基于混合遗传算法的最优投资组合决策方法研究

本文时遗传算法及其混合策略在证券投资组合中的应用进行了一些分析和研究,对多因素最优投资组合模型的求解提出了可靠、有效的算法,并针对实际问题进行了检验,取得了良好的实际效果,说明该算法具有一定的可靠性和实用性。     

基金市场监管问题的进化博弈分析

本文通过对基金市场中基金管理者和市场监管者的行为分析,引入有限理性博弈概念,建立了一个基金市场监管问题的动态博弈模型,并应用进化博弈方法在模型求解和参数分析的基础上提出了相关政策建议.     

政策性负担、预算软约束与大型涉农金融机构激励机制设计

本文应用多任务委托代理模型,分析政策性负担下大型涉农金融机构的预算软约束问题。通过求解政府和代理人(经营者)的动态均衡,提出分离政策性业务和商业性业务、明确商业性涉农金融业务不补贴政策、加强监督等措施,可有效激发代理人的努力程度。     

计算机动态取证技术模型的方案探讨

本文针对计算机动态取证的数据分析阶段面临的问题，介绍了计算机动态取证的概念，提出了基于智能代理的动态取证系统模型、智能代理技术在动态取证中的应用以及动态取证中的数据获取方案，解决动态取证的实时性、智能性、可适应性和扩展性问题。     

信息不对称条件下银企对接的博弈分析

银企对接作为企业融资的重要方式之一受到广泛关注。本文运用不完全信息动态博弈理论建立博弈模型,求解得到银企对接的必要条件,分析企业融资困难的成因,探索银企对接市场上的逆向选择问题,并结合实证分析提出了相关建议。     

基于乘用车物流运输模型程序算法的分析

基于第十一届“华为杯”全国研究生数学建模竞赛E题，针对一类乘用车物流运输问题，首先建立了单目的地乘用车运输优化模型；其次通过在遗传算法中构造新的适应度函数对模型求解，得到较优的运载方案。该程序算法对直接利用软件或Java Web技术解决一般的乘用车物流运输计划问题提供了新的算法思想。     

基于GA神经网络的个人信用评估

个人信用评估技术是完善国家个人信用体系的重要一环.本文提出了基于遗传算法神经网络的个人信用评估模型,利用标准遗传算法和Solis & Wets算法的混合算法同时优化神经网络的结构和权重/闽值.同时,本文在探讨个人信用评估指标的基础上,提出了模型实际应用所涉及问题的解决办法.     

篮子期权定价的深度学习方法

金融中的诸多衍生品都涉及复杂期权定价问题，其中大多数可转换为偏微分方程初(终)值问题，但该问题往往难以获得解析解，且面临着“维度诅咒”问题。在单个标的物的期权定价中，可以采用各种方法绕开偏微分方程的求解问题。但是篮子期权以资产组合为标的，其定价难以绕开高维偏微分方程的求解。在这一背景下，本文从倒向随机微分方程(BSDE)的思路出发，提出利用神经网络可以非线性地对任何函数进行拟合的特点，将其引入到一类抛物型偏微分方程数值求解中，将待求解目标作为可更新参数嵌入到深度学习架构中，使得在模型训练结束后便可以获得具有更高精度的目标解。本文的深度BSDE模型避开传统思路中遇到的对数正态分布随机变量的算术平均不再满足对数正态分布的问题，能兼具有效性和准确性对篮子期权定价问题进行求解，且具有可以优化的方向，在未来应用中泛用性较强。     

应急物流多目标选址问题研究

在风险发生的环境下,应急多目标选址是一个目标与约束复杂程度较高的NP难问题,对此,本文提出一个有容量限制的双目标应急物流设施选址分配模型,以最小化系统总成本和最大化客户需求覆盖率为目标,模型目标中引入了"需求覆盖率"这个概念,采用了NSGA-Ⅱ(带精英策略的非支配排序遗传算法)对所提的模型进行有效的求解,得出灾害发生时应急物流设施最大需求覆盖率与系统最小总成本的关系。     

基于蚁群算法的多重交通网络运输调度问题研究

在多重交通网络下求解运输调度优化问题具有十分重要的经济意义和社会意义。蚁群算法在许多相当困难的优化问题的求解中体现出极强的寻优能力和较好的性质。本文提出了一种利用蚁群算法来求解多重交通网络环境下运输调度问题的新方法,并用MATLAB语言编程进行算法的实现和仿真。结果表明,蚁群算法在求解多重交通网络下的运输调度问题是可行的。     

