协整模型的配对交易策略优化

对基于协整理论的配对交易策略进行了改进.改进后的模型利用计算机能够快速循环运算的特点,循环查找最优配对组合与建仓阈值,使模型能够快速运用到各类资产及多种数据频率的配对交易中,具有根据数据变化进行自我动态修正的功能.     

基于IGA-小波软阈值的MEMS矢量水听器信号去噪方法

提出了将使用新的遗传策略,将与当前进化迭代和种群平均适应度变化趋势相关的惩罚因子引入到遗传算法的自适应交叉、变异概率中,依据种群适应度集中分散程度自主调节遗传操作顺序的改进的遗传算法,并用此改进的遗传算法自适应获取最佳小波阈值,然后结合小波软阈值去噪方法对信号去噪.仿真实验和实测实验说明提出的基于改进遗传算法的小波软阈值去噪方法具有良好的去噪性能,且具有一定的稳定性.     

最优分割法的适用性及一类有序样品的聚类方法

确定.当 n,k 固定时,e[p(n,k)]越小,则各类直径越小,分类越合理.由此,最优分割方法的基点在于选定离差平方和作直径,并使各类总的离差平方和达到最小进行分类.采用这种标准,对于有确定趋势的有序样品,[1]给出了不适用的例子.由于离差平方和为各样品离开均值(?)_(ij)的分散程度的度量,因此,上述最优分割法只就同类样品离散程度小,类间离散程度大进行分类,即构成一类的样品离均值具有大致相同的分散程度.然     

随机弹性需求下供应链销售价格与提前期联合决策及协调机制

研究了市场需求随机且对销售价格及提前期敏感的条件下,供应链如何制定最优的销售价格、提前期以及库存因子使得利润最大化。首先,分析了集中决策与分散决策供应链的最优决策,发现集中决策与分散决策模式下的提前期与库存因子是相同的,但分散决策下的销售价格更高、期望利润更低,且分散决策与集中决策供应链的利润之比随着需求对价格的敏感程度的增大而增大。然后建立了收入共享与成本分担的协调机制,并分析了其最优决策。研究发现,协调决策机制可以有效地压缩提前期,并能同时使供应链达到帕累托改进,但不能达到完美协调,而且还发现协调决策下制定的最优销售价格比分散决策要低。最后通过数值计算对三种供应链决策模式下的绩效进行了比较分析,结果表明供应链利润随着需求方差增大而减小,提前期压缩程度随着材料成本承担比例增大而增大。上述结论可以为企业制定销售价格与提前期决策以及企业间的协调提供有益的指导。     

“薄利多销”的统计建模与分析

针对2019年全国大学生数学建模竞赛的E题——"薄利多销"分析问题,首先介绍了问题的背景和问题的提法;然后给出了赛题的一个可行的解法,包括部分商品的成本价补充、打折力度的度量以及营业额、利润率与打折力度的相关分析与回归分析;最后对竞赛论文进行简要评述.     

基于灰色关联度下的报童问题

基于灰色系统的决策思想,提出了具有灰色特性的报童问题,即在传统报童问题的影响因素—成本价、零售量、零售价和处理价等因素中引入灰色信息.应用灰色决策方法,计算和比较理想方案和临界方案构成的综合关联度,综合关联度大者对应为优良方案.给出的算法使得决策更具有柔性,决策结果更贴近实际.     

圆形区域分散布局问题研究

针对圆形区域分散布局问题, 文中给出了一个带约束的非线性规划模型. 当布局点数量较少时, 通过将模型转化为无约束优化问题, 利用梯度方法进行求解; 对于布局点数量较多的情况, 提出了一个界为1/2的多项式时间的近似算法, 并进行了相应的算例分析, 进一步来验证算法解的合理性. 研究的结论及方法一定程度上丰富和完善了圆形区域的分散布局理论.     

返利模式下风险厌恶型零售商供应链中的定价与协调策略

返利作为一种典型的拉式促销策略,已被越来越多的企业所采用.文章针对由一个返利制造商和一个风险厌恶零售商组成的供应链,考虑到消费者对返利的敏感程度不同,通过建立集中决策和两种分散决策模型,研究返利制造商和风险厌恶零售商的定价策略,并分析零售商风险厌恶程度、返利敏感系数及返利兑现率等对供应链决策和利润的影响.结果表明:集中...     

考虑消费者绿色偏好的闭环供应链定价决策研究

在考虑消费者绿色偏好的背景下,以单一制造商和单一零售商为研究对象,分别构建了集中决策和分散决策下的定价模型,确定这两种模式下的最优定价和绿色度,并分析消费者偏好对产品定价及系统供应链利润的影响.研究表明:集中决策下绿色产品的零售价远远低于分散决策模式,废旧品回收率明显上升,且绿色度和系统供应链利润都要优于后者.随着绿色偏好程度的增大,两种模式下产品的零售价、绿色度、回收率以及系统供应链利润均上升.     

多数满意陪审团定理的极大和极小概率

证明了在群体中,当各个体正确判断方案满意性的概率越分散,由多数满意规则确定的相应群体正确判断方案满意性的概率将越大.根据这一结果得到：在所有的个体正确判断方案满意性的平均概率相同的情况下,由多数满意陪审团定理决定的群体正确判断方案满意性的极大概率和极小概率的表达式.     

