基于安全重构滤波器的小波变换系统分析

在图像处理中,采用Mallat算法实现重构信号,借用完全重构滤波器的思想,得到一种双正交结构以及双正交小波变换系统,探讨利用滤波器设计方法构造有理系数双正交小波。     

焊接滚轮架结构、性能、特点比较

介绍了具有防偏移功能焊接滚轮架的结构、特点性能和具体数据。     

多分辨高阶矩系统风险测度与定价模型研究

为改进传统Beta系数测量系统风险的不足,反映系统风险的动态特征,讨论了四阶矩的资本资产定价模型(CAPM)并将小波分析引入到高阶矩CAPM研究中。利用小波多分辨分析的特点,给出了小波高阶中心矩和高阶混合中心矩的定义,基于此给出了多分辨系统风险测度Beta、Gamm a、Theta的计算方法和多分辨CAPM,并从行为金融理论出发给出了多分辨高阶矩CAPM的金融背景解释。实证结果支持多分辨系统风险假说和多分辨高阶矩CAPM的成立,为构建动态投资组合分散金融风险的动态影响提供了证据。     

增额寿险索赔总额的矩的一些结果

对随机利率采用Wiener过程和Orentein-Uhlenbeck过程建模，得到了增额寿险索赔总额的矩的一些结果。     

欠发达地区金融发展与经济增长的实证研究:基于面板数据模型的GMM估计结果

当前,金融发展理论仍在不断深入、细化地向前发展.使用1998--2005年的截面数据考察股票市场和银行系统对欠发达地区经济增长的影响,同时利用广义矩(GMM)技术对动态面板数据进行估计.研究结果表明,在欠发达地区,由于股票市场规模的狭小,其对经济增长的影响不显著;银行体系在经济增长的过程中也没能有效地发挥其推动作用.金融总量不足、结构不合理以及金融机构治理结构混乱,制约了欠发达地区金融发展对经济增长的促进作用.     

利率市场化下城市商业银行盈利能力的影响因素研究——基于62家城商行2014-2020年的面板数据

基于62家城商行2014－2020年的面板数据,本文构建动态面板数据模型,采用两阶段系统广义矩估计法,在利率市场化背景下,控制微观银行特征和宏观经济变量后,实证考察城商行盈利能力的影响因素。结果表明：城商行盈利能力具有较强持续性特征;净利差与资产收益率呈现正相关关系,且净利差效应在东部城商行中较高;非息收入与城商行盈利能力关联度不高;城商行盈利能力与其资产规模、成本收入比、不良贷款率呈现负相关;与其资本充足率、贷存比、经济增长率呈现正相关。基于此,提出政策性建议,以期推动城商行“十四五”时期提升盈利能力和持续健康发展,回归本源、服务实体,助推我国经济向高质量发展阶段迈进。     

含有高阶矩的CAPM模型探讨

现在,资本资产定价模型已经使用得非常广泛了。但是很多研究都表明,CAPM的实证表现不好。本文的主旨就在于探讨CAPM的基本假设,从而得到它实证表现不佳的根本原因,并在CAPM中引入了较高阶矩,发展和推广了CAPM模型。     

含有高阶矩的CAPM在保险业的应用

在金融领域,资本资产定价模型已被广泛应用,但资产组合收益率分布的偏度的重要性还没有被人们广泛认识,尤其在国内对资产收益率的联合偏度、联合峰度以及含有条件的高阶矩的研究文献更是寥寥无几。本文旨在将CAPM引用到保险业的资产定价中,同时将高阶矩引入CAPM,并将其推广到n阶的一般形式,为实证提供了更理想的模型。     

基于动态面板数据分析FDI对我国贸易结构的区域差异和动态效应

本文以我国各个省市作为横截面单元,利用各横截面单元1988～2005年的样本组成面板数据,进而建立动态面板数据模型来考察FDI对我国不同地区贸易结构的影响.结果表明,FDI对于我国初级产品基本上不具有促进作用,而FDI对于制成品的出口具有明显的促进作用,并且这个效应因地区和时间不同而有所差异.     

互联网金融对商业银行风险承担的影响研究——基于中国30家商业银行的实证分析

为了研究互联网金融对商业银行风险承担的影响,本文以2009—2018年互联网金融对中国30家典型商业银行风险承担影响的数据为基础,运用动态面板广义矩估计方法对互联网金融对我国商业银行风险承担的影响进行了研究与分析。结果表明:(1)互联网金融对我国商业银行风险承担的影响呈现倒U形分布,即互联网金融发展初期通过抢占市场份额,加剧了行业竞争,抢占了商业银行利润,进而加大了商业银行风险承担的成本;但随着商业银行对互联网前沿技术的不断融合、金融产品服务的创新以及风险管控水平的提升,商业银行风险承担的成本下降。(2)面对互联网金融的冲击,不同类型商业银行对风险承担反应具有异质性:在宏观层面,大型国有银行拥有庞大的资产规模和政策保障,对其冲击反应较为滞后;股份制银行和城市商业银行缺乏上述优势,对其冲击反映较为敏感,但股份制银行后期风险承担显著下降;农村商业银行因主要服务于乡村建设,受其影响较为有限。在微观层面,面对互联网金融的冲击,与资本充足率和流动性水平较低的大型商业银行相比,资本充足率和流动性水平较高的小规模商业银行风险承担显著增加。