多主题抽样中总体标志值的估计

在多主题抽样中，如何根本样本标志值来对总体标志值进行估计是一个非常重要的问题。本文根据多元统计理论，提出了多主题抽样中总体标志值估计的一种新方法－－条件均值估计，并从理论与实际两个方面与简单估计进行了比较，得出条件均值估计是一种比简单估计效果更好的估计方法。     

证券投资基金业绩评价理论模型述评

马克威茨均值一方差模型、单因素绩效评价模型、多因素绩效评价模型和选股择时能力评价模型是国外最具代表性的四大证券投资基金绩效评价的理论模型，对其独到之处的借鉴，将有利于我国基金业绩评估体系的建立和发展。     

证券投资基金业绩评价理论模型述评

马克威茨均值一方差模型、单因素绩效评价模型、多因素绩效评价模型和选股择时能力评价模型是国外最具代表性的四大证券投资基金绩效评价的理论模型,对其独到之处的借鉴,将有利于我国基金业绩评估体系的建立和发展.     

证券选择准则有效性的实证分析

现代证券选择理论是以预期效用最大化理论为基础的，为便于在实际中应用，其中最典型的就是均值－风险准则和随机控制准则，对于每种准则的有效性问题不少学者都进行了理论上的研究。我国证券市场正逐步走向成熟，投资组合正日益受到重视，而如何进行科学的投资组合选择是投资成功的关键所在。本文采用实证分析的方法，针对我国股票市场按照各种证券选择准则来确定有效投资组合集，并验证各种准则产生的有效投资组合集之间的关系，从而判断各种准则的有效性。     

Tabu搜索算法在模糊识别教学中的研究及应用

针对谷物害虫图像识别的特点，可使用基于模糊理论的仓储物害虫图像识别方法。它将禁忌搜索算法（Tabu search）引入其中，以克服模糊C-均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性；然后，采用了基于贴近度和择近原则的模糊识别方法，最后，详细设计了上述各算法。仿真结果说明，该方法在识别速度和准确率方面都达到了令人满意的效果，不仅为害虫的在线检测提供了一种新思路，也拓展了模糊理论的应用范围。     

房地产开发项目投资组合的均值——信息熵模型

以方差作为风险度量指标存在着计算复杂、计算结果不稳定等缺陷,本文并将信息熵度量风险的方法引入房地产开发项目投资组合中,建立了房地产投资组合的均值-信息熵模型。实例证明,该模型计算简单,具有较强的有效性和实用性。     

基于粒子群优化的模糊聚类分析

基于求解实优化问题时,粒子群优化算法优于遗传算法。在基于遗传算法的模糊C均值聚类算法基础上,给出了基于粒子群的模糊C均值聚类算法,试验结果表明:该算法克服了传统的模糊C均值聚类算法的缺陷,同时在收敛速度方面明显优于基于遗传算法的模糊C均值聚类算法。     

证券投资组合的调整研究

马柯维茨的均值一方差分析是以单一投资回收期和投资事先知道证券收益率的概率分布为假设条件的。但是实际中的证券投资是一个动态过程，即投资回收是多期，而且证券收益率的概率分布亦是随着经济形势的发展而变化，因而一般证券组合亦随之而变。与之相关的一个问题是证券收益率在什么范围内变化，仍使得证券组合保持不变。本运用线性规划中的灵敏度分析对证券组合的调整进行了研究。给出院使原证券组合保持不变的资产收益率均值、协方差的变化范围。     

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。     

中国利率动态模型研究

本文对中国两种高度相关的利率的动态行为进行了考察和分析.第一种利率是政府利率,由中央银行决定和颁布,可以用一个单纯的可变波动率跳跃过程进行描述.我们给出了跳跃强度的估计,并且通过不同的检验证明它是稳定可靠的.跳跃幅度能够满足确保利率有合理范围的条件,并且体现出一定的经济周期内涵.第二种利率根据政府债券的交易价格利用样本估计法计算的市场利率.我们对市场利率的Vasicek模型和CIR模型进行了实证比较.检验结果表明简单的Vasicek模型表现最好.本文还对由于单位根问题引起的估计偏误问题进行了分析,一般方法和GPH方法都无法拒绝单位根假设.