基于神经网络技术的指数跟踪方法

文章应用神经网络技术改进指数跟踪组合的资产配置结构,从而提高了指数跟踪业绩。实证结果表明,不论从累计收益率还是从跟踪误差的角度看,神经网络技术确定的指数跟踪组合的业绩比已有文献给出的指数跟踪方法更好,表明基于神经网络技术的指数跟踪方法是一种处理指数跟踪问题的好方法。     

指数跟踪的最优现金管理策略

现金管理是指数跟踪管理的一个重要问题.文章研究了现金流服从布朗运动与泊松过程的混合随机过程时指数跟踪的最优现金管理策略,论证了最优现金管理脉冲控制策略的充分条件和存在性,给出了求解最优现金管理策略的参数的方程.     

指数标度判断矩阵的一致性检验方法

0引言美国运筹学家T.L.Saaty指出的层次分析法(A H P)是综合定性与定量分析解决具有复杂层次结构的多目标决策问题的一种有效方法,在社会﹑经济和管理等许多领域得到了广泛应用。然而A H P方法在决策过程中常常因判断矩阵不能通过一致性检验而导致决策难产,给A H P方法的实际应     

含景气参数的非负lasso改进算法及其在指数跟踪中的应用

以lasso算法为模型基础,在中国市场不允许做空的条件下,改进非负lasso算法,将市场景气因素应用到模型中,得到含景气参数的超额收益与跟踪误差的平衡模型。以上证180指数为投资标的,模拟熊市和牛市投资状态下的指数跟踪。在牛市时,设定景气参数为0,最小化跟踪误差以获取市场平均收益;熊市时,跟踪组合对超额收益的获取表现出了明显的优势,同时在熊市获取超额收益需要承担更大风险。用含景气参数的非负lasso算法跟踪指数,为业界提供了一种新的指数跟踪方法。     

基于复杂网络的银行系统风险传染与防范

银行间的金融业务多种多样,文章针对银行之间的风险交易进行建模,运用一种针对银行系统层面的风险分析方法,分别对规则网络、随机网络、小世界网络和无标度网络下的银行系统模型进行计算机模拟,统计大量数据,通过衡量结果的各种参数来分析巴塞尔协议参数、外部风险比例、网络规模在不同的网络结构下对银行系统风险传染的影响,得出这些结果参数在不同网络结构下的规律并进行相互比较.结论认为巴塞尔协议参数和银行网络的连接集中度对银行系统风险传染有比较大的影响,找准关键银行节点是防范风险传染的关键之一.     

基于无标度网络的信用违约风险传染效应研究

文章在BA无标度网络和JY信用违约风险传染模型的基础上,使用信用违约风险传染规模和传染速度来度量信用违约风险的传染效应,对不同网络规模、平均连接概率和免疫策略下的传染效应进行了模拟分析。结果表明:网络规模对信用违约风险传染相对速度的影响显著为正,但对传染的相对规模影响不显著;平均连接概率的增加对传染效应的影响显著为正;相较于随机免疫策略,对少部分网络中关键节点的目标免疫能够很好地减小信用违约风险传染效应,增强整个经济网络的稳健型。     

基于随机指数方法的人民币汇率指数计算

国际上许多机构和国家都用汇率指数来表示一篮子货币的汇率总水平,用于评估一国的汇率水平、衡量货币稳定性等.这些汇率指数都采用了传统的指数编制方法,计算结果存在一定的误差,但又无法计算出误差的大小.随机指数方法则是对传统指数计算方法的一种改进,它不但可以计算出指数的估计值,还可以计算出指教的标准差.文章探讨了用随机指教方法计算汇率指教的思路,并运用此方法对我国人民币汇率指数的编制进行了实证分析.     

城镇劳动力市场分割下的收入极化——基于收入流动性视角下的极化指数

中国城镇劳动力市场分割状况导致收入差距不断增加,将收入流动性与收入极化指数的测量相结合,可更好地分析不同劳动力市场领域收入极化产生的原因。使用中国健康与营养调查(CHNS)的微观数据,将极化指数P分解为结构化流动性极化指数PS(工资水平的变化)和交换流动性极化指数PE(个人的社会地位、职业特征的流动变化)两个部分,结果表明:学历和雇佣形式劳动力市场领域产生收入极化的主要原因是结构化流动性,而交换流动性是职业性质和企业所有制劳动力市场领域产生收入极化的主要原因。     

利用虚拟变量对季节指数的估计

本文利用季节虚拟变量建立回归模型,通过季节虚拟变量的参数估计间接地估计季节指数,并且利用模型进行了一些传统的季节指数方法无法进行的推断统计。这是一种分析季节指数和季节变动的新思路。     

指数化投资的风险评估——基于跟踪误差方差分解的实证

文章以我国的指数基金为研究对象,对其跟踪误差方差展开分解,分析其历史风险水平.然后,运用压力测试的方法,分析并预测样本指数基金未来的风险水平.实证结果表明,从总体上看,样本基金的风险控制得较好,基本满足指数化投资的要求.     

