基于FCM的动态结合全局图像阈值分割

全局阈值分割对于小目标物效果不理想,动态阈值容易产生阴影等干扰,但综合考虑全局阈值和动态阈值可以达到比较理想的结果。模糊C均值算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,该文在不明显增加运算量的前提下,利用模糊C均值自动聚类的功能分别得到全局阈值和动态阈值,完成对阈值矩阵的构造和图像的分割。     

投资风险度量模式的发展及其比较

文章根据50年代以来各种风险度量模式的发展状况,分析比较了被广泛认可的三种度量模式,即均值-方差模式、Downside-Risk模式和ValueatRisk模式的优劣。     

具有卖空总量限制的多阶段M—SAD投资组合优化

文章提出具有卖空总量限制、阈值约束和V型交易成本的多阶段均值—半绝对偏差（M-SAD）投资组合优化模型。该模型分别运用均值和半绝对偏衡量资产的收益率和风险。由于交易成本的存在,该模型不满足无后效性的动态优化问题。文章将该模型近似为一般动态规划问题,提出一种新的离散迭代方法,并证明该算法是线性收敛的。最后,文章通过实证研究比较分析卖空总量限制和风险偏好系数取不同值时对投资组合最优策略的影响,验证模型和算法的有效性。     

股指期货价格非线性均值回复特性实证研究

用ESTAR 模型对香港恒生指数期货933、9312、943 合约及S&P 500 指数期货933、9312、 943 合约价格进行了实证研究,发现恒生指数期货933、9312 合约实际价格呈现非线性均值回 复,而其他各合约实际价格呈现线性均值回复. 结论:由于股票现货没有卖空机制使套利成本 较大,抑制了套利行为,导致期货合约实际价格呈现非线性. 在股票现货没有卖空机制的市场 条件下,单向套利的机会要比成熟的市场更多.     

基于双阀值LSTAR模型的人民币汇率均值回复分析

为研究人民币汇率均值回复现象,文章提出一个双阀值LSTAR模型,并对该模型的非线性检验进行了研究。结果表明,不同于单阀值STAR模型需要对转换函数进行三阶Taylor展开,双阀值LSTAR模型只需对转换函数进行一阶Taylor展开即可,这大大节省了自由度。随后,该双阀值LSTAR模型被应用于人民币汇率均值回复实证检验。     

正态均值变点识别的非迭代抽样算法

文章提出了估计正态序列均值变点位置的非迭代抽样算法.利用逆贝叶斯公式,得到了变点位置的精确后验分布,通过对该离散分布抽取样本,得到变点位置的贝叶斯估计.模拟显示该算法能有效地估计变点位置,并且计算速度比迭代的Gibbs抽样算法快.     

基于改进模糊聚类算法的灰色预测模型

目前研究的模糊C均值聚类算法(FCM)面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度.而灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有合理有效的方案.针对以上问题,文章提出坐标密度法,确定初始聚类中心,对FCM算法进行改进;接着提出运用改进的FCM求取GM(1,1)中数据的聚类中心,并把聚类中心作为初始值的方法;通过与已知算法进行比较验证了其可行性和有效性.     

天气衍生品定价模型的构建

文章以天气衍生品市场为前提,提出了基于温度动态过程的天气衍生品的定价模型.根据美国国家气候数据中心发布的北京日均气温数据,对温度过程进行统计模拟.在温度动态过程中引入了风险的市场价格的思想,推出温度指数所遵循的随机微分方程,最终得到以HDD指数为标的资产的期权定价的偏微分方程和有限差分法的数值结果.     

具有熵约束的均值-绝对偏差模糊投资组合优化

在实际投资过程中,有许多模糊因素影响投资决策.文章针对资产收益率为模糊数的投资组合决策问题,用绝对偏差和比例熵度量投资组合的风险和分散化程度,提出了具有熵约束的均值-绝对偏差投资组合优化模型,利用加权极大—极小模糊目标规划方法,将双目标规划问题转化为单目标规划问题,并运用旋转算法结合序列规划法进行求解.最后,通过实证研究比较了不同熵的取值对投资决策的影响.