基于差分进化算法的证券投资组合优化研究

证券投资组合决策问题是当前投资领域的一个重要研究课题,然而,由于这类问题往往具有数据规模大,组合方案多的特点,使得传统算法很难实现对该类问题的优化求解。差分进化算法是一种基于群体进化的算法,该算法不仅具有遗传算法的交叉,变异等进化特点,而且具有很强的记忆寻优特性,将该类算法引入进求解证券投资组合优化问题,对算法的求解方案进行了分析设计,并通过具体的投资组合实例,对算法的求解性能进行了仿真分析,取得了良好的效果。     

基于社会网络分析的金融犯罪团伙检测

随着金融业的迅猛发展,金融监管和金融犯罪团伙检测的研究逐渐成为一个新的热点话题，社会网络分析因其对社会关系进行量化研究而在社会生活各领域中的应用取得巨大成功，本文基于公司员工间的信息传播对象和主题而建立赋权有向网络图,采用PageRank算法计算出员工的嫌疑度,得到犯罪团伙的核心人物和监控优先级队列,最后通过遗传算法实现社区划分,从而完成对公司所有员工的界定,为金融监管部门和检方提供有力的帮助，应用案例的结果表明本文所建立的模型和求解方法是可行和有效的。     

我国中小银行发展的路径选择

随着中小企业问题升温，中小银行的发展问题也逐渐受到社会各界的重视，本文通过对中国中小银行发展的制约约束的考察，求解出中小银行发展的最优路径；摆脱行政干预，以中小企业融资为特色的多样化内生性发展道路，相应地，本文最后部分提出了关于我国中小银行发展的政策建议。     

基于差分进化算法的证券投资组合优化研究

证券投资组合决策问题是当前投资领域的一个重要研究课题,然而,由于这类问题往往具有数据规模大,组合方案多的特点,使得传统算法很难实现对该类问题的优化求解.差分进化算法是一种基于群体进化的算法,该算法不仅具有遗传算法的交叉,变异等进化特点,而且具有很强的记忆寻优特性,将该类算法引入进求解证券投资组合优化问题,对算法的求解方案进行了分析设计,并通过具体的投资组合实例,对算法的求解性能进行了仿真分析,取得了良好的效果.     

中小企业信贷融资问题研究--基于江西省中小企业样本数据的检验

本文以江西省中小企业融资状况为个案，对金融机构中小企业信贷投放情况作出客观分析，并进一步通过实证检验中小企业信贷融资与哪些因素动态相关，进而就相关结论和问题提出对策建议。     

BIS或OTS：我国利率风险监管的现实选择

本文的中心思想是探求我国商业银行利率风险的监管模式。为此，论文分析了商业银行利率风险监管的历史演变，目的是为问题求解寻找历史依据，比较分析了现在流行的两种监管模式：BIS模式和OTS模式，结合我国商业银行的经营现状，提出了利率风险的差别监管模式。     

双线性系统动态博弈的鞍点均衡

本文从博弈论中最基础的鞍点均衡策略入手,研究双线性二次型性能指标动态博弈的鞍点均衡策略问题,通过引入一个适当的变换,将双线性系统的非线性两点边值问题转化成一个具有"分离"形式的线性两点边值问题,并利用一种新的迭代算法对线性两点边值问题进行了求解,为基于双线性系统的微分博弈理论求解提供了一种新的思路。     

世界经济的失衡与均衡分析

目前世界经济失衡问题成为各界关注的热点，本文在对世界经济格局进行分析的基础上，提出失衡是世界各国面对的共同挑战，从全球化发展看失衡则是一种动态均衡。     

商业银行综合授信的有关问题探讨

综合授信是商业银行的重要风险管理制度，其中，银行综合授信的管理程序、额度控制、对风险的动态管理和担保，是银行实践中非常重要又较难把握的3个问题。本文将对此进行分析，并提出了一些观点。     

在沪外资金融机构的最新动态与发展趋势

入世后外资金融机构的最新动态起了各方关注，本文在着重分析在沪外资金机构的发展现状和趋势的前提下，引出外资银行目前面临的主要问题，并从区域监督部门的角色和作用出发，提出促进外资金融机构健康发展的一些建议。