美元流动性、国际大宗商品价格与上证指数的关联性分析

在世界经济增长共生模式下,美元流动性、国际大宗商品价格与上证指数之间具有联动结构。数据分析表明：国际大宗商品价格指数对上证指数具有长期的影响力,美元流动性对上证指数具有间接的影响力。因此,对上证指数的预测应从国内流动性和经济增长周期二维分析框架推广到广义的全球性框架中。     

论综合指数和平均数指数

综合指数和平均数指数在由简单形式发展到加权形式的过程中,源于L氏指数和P氏指数中同度量因素（权数）的选择和时间的固定的不同,在其编制和计算中形成了L氏指数法和P氏指数法—由此,加权综合指数和加权平均数指数构成了当代编制与计算总指数中最重要最基本的两种形式。于是在编制质量指标指数和数量指标指数时,分别采用P氏指数法和L氏指数法。加权综合指数和加权平均数指数在二者的变量（或指数化因素或指数化指标）和同度量因素（权数）、分子分母资料的表现形式、对资料的要求和使用等三方面有不同之处,但后者是前者的变形。     

同比价格指数与环比价格指数辨析

内容提要：同比价格指数与环比价格指数间有着重大的区别,同比指数反映了年度间的价格变化,环比指数反映了月（季）度间的价格变化。实证检验表明,同比价格指数序列与环比价格指数序列有着不同的单整阶数,两者之间不能互相替代。在利用多个宏观经济变量构建月度（或季度）经济计量模型时,不仅要注意各序列的单整性,而且要注意各序列的一致性。     

邮轮旅游网络关注度的时空特征和影响因素——基于百度指数的研究

百度指数作为一个数据获取的重要工具和途径,对分析和研究相关问题具有重要作用。基于百度指数系统收集了中国各地区邮轮旅游网络关注度的数据,进行了时空特征和影响因素的研究。研究发现:邮轮旅游网络关注度具有时间差异较大,变化显著等特征;邮轮旅游网络关注度根据空间特征可以划分为四种类型:关注强势区、关注发展区、关注平稳区、关注弱势区;各区域邮轮旅游网络关注度指数主要受到人均GDP和网民数量的影响。     

GDP指数随机化分析

指数是用于计算事物变动,特别是用于计算不可直接加总的现象之间综合变动情况的一种相对数,按照不同的划分标准,指数可以分为单指数、综合指数,或者质量指数、数量指数等。指数分析是统计学的一个重要的分析方法。一般的指数分析包括绝对数分析和相对数分析,相对数分析是分析综     

分割指数构建的一种新方法

分割指数(Segregation Index)是度量群体分割程度的统计指标,其理论、方法和应用是西方学术界的研究热点,而国内目前较少有专门针对分割指数的系统介绍和研究。文章梳理了相关研究文献,介绍并分析了各种已有分割指数的构建方法及其性质,勾勒出一幅较为全面的研究图谱;提出并论证了一种新方法,在已有指数的基础上构建了相应的加权分割指数。最后,对2013—2017年我国城镇职工的行业分割情况进行了测算,例示了各种分割指数的应用,验证了加权分割指数应用的良好效果。     

基于业绩指数和潜力指数的西部地区民间投资绩效研究

通过修正联合国贸发会议(UNCTAD)《2002年世界投资报告》中的业绩和潜力指标,结合中国民间投资发展的现实,运用业绩和潜力指数对西部12省区民间投资的绩效进行了定量研究,结果显示:西部开发以来,12省份民间投资的业绩指数上升较为明显,但潜力指数提升幅度不大;省间民间投资绩效发展不平衡,且差距有升有降;民间投资业绩与潜力指数排序一致的比例较高,但同时存在相背离的现象.西部各省应当充分发挥比较优势和区位优势,明确投资目标,提高民间投资效率.     

关于物价综合指数性质的探析

通过对拉氏和帕氏物价指数的讨论,明确了物价综合指数之间的相互关系和物价综合指数的数学性质,找到了物价综合指数的变化特点。在保持原有指数特性的前提下,提出了新的综合指数改进方案,并对其进行了检验。检验表明,新的综合指数方案计算简便,能够准确地反映物量和价格的变化,并且误差较小。     

Precision Index in the Multivariate Context

General multivariate quantiles are employed to extend the classic univariate process precision index to the multivariate context under very mild conditions. Using halfspace depth regions for this purpose is especially recommended because it leads to both computational simplicity and natural generalizations to the tool-wear setup thanks to some recent advances in multiple-output and projectional quantile regression. A few examples are included to illustrate how the methodology might work in practice.     

On the Multivariate Upcrossings Index

The multivariate extremal index function is a measure of the clustering among the extreme values of a multivariate stationary sequence. In this article, we introduce a measure of the degree of clustering of upcrossings in a multivariate stationary sequence, called multivariate upcrossings index, which is a multivariate generalization of the concept of upcrossings index. We derive the main properties of this function, namely the relations with the multivariate extremal index and the clustering of upcrossings.

Imposing general local and asymptotic dependence restrictions on the sequence or on its marginals we compute the multivariate upcrossings index from the marginal upcrossings indices and from the joint distribution of a finite number of variables. A couple of illustrative examples are exploited.