本文研究违约回收率密度函数的模拟估计问题.本文的工作由两个方面组成.首先,我们解决了在应用非参数方法估计违约回收率密度函数时如何选取窗宽,以及在使用对称核时如何处理在有界区间上产生的边界问题.针对如何选取合理窗宽提高估计效果的问题,我们通过将最优窗宽选取通过渐近积分误差最小作为标准,然后将满足渐近积分误差最小的问题转换为一...
本文基于国内A股市场新股发行时投资者网上中签率和网下配售比率,探讨其信息含量及其对股票上市后市场表现的预测能力.研究发现,投资者网上中签率和网下配售比率均与股票上市首日收益率、换手率和持有3个月收益显著负相关,但网下配售比率与股票上市首日、持有3个月收益的相关性更强,而投资者网上中签率与上市首日的换手率更紧密.相对于主板上市...
本文利用1990年12月19日至2013年9月30日期间的日收盘价格,研究了上证综合指数的弱式有效性.不同于之前的相关研究,文中采用滑动窗口,将全样本分成若干固定长度的子样本,分别作游程检验和Q检验,并以相应的检验统计量作为市场有效性程度的近似度量,研究了上证综合指数弱式有效性的时变性.研究结果表明随着证券法正式实施和股权分置改革试点工作的...
根据系统性风险定义,从时间和空间两个维度出发,利用尾部依赖来对系统性风险进行度量.实证分析结果表明,银行业、证券业以及保险业存在系统性风险,且银行业、证券业以及保险业系统性风险呈现出了共性:经济下行时期系统性风险大于经济上行时期系统性风险.进一步,本文分别对银行业、证券业以及保险业系统性风险存在的原因展开分析,并从系统流动性...
Madhavan等给出了一个著名的价差分解模型:MRR模型.MRR模型利用广义矩方法估计参数,这使得该模型在扩展上受到矩条件限制.考虑到价格演变存在条件异方差现象基础上,本文给出一类极大似然估计方法,使MRR模型在模型扩展中增加的变量不受矩条件限制.以上证180成分股数据作为样本,实证结果表明带限定条件的极大似然估计法准确地捕捉了交易中的信息参...
针对传统项目估值方法的局限性,在利率市场化前提下,利用利率期限结构模型刻画资金成本的变化情况;在Hazen模型基础上,从投资现金流的角度提出改进的项目估值方法:通过使用Svensson模型刻画无风险利率,并利用遗传算法求解模型相关参数;同时采用熵度量随机现金流的不确定性.结果表明,提出的估值方法能较好地解决Net Present Value与Internal Rate...
本文从中国投资者的视角出发,探讨国际投资组合中汇率风险管理问题.文章选取中国、德国、日本、英国、澳大利亚、加拿大和美国七个代表性国家的金融市场的股票与债券指数,建立含汇率风险对冲的多元化投资模型,考察人民币计价下国际投资组合中的风险构成.实证结果表明,远期合约可以有效对冲国际投资的汇率风险,优化组合有效边界.并且选择期限为三...
金融业"营改增"是我国当前税制改革中的重要一环.本文在测算其增值税税负临界点为6.94%的基础上,应用中国动态CGE模型,模拟分析在5%和6%两种增值税税率情景下的福利经济效应,结果显示:"减税"效应对金融业的发展带来了正面影响,加快了资本积累速度,推动了长期的经济增长以及居民福利水平;税收方面,虽然降低我国间接税总收入,但增加了关税、消费税...
基于系统风险视角,通过分位数回归技术,提出了金融市场稳定性度量的新方法,在论述金融市场稳定性度量原理的基础上,设计出可行的计算步骤,并据此实证分析了我国金融市场的动态特征.实证结果显示,本文提出的金融市场稳定指数在数值上和趋势上都与金融市场的现实情况相符,能够有效检测出市场不稳定的时间区间,且具有稳健性,是监测金融市场运行状态...
油价冲击对汇率体系稳定性的影响是国际金融领域研究的重要课题,本文系统梳理和评价了国际汇率制度中间化倾向发展对油价冲击传导的非对称性和传导强度差异化影响的文献,市场风险的信息传导和汇率波动非线性化现象研究的最新成果.在文献研究基础上,本文指出油价冲击对汇率体系稳定性影响的未来研究的突破口是:不同汇率制度安排缓冲油价冲击的内...
