基于混合模型的原油价格混沌预测方法

针对原油现货价格的非线性和时变性特征,提出一种小波变换结合Elman神经网络和广义自回归条件异方差(GARCH)模型的混沌预测方法。首先利用小波变换将原油现货价格序列分解和重构成概貌序列和细节序列。其次对概貌序列和原油期货价格序列进行相空间重构,建立Elman神经网络的混沌时间序列模型预测概貌序列的未来值;同时以细节序列为历史数据,构建GARCH模型预测细节序列的未来值;最后将概貌序列和细节序列的未来值求和作为最终的预测值。实验证明该方法能够提供更准确的预测结果。     

基于方向多尺度变换和统计建模的纹理分类方法

纹理是图像分析和识别中经常使用的关键特征, 而小波变换则是图像纹理表示和分类中的常用工具. 然而, 基于小波变换的纹理分类方法常常忽略了小波低频子带信息, 并且无法提取图像纹理的块状奇异信息. 本文提出小波子带系数的局部能量直方图建模方法、轮廓波特征的Poisson 混合模型建模方法和基于轮廓波子带系数聚类的特征提取方法, 并将其应用于图像纹理分类上. 基于局部能量直方图的纹理分类方法解决了小波低频子带的建模难题, 基于Poisson 混合模型的纹理分类方法则首次将Poisson 混合模型用于轮廓子带特征的建模, 而基于轮廓波域聚类的纹理分类方法是一种快速的分类方法. 实验结果显示, 本文所提出的三类方法都超过了当前典型的纹理分类方法.     

基于爬坡约束条件下的多时段竞价模型

本文建立了基于爬坡约束的多时段竞价模型,并通过数据模拟计算,分析比较,从中得出一些有用的结论.这些结论对进一步改善现有的竞价模型可以起到启发指导的作用.     

基于多Agent的Supply-Hub库存策略建模与仿真研究

Supply-Hub是一种能较好地解决装配式供应链协同运作问题的供应链运作模式,其库存参数设置对于平衡上游供应商与下游制造商之间的利益,吸弓l供应商加入Supply-Hub非常关键.建立了由两个供应不同零部件的供应商向制造商补货时的供应商多周期成本模型,采用多Agent仿真方法,研究了三种情形下(s,S)库存策略参数的变动对供应商及制造商的影响,以期为Supply-Hub运营商合理确定库存策略参数提供一定参考.     

基于未知电价的发电机组优化调度问题研究

本文综合运用最优化模型、WOA算法、主从博弈模型等数学方法,阐述建模的思路和角度,较好的解决了发电商的运营调度问题.     

基于流动性约束和价格趋势的最优交易策略

股票市场中当交易规模较大时,投资者不仅要预判未来的股票价格趋势从而降低风险成本,也要考虑大额交易指令对市场冲击的成本.在投资者预判股票未来价格趋势的同时,考虑交易量的线性价格冲击,建立一个控制最小交易成本的策略模型,采用随机动态规划方法得出总体执行成本最小的交易策略解析解,进一步利用数值算例对最优交易策略进行了比较静态分析.     

基于混合地理加权回归模型的小域估计

近年来,基于空间模型的小域估计方法在抽样调查领域得到越来越多的关注.提出了一类混合地理加权单元层次小域模型用以刻画空间非平稳性,其中回归系数一部分为常数,另一部分则是随着地理位置的变化而变化.基于模型给出了域均值的估计,并研究了该估计量的均方误差及其估计.     

市场流动性与资产价格的非线性关系——基于MS-AR和TVP-SV-SVAR模型的时变分析

本文运用MS-AR模型揭示了中国市场流动性状态转换的非线性特征,在此基础上,以股价、房价、利率、汇率和债券价格为代表,通过TVP-SV-SVAR模型构建时变脉冲响应来分析市场流动性与资产价格之间的动态效应。结果表明:市场流动性的强弱状态划分清晰,且转换时点与金融事件一致;市场非流动性对资产价格的影响主要反映在股价、利率和债券价格上,且当期正向影响股票和债券价格,负向影响利率;资产价格对市场非流动性的影响在持续时间、作用方向和强度上具有明显的时变特征。股价上涨和下跌对市场非流动性的影响具有非对称性,房价在房地产繁荣时期对市场非流动性的影响更迅速,利率在经济低迷时期对市场非流动性的影响效果较弱,汇率在人民币升值幅度加快的背景下对市场非流动性的影响持续时间更长,债券价格对市场非流动性的长期影响在债市牛市或熊市阶段为负而在债市调整阶段为正。     

