基于pair copula的多维股市尾部相关性分析

采用pair copula模型对多维情形下的尾部相关性进行了分析,以中国内地及周边国家和地区的股市周收盘价为研究对象,采用经验分布拟合边缘分布,引入藤结构,并结合t-copula、Clayton copula和Joe-Clayton copula分解多维密度函数,结果表明,pair copula模型可以很好地解决多维情况下的尾部相关性分析。     

基于pair—copula的社保基金投资组合风险测度研究

社保基金是社会保障事业健康发展的基石,风险管理是社保基金保值增值的关键问题之一。提出了pair-copula—GARCH-EVT模型以测度社保基金投资组合风险,与传统的n维copula—GARCH-EVT模型相比,该模型不仅考虑了维数的影响,而且还能灵活地选择copula的类型。实证研究发现,基于pair-copula-GARCH-EVT的模型测度社保基金投资组合风险的准确性要高于传统的copula—GARCH—EVT模型。     

现代信用风险度量模型的最新理论研究进展

文章对现代信用风险模型的理论研究进行了系统梳理,详细回顾了资产价值驱动的内生违约的结构模型、随机跳过程假设下的外生违约的简约模型和不完全信息下的信用风险度量模型的研究路径,发现现有的研究在不完全信息的刻画、不完全信息下信用衍生品定价和违约相关性方面研究处于起步阶段.目前的研究方向大体可以分成三类：如何从交易噪声和信息滞后的角度来定义不完全信息、如何处理信用产品定价模型中的参数估计和状态估计问题和如何利用copula函数来处理不完全信息下的违约传染问题.     

基于混合遗传算法的结构优化设计

根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,以力学准则为基础,建立了建筑结构优化模型提出了一种求解离散变量结构优化设计的拟满应力算法和基本遗传算法结合的混合遗传算法,既发挥了拟满应力算法高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了标准遗传算法全局性好的特点.算例结果表明,这种混合遗传算法收敛速度快、精度高,优于标准遗传算法和单一的拟满应力算法,弥补了两种算法的不足,是高效理想的优化方法,可以直接用于多种建筑结构的优化设计.     

基于pair-copula的社保基金投资组合风险测度研究

社保基金是社会保障事业健康发展的基石,风险管理是社保基金保值增值的关键问题之一。提出了pair-copula-GARCH-EVT模型以测度社保基金投资组合风险,与传统的n维copula-GARCH-EVT模型相比,该模型不仅考虑了维数的影响,而且还能灵活地选择copula的类型。实证研究发现,基于pair-copula-GARCH-EVT的模型测度社保基金投资组合风险的准确性要高于传统的copula-GARCH-EVT模型。     

填沙薄壁圆柱壳结构水下爆炸动力响应研究

为评估含填充物的薄壁圆柱壳结构生存能力,以填沙薄壁圆柱壳为研究对象,采用声固耦合算法分析了填沙薄壁圆柱壳结构水下爆炸作用下的弹性应变、塑性形变和损伤的破坏形式,通过试验分析了该算法的计算误差。结果表明,该算法在含填充物的薄壁圆柱壳结构生存能力评估计算中适用性强。     

动态能力、知识管理与组织绩效关系模型及评价研究

从动态环境的角度对知识管理能力和组织绩效进行详细分析,深入理解动态知识管理能力的内涵;根据国内外知识管理模型,提出反映动态能力、知识管理与组织绩效关系的动态知识管理能力模型,建立动态环境下组织绩效导向的过程和结构;根据微粒群算法在解空间优化搜索方面的优势建立一套评估权重优化算法,对动态知识管理能力的评估指标权重进行优化。     

基于改进克隆算法的WSN的QoS路由研究

为解决在无线传感器网络QoS约束下的最优路由选择问题,在优化网络拓扑结构的基础上,提出利用克隆选择算法和蚁群算法结合求解WSN组播路由的方法．该算法利用克隆选择算法对原始路由种群进行优化改善,避免搜索过程陷入早熟收敛问题,然后利用蚁群算法快速搜索．该算法在保证能力最优的前提下,提高了路由搜索速度,在保证最优路径选择基础上,节约了通信成本,仿真结果证明了其可行性和有效性．     

一种低开销紧凑型对称加密算法的研究与实现

WSNs节点的电能、CPU计算能力和内存容量通常都非常有限,不宜采用复杂的加密算法。在Feistel密码结构的基础上提出了一种低开销的对称加密算法:LCCSEA算法。它采用较少的加密轮次、较短的数据分组降低加密的开销,同时采用较长的密钥和新型非线性置乱函数来提高LCCSEA算法的安全性。实验表明,LCCSEA算法具有较好的"雪崩"效应和数据混沌性,运算速度也比DES算法快得多,而且开销较小,非常适合资源有限的WSNs。     