金融危机对全球金融体系造成了巨大的影响,这使得各国研究者开始深入研究房地产部门与金融体系的这种连带关系所传达的信息,并思考应对之道.本文首先从资产价格波动角度分析了房地产市场对金融系统的风险溢出的机制和传导过程.在此基础上,本文首次引入.AR-GARCHCoVaR模型,估算了我国房地产市场对金融系统的风险溢出效应.研究表明:银行将房地产作...
选取上海证券交易所2007年6月至2012年6月的企业债和国债月度交易数据,利用遗传算法对利率期限结构SV参数模型求解,拟合出较为精确的企业债和国债的即期利率曲线,并据此计算出企业债的信用价差.将上海证券交易所的AAA级企业债按行业分为工业、公用事业和金融业,分别对每个行业的信用价差按不同期限进行时间序列分析,发现各期限的时间序列呈现自...
服务组合是服务计算领域的研究热点.针对现有服务组合方法主要是针对web服务提出来的,过分依赖web服务WSDL(Web Service Description Language)描述文档的不足,提出了一种基于服务网络的服务组合推荐方法,为实现不具有WSDL文档的服务的组合问题提供了一种解决方案.该方法:基于服务组合历史,构建服务网络模型,抽象服务间的协作和竞争关系;利用复...
航班延误一直是机场运营管理的一大难题,本研究报告面向区域多机场,重点针对机场集团内枢纽机场的航班延误问题,提出基于航空信息网络的航班延误预测模型NBFDM.该模型不仅使用了航班自身的相关属性,并且还考虑了航空信息网络内其他机场的因素对航班延误的影响.NBFDM模型首先提取航班本身的特征和该航班飞行前一段时间内航空信息网络的特征,然后...
信息技术的快速发展导致了数据规模的爆炸式增长,传统的机器学习、数据挖掘算法面临新的挑战.流形学习克服了传统线性降维算法的不足,成为十年来降维研究的热点领域.然而流形学习算法复杂度高,对于大规模的数据集并不适用.针对大规模数据集下的流形学习降维问题,提出了基于MapReduce的分布式流形学习算法.该算法采用局部敏感哈希函数将相似点映...
针对大数据中的乱序数据缺少关联规则的问题,提出了一种动态调整的改进型BP算法,运用了动态自适应结构调整机制,根据环境要求自适应调整网络训练结构,自动删除无效训练神经元,优化迭代训练过程;并在网络学习过程中动态调整网络参数中的三因子,即动量因子、权学习指数、阈学习指数,来达到加快学习响应速度、增强网络稳定性的目的.仿真结果表明,通...
在对当前垃圾邮件过滤方法进行研究和分析的基础上,本文将社交网络的概念用于垃圾邮件识别,并提出了一种将社会计算和机器学习相结合的垃圾邮件过滤方法,以减少垃圾邮件的误判率.为了提高邮件过滤的实时性,我们利用Hadoop平台所提供的MapReduce模型进行分布式并行处理.对比实验结果表明,我们所采用的识别方法的识别准确率和识别效率都有较大的提...
建立了一个SBS(基于服务的系统,service based system)应用端到端性能评价模型,并在该模型的基础上提出了SBS应用动态资源分配方法,该方法通过将静态的初始资源分配和动态的资源分配方案调整相结合,能够适应用户访问行为的动态变化,保证SBS应用端到端性能.在SBS应用动态资源分配问题求解中,提出了服务吞吐量约束确定算法并在此基础上给出了SBS应...
当前云计算发展面临如何增加服务收益的重要挑战.经济学领域中多通过区分服务来划分市场以提高收益.由于云服务存在服务质量建模复杂、用户服务质量需求灵活多变等特性,区分提供云服务非常困难.基于队列模型和优化算法,本文提出一种通过区分服务供应来最大化云提供商收益的方法.本文采用队列模型分析来确定为实现特定服务质量水平需供应给单个服...
大规模数据库的建立和海量数据的不断涌现,需要从海量数据库和大量繁杂信息中提取有价值的知识,可以进一步提高网络安全信息的利用率.另一方面,网络信息安全分析在面临海量数据时,其查询效率会大大降低.分区技术使用户可以将大表分解为更小且更易管理的分区,从而解决海量数据带来的一些问题.本文讨论了分区条件下部分最值的查询方法,介绍了一种...
