采油厂油气产量预测模型研究

油气产量的有效预测有利于采油厂的科学决策。分别构建了采油厂油气产量预测的线性回归模型、灰色预测模型和ARIMA模型,基于三种单一模型,构建了最优加权组合预测模型。DX采油厂油气产量预测实例表明,该模型能够显著提高预测精度,为采油厂产量预测提供了新的方法。     

中国应如何量化选择粮食政策工具?——基于社会总福利最优的决策参数模拟研究

无论是过去还是未来,政府所能够使用的粮食政策工具总体看只有五个类别,各国在不同历史时期的政策选择都是这五类工具的量化组合。本文构建了一个涵盖各利益相关方的总福利函数模型,并基于Matlab架构的RECS动态预期均衡模型,定量模拟预测了未来不同阶段的最优政策工具组合。模拟结果表明:在城乡收入比从2.73逐步下降到1.0的过程中,最优的政策工具组合按基本特征被分为三个阶段,最优的国储限值在各阶段逐渐降低,最优的保护价限值也由均衡价格的1.2—1.3倍下降到逐渐退出,综合补贴对于提高总福利一直有重要贡献,但贡献度逐渐减小。在任何一个阶段,如果要实现总福利最大化,都需要将综合补贴、保护价限值与国家储备限值精确量化配合使用。最后,本文以三维图谱的形式量化给出了各个阶段的最优政策工具组合。     

基于截集的加权可能性均值-方差模型

本文以模糊数的截集为切入点,给出随机变量取值为模糊数时基于截集的加权可能性均值、加权可能性方差和加权可能性协方差的定义,研究了基于截集的加权可能性均值、加权可能性方差和加权可能性协方差的性质,给出三角模糊数的基于截集的加权可能性均值、加权可能性方差和加权可能性协方差的具体形式.并以基于截集的加权可能性均值作为证券组合投资收益率为模糊数时投资未来收益的度量,以基于截集的加权可能性方差作为证券组合投资收益率为模糊数时投资风险的度量,以基于截集的加权可能性协方差作为不同资产之间相关程度的度量,以不同的权重表示不同投资者的对投资收益的风险偏好程度,构建基于模糊数截集的加权可能性均值-方差组合投资模型,给出模型的求解方法.最后将基于截集的加权可能性均值-方差模型与传统的均值-方差模型进行了比较分析,并结合我国证券交易市场的具体实例说明该模型的应用价值.     

家用汽车需求预测

本文首先用定性预测方法分析了家用汽车需求的主要影响因素，论证了其平稳增长的特性。然后用定量预测方法，在灰色系统模型等单一预测模型的基础上，引入了组合预测模型，通过使组合预测误差平方和最小，得到了各个单一预测方法的权重系数，建立了最优组合预测模型。对预测结果进行对比分析，验证了最优组合预测方法的准确性。最后运用所建立的最优组合预测模型对家用汽车在最近几年的需求量进行了预测。     

基于最优组合预测模型的港口集装箱吞吐量预测

根据港口集装箱吞吐量非线性增长等特点,建立了三次指数平滑预测模型、灰色系统预测模型及BP神经网络预测模型等单项预测模型。鉴于单项预测模型的局限性,提出了以测试数据的预测误差绝对值加权和最小为最优化准则的最优组合预测模型,采用线性规划的方法确定最优组合的权系数。最后,给出一个实例进行应用和分析。     

基于最佳容积率参考值的住宅项目产品组合决策

在住宅项目产品组合比例的配置过程中，忽略基础参数之于所研究项目之间匹配度的探究、对产品最优组合的准则设定不科学，是很多现行配比方法存在的弊端。本文提出最佳容积率参考值理论和测算方法，解决了基础参数与目标研究项目之间的适配度问题；以项目利润最大化作为产品最优组合准则，在此准则下，围绕基础参数构建线性规划模型，求解模型得到最优的产品组合比例。     

投资组合构建与优化：投资者偏好和遗传算法视角

投资组合构建过程可以分为资产选择和资金配置两个步骤。资产选择取决于投资者偏好，以及投资者获得的知识或信息，资金配置可以利用Markowitz投资组合理论和遗传算法等模型来确定。通过刻画A股市场上存在的特定投资者偏好，选出拟投资的股票组合，然后分别利用Markowitz均值-方差模型和遗传算法计算各个股票最佳的资金配置比例，并用历史数据回测不同资金配置比例下股票投资组合的收益，发现遗传算法下构建的最优组合在收益、风险、夏普比率、最大回撤等方面均优于均值-方差模型下构建的最优组合。     

投资组合管理公司排名竞争动态博弈分析

构建投资组合管理人在隐性激励下对投资组合风险控制过程的动态博弈模型，并通过这个模型推导投资组合管理人在考评期内最优策略的选择以及策略转换的条件，证明排名领先的投资组合管理人更愿意采取低风险策略并保持这个策略直到考评期结束或者其排名领先丧失，而排名落后的投资组合管理人更愿意采取高风险策略。     

我国海洋产业增加值的组合预测分析

近年来,我国海洋产业增加值大幅度地提高。鉴于单项预测模型的局限性,本文运用线性规划的方法赋予合理的权重,将时间趋势模型和指数平滑模型加权组合,采用组合预测的方法对我国未来几年的海洋产业增加值进行了预测。     