基于Salop模型的厂商兼并行为分析

横向兼并是最常见的兼并形式,它不仅能够减轻市场竞争压力,而且提高兼并厂商市场占有率,但兼并之后被兼并品牌如何处置一直是社会所关注的问题。利用Salop模型及对比的分析方法,按照兼并是否具有协同效应,分两种情况研究了厂商的兼并问题。研究结果表明,兼并厂商效率越高,就越偏好于选择保留被兼并商品品牌的兼并模式;此外,兼并行为对市场价格、外部厂商收益及社会整体福利水平的影响均取决于兼并厂商效率与社会平均效率差异的大小。     

基于时间敏感产品的多厂商供应链管理

本文主要研究基于时间敏感产品的多厂商供应链网络模型。在该模型中,每个厂商都希望自己的运营成本和时间消耗最少,但目标函数和约束条件都受到竞争对手决策的影响,因此属于广义纳什均衡问题的范畴。在过去的文献中,这类问题通常被转化成一般形式的变分不等式来处理。本文中,注意到模型中所涉及的约束函数都是线性函数,我们将问题转化成混合互补系统来求解。与一般形式的变分不等式问题相比,混合互补系统要容易处理得多。借助于所谓Fischer-Burmeister函数,我们将混合互补系统转化成非线性方程组,然后利用半光滑牛顿法进行求解。初步的数值实验表明,本文提出的方法是切实可行的。     

股票市场涨跌停板设置的微模拟研究

本文构建了一个基于订单驱动的人工模拟股票市场模型,并对投资者在连续竞价交易时的投资行为进行了刻画,数值模拟所得的股票对数收益率序列具有尖峰、胖尾等非正态分布特征并显示出明显的波动率聚集现象。通过在模拟实验中设定股票价格的不同涨跌幅限制范围,研究了涨跌停板设置对股票市场波动性的影响,分析结果表明,在忽略诸如恶意操纵等其他因素情况下,适当扩大涨跌幅限制并不会使股票收益的波动增大,相反还会使收益的波动率有较为明显的降低。     

寡头垄断市场三度价格歧视动态博弈分析

对两寡头厂商2元市场用完全信息动态博弈的方法分析了实施三度价格歧视情形和统一定价情形的均衡产量,均衡价格和均衡总收益,并研究了这两种情形三个指标之间的关系.结果显示,在两个子市场的需求函数为线性需求的条件下,统一定价的市场均衡产量等于歧视定价的市场均衡产量;统一定价的均衡价格是歧视定价时两个子市场均衡价格的加权平均;统一定价的市场均衡总收益小于歧视定价的市场均衡总收益.     

中国股票市场价格集聚现象的实证研究

本研究以中国股票市场部分股票的日内逐笔报价与成交价作为资料来源。验证价格集聚现象是否存在于中国股票市场。实证结果发现,约有28%的报价和成交价的尾数集聚在0和5,显著拒绝等概率分布假设;且价格集聚程度还具有显著的日内效应,即开盘时段的价格集聚程度明显高于其它时段;价格集聚程度与价格波动性、买卖价差、成交笔数、价格水平都呈正向相关关系。     

电力市场中合同电量与竞争电量交易比例的研究

在单边开放的区域电力市场中,合理的合同电量与竞争电量交易比例是保证电力市场有效运行的一个重要环节。竞争电量所占的比例将主要取决于当前发电公司的市场行为。首先使用BP神经网络对电力需求弹性系数进行了预测,然后以长期电力市场均衡为目标函数,考虑贵州电网发电机组的可用容量与负荷预测的误差,以及贵州输电线路的可靠性诸因素,推导出合同电量与竞争电量交易比例,经过与南方区域电力市场目前运营规则规定的交易比例比较,该比例是合理的,可以规避电力市场价格波动等带来的风险。     

