液相色谱-串联质谱法同时测定水产品中三苯甲烷类与噻嗪类染料及其代谢产物

采用液相色谱-串联质谱法对鱼肉和虾肉中三苯甲烷类与噻嗪类染料及其代谢物进行测定。样品经对甲苯磺酸-乙酸铵-乙腈溶液提取,正己烷脱脂,二氯甲烷萃取,MCAX固相萃取净化后,以Waters BEH C18色谱柱为分离柱,以0.15%甲酸溶液(含5mmol·L-1乙酸铵溶液)-乙腈混合液为流动相进行梯度洗脱,采用电喷雾正离子源及多反应监测模式进行测定。各化合物的质量浓度在20.0μg·L-1以内呈线性,方法的测定下限(10S/N)均为0.5μg·kg-1。对空白样品进行加标回收试验,回收率在62.6%~108%之间,测定值的相对标准偏差(n=6)在2.0%~14%之间。方法用于鱼肉和虾肉样品的检测,结果与国家标准方法的测定值一致。     

考虑时变与高频因素的金融风险传染效应分析——以SHFE市场金属期货为例

为了有效度量金融市场中因相互关联而引发的风险传染效应,并充分体现其时变性与频繁性,立足高频数据并结合时变测度模型进行分析可能是较为合适的方法。基于此,文章在时变传染效应测度模型基础上,以我国金属期货高频交易数据为样本进行实证,得出结论:(1)市场间存在的时变风险传染效应是该市场价格波动的重要影响因素;(2)高频数据呈现的传染现象受传染源市场波动影响大,而受前期传染效应的滞后影响小,该现象表明针对传染源的及时处理是控制风险传染的有效途径;(3)兼顾时变与高频因素的传染效应其影响程度与市场价格波动及已实现波动呈反比,该现象表明波动较大或前期波动大的市场受相关市场风险传染影响小。     

基于LMSV模型的半参数方法对股市波动长记忆特征的识别

在金融时间序列波动具有显著的长记忆性这一背景之下,研究了LMSV模型长记忆参数的估计问题。首先,分析了LMSV模型的相关性质;接着,根据LMSV模型和ARFIMA模型的良好对应关系,提出了估计LMSV模型长记忆参数的半参数方法;最后,基于股市数据,验证了波动半参数方法的有效性。     

高效液相色谱法测定氧化型染发剂中11种染料

提出了高效液相色谱法测定氧化型染发剂中11种染料含量的方法。样品用甲醇-水(1+1)溶液超声萃取15min,经Capcell Pak C18MG S5色谱柱(250mm×4.6mm,5μm)分离,用磷酸调至pH 7.7的乙腈-三乙胺磷酸缓冲溶液(3+97)为流动相进行等度洗脱,用二极管阵列检测器于波长280nm处检测。11种染料的线性范围均在20～500mg·L-1之间。以空白染发剂样品为基体,进行加标回收试验,回收率在70%～110%之间,相对标准偏差(n=6)均小于10%。     

基于Shapley值的壳资源溢价影响因素的实证研究

本文选取了我国1997-2003年证券市场上符合买壳上市条件的63家目标企业作为样本,对影响买壳上市溢价因素进行了理论分析和实证检验。论文基于合作博弈理论Shapley值分担法建立了多元回归模型以解决多重共线性变量产生偏倚性和负的多重性问题。研究显示:上市公司"壳"资源的溢价比率与每股净资产、资产负债率、货币性资产占总资产比率、市净率、股权集中度、净资产收益率等变量之间存在着显著的相关性。     

多重分形的统计物理方法在证券市场中的应用

本文研究了多重分形的统计物理方法,以上证综合指数长达四年的一分钟高频数据为研究对象,计算了实际交易数据的多重分形谱及其特征参数,并确定了权重因子的取值范围。结果表明奇异指数和相应的谱函数作为多重分形谱的重要参数,一定程度上反映了股指本身的变化范围和高低价位出现频率的变化,然而谱函数可以预测股市趋势的断言在沪市并不成立。     

高效液相色谱法测定虾肉及虾制品中吲哚含量

称取适量鲜虾肉或虾肉干,用乙腈(20mL)提取2次,离心分离后取其上清液,用乙腈定容至50.0mL,供高效液相色谱分析。加入2-甲基吲哚作为内标,所用色谱柱为Hedera ODS-2柱,流动相为乙腈-水(65+35)混合液,用荧光检测器检测(λex=270nm,λem=340nm)洗脱液中吲哚含量。标准曲线的线性范围在200μg·L-1以内,方法的测定下限(10S/N)为125μg·kg-1。以空白样品作基体,用标准加入法进行回收试验,测得回收率在90.1%~104%之间,测定值的相对标准偏差(n=6)在1.9%~5.2%之间。     

双无限环境中马氏链的强极限定理

在双无限环境中马氏链的过程矩满足一定的条件下,通过停时和鞅收敛定理,得到双无限环境中马氏链的一类强极限定理.     

基于模糊C-OWG算子的模糊DEA模型求解

把Yager和Xu提出的连续区间数据OWG(C-OWG)算子进行拓展,定义了模糊C-OWG(FC-OWG)算子,并研究了它的一些性质.在保持数据一致性的前提下,基于FC-OWG算子,研究了模糊数据包络分析(FDEA)模型向确定型DEA模型的转化问题,并进行了求解.实例表明,新方法计算简单、可行且有效.     

基于股市高频数据的半参数估计方法

针对非参数方法研究国内股市长记忆性时结论参差不齐的现状,本文研究了更为稳健的半参数估计方法,即局部W h ittle(LW)估计和对数周期图(LP)回归。通过对不同频率高频数据的分析,证实了LW估计方法尽管需要数值最优化,但仍然要优于LP回归。进而将LW估计首次应用于中国股市,结果表明不同频率绝对收益序列的长记忆强度基本一致;同时发现,重大突发事件发生时的长记忆性表现得最为强烈,且事件后比事件前表现的要强烈,这说明股票市场的溢出效应在事件后增强,此项结论对我国证券市场有一定的借鉴意义。