无失效数据的Bayes和多层Bayes分析

本文推广了文献[6]的结果，对指数分布无失效数据的失效率，给出了Bayes估计、Bayes置信上限以及多层Bayes估计，从而可以得到无失效数据可靠度的估计，最后，结合实际问题进行了计算。     

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。     

非线性时变离散大系统零解全局指数稳定的一个定理

本文应用参数变易法,研究了一类非线性时变离散大系统零解的全局指数稳定性,获得了一个简洁的、且包括文[2]之定理2和文[3]之定理1—2的稳定性定理。     

不同市态下正态性转换时变VaR

VaR技术作为全球广为流行的金融风险管理技术,其测度的是极端情况下的风险头寸,但在传统假设下可能会极大地低估其值,这就会使得在实践中使用VaR值作为风险管理标准时面临更大的新的风险.考虑我国股市处于不同市场态势下对风险头寸的影响,就牛、熊市中分别估测VaR值.首先利用各种Delta-Gamma-Johnson转换函数对经验数据进行正态性调整.考虑通过转换机制调整后的经验数据仍然存在的异方差性特征,然后运用GARCH模型计算时变VaR值,以此来改善VaR的计算风险,探讨我国股票市场VaR技术的适用性和准确性.     

线性定常广义系统的D型迭代学习控制收敛性

给出了线性定常广义系统在D型学习律作用下的迭代控制收敛性结果,这一结果是全新的,其对时变系统也成立,而且,本文结果和方法大部分可以移植到线性定常广义离散时间系统.     

服从正态分布的强度变量在多个独立应力作用下的结构可靠性估计

本文讨论了服从正态分布的强度变量在(分布不一定相同的)多个独立应力作用下的结构可靠性估计.在假设应力参数已知,强度参数部分未知或全部未知的条件下,给出了结构可靠度的点估计和置信下限.     

离散神经网络指数稳定改进条件

研究了一类时滞离散神经网络指数稳定及鲁棒稳定问题.结合线性矩阵不等式技术,构造了一个新的广义李亚普诺夫函数,得到了新的指数稳定条件.数值算例表明与以往文献中的结果相比,新准则具有较弱的保守性.     

一类高阶随机非线性时变时滞系统的状态反馈控制（英文）

本文研究了一类高阶随机非线性时变时滞系统的状态反馈控制问题.通过构造恰当的李雅普诺夫泛函,并结合随机系统的稳定性理论,获得了一个能使整个闭环系统为依概率全局渐近稳定的状态反馈控制器.本文系统具有更一般的高阶项,推广了以往单一高阶项系统依概率全局渐近稳定的结果.数值仿真验证了所提状态反馈控制器方案的有效性.     

具有脉冲效应的灰色随机时滞系统的鲁棒稳定性

研究了一类具有脉冲效应和时变时滞的灰色随机系统的鲁棒稳定性问题。在给出了脉冲随机泛函微分系统随机稳定性的条件的基础上,首先利用Lyapunov-KrasoVskii泛函法和灰矩阵的连续矩阵覆盖的分解技术,得到了具有脉冲效应和时变时滞的灰色随机系统的随机鲁棒稳定性判据,进而基于所得的这个随机鲁棒稳定性判据和Dini导数,给出了该系统指数鲁棒稳定性的判据。实例表明,所得判据是有效的和实用的。     

具时变时滞和 Markovian转换的不确定奇异随机系统的鲁棒 H_∞ 滤波(英文)

本文处理了一类具与模式有关的时变时滞和 Markovian转换的不确定奇异随机系统的鲁棒H∞滤波问题.所考虑的系统包含参数不确定性,Markovian参数,随机扰动和与模式有关的时变时滞.本文的目的是设计一个滤波器以保证滤波错误系统是正则的、无脉冲的、鲁棒指数均方稳定的和可达到一个给定的 H∞扰动衰减水平.文章首先得到所求鲁棒指数H∞滤波器存在的充分条件,然后给出所求滤波器参数的显示表示.