基于小波变换的长记忆随机波动模型估计方法研究

根据ARFIMA过程的小波分析结果,将小波引入到长记忆随机波动(Long Memory Stochastic Volatility)LMSV模型的估计中,提出了基于小波变换的LMSV模型的参数估计和潜在波动过程的估计方法.用不同参数值和样本容量的数据进行了模拟实验,又用该方法对上海和深圳证券交易所综合指数的收益序列拟合了LMSV模型,结果表明该方法是有效且可行的.     

基于双正交小波支持向量机的变结构非线性协整研究

基于双正交小波在非线性信号逼近方面的良好性能,构造了一类新的双正交小波核函数并证明了该核函数满足正定核的容许性条件.在此基础上构造了基于双正交小波支持向量机的非线性协整模型,并基于双正交小波支持向量机和最小拟合误差原则,提出针对向量时间序列的最优非线性变结构点检测的动态规划方法.最后,以美元指数和原油、黄金、铜、铝、锌、铅和锡等七种国际大宗商品期货价格为对象,进行变结构非线性协整的实证研究.结果表明,美元指数与七种国际大宗商品期货价格之间具有复杂的变结构非线性关系,双正交小波支持向量机和最优非线性变结构点检测方法在变结构非线性协整分析上是有效的.     

基于小波的金融危机时点探测与多重分形分析

在金融危机时点前后,市场的动力学会呈现出异常剧烈的波动。准确定位金融危机时点是区分出金融危机前后股市多重分形特性的关键步骤。与其他方法相比,小波变换模极大值法（WTMM）的优势在于它可以侦测出突变点并对金融市场的多重分形特性进行分析。研究通过小波变换模极大值法（WTMM）所建立的模极大值线将道琼斯工业指数（DJI）与东京证交所股价指数（TPX）的金融危机时点定位出来,随后基于所侦测出来的道琼斯工业指数（DJI）突变点对该指数进行多重分形分析。分析发现：小波变换模极大值法（WTMM）不仅可以准确定位金融危机发生的时点,还可以刻画出多重分形特征在金融危机前后的演化。实证结果验证了分形市场假说（FMH）关于市场发生崩溃的起因,也为金融风险管理提供了一个新思路。     

一类混沌经济模型的控制方法的研究

就经济系统中的一类多参数混沌模型 ,应用微分动力学理论 ,研究了变参数结构反馈控制方法 ,成功地进行了多参数混沌控制 .并讨论小波滤波法 ,成功实现了混沌不稳定周期轨道的稳定控制方法 ,并以具体的财产管理混沌模型为例验证所提出的方法     

基于资产链的异质投资者资本资产定价模型

本文基于资产链理论给出投资者的异质预期假设,通过对资产链各节点系统风险的分解,将传统的资本市场线转变为资本市场超平面,建立基于资产链的资本资产定价模型。本文使用小波滤波分解资产收益,对模型在上海A股市场的适用性进行检验,结果表明模型能够区分各类系统风险对资产收益的影响,对资产的平均收益具有显著的解释能力。     

区域经济差异警戒水平的小波分析

文章采用小波分析方法,在不同的时间尺度上考察了中国区域经济差异水平和经济增速的关系,对不同时间尺度的经济增速和区域经济差异进行回归拟合,建立函数模型,据此确定合理的区域经济差异警戒水平。     

死亡率预测模型的新进展

近半个世纪以来,世界范围内,人口死亡率整体上呈现下降趋势。而依据传统死亡模型对死亡率的预测往往高于实际水平,这给养老金财务安排和养老年金的成本核算带来了严重的不利影响。本文沿着死亡率模型的发展轨迹,回顾和总结了各类死亡率预测模型,对死亡率预测模型的最新进展做出评述,并对中国死亡率预测模型的选取给出了建议。     

使用小波分析的图像融合算法

利用小波分析实现ＳＡＲ图像与光学图像的融合和互补性。这种图像融合方法是利用ＳＡＲ图像小波分解后的近似部分和光学图像小波分解后的细节部分，组成一个新的小波分解系数，再进行逆小波变换（重构），即可得到复合的图像，取得了较好的实验效果。     

偏微分方程的小波求解法及其在燃烧计算中的初步应用

由于小波函数在时间与频域上局部性很好,因此在偏微分方程奇异性和瞬时突变性问题的解决中起着关键的作用。本设计在燃烧计算中构建燃烧过程多组分可压流动力学模型,并引入了二维的N-S方程,然后提出小波自适应配点法,研究了多组分燃烧计算中的应用问题。     

采用小波变换分析光栅滤波特性

分析了小波变换(Wavelet Transform)方法在光栅中光信息处理的情况.结果表明:采用小波变换处理光栅滤波问题,比采用傅立叶变换更直接反映系统的光学特性,且可以很方便地处理空域、频域和空频域滤波情况.