多标度条件下资本市场波动的级串方向和结构

对上证综指多标度条件下波动级串方向和结构的实证研究发现,在4days临界标度范围内,大小波动间互为因果;超出临界标度,大小波动间表现出单方向性特征.运用交叉相关系数和功率谱方法从相关性和能量耗散2个角度对多标度波动级串传递方向的分析同样显示,在101～103min的3个数量级广泛标度范围内,大波动对于小波动具有较强预测能力,波动级串结构表现出大波动影响小波动变化的单方向特征.在此基础上,提出了4类"递进"的资本市场波动级串模型及其运用于风险管理的基本思路.     

多标度条件下的幂相关性：中国股市收益率的经验分析

对上海证券交易所综合股价指数(SSECI)收益率(5-min数据集)多标度条件下的相关性研究发现,在多重分形消除趋势波动法MF-DFA(适用于非稳定序列多点间相关性分析)的度量框架下,收益率序列G和G在101×5~105×5min的4个数量级标度条件下具有非唯一的幂相关指数,不同波动幅度表现出不同的长程相关性特征;收益率序列G的幂相关指数谱宽度大于序列|G|的指数谱宽度,平均谱指数小于|G|的平均谱指数,序列|G|表现出较G更强的正向持久性。     

多平台下的参数化产品族多目标智能优化

针对大规模定制下基于多平台的参数化产品族优化方法中,需要事先指定平台变量的不足,本文提出了一种多平台产品族双层多目标并行协同优化算法,用于求解多平台下参数化产品族多目标优化问题.仿真实验结果表明,所提方法能够允许在平台变量未知的情况下,通过在运行过程中自动改变平台共性,并搜索共性与产品差异性之间的最佳平衡点,经过一次优化过程即可选择平台变量和差异性变量的最佳配置,以及平台变量和差异性变量取值的最佳设置;与文献中其他方法相比,本文方法所得产品族优化设计方案整体性能更佳.