考虑投资者非完全理性反应的投资策略

我们认为,收益率分布作为投资决策行为在市场交易中的直接后果,必然蕴涵着投资决策的行为特征.在我们前期的研究中,建立了基于行为理论的收益率分布模型,利用该模型考察投资者对小概率事件的反应程度,在投资行为模型基础上,可以建立有效的投资策略.本文在行为收益率分布模型和投资行为模型的基础上,通过考察投资者对小概率事件的反应程度,首次提出了不同于传统研究中采用收益率代表投资者的反应程度的方法,建立了不同于传统动量策略和反向策略的回复策略.利用沪市数据对本文提出的回复策略与传统动量、反向策略进行了实证比较研究.     

具有三角模糊数的多属性格序决策方法

多属性决策,也称为有限方案多目标决策,普遍存在于工程系统和社会经济系统中,它是决策理论与方法研究的一个重要内容.由于人们对事物的认识总是由浅入深,对事件本质的认识,常常受到某种局限的影响,不会也不可能停留在一个固定的看法上.     

高速列车监测数据的奇异性特征研究

针对高速列车运行中的状态表征问题,提出基于监测数据的多重分形谱参数描述高速列车状态的新方法,计算了监测数据的多重分形谱,分析了多重分形谱参数与列车状态之间的关联关系,提取了多重分形谱的宽度(Δα)、分形维数差(Δf)和谱偏斜度k 3个参数为高速列车状态的特征。实验结果证明了多重分形谱参数能描述高速列车的运行状态,列车的状态发生了变化,监测数据的多重分形谱参数也随之发生变化。     

收益率周末效应中的非理性因素

针对周内各日收益率差异的来源问题,在引入非理性风险因素的基础上,建立周末效应的超额收益率模型.该模型利用投资者对小概率的反应偏差来衡量投资者非理性偏差,考虑非理性风险和市场风险对周内各日的超额收益的影响.     

非线性主成分分析新方法

一、引言 主成分分析是最为常用的特征提取方法,被广泛应用到各领域,如模式识别、图像处理、综合评价、故障诊断等.它通过对原始数据的加工处理,简化问题处理的难度并提高数据信息的信噪比,以改善抗干扰能力.     

基于融合熵特征的辐射源信号识别

针对相近雷达辐射源信号难以识别的问题,一种新的雷达辐射源信号识别方法被提出.该方法基于小波包分解,用主成分分析法融合含有信号类别特性的小波包重构系数特征,并将融合特征的能量熵和概率熵构成特征向量,基于支持向量机实现信号的分类识别.在较大信噪比(SNR)范围内,使用该方法能获得满意的正确识别率,当SNR为5 dB时,十分近似的线性调频信号正确识别率达到了91%,实验结果证实了该方法的有效性.     

从绩效考核走向绩效管理

绩效考核目前大量的企业均在使用,然而目前仅仅用于薪酬的发放和调整,而忽略了绩效管理中重要的绩效反馈和改进以及绩效结果的综合运用等方面,同时绩效考核与企业战略脱钩,又造成了绩效结果与组织目标不一致的情况。本文从目前的绩效考核入手,试图从建立完整的绩效管理体系、观念的更新以及文化的建立三方面来阐述企业如何进行绩效管理。     

收益率分布主观模型及其实证分析

在累积展望理论基础上,通过累积概率描述主观因素对内在价值分布的影响,建立收益率分布主观模型。建立从经验收益率数据中估计投资群体的风险追求程度、投资情绪和非完全理性程度等行为变量参数的方法。利用沪市A股数据,进行χ2同分布拟合检验,结果表明:0.05水平下,沪市69.56%股票的收益率分布认为符合收益率分布主观模型,接受t分布、双正态混合分布、稳定分布和正态分布假设的股票分别为56.31%、44.80%、46.06%和1.74%。通过比较大、小公司投资群体的行为差异,以及利用收益率主观模型估计的内在价值信息参数和行为参数对截面个股收益率进行解释的实证分析,表明收益率分布主观模型及估计行为参数的方法具有合理性。     

信息化背景下财务管理教学模式及教学平台的建设研究

在信息化社会背景下,财务管理专业的教学存在很多不足之处。通过对财务管理教学模式的创新性思考以及教学平台建设的要点探究,梳理出了信息化背景下财务管理专业建设着力点。     

基于协方差函数的非线性主成分分析

一、引言 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是最为常用的特征提取方法,被广泛应用到各领域,如模式识别、图像处理、综合评价、故障诊断等.它通过对原始数据的加工处理,简化问题处理的难度并提高数据信息的信噪比,以改善抗干扰能力.然而,从本质上讲主成分分析方法是一种线性映射方法,在处理非线性问题时,往往不能取得好的效果.