基于AR功率谱和ZAM变换的FSK-BPSK复合信号参数估计

为了解决频率编码-二相编码(FSK-BPSK)复合调制信号参数估计精度低的问题，提出利用自回归(AR)模型功率谱估计联合ZAM（Zhao,Atlas,and Marks）变换的方法。首先，利用AR模型功率谱估计方法对信号相位不敏感的特点，对FSK-BPSK复合调制信号的跳频分量数以及跳频码元序列进行估计；然后，利用ZAM分布对相位变化极其敏感的特点，提取信号ZAM分布的各跳频频率下的截面，对相位编码的码元宽度和跳频码元宽度进行估计。仿真实验表明，在全频段信噪比不小于0 dB时，AR模型功率谱联合ZAM变换的方法能够精确地估计出该复合信号的各参数。     

基于深度学习的智能物流分拣跟随机器人的设计与研究

为了提高智能物流分拣跟随机器人的自动化控制水平,提出基于深度学习的智能物流分拣跟随机器人设计方法。机器人的设计核心在于深度学习控制算法设计,建立智能物流分拣跟随机器人的空间位置和几何位姿参数分析模型,采用位置误差补偿方法实现机器的末端位姿参数跟随识别,在轨迹误差约束下,通过深度学习算法,实现对智能物流分拣跟随机器人的末端执行器构造,通过超微参数估计和鲁棒性参数识别的方法,结合激光跟踪仪器测量装置,实现智能物流分拣跟随机器人的输出终端控制设计。     

基于传染病模型的保险业危机公司救助研究

本文利用财务数据构建了以保险公司为中心、包含100家金融公司的危机传染网络;将传播动力学SIR模型引入危机传染网络中,加入破产率对模型进行改进,采用保险公司2016～2018年风险综合评级数据,近似估计出保险业危机传染概率;仿真模拟保险业危机传染演化过程,并在此基础上探析保险业危机公司救助策略.仿真结果表明:必要的保险市场退出机制可以缩短危机持续时间,加速保险业恢复到新的稳态水平;在危机传染初期,救助策略的最佳救助时机为危机开始传染的一个月内,最佳的救助成本为总成本①的20％;在这个最佳救助策略下,监管机构及早建立危机保险公司风险隔离带,切断传染路径,可以显著地降低危机传染的峰值.同时,保险保障基金能够以较低的救助成本获得最大的救助效果.     

中国金融市场利率期限结构模型分析——基于上海银行间同业拆放利率

利率期限结构是现代金融学研究中既基础又重要的部分。同时,作为金融市场最基础、最核心的变量之一，利率是由市场供求关系决定的，它反映着金融市场的供求状况和资金的流动方向，在一定程度上反映着整个国民经济发展状况。上海银行间同业拆放利率（SHIBOR）是作为信用等级较高的商业银行在金融货币市场上资金交易的基准利率，可以反应全社会利率水平，具有较高的市场化程度，因此研究SHIBOR的利率期限结构对经济的发展有重要意义。现有研究的利率期限结构模型多数使用参数估计方法，其中最简单、最具有代表性的是Vasicek和CIR模型，但是此类估计只能给出函数的具体形式，并不能体现出模型中的漂移项和扩散项，因此不能很好地刻画出一些利率变动的特点。本文同时引用非参数与参数估计，选取了隔夜和一周的SHIBOR数据，对其利率期限结构模型做了详细研究。首先运用Bandi非参数模型分析利率的变化特征，并作为后续检验参数估计模型和提出政策性建议的依据，再对利率期限结构动态模型中的Vasicek模型和CIR模型进行分析，结合我国金融市场的实际情况，引入GARCH效应对利率期限结构进一步动态模拟。     

科技金融投入、技术创新与民营经济高质量发展

科技金融对促进技术创新、推进民营经济高质量发展发挥着重要的作用。文章基于2011—2020年A股上市民营企业数据，使用熵值法与半参数估计法分别测算科技金融投入与民营经济高质量发展指标，运用双向固定效应及中介效应两种模型，实证检验科技金融投入、技术创新与民营经济高质量发展的作用关系，并且通过了稳健性检验。研究表明：科技金融投入能够推动民营经济高质量发展；在科技金融投入影响民营经济高质量发展中，技术创新起到部分中介作用。文章还提出加大科技金融投入力度、激励民营企业技术创新等政策建议。