检索结果-南通市图书馆

基于混频数据驱动神经网络模型的波动率预测研究

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系统工程理论与实践 2023年第12期43卷 3488-3504页

作者：汪刘凯张小波闫相斌王未卿北京科技大学经济管理学院北京100083 广东外语外贸大学商学院广州510420

金融市场价值波动与经济政策等宏观环境密切相关,其影响要素多源,价值波动往往表现出复杂的统计特征与变化规律,现有的波动率预测模型难以有效地预测其价值波动规律.面对价值波动中风险要素多源、频率多样、关系非线性的潜在挑战,考虑... 详细信息

金融市场价值波动与经济政策等宏观环境密切相关,其影响要素多源,价值波动往往表现出复杂的统计特征与变化规律,现有的波动率预测模型难以有效地预测其价值波动规律.面对价值波动中风险要素多源、频率多样、关系非线性的潜在挑战,考虑到深度学习框架下CNN和LSTM的计算优势,本文提出了基于混频数据反向抽样的CNN-LSTM的波动预测模型:MDNN (mixed frequency data-driven neural network),该模型既有效提取多元时序数据的时空特征、又充分利用混频信息,使其预测能力与泛化能力得到有效提升.选取常见的供应链金融质押物铜、铝和锌作为研究对象,样本外预测结果表明:相比于基准模型,MDNN更加准确、有效地预测出质押物已实现波动率,其稳健性检验也表明实证结论的可靠性.

关键词：已实现波动率混频数据深度学习 MDNN

基于MIDAS-SVQR的供应链金融质押物风险价值测度新方法

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中国管理科学 2022年

作者：汪刘凯张小波王未卿刘澄北京科技大学经济管理学院

存货质押作为供应链金融典型融资方式，质押物价值波动是供应链金融面临的主要风险之一，因此如何测度质押物价格波动风险是学界和业界关注的焦点。VaR作为Basel协议主推的风险度量工具，已被学界和业界广泛使用。然而，关于VaR测度的... 详细信息

存货质押作为供应链金融典型融资方式，质押物价值波动是供应链金融面临的主要风险之一，因此如何测度质押物价格波动风险是学界和业界关注的焦点。VaR作为Basel协议主推的风险度量工具，已被学界和业界广泛使用。然而，关于VaR测度的现有方法存在：1）收益分布误设、2）非线性关系刻画不准确和3）混频数据信息提取不充分等潜在挑战，因此，本文提出了一种测度供应链金融质押物VaR的新方法：MIDAS-SVQR。一方面，该方法基于分位数框架下利用核函数捕获非线性关系以直接输出分位数，而无需分布假设；同时，利用MIDAS处理混频数据，增加其利用混频数据信息的能力。此外，本文基于二次规划详细给出了MIDAS-SVQR的求解过程。最后，本文选取钢铁、铜等六种典型质押物为研究对象，选择GARCH类和QR类等模型作为基准模型，并基于Kupiec检验等三种回测方法来评价模型准确性，结果表明：MIDAS-SVQR在所有样本的三种回测检验下表现最优；此外，分位数回归类模型总体表现明显优于GARCH类模型。因此，本文提出的MIDAS-SVQR新方法既有效度量了供应链金融质押物的风险价值，也为供应链金融风险管理提供了新技术支持。

关键词：供应链金融 VaR MIDAS-SVQR 混频数据支持向量分位数回归

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我国商业银行信用风险识别的多模型比较研究

经济经纬 2015年第6期32卷 132-137页

作者：刘祥东王未卿北京科技大学东凌经济管理学院北京100083

笔者以我国A股325家上市公司2011年和2012年的财务数据作为样本,利用贝叶斯判别法、Logistic回归模型和BP神经网络模型对信用风险进行识别,进而比较三类模型的准确性、预测能力和稳定性,发现三类模型对信用风险识别的准确率依次增高,但... 详细信息

笔者以我国A股325家上市公司2011年和2012年的财务数据作为样本,利用贝叶斯判别法、Logistic回归模型和BP神经网络模型对信用风险进行识别,进而比较三类模型的准确性、预测能力和稳定性,发现三类模型对信用风险识别的准确率依次增高,但仍然都存在较大的概率将信用状况非健康公司识别为健康公司;贝叶斯判别法和Logistic回归模型识别出的重要财务指标能够有效解释公司的信用状况,而BP神经网络模型则缺乏对识别结果的解释能力。比较结果对商业银行选择和使用合适的信用风险识别技术具有重要的参考价值。

关键词：贝叶斯判别法 Logistic回归模型 BP神经网络模型信用风险识别

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对跨国企业在华涉税审计要点分析

中国管理信息化 2006年第7期9卷 62-63页

作者：李丹王未卿北京服装学院商学院会计教研室北京科技大学管理学院

近年来大批跨国公司通过转让定价、资本弱化、利用互联网和税收优惠政策等手段转移利润,这已严重侵蚀了我国税收法规的权威性和严肃性。本文主要分析跨国公司在华机构“避税”的主要方式,并提出相应的审计要点。

关键词：跨国企业在华机构 “避税” 审计要点

商业银行客户流失的影响因素——基于生存分析方法的研究

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金融论坛 2014年第1期19卷 73-79页

作者：王未卿姚娆刘澄北京科技大学东凌经济管理学院

本文基于生存分析方法,以某商业银行一年内客户流失数据为研究样本,对筛选出的12个可能对客户流失产生重要影响的预测变量进行分析,结果表明:7个因素对银行客户流失有显著影响,其中每月平均存现、每月平均消费、最高存款余额、账户类型... 详细信息

