探地雷达横向等效变波速SAR成像算法研究

探地雷达应用中,由于土壤介质的影响,不同位置目标回波延时常常存在波动,传统的恒定波速成像算法不能修正这种波动,难以使成像性能达到最优。该文提出一种根据目标回波的曲线特征,快速估计横向等效波速,采用变波速F-K偏移进行合成孔径精确成像的新方法。实测数据处理结果显示该方法性能优于恒定波速成像。     

基于共轭先验分布的平稳AR(1)模型贝叶斯分析

本文系统地分析了平稳AR(1)时间序列模型的条件似然函数,并根据似然函数的统计结构构造了模型参数的共轭先验分布,研究了截断正态-逆Gamma共轭先验下模型的贝叶斯推断理论,包括参数的后验分布函数、二次损失函数下的贝叶斯估计及一步超前预报分析,最后采用一个仿真时间序列研究了先验分布参数对后验分布的影响。     

高斯混合分布杂波下ARM的Wald检测方法

提出一种在高斯混合分布杂波下检测反辐射导弹(ARM)的Wald检测方法.针对基于期望最大化(EM)算法估计杂波参数时,由于初始化不当使迭代运算落入初值陷阱、导致估计错误的问题,提出基于矩-EM算法估计杂波参数的方法,导出了高斯混合分布杂波下ARM目标的Wald检测统计量.不同参数条件下的仿真表明,矩-EM算法能够更准确地估计杂波参数;基于高斯混合分布杂波假设的Wald检测性能明显优于基于高斯分布杂波假设的Wald检测性能.     

Stieltjes-Thiele型有理插值公式

通过定义偏逆差商和混合逆差商,在Thiele型有理插值的基础上通过与Stieltjes型连分式相结合而构造了方形网格上的Stieltjes-Thiele有理插值公式.该插值算法满足所给的插值条件,同时给出了其特征定理和误差估计.最后用数值例子验证了本文插值算法的有效性.     

股票技术分析模型的自动辨识研究

基于非参数的kernel回归引入了一种股票技术模型辨识算法.通过对几种技术分析模型进行定量化定义,实现了文中引入的模型辨识算法,从而能够通过历史价格进行自动化模型辨认.利用沪市大盘指数的历史价格进行了实证研究,得出了对这种算法具有一定支持性的结论.     

基于改进广义S变换的井筒波压制

VSP资料中经常出现能量比较强的井筒波,目前其压制方法主要利用中值滤波和F-K滤波。由于中值滤波存在统计效应,而F-K变换经常存在空间假频,都很难取得理想效果。基于井筒波和有效信号的时频差异,提出利用改进的广义S变换(采用宽度可变的高斯窗函数,其时窗宽度随频率呈正比,在低频段时窗较窄,获得较高的时间分辨率;高频段时窗较宽,故可获得很高的频率分辨率)对井筒波进行分离和压制。理论推导和实际数据计算表明,基于吸收改进的广义S变换的井筒波压制明显突出了有效信号,提高了信噪比。      

结构变化下人民币汇率对物价传递的效应、动态运行及宏观决定

在充分考虑结构变化现象的情况下,本文首先利用结构变化协整分析了我国1994年1月至2008年12月间人民币汇率变动对物价水平的传递,而后运用递归估计的方法进一步考察了汇率传递的动态运行,最后采用边限协整研究了包括汇率制度在内的人民币汇率传递的宏观决定。实证结果表明：人民币汇率对物价水平的传递在1998年8月发生了结构变化。在此之前,传递程度较高且显著;结构变化之后,传递程度急速下降。从物价传递的动态运行来看,在1998年8月以前,基本呈上升趋势,之后则不断下降,并有进一步下降之趋势。宏观决定因素分析表明,长期内,通货膨胀率、贸易开放度、汇率制度及亚洲金融危机对物价传递具有显著正影响,而汇率波动的作用显著为负;短期上,人民币汇率传递具有一定的惯性,只有贸易开放度具有明显正影响。     

中国信贷市场的配适性分析

为了研究中国信贷市场供求配适性状况,以及造成中国信贷投放总量错配的主要因素,文章利用1997-2009年2季度中国信贷市场季度数据,采用最大似然方法估计信贷供求非均衡模型参数,实证结果表明：（1）信贷供给小于信贷需求为32个季度,信贷供给大于信贷需求为15个季度,其中1997-2001年以及2005-2007年存在严重的供小于求现象;而2002-2004年及2008年3季度以来存在信贷供大于求现象,其中2009年第1季度信贷超额供给占观察到的实际信贷量的比例为18.37%;（2）中国信贷市场上银行信贷能力是影响信贷供给的重要变量,信贷能力越高,社会上的贷款就越多,而2009年来的信贷大幅投放已经超过了银行的实际信贷能力。     

证券市场中板块联动效应的空间计量分析

收益率之间的联动效应广泛存在于证券市场中,文章用空间计量的方法对同板块股票收益率的联动效应进行了定量分析,在CAPM模型的基础上,通过使用空间权重矩阵将联动影响因素纳入了解释变量之中,并推导出极大似然估计方法克服了内生性问题,然后通过蒙特卡洛模拟证明了这种方法的可行性。     

广义矩方法及其在金融领域的应用

文章讨论了广义矩估计的统计思想,并将其与最小二乘估计和极大似然估计方法相比较,说明了普通最小二乘估计是广义矩估计的一个特例,在密度函数满足一定的条件下,广义矩估计和极大似然估计是一致的,最后对广义矩估计在金融资产定价方面的应用进行了研究。