基于随机占优的中国股指期货高频套利研究

高频套利交易以其风险较低、收益稳定的特点而受到投资者的青睐。随机占优因其无需对资产收益率的分布作任何前提假设的优点而被广泛用于资产比较。本文基于一个新的视角,利用随机占优方法对高频数据进行建模,分析投资者对不同股指期货的偏好,从而预测股指期货的高频套利机会和套利方向,进而构建出新的等权对冲高频套利策略。考虑到高频数据的特点,本文还对已有文献的随机占优检验方法进行改进,提出了插值网格非对称DD检验法。本文基于我国三大股指期货上市以来的1分钟高频数据进行实证分析,并利用8个指标来评价模拟交易的结果。实证结果显示,本文提出的基于随机占优的股指期货高频套利策略取得了非常好的投资表现,且插值网格非对称DD检验法显著优于已有文献的随机占优检验方法。实证结果还揭示了二阶占优比三阶占优更能体现投资者对股指期货的偏好,以及风险规避者比风险寻求者在股指期货套利交易中获利更多等市场规律。     

试论简单随机抽样的随机原则

抽样调查选择调查单位要遵守随机原则 ,这是抽样调查和其它非全面调查方法的重大区别。对于在抽样理论中随机原则的不同理解以及叙述 ,文章对目标总体与作业总体、不同抽样方法形成样本的形式阐述了随机原则的涵义。提出抽样调查抽选调查单位要遵守随机原则 ,保证总体每一单位进入样本的机会均等 ,而且总体每一单位第一次被抽中的机会也是均等的。     

基于稀疏降噪自编码器的随机森林模型

随机森林算法是一类在机器学习中较为常见的算法,其在数据的分类以及非参数回归中都有重要的作用。如何更好地处理数据,进行特征选择是随机森林的重点研究领域。自编码神经网络在深度学习中有着不可替代的作用,其在数据压缩、特征提取等方面有着优异的性能。结合两者优点,提出一种基于使用稀疏降噪自编码器对原始数据进行特征提取的随机森林算法。采用多种常用数据集进行实验分析,对原始数据分别采用不同的特征提取方法,并利用随机森林将提取后的特征进行分类。实验结果表明,利用稀疏降噪自编码神经网络进行特征提取所得到的特征,能够使随机森林的分类精度得到一定程度的提高。     

信息不对称下价格随机的应急数量折扣契约研究

以市场需求和市场价格随机波动的二级供应链为研究对象,寻找其在信息不对称条件下绩效优化的路径。通过显示原理分别构建生产成本和销售成本信息不对称时应急供应链的数量折扣契约模型,得到最优订货量与最佳批发价策略。通过具体的算例加以验证,分析了信息不对称程度对供应链上成员及整个供应链绩效的影响。研究结果表明：当突发事件造成市场价格随机波动和市场需求变化时,供应链上的跟随者能从隐瞒私人信息中获利。但当市场需求增大时,整个供应链绩效受损,反之则反是。这与以往研究在市场需求随机、市场价格固定和信息不对称条件下的结论迥异。     

行业比较视角下建筑业农民工择业影响因素研究——来自CLDS微观数据的证据

本文基于中国劳动力动态调查数据,以马斯洛需求层次理论作为理论基础,构建包括生理、安全、社交、尊重、自我实现五种需求的因素框架。进一步根据特质—因素理论,考虑个体特征与职业的匹配,选取影响因素。综合采用逻辑回归模型、随机森林模型和CatBoost分类模型构建二分类预测模型,针对建筑业农民工和制造业农民工的职业特征,进行交叉对比分析。结果显示,相较制造业,建筑业的安全需求满足情况较差,其中工作环境因素是导致建筑业吸引力不足的最重要因素。最后根据结论提出改善建筑业工作环境、提高建筑业社会保险覆盖率、建立技能导向的激励机制等相关政策建议。     

随机模糊折现现金流融资决策模型建立及求解

企业未来投资收益既具有随机性又表现出一定的模糊性,而将未来单位资本投资收益率定义为随机模糊变量,按照企业发展的特点将其分为低、中、高三个阶段,并在随机模糊环境下建立了融资决策模型,最后利用基于随机模糊模拟的SPSA算法对模型进行求解,结合算例对算法的有效性进行了解释。     

转移概率方法在夏季降水量气候预测中的应用

采用转移概率方法及最大概率预测原理,分析研究了通辽市1951～2000年夏季降水量等随机时间序列状态之间的转换规律,结合各序列状态的初始分布,建立预测模型,并对2001～2007年进行预测.结果表明,该方法预测效果较好,适用性强,具有良好的应用前景.     

基于三因素过程的利率连动息票研究

本文结合了仿射利率期限结构模型,首次把包含了随机均值、随机波动和跳跃的三因素利率模型应用于利率连动息票的定价和风险对冲过程.给出了利率连动息票(包括固定利率连动息票和浮动利率连动息票)的价值和对冲策略的解析式.数值结果表明,利率连动息票的价值和对冲策略受到以上三个因素的显著影响.其中,代表期望通胀率和市场均衡利率缓慢移动效应的随机均值因素在定价和对冲中扮演着主要的角色.研究表明,利用仿射利率期限结构模型为利率连动息票进行定价和对冲时,忽视以上三个因素将使模型结果产生误差.因此,本文的模型及定价公式为利率连动息票定价和对冲提供了一个更具弹性和一致性的理论框架.     

基于波动持续性的最优组合构建与分散化研究

构建恰当资产组合来减少风险, 是投资组合理论研究的重要目标.由于金融时间序列的波动往往会伴随着持续性特征, 该种特性会增大组合未来收益的风险.本文通过构建随机波动模型序列持续性最优投资组合模型, 以降低金融资产波动的持续性特征对组合收益波动的影响;并通过研究其分散化水平, 考察该投资组合构建方法的有效性与稳健性.研究发现:与均值方差的组合模型相比较, 序列持续性组合的风险分散化水平更好.此研究在资产组合选择方面, 具有较为重要的理论价值及实践意义.