本文基于生存分析方法,以某商业银行一年内客户流失数据为研究样本,对筛选出的12个可能对客户流失产生重要影响的预测变量进行分析,结果表明:7个因素对银行客户流失有显著影响,其中每月平均存现、每月平均消费、最高存款余额、账户类型、每月平均交易、对促销反应与客户流失负相关,交易最大间隔与客户流失正相关,意味着客户主动进行的两笔交易时间间隔越长,客户的流失可能越大。银行应密切关注这些预测因素的变化,避免造成损失。银行可以应用Cox模型预测在未来某时点的客户流失情况,提前采取有效的应对措施。

关键词：商业银行客户流失客户存款生存分析

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混沌映射与动态学习的自适应樽海鞘群算法

计算机工程与设计 2021年第7期42卷 1963-1972页

作者：卓然王未卿浙江特殊教育职业学院基础教学部浙江杭州310023 北京科技大学东凌经济管理学院北京100083

针对传统樽海鞘群算法寻优精度低、易于陷入局部最优的问题,提出基于混沌映射与动态学习的自适应樽海鞘群算法。引入改进混沌Tent映射实现种群初始化,确保更加均匀的搜索空间;设计基于Logistic映射的领导者更新机制,有效增强种群多样性... 详细信息

针对传统樽海鞘群算法寻优精度低、易于陷入局部最优的问题,提出基于混沌映射与动态学习的自适应樽海鞘群算法。引入改进混沌Tent映射实现种群初始化,确保更加均匀的搜索空间;设计基于Logistic映射的领导者更新机制,有效增强种群多样性;利用基于动态学习的追随者更新机制,使算法跳出局部最优,提升全局搜索能力;设计领导者/追随者规模的自适应调整机制,有效均衡种群的局部开发和全局勘探能力。实验结果表明,该算法在收敛速度、寻优精度及寻优成功率上均有大幅提升。

关键词：樽海鞘群算法混沌映射动态学习收敛速度局部最优

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投资者情绪对资本市场稳定性影响的实证分析

统计与决策 2019年第14期35卷 174-177页

作者：皇甫玉婷刘澄王未卿北京科技大学东凌经济管理学院

文章选取国家统计局所公布的2009-2017年我国沪深A股和沪深300市场的非线性截面数据进行实证分析。采用偏最小二乘有限元法来实证分析在"市场流动性"的中介效用作用下,投资者情绪与资本市场稳定性二者间彼此作用的关联关系。结果表明:... 详细信息

文章选取国家统计局所公布的2009-2017年我国沪深A股和沪深300市场的非线性截面数据进行实证分析。采用偏最小二乘有限元法来实证分析在"市场流动性"的中介效用作用下,投资者情绪与资本市场稳定性二者间彼此作用的关联关系。结果表明:投资者情绪对资本市场的稳定性彼此间具有正向显著的关联关系、且二者变化趋势高度重合;同时"市场流动性"中介变量在投资者情绪对短期资本市场稳定性作用中具有正向显著的"传导效用"。

关键词：投资者情绪资本市场稳定性偏最小二乘有限元法市场流动性

风险投资与企业创新成长:基于中小板和创业板上市公司的研究

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改革 2018年第9期 102-114页

作者：皇甫玉婷刘澄王未卿北京科技大学东凌经济管理学院

通过建立风险投资筛选的Probit模型,研究风险投资对企业创新的筛选效应,并建立混合效应模型研究风险投资对企业创新的增值效应,区分了IPO前后增值效应的差异。结果发现,风险投资具有投前筛选效应,而且对传统行业的筛选效应更为明显,政... 详细信息

通过建立风险投资筛选的Probit模型,研究风险投资对企业创新的筛选效应,并建立混合效应模型研究风险投资对企业创新的增值效应,区分了IPO前后增值效应的差异。结果发现,风险投资具有投前筛选效应,而且对传统行业的筛选效应更为明显,政府背景风险投资机构更倾向于高科技企业投资;而风险投资增值效应在IPO后及传统行业表现得更为明显,这说明IPO可以有效地促进企业尤其是创新能力低的传统行业企业提高创新能力,并实现增值。

关键词：风险投资企业创新筛选效应增值效应

房地产股票投资能对冲通货膨胀吗?——基于Markov转换GRG copula的相关性测度研究

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中国管理科学 2020年第12期28卷 23-34页

作者：王未卿刘祥东李慧忠北京科技大学经济管理学院北京100083 美团研究院北京100102

房地产是近年来引领中国经济发展的支柱行业,其股票投资能否对冲通货膨胀是投资者关心的问题。在采用AR(m)-EGARCH(p,q)-GED模型对金融时间序列进行边缘分布建模的基础上,构建基于Markov转换GRG copula的相关性测度实证检验了中国房地... 详细信息

房地产是近年来引领中国经济发展的支柱行业,其股票投资能否对冲通货膨胀是投资者关心的问题。在采用AR(m)-EGARCH(p,q)-GED模型对金融时间序列进行边缘分布建模的基础上,构建基于Markov转换GRG copula的相关性测度实证检验了中国房地产股票指数收益率与通货膨胀率在极端和非极端情况下的相关性。实证结果显示:从2001年1月到2017年12月,房地产股票指数收益率和通货膨胀率之间存在Markov转换的两种相关结构状态。其中,两者之间的正相关结构为经济系统的主要状态,在该状态下,房地产股票投资有一定的对冲通胀能力。而在负相关的相依结构中,房地产股票投资不能对冲通胀。此外,相关性的强度在极端情形和非极端情形也有显著差异,在主要状态中两者的正相关关系在非极端条件下更强。

关键词：房地产股票指数通货膨胀率 Markov转换 GRG copula,相关性