基于农业视角的股票价格波动风险及相关因素研究

农业行业是世界公认的高风险、低收益的行业,但又是基础产业,关系着国计民生.农业类上市公司股票价格波动风险是否会是资本市场内高风险的行业板块呢?通过实证研究发现:农业类上市公司的股票价格风险整体来说却低于市场的平均水平;账面市值比、主营业务利润、主营收入现金含量等因素和股票价格波动风险存在着显著的相关关系.而市盈率、财务杠杆和上市年限等因素虽然对股票价格波动的风险有一定的影响,但并不像假设的那样和股票价格波动风险存在显著的线性关系.     

股指极端波动下中国股市复杂网络结构及中心性分析

基于复杂网络理论,以2015年、2008年国内两次股灾为背景,分别构建股灾发生前、中、后的中国股市网络,通过度、度分布、平均路径长度等基本拓扑指标,分析中国股市网络特性及网络结构的变化,综合利用度中心性、介数中心性及接近度中心性,筛选出各时期网络中的核心股票、核心行业并分析其变化情况,基于网络特征向量中心性分析股市的系统性风险及变化情况,通过仿真实验分析股市网络的鲁棒性。研究表明:两次股灾背景下的中国股市复杂网络均具有小世界性和无标度性;与2008年国际金融危机相比,2015年国内股灾对中国股市的影响强度更大,且2015年中国股市对金融风险的弹性更大;股灾期间各行业版块具有明显的风险传染性,指出各行业板块对稳定股市、修复股指的作用;股指极端波动时,股灾的外生冲击会使股市的系统性风险加大,与2015年国内股灾时期相比,2008年国际金融危机时期的股市系统性风险更大;中国股市网络对随机攻击具有一定鲁棒性,但对蓄意攻击具有脆弱性,股灾的外生冲击会降低中国股市网络的鲁棒性。研究为把握股市极端波动风险下的市场结构特征、股市风险管理提供了参考。     

结构性油价波动对中国股市的非对称性影响分析

本文分别检验了不同驱动因素所致的油价波动(结构性油价波动)对我国股市收益波动的非对称性影响,并探寻了油价波动对我国股市产生非对称性影响的来源。首先利用SVAR模型将油价波动分解为供给、需求和预防性购买三种驱动因素所致的油价波动,发现三种驱动因素所致的油价波动对我国股市收益的影响存在显著差异;GARCH非对称模型检验及其信息影响曲线结果显示供给和预防性购买因素所致的油价波动是对我国股市的产生非对称性影响的主要原因。在应对油价波动策略时,区分油价波动背后的驱动因素有助于政府机构采取行之有效的宏观调控。     

股票价格波动的塑性性质及模型探讨

首先基于股票价格和成交量，根据股票的量价规律，分析了股价波动的塑性性质；然后使用计量经济学方法建立描述股价波动的塑性模型，包括股价塑性基本模型、基本模型的一阶自回归模型、幂指数模型及幂指数模型的一阶自回归模型，基于12支样本股对这些模型进行参数估计和检验；最后对4种形式的股价塑性模型进行了总结。由4种模型均能够通过经济学检验和统计学检验可知股价波动具有塑性性质，且幂指数模型描述股价塑性较为科学、合理。     

基于平均证券价格的衍生品期权定价公式

为了更好的平滑证券价格在市场中波动的不确定性,本文建立了基于平均证券价格的证券价格模型,并在此基础上计算出了欧式看涨期权价格公式。对比传统的Black-Scholes定价公式,新模型能够更好的适应市场的波动,对期权定价方法的拓展具有重要的作用。     

基于小波分形理论的股价指数信息量测度研究

本把小波分析和分形理论引入到股价指数时间序列的分析中，给出了股价指数波动复杂性的信息量测度方法——信息熵和分形维方法。通过对上证综指和深证成指1994年1月3日至2002年3月4日期间的数据进行的实证分析显示，两种方法均能刻画股价指数波动的复杂程度，这对初步了解我国股市场的波动规律有一定的实际意义。     

沪深300股指期货价格发现功能的实证分析

价格发现功能是股指期货的一项重要的经济功能.以股指期货与现货市场的相互关系作为出发点,以沪深300指数以及沪深300股指期货连续合约日收盘价数据作为研究对象,采用定性分析与实证分析相结合的手段,深入研究股指期货和现货市场间价格发现关系.     

马尔可夫链及其在股市分析中的应用

本文运用马尔可夫链理论预测股票价格分析股市,提出了股价运行周期和投资收益的最大化理论,并建立其随机过程模型,使决策的长期效益趋于最优,通过实例检验,证明了此模型的可行性和实用性.     

EMD结合RBF神经网络新混合模型及股指期货价格预测

中国近4年才成立的股指期货市场价格呈现出非平稳、非线性的信号特征,传统的预测方法无法对长相关序列进行精确预测.将EMD与RBF相结合,建立了一种新的预测方法对我国股指期货日结算价格进行预测.结果显示本模型将原本具有长相关性质的原始序列分解为若干个短相关性质的不同频带,解决了原始序列随机性强,以及因相邻频带的干扰而造成的系统动力信息反映不足的缺陷;并与其他预测模型进行比较,显示出较高的预测精度.     

基于灰色理论的股市GM(1,1)预测模型

将 GM(1 ,1 )灰色预测模型应用于股价的预测 ,并且对其它的技术分析方法作了有益的补充 .