中国是否拥有原油的国际定价权？——基于油价间独立性与传导性视角

在目前国际原油以期货市场定价的格局下,如何判别中国原油期货价格是否已经拥有了国际定价权是一个亟待解决的理论和现实问题。本文基于多变量单方向因果测度统计分析方法,聚焦原油期货市场定价的独立性与传导性,以上海国际能源交易中心的原油期货价格（INE）为例进行实证分析。研究发现：第一,INE在短、中期内未受到WTI、Brent等原油期货价格的因果影响,具有价格发现功能,但是尚不具备长期独立性;第二,在本文的样本区间与美元兑人民币汇率条件下,上海原油期货采用人民币计价可以增强其对WTI、Brent的影响力,同时减弱二者的影响力,彰显出人民币计价的双重定价优势;第三,WTI和Brent油价作为基准油价指标,INE作为非基准油价指标满足本文所创建的国际基准油价之间应长期相互独立、基准油价对非基准油价应具有传导性的研判标准,反映了该标准的科学性。     

单指标非参数期权定价——改进的非参数定价方法

本文建立一种改进的非参数期权定价模型,称为单指标非参数期权定价模型。相比现有非参数回归期权定价模型是期权价格关于各个因素的多元回归函数,本模型通过变量变换把期权价格多个因素指标转换为一个综合变量——单指标,得到期权价格关于单指标的一元非参数回归方程。改进的模型实现了多元非参数期权定价模型的降维和简化了模型计算;还通过多个期限期权的单指标组合解决了非参数估计的样本数量问题;以及通过期限平滑解决了现有非参数定价模型中的日历效应问题。选取上证50ETF期权数据实证分析表明,无论是样本内的估计结果还是样本外的预测结果都比传统的Black-Scholes模型、半参数Black-Scholes模型和多元非参数回归期权定价模型估计效果有提高。     

秦汉简文字考释二则

岳麓秦简中原来被整理作"羛"的字形,实际不从"弗",并不存在从"弗"的"羛"字。传世古籍中出现的"羛"和今天岳麓秦简整理出来的"羛",只是后人在整理文献时出现的误认,所谓的"弗"只是"我"形的草化讹变。敦煌马圈湾汉简中122、133、135简,原来被释作"孚"或"军"的字实际应该释作"单",读作"殚",表示空、竭尽之意。     

言语链中偏正复句内部语序的语义分析

偏正复句的内部语序随偏句与正句在复句内所处位置的不同 ,分为前偏后正和前正后偏两种 ,在这两种语序的基础上 ,随偏句、正句与言语链中偏正复句的上句关联情况的不同 ,偏正复句可以与上句形成 3类 6种不同联系形式 ,并表达出不同的意义。     

一年片区行 一世武陵情

正2013年3月,我们第二批联络员响应国家民委的号召,放下手头的公事和私事,离开熟悉的工作和环境,暂别挚爱的亲人和朋友,从北京、从武汉、从成都、从兰州、从银川,从7个不同的单位,来到湖南,来到武陵山片区。过去的一年,我们勤奋学习、适应环境,我们埋头苦干、兢兢业业,我们从派驻地同志眼中可能的"过客"变成片区干部群众心中的"片区人"。过去的一年,我们开拓创新、主动作为,我们敬业尽责、真抓实干,     

工作页的编制及教学实施

一体化教学中"工学一体化"的理念——"学习的内容是工作,通过工作实现学习",就是培养职技学生尽快适应企业要求的能力,其典型的模式是工作页教学。工作页教学的重要环节是工作页的编制。完整的工作页应包括学习目标、总课时、任务描述、工作流程与教学     

氯苄单羰基化和双羰基化的比较

本文在一定的试验基础上探讨了不同催化剂、溶剂、碱中和剂、相转移催化剂、三苯基膦加量对氯苄单羰基化和双羰基化反应选择性的影响 ,指出催化剂和反应条件的选择可以改变氯苄羰基化反应产物的分配 .并对羰基化反应机理进行了综述 .     

特征零域上的广义Cartan型W类李超代数

本文构造了特征零的域F上的广义Cartan型W类李超代数及其子代数Wd,并给出了Wd是单李超代数的充分必要条件。     

固定效应部分线性单指数面板模型的惩罚分位数回归

分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性.当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数面板分位数回归模型,结合B-样条函数、SCAD惩罚函数和迭代加权最小二乘法,构建了模型的估计方法,证明了估计方法的一致性和渐近正态性,同时利用Monte Carlo模拟评价了所述方法在有限样本下的表现.最后,将估计方法应用于分析碳排放的影响因素.     

基于支持向量机回归的房地产单指标预测

对时间序列预测常用的方法进行了比较,结合房地产自身的特点确定用支持向量机回归来对房地产单项指标进行预测;分析了支持向量机回归和时序相空间重构的基本原理;建立了支持向量机预测模型,结合武汉市的实际数据进行了实证分析,并和BP神经网络的预测结果进行比较,表明用支持向量机预测模型进行房地产单项指标预测精度更高。