道德风险影响下的保险最优投资研究

在考虑道德风险的情况下,以均值方差准则为目标研究保险人最优投资问题.假设保险盈余过程服从C-L模型,金融市场上存在一种无风险资产和一种风险资产可供投资,其中风险资产的价格过程服从几何布朗运动.在纯道德风险保险契约设计中,借鉴相关研究对努力水平和效用化努力成本的假设,量化道德风险对盈余过程的影响.在均值方差目标下,建立保险人最优投资问题的广义Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,给出保险人时间一致的均衡投资策略和价值函数.结果显示累计索赔比例参数越大,公司对最优努力水平越敏感,采取措施降低道德风险有利于公司收益提升;努力成本参数越大,公司会降低努力水平减少支出,避免损失.     

随机环境下具有最低担保约束的DC养老金鲁棒投资策略

针对近年来养老金管理遇到的问题，基于模型不确定性，考虑随机环境和退休保障限制的DC型养老金最优投资策略具有重要意义.以养老金的最终价值相对于退休后年金担保的不变相对风险厌恶期望效用最大化为目标，利用随机动态规划的方法，求出鲁棒最优投资策略及相应的价值函数.最后，通过数值分析，得到各参数对最优投资策略的影响.     

基于随机占优的股指期货市场有效性分析

2015年中金所出台严格监管措施后,股指期货成交低迷,异象频出。为验证严格监管措施对股指期货市场有效性的影响,本文利用随机占优DD测试法,为风险规避者和风险寻求者分别构建升序和降序占优模型。传统DD测试法用等间距划分的方式产生网格,且假设检验的两个判定阈值为相反数,这不符合金融数据的分布规律。因此,本文提出了对DD测试法的两处改进,利用“等频率划分法”产生网格,利用“非对称分位数法”产生阈值。实证方面,本文对三个股指期货及其现货的15分钟数据进行分析,发现在自股灾以来,上证50指数一阶占优于上证50股指期货,形成套利机会,且该套利策略的年化收益率、夏普比率和卡玛比率都非常优异。实证进一步显示,严格监管措施后占优数量达到最高峰,严格监管措施导致的股指期货功能受损比股灾更严重,而这一现象在中金所逐步放松监管措施后得以稍微缓解但没有根本改变。     

随机空间柔性多体系统动力学分析

轻质、高精度的柔性多体系统被广泛应用于实际工程领域中.由于实际设计公差、制造误差及环境温度等多种不确定因素的存在,使得柔性多体系统的结构参数(物理参数和几何参数)表现出随机性.具有随机结构参数的动力学模型能够客观地反映出真实系统的动力学行为,且结构参数的不确定性对空间柔性多体系统动力学响应的影响是不容忽视的.针对具有多个随机参数的空间柔性多体系统,提出了一种基于广义alpha算法的非侵入式随机柔性多体系统动力学计算方法.采用绝对节点坐标公式(absolute node coordinate formulation, ANCF)来描述柔性体, 推导建立多体系统动力学模型.利用混沌多项式展开(polynomial chaos expansion, PCE)法构建系统随机动力学方程的代理模型,然后将随机响应面法(stochastic response surface method, SRSM)嵌入广义-alpha方法中,分别采用改进抽样的回归方法(regression method of improved sampling, RMIS)和单项求容积法则(Monte Carlo simulation, MCR)来确定样本点.将数值计算结果与蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation, MCS)结果进行对比, 验证了所提算法的有效性.在相同的定积分精度的条件下,根据单项求容积法则确定的样本点的计算结果稳定性更强, 且其计算效率更高.      

高等数学分层次教学的效果评估与思考

基于我校学生的成绩数据,使用断点回归设计,评估高等数学分层次教学的实际效果,发现我校高等数学分层次教学没有显著提高高层次班级学生的成绩.进一步从教学实践视角探讨分层次教学效果不明显的原因,并提出优化分层次教学的建议.     