基于ARIMA的油田A类物资市场价格预测

本文研究了油田A类物资的市场价格预测。采用时间序列方法中的ARIMA模型,结合油田物资历史价格数据,分析并提出了一套针对油田A类物资的市场价格预测模式。该模式包括两个模块:样本集模块和ARIMA模块。样本集模块的主要功能是样本集的输入和实时更新;ARIMA模块包括了价格预测模型的拟合、检验、预测、评价、动态反馈和调整等主要环节。在该模式的指导下,以大庆油田A类采购物资中的小螺纹钢(20-HRB335)(天津、石家庄和沈阳3个产地)为例,对2011年各月的市场价格进行了模拟预测,预测的平均相对误差分别控制在2.13%,1.64%和1.82%,该结果得到了用户的认可。该预测模式的运用对大庆油田物资集团制定合理的物资采购方案提供了依据。结论部分对该预测模式的意义及存在问题进行了分析,并给出改进建议。     

碳市场EUA与CER 期货价格变动关系的实证研究

基于VAR模型,对碳市场中的EUA期货价格和CER期货价格的变动关系进行了实证研究．选取欧洲气候交易所（ECX）的EUA期货价格和CER期货价格作为研究对象,运用Johansen协整检验、Granger因果关系检验、向量误差修正模型、广义脉冲响应函数和方差分解方法形成递进式的计量分析框架．研究结果表明：第一,EUA期货价格与CER期货价格之间存在着相互影响关系;第二,CER期货价格对市场信息的反映比EUA期货价格更为敏感,反映速度更快;第三,两种价格之间,CER期货价格变动的影响起主导作用,更好地发挥了期货的定价功能,两市场间存在杠杆效应．     

基于投机价格模型的房地产发展态势研究

近年来我国房地产业发展迅速,但同时房地产业也面临较为严峻的问题和挑战.基于投机价格衡量法,建立房地产行业发展稳定度模型,并且通过SPSS软件对相关数据进行回归分析,测算出全国房地产市场的发展稳定度,结果表明我国房地产行业发展态势基本处于警戒区域,最后提出促进我国房地产市场健康稳定发展的对策.     

基于价格持续时间的中国股市日内风险价值预测

基于高频数据度量日内交易活动的风险是目前日内金融数据与风险管理中极具挑战性的研究课题之一。本文从实时交易的角度,使用中国股市分笔交易数据,基于价格持续时间的自回归条件持续时间(ACD)模型,研究日内不规则交易数据的风险测度,利用日内不等间隔波动模型估计了日内交易的即时条件波动率,对日内不等间隔风险价值进行了预测和检验。实证结果发现日内不等间隔风险价值模型能够比较好的刻画日内交易风险,股票投资者和市场监管者可以基于该工具对日内风险做出合理的预测,达到止损避险和控制风险的目的。     

中国螺纹钢期货市场价格发现功能研究

螺纹钢期货价格发现功能研究对我国钢铁行业提高竞争力,争取钢铁成品和铁矿石定价权,引导螺纹钢期货市场健康发展具有重要作用。本文在向量误差修正模型(VEC)中引入剔除残差相关性的最小二乘算法,构建了用于测度期现货市场价格发现功能的永久短暂PT和信息份额IS共同因子模型,弥补了现有VEC模型由于求得的期现货残差序列相关性较大,导致PT和IS模型测算的信息贡献度存在较大差异的不足。在此基础上,利用2011年1月至2014年11月中国螺纹钢期现货市场933个日交易数据,验证了模型的有效性。     

房地产市场供求均衡与房地产价格研究——以北京商品房市场为例

中国房价上涨幅度较大,研究房地产供求市场及其价格,能把握房地产市场规律,促进房地产市场的平稳健康发展.研究从供求均衡理论角度分析了房地产市场的供求规律及其价格,通过建立商品房市场的供需动态均衡模型,以1990~2010年北京市商品房市场为例,对房地产市场的供求弹性、与长期均衡之间的关系及其对房地产价格的影响进行了实证研究与分析.研究表明房地产供给市场长期略具弹性,而需求市场长期弹性较大,价格对商品房市场的调节作用并不明显,实现房地产市场的供求均衡,需要政府力量的介入并对市场进行宏观调控.