考虑投资者过程效用影响的投资组合模型

传统的投资组合模型只考虑投资结果,而未考虑投资过程带来的效用影响。事实上组合投资期间投资者持有的股票价格的每一次波动都牵动着投资者的神经,带来或正或负的效用,影响投资者的投资决策。分析投资者过程效用的影响因素,设计出风险投资者的投资过程效用函数。并假设投资者的总效用函数为过程效用函数和结果效用函数的线性组合,构建考虑投资行为过程效用的投资组合模型,对模型的解进行数值模拟分析。研究结果表明：对损失过于敏感的投资者受过程影响越大,则投资风险资产的资金比例越低,对损失不敏感的投资者受过程影响越大,投资风险资产的资金比例越高。因此,对损失越不敏感且受过程效用影响越严重的投资者,越容易推高市场风险。对模型的投资绩效进行了实证检验,结果发现：受投资者过程效用影响大的投资组合模型在股市持续上涨阶段的投资表现较好,而在股市盘整阶段和持续下跌阶段表现较差。表明受过程效用影响大的投资者会在股市持续上涨时积极入市,在股市持续下跌时迅速退市,从而加剧股市震荡。     

基于扭曲风险度量的鲁棒投资策略（英文）

投资组合策略在很大程度上取决于损失的基本分布.因此当损失的分布信息只能通过有限的数据样本来观察时,投资组合策略模型的稳健性是至关重要的.假设损失的基本分布具有已知的均值和方差且位于一个以经验分布为中心,以Wasserstein距离为半径的球内,本文建立了一个基于扭曲风险度量的稳健投资组合策略模型,并将其转化为更简便的等价形式.此外,本文运用模拟和实证研究证明了该模型的有效性.     

Pascal算子矩阵在组合恒等式中的应用(英文)

定义了四种Pascal算子矩阵,给出了它们的代数性质及它们之间的关系,并且利用二项式型多项式序列、算子及哑运算得到许多组合恒等式.     

排列和组合问题

排列和组合问题是组合数学的基础，其应用非常广泛，特别是它解题思路的独特性，对于培养能力和开发智力有着不可替代的作用．     

第二类Stirling数的一个公式

In this paper, We propose and prove the following equation, where is a Stirling number of the second kind, when n≥3 is given.     

开普勒定律的数学解释及现代证明

牛顿和开普勒关于行星运动的数学解释是科学史上极其重要的两大成就.牛顿对开普勒定律的解释,虽然包含了许多微积分的基本思想,其推理还是用的相似三角形和几何学[1].这里,我们可以给出一个现代的证明方法来解释牛顿的推算.     

基于改进BP神经网络的组合预测模型设计

为提高预测精度,解决非线性组合预测中的困难,利用改进BP神经网络对非线性组合预测模型进行了设计.讨论了模型设立的原则和一般程序,比较其与传统的组合预测方法之间的优劣,并给出实例加以验证.结果显示,基于改进BP神经网络的非线性组合预测模型能够准确描述系统中的非线性,提高预测精度.     

风险资产的最优保险

本文采用期望方差方法，引入无风险投资；建立多元风险模型，从投保人角度讨论了最优保险决策，分析了投资风险，无风险投资收益和保费政策等因素对最优决策的影响，为现代企业采取综合措施降低风险提供了理论依据．     

第八种统计分布、涨落及热力学平衡态的稳定性

由Jaynes最大信息熵原理及拉格朗日乘子法推导出第八种统计分布,通过引入非广延熵常数的方法解决了零系综的困难.理论验证表明:本文推导出的第八种分布(N-E-V分布)不仅适用于小系统,而且适用于大系统.由此分布计算的理想量子系统的热力学量与7种分布相同,但广延量相对涨落却是正比于1的.这不仅可以解释临界现象, 也说明热力学平衡态及近平衡定态并不总是稳定的.