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1.
在实际的投资决策过程中,一些投资者需要同时管理资产和负债,因此本文研究考虑破产控制和偿债行为的资产-负债管理问题。假设风险资产的收益率和负债的增长率为模糊数,用资产-负债组合的可能性期望和下半绝对偏差度量其收益和风险,以最大化最终期望净财富和最小化最终累积风险为目标,建立了允许限制性卖空的多期模糊资产-负债组合优化模型。然后,设计了一个基于粒子群算法和模拟退火算法的混合智能算法对模型进行求解。最后,通过实例分析说明了所设计算法与传统粒子群算法相比具有更好的优化性能和稳定性。本文所提出策略可以为需要同时管理资产和负债的投资者提供决策支持。  相似文献   
2.
在线投资组合决策过程中频繁调整资产头寸会产生较多的交易费用。本文提出了一个综合考虑预期收益和交易费用的在线投资组合策略。通过预测资产的排序计算组合的预期收益,利用相对熵距离衡量交易费用,构造了一个极大化预期收益和极小化交易费用的优化模型,从而得到了一个在线投资组合更新策略。然后,从理论上证明了该策略具有BH泛证券性,即该策略与离线的最优购买并持有策略具有相同的渐近平均指数收益率。最后,采用中美股票市场实际数据,对该策略进行了数值分析。结果表明,该策略的表现优于已有的在线投资组合策略,且对模型的参数不敏感。  相似文献   
3.
王雪峰  王元庆  苏金善  杨兴雨 《中国物理 B》2016,25(8):84203-084203
Non-line-of-sight imaging detection is to detect hidden objects by indirect light and intermediary surface(diffuser).It has very important significance in indirect access to an object or dangerous object detection, such as medical treatment and rescue. An approach to locating the positions of hidden objects is proposed based on time delay estimation. The time delays between the received signals and the source signal can be obtained by correlation analysis, and then the positions of hidden objects will be located. Compared with earlier systems and methods, the proposed approach has some modifications and provides significant improvements, such as quick data acquisition, simple system structure and low cost, and can locate the positions of hidden objects as well: this technology lays a good foundation for developing a practical system that can be used in real applications.  相似文献   
4.
The periodic initial value problem of a fifth-order shallow water equation t u 2 x t u + 3 x u 5 x u + 3u x u 2 x u 2 x u u 3 x u = 0 is shown to be globally well-posed in Sobolev spaces˙ H s (T) for s > 2/3 by I-method. For this equation lacks scaling invariance, we first reconsider the local result and pay special attention to the relationship between the lifespan of the local solution and the initial data, and then prove the almost conservation law, and finally obtain the global well-posedness by an iteration process.  相似文献   
5.
考虑到股票市场的表现往往是非平稳的, 过去较长时间的股票价格对当前的投资决策影响较小, 因此基于近期股票价格数据设计在线投资组合策略. 首先, 将上一期的策略与固定长度的股票价格近期数据对应的最优定常再调整策略加权平均, 设计了一个在线投资组合策略. 其次, 进一步采用在线学习的方法选择加权平均的权重, 设计了一个适应性的在线投资组合策略. 利用实际股票价格数据对构造的策略进行数值分析, 结果表明与基准策略和已有的在线投资组合策略相比, 设计的策略具有较好的性能.  相似文献   
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