资产收益率分形相关性下的Mean-PDCCA组合策略研究

准确地测量资产之间的相关性,是构建有效投资组合模型的前提.文章针对资产收益率存在分形相关性的现实情况,首先通过消除趋势交叉相关分析(DCCA)等方法,构建了分形相关性统计测度,用于测量资产之间的相关性;随后,通过将分形相关性统计测度纳入到收益-风险准则之中,构建了多时间标度前置下的投资组合模型Mean-PDCCA,即分形投资组合模型,并给出了模型的解析解;最后,实证分析发现,在资产收益率存在分形相关性的典型事实约束下,分形投资组合整体上优于经典投资组合,不仅能够提升投资业绩,还具有更好的稳健性,为投资者提供了有效的决策参考.     

Behavioral portfolio selection with loss control

In this paper we formulate a continuous-time behavioral (à la cumulative prospect theory) portfolio selection model where the losses are constrained by a pre-specified upper bound. Economically the model is motivated by the previously proved fact that the losses occurring in a bad state of the world can be catastrophic for an unconstrained model. Mathematically solving the model boils down to solving a concave Choquet minimization problem with an additional upper bound. We derive the optimal solution explicitly for such a loss control model. The optimal terminal wealth profile is in general characterized by three pieces: the agent has gains in the good states of the world, gets a moderate, endogenously constant loss in the intermediate states, and suffers the maximal loss (which is the given bound for losses) in the bad states. Examples are given to illustrate the general results.     

“加速度”教学设计

1教学内容分析 本课内容为<普通高中课程标准物理教科书·物理1>(鲁科版必修1)第二章"运动的描述"第3节,本节内容分两个课时完成.这是第二课时加速度的概念学习,在整个共同必修课程中,该内容的学习和掌握是非常必要的.加速度是运动学中的一个重要的基本物理量,是将运动和力联系起来的桥梁.由于加速度概念与其他物理知识的联系性强,涉及面广,特别是在分析、解决跟动力学相关的实际问题中经常牵涉到,因此对加速度的理解和掌握程度如何,不仅直接关系到本章后续必修模块的进一步学习,而且还将影响以后选修模块的学习和掌握.所以这一课时的内容是本章知识的重点之一,本节课的关键是促进学生对加速度概念的形成和理解.     

带强迫项变系数组合KdV方程的显式精确解

通过构造两个新的Riccati方程组，推广了Riccati方法，使其具有简洁的形式，丰富和发展了已有的结果，借助Mathematica软件，求出了带强迫项变系数组合KdV方程的一些精确解，包括各种类孤波解、类周期解和变速孤波解. 关键词： Riccati方程组 变系数组合KdV方程 强迫项 类孤波解     

Phase-Locked Fibre Array for Coherent Combination and Atmosphere Aberration Compensation

We report a fibre amplifier array that not only achieves coherent beam combination by compensation of phase noises of fibre amplifier, but also accomplishes correction of atmosphere aberration. It is of master-oscillatormultiple-amplifier （MOPA） configuration, which can be phase-locked by the multidither principle or heterodyne detection principle. First laboratory experiments of atmosphere aberration compensation of a three-element fibre amplifier array are reported. The atmosphere aberration is created by a phase screen in the experiment. The phase changes of the beam, which are introduced by the fibre amplifier and the phase screen, are both detected by the heterodyne detection method. Phase modulators are controlled to compensate for the phase in the three paths. No matter whether there is a phase screen producing atmosphere aberration or not, the dim dynamic interference fringes in the far field turn to a clear and stable pattern, and the peak intensity is maximized. It is indicated that the fibre amplifier array is phase-locked, and coherent combination of the three beams is achieved. It can be used not only to obtain high power fibre laser array but also in laser space communication.     

基于双状态Χ~2检测和快速强跟踪AUKF的组合导航算法

针对GNSS/SINS/摄影测量组合导航中某个子系统发生故障时,整个导航系统易受到故障数据污染的问题,提出了一种基于快速强跟踪AUKF的双状态卡方(Χ~2)检测数据融合方法。首先,采用快速强跟踪AUKF算法进行滤波;然后,引入卡方检验通过检测UKF子滤波器输出的状态向量来定位故障参数;最后,采用强跟踪滤波准确跟踪状态矢量突变以增强系统鲁棒性,并根据自适应因子实时调整预测协方差阵以修正增益矩阵,使滤波结果不受异常信息的干扰。将提出的改进算法与常规算法分别应用于无人机着陆导航系统,结果显示:与传统UKF相比,提出的算法得到的位置误差减少了62.6%以上;与强跟踪UKF相比,导航误差也至少减小了32.6%。     

基于高斯过程的中心差分卡尔曼滤波在BDS/INS组合导航中的应用

针对扩展卡尔曼滤波器在BDS/INS组合导航系统模型不确定时精度下降的问题,提出了一种基于高斯过程的中心差分卡尔曼滤波算法(GP-CDKF)。在训练数据有限的情况下,用中心差分卡尔曼滤波(CDKF)来估计组合导航系统的状态向量;同时高斯过程可以考虑CDKF中的噪声和不确定性。因此,将高斯过程引入到CDKF中,可以进一步提升导航性能。试验结果表明,GP-CDKF与CDKF算法相比,东向、北向位置误差分别降低16.4%、57.1%,东向、北向速度误差分别降低15.9%、23.3%,说明GP-CDKF算法在动态系统状态估计方面优于CDKF算法。将GP-CDKF应用于BDS/INS组合导航系统中,可以有效提高导航性能。     

无氧铜的准等熵压缩性

 利用递变冲击阻抗材料叠合而成的组合飞片，在二级轻气炮上对无氧铜进行了准等熵压缩性测量，加载时间约达1 μs。用激光速度干涉仪连续记录了不同厚度处无氧铜样品自由面速度随时间的变化过程，并通过拉格朗日波分析技术计算得到40 GPa下的准等熵的应力-应变曲线。结果表明：在低应力区，无氧铜的准等熵压缩线位于冲击绝热线之上；到32 GPa以上，准等熵压缩线才回落到冲击绝热线之下。这个现象与Barker、Chhabildas等对铝与钨的实测现象是一致的，它表明：在低应力区，材料的冲击强化效应与加载速率密切相关。