中国粮食供需的预测指标体系及模型设计

通过建立粮食需求预测指标体系,从口粮、饲料粮、种子粮、工业用粮及粮食损耗角度实现了粮食需求预测。并采用基于三次指数平滑模型、灰色预测模型、支持向量机预测模型的组合预测模型,成功实现了粮食供给预测。最后,在粮食供需综合分析中,确认了粮食供需缺口的存在性。     

最优证券组合投资决策研究

组合证券投资是分散投资风险的有效途径。为了分散投资风险并取得适当的投资收益,投资者往往将资金分散投资于一组选定的证券。投资者进行组合证券投资的关键是确定最优证券组合投资比例系数。为此,针对Markowitz均值一方差模型及市场模型,分别在允许卖空和不允许卖空的条件下,研究了最优证券组合的选择问题。     

基于CaR的金融资产配置数理模型分析

在金融市场满足标准布朗运动随机过程的设置下，本建立了具有投资机会约束的CaR动态投资决策模型和具有条件期望投资机会约束的在险资本(即CaR)模型，得到了最优常数再调整证券组合策略意义下的最优解的显式表达式，并对经济意义作了解释。最后，讨论了长期投资组合的计划期与投资持有的风险资产的比例关系。     

基于遗传算法的项目投资决策分析

运用信息论分析了组合投资的风险度,并计算出组合投资的净现值率;针对组合投资项目的风险度,建立了最优组合模型,利用遗传算法对投资方案进行寻优并得出解决方案。     

中国股市低波动率策略研究--基于最小方差组合的比较分析

本文从最小方差组合的视角，采用对比分析方法，考察了中国股市中低波动率组合策略的绩效。经验研究结果发现：最小方差组合具有明显的相对绩效优势，最小方差组合的夏普比率不仅显著高于相应的等权重组合和市值加权组合的夏普比率，而且远远高于同类指数组合的夏普比率；最小方差组合表现出的这种相对绩效优势在控制价值因素后仍然存在，在控制规模因素后消失，说明它与价值异象无关，与规模异象有关。进一步研究发现，采用波动率加权的方法构建组合无助于提升组合的绩效，而简单用部分低波动率股票构建组合就能够显著提升组合的绩效。     

财富偏好、习惯形成和消费与财富的波动率

本构造了基于财富和习惯的消费一资产组合投资模型。其中代表性投资的效用函数不但依赖于投资的消费历史，还依赖于其财富水平。本所提出的模型是对Merton(1971)、Bakshi和Chen(1996)、Sundaresan(1989)和Constantinides(1990)的消费一资产组合投资模型的推广。我们使用随机动态规划求解模型。并给出了最优的消费和组合投资规则。我们使用此模型计算了消费与财富的波动率，发现习惯形成和较弱的财富偏好均能导致更加平滑的消费行为，从而解释了消费平滑之谜。     

有交易成本的极大极小化投资组合

本文研究了在一种新的投资组合原理一极大化最小可能的预期收益率的基础上，建立了一个考虑了交易成本的投资组合优化模型，给出了其最优投资比例公式。所得结果是原不舍交易费的资本市场下该模型结果的推广。     

基于安全第一准则和机会约束的动态投资组合问题研究

本文以安全第一准则为目标,在投资机会的约束下,建立了动态的投资组合模型,研究了模型的最优解.     

粮油工业布局规划模型及递推优化方法

<正> 本文运用系统工程的原理和方法,从粮食流通的总体效果最优出发,建立了粮油工业布局规划模型,并提出了一种递推优化的方法。实例表明,模型和优化方法能够确定粮油工业最佳布局方案,便于在微型机上推广应用。一、问题的提出粮食是人民生活的必需品,又是重要的工业原料,搞好粮食流通对于国计民生有着重要的意义。粮食流通是一个由分散到集中,再由集中到分散的源源不断的粮食流动过程,     

全国社会保障基金投资风险管理研究

本文采用均值一方差模型、VAR模型等分析工具，对全国社会保险基金投资的风险进行了度量，构建了社保基金投资组合模型并进行了实证分析，对社保基金可量化风险的管理提供了解决思路。本文所提供的社保基金最优资产配置方法，对全国社保基金的投资管理实践具有现实指导意义。     

基于自组织方法的税收收入组合预测模型

自组织理论是基于神经网络和计算机科学的迅速发展而产生和发展起来的。它将黑箱思想、生物神经元方法、归纳法、概率论、数理逻辑等方法有机地组合起来。其主要思想是通过简单的初始输入（局部变量）的交叉组合产生第一代中间候选模型,再从第一代中间候选模型中选出最优的若干项组合而产生第二代中间候选模型,重复这样一个产生、选择和遗传进化过程,使模型复杂度不断增加,直到选出最优复杂度模型为止。本文利用自组织方法进行数据筛选和建立税收预测模型,并在数据筛选基础上建立线性回归预测模型和BP神经网络预测模型,然后结合时间序列的预测模型,利用自组织方法建立组合预测模型。通过预测结果比较得出了组合预测模型比其它单个模型具有更高的预测精度。