货币冲击的真实效应检验

本文用结构性向量自回归模型(SVAR)考察了货币冲击对我国实际产出波动的影响,我们发现,货币冲击在长期里是中性的,但对短期产出水平具有真实效应。不过,与实际冲击的作用比较起来,货币冲击对于解释实际变量的波动并不重要。     

股指期货信息内含股价变动信息的挖掘 ――小波框架与支持向量回归的金融建模应用

 内容提要：中国股指期货的推出指日可待，交易者多了一种投资工具的同时也带来了新的风险。建立准确的金融时间序列预测模型是逐利及避险的方法之一，一直是学者专家研究的热点。本研究结合小波转换与支持向量回归，提出一个二阶段时间序列预测模型。先以离散小波框架将预测变量分解成不同尺度的多个子序列，揭示隐藏在预测变量内的信息，再以支持向量回归为工具，以这些子序列为预测变量建构SVR模型。本研究以日经225指数开盘价为预测目标，以期货开盘价为预测变量对模型进行实证研究，结果显示，该模型的预测绩效比单纯SVR模型及随机漫步模型好。未来可尝试以不同的基底函数作进一步研究。     

中国与国际股市波动的时变相关性检验——基于小波分析和GARCH-Copula技术

为研究中国与国际股市波动的时变相关性机制，文章通过小波分解中、美、英3国股票指数2013～2020年的收益率，运用小波相干谱、格兰杰检验和GARCH-Copula方法分析，研究发现：在低频段方面，中美、中英股指呈现长期正相关，英美股指对中国均有引领作用，英美股指互为格兰杰原因，且均是中国股指的格兰杰原因；在高频段方面，中美、中英股指呈现负相关，但2018年后中美相关性由负转正，中美股指在短时、极端共同上涨行情和中英股指在短时、极端共同下跌行情均具有可预测性。     

基于Haar小波变换的无失真图像压缩

提出了一种利用Ｈａａｒ小波进行图像无失真压缩的算法。对线性预测后的图像进行Ｈａａｒ小波分解，将各子带小波系数根据大小分解成两部分，其位置信息分别通过自适应算术编码进行了有效的压缩。试验结果表明，该算法实现简单，达到了很好的压缩效果。     

再生核支持向量机在非线性系统中的应用

为了提高非线性系统辨识的精度,提出用Walsh函数作为空间V0的尺度函数,构造出L2(R)空间的正交规范序列。结合小波多分辨分析,将Hilbert空间分为一系列子空间,并由可分Hilbert空间与L2(R)的等价性,利用内积同构的线性算子,可以把V0子空间的尺度函数折算为Hilbert空间的子空间V0的尺度函数,构造出新的Walsh序列再生核。通过仿真实验,与传统的RBF核函数、高斯核函数等比较,该尺度再生核函数具有更高的辨识精度,较少支持向量数目,充分体现了支持向量机较好的推广性能。     

小波变换思想及其在信号处理中的应用

从傅里叶变换、短时傅里叶变换到小波变换的思想发展过程中分析了小波变换发展的必然性和重要性,并通过MATLAB仿真工具比较了三种变换在信号处理中的应用。实验结果表明,小波变换无论是对信号的时间定位还是对信号的频率定位都优于傅里叶变换和短时傅里叶变换。     

关于协同组合预测方法的探讨

文章在协同网络的基础上提出了一种新的组合预测方法--协同组合预测,协同网络有着深厚的数学物理基础,对比其他智能方法,如广义回归神经网络、支持向量回归、遗传算法等,结果表明:协同网络具有运算速度快,运行时间短,预测精度高等优势.     

商业银行高级管理人员绩效的评价

在建立商业银行高级管理人员绩效评价指标体系基础上.文章提出了主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)相结合的绩效评价模型.对原始指标数据进行标准化处理,然后运用主成分分析消除指标之间的冗余及相关.最后在MATLAB 6.5中运用支持向量机对商业银行高级管理人员绩效进行评价.实证结果表明该模型是用于商业银行高级管理人员绩效评价的有效方法.     

一个一般的Gale定理及其应用

考虑局部凸拓扑向量空间中包含多值映射的不等式系统，在所谓广义近次类凸条件下建立了一个Gale型择一定理，并给出了该定理在向量最优化问题中的应用．本文结果涵盖并推广了许多已知的择一定理．     

Major-in-weight Efficiency and Major-in-weight Optimality of Multiple Criteria Decision Making

基于不同目标的权重不同，以“好目标的权重和越大，相应的方案越好”作为决策准则，提出了一种新的多目标决策有效性理论。其关键概念是β－较重有效解与β－较重最优解。文中证明了解的性质。讨论了该类解与Ｐａｒｅｔｏ－有效解的关系。