多阶段均值—半方差模糊投资组合决策研究

考虑交易成本、借款限制、阀值约束和基数约束,提出多阶段均值—半方差模糊投资组合模型。在该模型中,收益水平被定义为可能的平均回报,风险水平被定义为回报的半方差。由于交易成本和基数约束,多阶段投资组合模型为具有路径依赖性的混合整数动态优化问题。文章提出了前向动态规划方法求解。最后,以一个具体的算例比较了不同的基数约束投资组合的最优投资策略。     

农民工养老保险参与决策：一个OLG模型的考察

通过构建一个农民工追求跨期效用最大化的OLG模型,理论分析了均衡条件下农民工收入及风险偏好因素对其养老保险参与决策的影响;基于全国31个省市的调查数据,利用双变量Probit模型实证分析了个人与家庭特征、收入与土地、务工状况与预期等因素对农民工养老保险参与决策的影响。结果表明：务工与务农收入对农民工参与养老保险决策的影响并不显著,而恩格尔系数和非收入性因素却大多显著地影响了农民工的参保决策。为此,一方面,要提高农民工的收入水平、生活宽裕程度和支付能力,使之更有意愿和能力参与养老保险;另一方面,要增强农民工对未来生活确定性的预期和安全感,使之参与养老保险的水平得以提高。     

求BBM方程精确行波解的新方法

采用多项式完全判别系统求出了BBM方程丰富的行波解,其中包括有理函数解、孤波解、三角函数解、Jacobi椭圆函数周期解.讨论积分常数对方程解的影响,多项式的根、周期解、孤波解三者之间的关系.     

区域中心城市工业主导产业选择以及辨识模型研究

工业主导产业的选择对区域中心城市的发展具有重要的战略意义.文章在吸收西方主导产业理论的基础上,构建了包括需求收入弹性、影响力系数、感应度系数、技术进步率、技术进步贡献率等13个指标组成的区域中心城市主导产业选择基准,并建立了人工神经网络的辨识模型,最后结合重庆市的工业主导产业选择进行了实证研究,分别计算了重庆市现有主要工业部门的相关指标,并运用人工神经网络辨识模型确定了重庆市的工业主导产业.     

1999～2000年山东:经济形势分析与预测

1999年山东的经济运行态势 :总量平稳增长 ;经济结构渐变蕴蓄着显变 ;市场供求呈“通缩型”失衡。 2 0 0 0年山东面临的市场供求态势 :内需制约依然很大 ;存在着解决“通缩”与防止“滞胀”的两难选择 ;制度创新进程加快 ,将强有力地“助推”着有效供给的改善 ;出口增长有良好的转机。 1 999～ 2 0 0 0年山东一系列主要经济指标将发生良好的变化。实现 2 0 0 0年山东经济可能有的发展目标。应该采取六个方面的政策 :一是启动大城市为核心的城市群带动经济发展的战略 ;二是启动东西结合“协作型竞争”的区域发展战略 ;三是加大经济国际化战略的实施力度 ;四是重点抓好政府机构改革、国有企业改革、社会保障体制改革、建立现代金融市场体系、实现就业市场化这五大制度创新工程 ;五是进行战略产业和经济结构的重组 ;六是继续同时提高城乡居民的收入水平     

哈萨克斯坦共和国哈俄双语现状述评

哈萨克斯坦共和国哈俄双语现状述评张卫国关于哈萨克斯坦的双语制问题，马德元先生曾有《哈萨克斯坦哈俄双语制的产生和发展》一文，刊载于《新疆大学学报》（哲学社会科学版），１９９２年第２期。笔者从１９９２年至１９９４年在哈萨克斯坦共和国进修学习，对哈俄双语这...     

1993年山东经济形势回顾与前瞻

１９９３年山东经济形势回顾与前瞻丁少敏，张卫国，路士勋１９９３年，山东经济在去年高速增长的基础上，经济总量增长速度再次攀高，其它一系列经济发展指标亦再现景气态势，令世人再次看好齐鲁大地。与此同时，明显的通货膨胀问题已属事实，并且成为百姓们的热门话题。...     

基于随机占优的中国股指期货高频套利研究

高频套利交易以其风险较低、收益稳定的特点而受到投资者的青睐。随机占优因其无需对资产收益率的分布作任何前提假设的优点而被广泛用于资产比较。本文基于一个新的视角,利用随机占优方法对高频数据进行建模,分析投资者对不同股指期货的偏好,从而预测股指期货的高频套利机会和套利方向,进而构建出新的等权对冲高频套利策略。考虑到高频数据的特点,本文还对已有文献的随机占优检验方法进行改进,提出了插值网格非对称DD检验法。本文基于我国三大股指期货上市以来的1分钟高频数据进行实证分析,并利用8个指标来评价模拟交易的结果。实证结果显示,本文提出的基于随机占优的股指期货高频套利策略取得了非常好的投资表现,且插值网格非对称DD检验法显著优于已有文献的随机占优检验方法。实证结果还揭示了二阶占优比三阶占优更能体现投资者对股指期货的偏好,以及风险规避者比风险寻求者在股指期货套利交易中获利更多等市场规律。     

基于在线算法的改进指数梯度投资组合策略

弱集成算法是对专家意见进行动态加权平均的在线学习算法。近年来,机器学习和人工智能等方法被用来研究在线投资组合问题。该文从弱集成算法的在线学习及其序列决策性角度出发,设计改进的指数梯度在线投资组合策略,以弥补指数梯度在线投资组合策略不能结合交易费用进行分析的缺陷。首先根据指数梯度在线投资组合策略的更新方法构建代表投资策略的专家意见池,并以此为基础应用弱集成算法加权集成专家意见得到改进的指数梯度在线投资组合策略,证明了该策略可与最优专家策略(基准策略)相媲美。其次将交易费用引入到改进的指数梯度在线投资组合策略中,进一步给出对应的投资策略,重要的是理论上证明了该策略实现的平均累积收益与最优专家策略实现的平均累积收益之间的差值存在渐进式下界,从而提高了指数梯度在线投资组合策略的实用性。最后利用国内外股票市场的历史数据进行实证分析,说明了改进的指数梯度在线投资组合策略的可行性和有效性。