地从硬件管理方面构建私有云,其存储模块Swift能够支持PB级的大数据存储.开源的云平台Hadoop在数据处理方面具有很强的优势,但在支持超大数据存储方面存在不足.通过对OpenStack中的存储模块Swift和Hadoop中的文件处理模块HDFS的比较分析,提出了将Swift和Hadoop的MapReduce技术结合来构建企业处理大数据的私有云计算系统方案.分析结果显示该方案是可行的,这种异构的私有云系统可以整合不同云计算平台各自的优势进行高效的大数据处理.     

基于大数据的制造业作业成本控制体系构建

制造业成本控制和管理对企业发展是非常重要的,将作业成本法与成本控制相结合,为制造企业成本管理提供了一种新的思路.大数据时代为企业的生存与发展带来新的契机,大数据思维将极大的影响企业战略.将大数据与企业具体目标相结合,基于大数据环境,利用大数据技术和工具,探求新的成本控制模式.考虑到整个价值链,并利用作业成本思想,完善作业成本核算,期望为制造业成本控制提供一定的指引.     

考虑大数据营销和风险规避的绿色供应链决策与协调

通过建立考虑大数据营销及零售商风险规避的博弈模型,对绿色供应链定价、产品绿色度及利润进行比较分析。研究发现：无论集中决策、双方风险中性分散决策还是仅零售商风险规避分散决策,考虑大数据营销时的供应链整体期望利润和产品绿色度较高,且大数据营销效率因子对产品绿色度的增加有正向作用;双方风险中性分散决策下,一定条件下,两部定价契约能够有效协调供应链整体利润,实现帕累托改进;仅零售商风险规避分散决策下,零售商的风险规避行为会降低其对大数据营销的投入,一定条件下,两部定价契约也能够实现供应链整体期望利润的帕累托改进。     

基于SMMC模型的数据多流形结构分析研究

采用混合多流形谱聚类模型(SMMC)对独立子空间、非独立子空间,非线性良分离及非线性交叉等流形聚类中的四种典型数据进行聚类,并与其他流形聚类方法进行比较,发现SMMC模型聚类效果良好且具有强鲁棒性和泛化能力.将SMMC模型运用于具有混合多流形结构的工件外部边缘轮廓进行聚类,结果显示SMMC模型能够很好的将其分为三类.针对SMMC模型复杂度高、选取参数困难及运行时间长的问题,提出了基于模拟退火遗传算法SMMC模型,结果发现改进后的模型能够大大缩短运行时间.     

参数不确定非线性组合大系统的鲁棒稳定性及参数鲁棒域的估计(英)

本文研究了参数不确定非线性组合大系统．首先利用现代微分几何理论将系统化为由线性子系统互联而成的组合大系统，然后给出了参数不确定非线性组合大系统鲁棒稳定性的若干判据．最后通过一个例子说明了本文的结论及参数鲁棒域的估计方法．     

大数据背景下的商品需求预测与分仓规划

商品需求预测对于电商企业意义重大,对阿里电商平台的交易数据进行挖掘以获取有效特征,利用特征建立模型对未来两周这些商品的需求进行动态预测,并基于预测结果和成本最小的原则提出分仓规划建议.预测模型选择随机森林做回归,然后在残差分析的基础上建立报童模型求解分仓的库存规划.对特征数量众多的电商交易数据挖掘所建立的模型有助于电商企业进行有效的商品需求预测并据此制定成本更低的分仓规划.     

考虑内外因素的电子商务产业与大数据产业协同演化研究

在新经济体系建设中,电子商务产业与大数据产业协同与融合成为必然趋势。在讨论二者协同关系和交叉业务内容的基础上,从系统的角度出发,基于经典哈肯模型构建了电子商务-大数据系统(EBDS)协同演化模型,并讨论了绝热消去方法的应用条件。接着,运用熵权法确定两子系统序参量的权重,进而量化了二者的有序度及协同度。通过数值拟合,验证了所构建演化模型的可信度,并发现了EBDS存在两个稳定点,但EBDS仍处于协同程度较低的互助协同阶段,对此从协同应用、产业链、风险、外部环境和生态圈五个方面给出了建议。     

大数据背景下水厂自动投矾模型研究

根据某市自来水有限责任公司第二水厂的历史矾耗数据，建立矾耗流量关于原水浊度、温度等的动态矾耗模型. 通过对数据进行处理得到10900个合格且净水效果高效的数据，将筛选出的数据分为训练样本集和测试样本集. 在回归拟合中，通过拟合R2的大小将原水浊度划分为“低浊”“中浊”“高浊”3个区间，利用泰勒展开公式的非线性变量代换分别对3个区间建立不同的多项式回归模型，得到预测正确率约为72%，总的矾耗流量值约减少了9.6%的结果；在随机森林模型中，使用10900个合格数据，利用训练样本集，以“原水浊度”“pH值”“原水流量”和“水温”为输入变量，建立包含2000棵决策树的随机森林模型，得到预测正确率约为44. 21%，总的矾耗流量值增加了0.04%的结果. 从模型对合格数据的拟合优度看，随机森林模型比非线性回归模型效果更好；在平均绝对误差、平均绝对偏差百分比等评价指标上，前者均优于后者；但从历史数据检验的结果，模型的可解读性，模型的操作难度和推广角度看，分段二元非线性回归模型的优势更为突出.