高频数据瞬时波动率核估计的窗宽选择及算法研究

在瞬时波动率的各种估计量中，非参数估计量因其能准确地度量瞬时波动率，一直是学者们的研究热点。然而，这类估计量在实际应用中都面临着最优窗宽的确定问题。由于最优窗宽中往往携带一些难以估计的未知参数，使得在实际应用过程中确定最优窗宽的具体数值存在困难。本文以瞬时波动率的核估计量为例，借鉴非参数回归分析中窗宽选择的思想，构建了一种能从数据中准确计算出最优窗宽具体值的算法。理论的分析和数值上的验证表明：文中所构建的算法具有良好的稳定性、适应性和收敛速度。算法的提出为瞬时波动率的后续应用研究铺平道路。     

我国高等教育评估中介机构之“对话”与建构研究

高等教育评估中介机构的建构是高等教育评估中介机构与外部环境对话的结果.通过对话的动力源、对话主体、话语支配权、对话进程的阐释,以有助于我国民间的、权威的、专业的高等教育评估中介机构的建构.     

在线社交网络虚假信息交互量最小化的边阻断策略研究

在线社交媒体的蓬勃发展改变了人们获取信息的模式,大量的信息通过社交平台传播,信息内容的真实性把关弱化,各类虚假信息依托社交媒体野蛮生长,网络空间治理,培育健康的网络生态意义重大。本文通过最小化用户之间的虚假信息交互量,研究社交网络中虚假信息传播路径的阻断策略。给定在线社交网络G=（V,E,P,H）,H表示用户之间信息交互量,已知虚假信息传播源集合S⊆V,虚假信息交互量最小化问题是从E中选取哪K条边,使得这些边被阻断之后,虚假信息在用户之间的交互总量最小。首先证明了该问题是NP-困难的,进而证明了问题的目标函数计算是#P-困难。其次,证明了该问题目标函数既不是次模函数也不是超模函数。再次,提出了两阶段贪婪算法（TSGA）来解决该问题,即先获取候选集合E^sa,然后选取阻断集合E'。最后,通过实际在线社交网络数据对模型和算法的有效性进行了分析,实验表明本文提出的算法比现有算法更加有效。     

重要数据跨境流动背景下风险路径的识别与分级

重要数据的跨境流动引发了数据安全、国家安全等风险挑战。风险路径的识别和分级是对重要数据跨境流动进行预警管理的重要内容。本文基于复杂网络中的二分网络模型,对重要数据的跨境流动进行研究。首先,通过重要数据跨境流动的二分网络和关联网络识别风险路径;其次,构建基于网络结构和接收节点属性的目标风险路径方法以计算其风险值;最后,对我国某重要行业跨境流动的数据开展实证分析,验证算法的有效性和精准度。本文旨在为重要数据跨境流动的预警管理提供量化方法,有效预防重要数据跨境流动带来的风险,提升我国数据治理能力。     

多主体参与的绿色技术创新系统均衡及稳定性

构建由政府、企业和消费者组成的绿色技术创新系统演化博弈模型,分析了不同情形下参与主体策略选择对系统均衡策略影响的演化过程,并借助系统动力学实验方法进行了实验模拟论证。研究发现：（1）在绿色技术创新演化博弈系统所有可能的均衡策略中,只存在三个稳定的均衡策略,其中,绿色产品消费的经济收益和绿色技术创新品牌收益是驱动博弈系统向不同稳定均衡策略演进的重要动力。（2）企业绿色技术创新品牌收益和消费者绿色产品消费的经济收益是影响博弈演化系统最终向不同稳定均衡策略演进的主要因素。（3）在均衡状态（1,1,1）和均衡状态（1,0,0）下,通过促进消费者采取购买绿色产品策略对绿色技术创新系统的影响更为显著;在均衡状态（1,1,0）下,促进消费者采取购买绿色产品策略对绿色技术创新系统的影响更为显著,而提高市场规制强度和企业绿色技术创新意愿的影响效果较为微弱。     

认罪认罚量刑从宽实效研究——基于故意伤害罪轻罪的数据解读

我国认罪认罚从宽制度设计具有明显的公正优先价值导向。通过构建非线性量刑模型分析177161份故意伤害罪致人轻伤的初审判决书发现,司法实践中表现出明显的“从宽”克制倾向：认罪认罚对轻罪量刑的作用倾向于在“底线”游走,接近量刑情节“坦白”;传统量刑情节仍在习惯性适用,认罪认罚发挥实效的空间不足。在法定主义背景下推动更高层次上公正与效率的统一,可以考虑,一方面建立认罪认罚分级分类制度,适当加大对轻罪的从宽幅度;另一方面扩大认罪认罚从宽幅度的法定空间,在立法上赋予认罪认罚“减轻”情节地位,破解量刑折扣零和博弈的困局。