山西上市公司资本结构影响因素实证研究

通过选取山西22家上市公司2008—2010年年报数据作为研究样本,采用多元逐步线性回归法对山西上市公司资本结构的影响因素进行了实证分析。结果表明:盈利能力、非负债税盾与资本结构显著负相关;营运能力、公司规模与资本结构显著正相关,与研究假设一致;成长能力与资本结构弱负相关,偿债能力与资本结构负相关,与研究假设不完全一致;股权集中度未被纳入模型,由此提出发展资本市场、加强内源融资、扩大企业规模等可行性措施。     

一种基于支持向量机的带钢表面缺陷识别方法

鉴于支持向量机（SVM）在小样本、高维模式分类中具有的优良分类性能,可以基于多分类支持向量机来检测带铜表面的缺陷。本文构造了一类有向无环图支持向量机（DAGSVM）,利用交叉验证进行了参数和模型的选取,对冷轧带钢中几种现场易出现的缺陷进行分类,并与BP神经网络进行比较分析。实验结果表明,这类基于SVM的算法识别效率较高,较好地解决了小样本学习问题,避免了BP神经网络出现的过学习、收敛速度慢、泛化能力弱等缺点,可有效地应用于带铜表面缺陷检测。     

基于云计算模式下的Apriori算法研究

随着海量数据的增加和云计算的出现,对于云计算模式下的数据挖掘技术研究具有重要意义。基于云计算和Hadoop平台,分析了Apriori算法,提出了基于云计算模式下的改进的Apriori算法,实现了改进算法与MapReduce编程模型的移植。实验仿真表明,改进算法在云计算环境下的数据挖掘是可行的,高效的。     

基于RLS的多用户检测算法的设计与仿真

在研究自适应MMSE多用户检测算法基本原理的基础上,提出了一种基于RLS的自适应MMSE多用户检测算法,选取了代价函数,推导了算法的迭代公式,进行了计算机仿真,分析了仿真结果。仿真结果表明随着传输信号信噪比的增加,算法误码率降低。     

基于LMS的自适应MMSE多用户检测算法研究

阐述了自适应MMSE多用户检测算法的基本原理,提出了一种基于LMS的自适应MMSE多用户检测算法,推导了算法的迭代公式并进行了计算机仿真。仿真结果表明,随着传输信号信噪比的增加,算法误码率降低。     

基于LMK准则的前馈神经网络盲多用户检测算法

提出了一种基于前馈神经网络的盲多用户检测算法,该算法基于最小平均峰度准则构造了一个代价函数,给出了算法的约束条件,利用罚函数方法对带约束的代价函数进行优化,获得前馈神经网络网络权值的迭代公式,从而实现盲多用户检测。计算机仿真结果表明,新算法具有较强的多址干扰抑制性能。     

基于递归对角神经网络自适应均衡算法的研究

阐述了神经网络自适应均衡算法的基本原理,提出了一种基于递归对角神经网络的自适应均衡算法,推导了算法的迭代公式,进行了计算机仿真。结果表明,随着传输信号信噪比的增加,稳态剩余误差减小,误码率降低。     

基于模糊集的地震图像增强算法研究

随着工业化的发展，石油资源越来越少，勘探开发新的油田成为当务之急。地震勘探是钻探前勘测石油与天然气资源的重要手段，地震图像的清晰程度直接关系着地震解释的结果。随着油气勘探开发对象复杂程度的增加，现有的地震图像增强方法已不能满足正确解释的要求。因此，本文在研究传统的Pal—King基于模糊集的图像增强算法的基础上，针对Pal—King算法的缺点和不足，提出了一种改进算法，并将改进后的算法应用到大庆地区多个区块的地震图像中，取得了较好的增强效果，为地震解释奠定了良好的基础。     

BFGS在药代动力学参数优化中的应用

在残数法的基础上,利用BFGS算法对血管外给药二室模型中的有关参数进行了优化。仿真实验结果表明:BFGS算法不仅计算精度较高,收敛速度较快,而且该算法对初始值的选取要求不高,可以更好地构造药代动力学的二室模型,具有一定的应用价值和经济效益.     

基于FPGA的围棋提子算法的设计与实现

为了及时准确快速的完成围棋提子算法的实现,结合形态学腐蚀运算的基本理论,提出了一种基于FPGA的围棋提子算法。该方法能够准确地提掉围棋没气的棋子,为进一步的机器围棋博弈系统提供了方便。实验结果表明,该方法实用、简单、有效,且有软件无法比拟的速度优势。文中在介绍FPGA技术的同时,重点介绍了围棋提子算法的设计与实现过程。