基于主体认知渠道和多维消费者网络结构的线下线上异构性,构建多阶段时间序列学习(MSTSL)模型和多维网络学习(MNL)模型,探索多维网络融合的服务扩散规律;基于真实的扩散数据,改进消费者网络的服务扩散模型,并克服社会网络分析的仿真方法缺陷.以图书服务数据样本进行实证研究发现,本文提出服务扩散模型能够较好地拟合现实数据;服务扩散中消费者的...
为了提高虚拟机备份(包括运行时状态、存储、配置)的效率,提高虚拟机运行的稳定性和平衡物理机的负载,提出一种基于混合迁移的OpenStack云平台虚拟机在线迁移方案.该方案对虚拟机迁移采取共享存储迁移和存储块迁移相互结合的方式,以平衡OpenStack云平台虚拟机在线迁移速度及备份有效性.结果表明:所提出的混合迁移方案能有效地提高OpenStack备份...
目前,绿色云计算已经成为工业界和学术界的研究热点.然而,以往的绿色节能调度研究忽略了虚拟机性能的不确定因素,使得调度效果与实际情况相差甚远.本文提出一种基于滚动窗口的节能调度算法(ERRHU),用于动态调度不确定云环境中的实时任务,同时根据系统的负载动态伸缩系统的计算资源以减少系统的能量消耗.本文通过大量的模拟实验比较ERRHU与其他算...
本文提出了一种基于网络爬虫建立图像美学数据库并评价图像美学的方法.首先使用网络爬虫获取数据库图像,然后提取图像的美学特征,进行美学评价.本方法提取的美学特征涉及了全局和区域特征两方面,因此在特征提取之前需要使用功率谱斜度的方法分离图像的主题、背景区域.实验结果表明,本方法可以较好地抓取并且分析网络图像,并且评价方法与人类的主...
航班延误一直是机场运营管理的一大难题,建立有效的模型实现较准确的延误预测来协助机场方面采取应对措施,于机场于社会都有重要意义.本研究提出一个面向机场的到港航班延误预测问题,对比现有的贝叶斯网络及朴素贝叶斯方法,结合航班数据的特点构建了基于C4.5决策树的航班延误预测模型.针对国内某大型机场的真实数据集,本研究设计了大量实验,实验...
海量语义数据的剧烈增长对大数据分布式存储带来了巨大的挑战.分布式存储的核心技术是图划分,论文介绍了基于图数据流划分的模型和分区启发函数策略,给出了针对RDF文件的图数据流划分算法和实现过程.实验对几个真实RDF数据集进行划分,并与METIS(一种多层次的图划分算法)方法和哈希分区方法做了实验数据对比,验证了图数据流划分算法的有效性.
针对设计时服务治理不能很好适应服务运行时的动态调整以及运行时服务治理缺乏对服务间关系的监控管理等问题,论文基于过程挖掘技术提出了融合业务需求、业务过程及服务运行信息的服务治理平台.首先,论文建立了覆盖过程挖掘处理全过程、业务数据的服务治理元模型,包括日志记录、过程挖掘处理、服务治理反馈子模型;然后,论文建立了包含过程挖掘实...
云计算数据中心的负载调度是影响云计算性能的核心,是云供应商对外提供服务,用户感受服务性能的关键所在,它直接关系到云平台的整体性能和系统的资源利用率.在对经典的MinMin调度算法进行分析的基础上,结合云计算环境对Min-Min算法进行了改进.提出了一种基于相对负载均衡的LL-Min-Min算法.仿真实验表明,LL-Min-Min算法能够满足云计算环境下任务...
新话题发现是进行舆情分析的基础和前提,新话题发现的一个关键环节是进行关键词的聚类分析.目前,大量的新话题来源于微博,但是将传统的聚类算法用于微博新话题发现时,会产生特征向量的高维性和稀疏性问题,使得聚类结果非常不准确,而且收敛时间难以控制,进而影响舆情分析的可靠性和实时性.鉴此,本文提出了频繁词集聚类FWSC(frequent words sets c...
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