快速均值回归随机波动率模型参数估计及应用

基于快速均值回归随机波动率模型, 研究双限期权的定价问题, 同时推导了考虑均值回归随机波动率的双限期权的定价公式。 根据金融市场中SPDR S&P 500 ETF期权的隐含波动率数据和标的资产的历史收益数据, 对快速均值回归随机波动率模型中的两个重要参数进行估计。 利用估计得到的参数以及定价公式, 对双限期权价格做了数值模拟。 数值模拟结果发现, 考虑了随机波动率之后双限期权的价格在标的资产价格偏高的时候会小于基于常数波动率模型的期权价格。     

随机服务时间下异质患者门诊预约调度优化

考虑随机服务时间与行为特征互不相同的异质患者,建立随机混合整数规划模型对门诊预约调度问题展开研究。首先在给定服务顺序的假设下求解了两个患者的预约调度问题;在此基础上,设计启发式算法对多个患者预约方案和服务顺序同时进行优化。数值结果表明:当患者服务时间为独立同分布的随机变量时,患者预约时间间隔呈现先增加后减少的圆顶形状;当患者服务时间服从不同分布时,通过与样本平均近似方法对比,验证了启发式算法的计算效率和有效性。     

具有数据缺失的Greenberg模型的随机插补方法

研究了具有数据缺失的Greenberg模型,充分利用有关辅助信息对总体分层,然后采取对每层有数据丢失的部分进行插补,从而,避免了因数据丢失引起的信息损失,最后用R软件对结果进行数值模拟,通过模拟情况分析,达到了理想的插补效果.     

考虑水分光谱吸收特征的水稻叶片SPAD预测模型

叶绿素是植被光合作用的重要色素，传统实验室方法测定叶绿素含量需破坏性取样且操作复杂。通过构建高精度SPAD光谱估算模型，可以实现对水稻叶片叶绿素含量的实时无损监测。以黑龙江省不同施氮水平下水稻为研究对象，采用SVC HR768i型光谱辐射仪共获取移栽后、分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期共五个关键时期水稻叶片反射光谱数据。光谱探测范围350~2 500 nm。利用自带光源型手持叶片光谱探测器直接测定叶片光谱，光源为内置卤素灯。采用SPAD-502型手持式叶绿素仪同步测定水稻叶片的SPAD值。叶片水分是植物光合作用的基本原料，也间接影响着叶绿素含量。叶片含水量降低则会影响植物正常的光合作用，导致其叶绿素含量随之降低。因此将叶绿素敏感波段与水分吸收范围结合作为SPAD估算的输入量。随机森林模型是一个基于多个分类树的算法。算法在采样的过程中包括两个完全随机的过程，一是有放回抽样，可能会得到重复的样本，二是选取自变量是随机的。因此本文对叶片光谱反射率进行去包络线（CR）处理，综合考虑可见光近红外波段提取水稻叶片反射光谱特征参数和植被指数，综合分析光谱指标与SPAD相关关系，采用随机森林算法构建不同输入量的SPAD高光谱估算模型。结果表明: （1）水稻叶片SPAD与光谱反射率的相关系数在叶绿素敏感波段红波段范围（600～690 nm）、红边范围（720~760 nm）、水分吸收波段范围（1 400~1 490和1 900~1 980 nm）均为0.75以上；（2）在光谱参数与SPAD 的相关分析中，NDVI，DP2与水稻叶片SPAD值相关性最好，相关系数为0.811和0.808；（3）以结合水分光谱信息后的CR_{(V1, V2, V3, V4)}为自变量所建立的随机森林模型精度最高，R2为0.715，RMSE为2.646，可作为水稻叶片叶绿素预测模型。研究结果揭示了不同品种水稻的光谱响应机制，提供了水稻叶片SPAD值高精度反演的技术方法，为监测与调控东北地区水稻正常生育进程提供技术支持。     

基于计算机视觉技术的茶叶品质随机森林感官评价方法研究

为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷，利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象，依据专家感官审评结果，将茶样分成4个等级；采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理，并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征，利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序；筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型，并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明：色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大，且与感官审评特征描述结果相一致；当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时，建立的模型性能最优，模型总体判别率为95.75%，Kappa系数为0.933，OOB误差为5%，较SVM模型分别提高了3.5%，0.066，优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明：利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型，模型性能就能达到很好的识别效果，模型得到简化，同时模型精度和稳定性都高于其他方法。