检索结果-南通市图书馆

数学的实践与认识 2009年第20期39卷 221-226页

作者：徐美萍熊令纯北京工商大学应用数学系北京100048 中国人民大学统计学院北京100872

给出了在共轭先验分布下,L evy分布参数估计的损失函数和风险函数的Bayes估计及其为保守估计的一般条件,说明了该条件的合理性,并用S&P 500$close数据进行了实证分析支持我们的结论.

关键词： levy分布 Bayes估计保守估计损失函数风险函数

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levy分布在中国股票市场中的实证检验

科技进步与对策 2005年第8期22卷 103-105页

作者：徐绪松马莉莉陈彦斌武汉大学商学院湖北武汉430072 中国人民大学经济学院北京100872

由于levy分布具有“尖峰肥尾”的形状,使其在金融领域成为研究热点。证明了levy分布的两条重要性质:方差不存在和可加性,并对levy分布是否能够描述中国股票市场进行了实证分析。实证分析结果表明,中国股票市场的指数收益率序列不满足这... 详细信息

由于levy分布具有“尖峰肥尾”的形状,使其在金融领域成为研究热点。证明了levy分布的两条重要性质:方差不存在和可加性,并对levy分布是否能够描述中国股票市场进行了实证分析。实证分析结果表明,中国股票市场的指数收益率序列不满足这两个性质。

关键词： levy分布稳定分布中国股票市场

配送中心选址的自适应levy分布混合变异鱼群算法

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计算机应用与软件 2017年第1期34卷 252-257页

作者：费腾张立毅孙云山天津商业大学信息工程学院天津300134 天津大学电子信息工程学院天津300072

在建立配送中心选址模型的基础上,提出一种解决配送中心选址的自适应levy分布混合变异人工鱼群算法。该算法将公告板的历史最优鱼个体代替当前鱼群中最差鱼个体,形成中间鱼群。在中间鱼群中,对历史最优鱼个体进行混沌变异,其他鱼个体进... 详细信息

在建立配送中心选址模型的基础上,提出一种解决配送中心选址的自适应levy分布混合变异人工鱼群算法。该算法将公告板的历史最优鱼个体代替当前鱼群中最差鱼个体,形成中间鱼群。在中间鱼群中,对历史最优鱼个体进行混沌变异,其他鱼个体进行levy变异。levy变异的引入,对于算法跳出局部最优解起到更好的引导作用,保持了鱼群的多样性。混沌变异的引入,增强了算法局部搜索的能力,保证了算法后期的收敛速度。通过算例仿真表明,levy分布混合变异人工鱼群算法比基本鱼群算法更能有效解决配送中心选址问题,寻找到更低的费用成本。

关键词：人工鱼群算法 levy分布混沌变异配送中心选址

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混合改进人工蜂群算法的机器人路径规划研究

机械设计与制造 2022年第7期377卷 256-260页

作者：陈信华孟冠军张伟张磊合肥工业大学机械工程学院安徽合肥230009

传统群智能算法在研究路径规划时,存在早熟、搜索效率低及难以获取最佳路径等不足。针对这些问题,提出了一种混合改进人工蜂群算法。新算法首先利用人工势场法高效简单的优势将其与标准人工蜂群算法相结合,然后针对算法中存在易于陷入... 详细信息

传统群智能算法在研究路径规划时,存在早熟、搜索效率低及难以获取最佳路径等不足。针对这些问题,提出了一种混合改进人工蜂群算法。新算法首先利用人工势场法高效简单的优势将其与标准人工蜂群算法相结合,然后针对算法中存在易于陷入局部最优等缺陷将levy分布与柯西变异算子引入标准人工蜂群算法中,新算法用levy分布产生的步长取代食物源更新公式中的随机步长,在随机搜索策略中运用柯西分布的特点进行全局搜索。实验结果表明,改进后的算法在求解机器人运动路径时能够有效提高搜索效率和精度,新算法具有可行性和有效性。

关键词：路径规划混合改进人工蜂群算法人工势场法 levy分布柯西变异算子

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原油价格预测的长短期记忆模型研究

原油价格预测的长短期记忆模型研究

作者：郑淑贤中国石油大学(北京)

学位级别：硕士

原油价格预测是能源经济和资产定价领域的重要研究方向,通过构建更科学的原油价格预测模型,可以准确地把握石油市场的变化。原油价格的波动不仅受当前事件的影响,还受到历史事件的影响,表现出长记忆性的特征,利用该特征对于建立科学的... 详细信息

原油价格预测是能源经济和资产定价领域的重要研究方向,通过构建更科学的原油价格预测模型,可以准确地把握石油市场的变化。原油价格的波动不仅受当前事件的影响,还受到历史事件的影响,表现出长记忆性的特征,利用该特征对于建立科学的时间序列预测模型有重要作用。ARFIMA(,,)模型广泛用于对同时表现出长记忆性和短记忆性的时间序列进行建模,其中取分数值,可作为判断长记忆性的指标参数,与Hurst指数存在关系:=+0.5。GARCH,模型可以刻画金融序列的波动聚集性,组合预测模型ARFIMA-GARCH模型可提高预测精度。levy分布具有尖峰厚尾的分布特征,将GARCH模型中资产价格变化的条件高斯分布替换为levy分布,可以构建levy-GARCH预测模型。本文计算了WTI原油价格日数据的Hurst指数,选定了=0.9的原油价格序列作为研究对象,构建了ARFIMA 3,0.4,0预测模型,与未考虑长记忆性的ARIMA模型相比有更小的误差。ARFIMA模型得到的残差通过了ARCH效应检验,对残差序列GARCH 1,1模型,本文将这两种模型组合在一起,使用ARFIMA(3,0.4,0)-GARCH 1,1模型对原油价格进行预测,结果表明组合预测模型可以提高预测精度,更好地评估市场的波动性。残差序列正态性检验结果表明,残差序列分布不服从正态分布,呈现尖峰厚尾特征,本文将具有厚尾分布特征的levy分布与GARCH模型相结合,利用极大似然估计法估计参数值,构建了ARFIMA-levy-GARCH模型。与ARFIMA-GAR CH模型相比,均方根误差更小,但平均绝对值误差偏大,整体来说预测效果良好,可作为原油价格预测可行的预测模型。本文实证分析了三种预测模型,在实际应用时可根据原油价格序列的特征选择适用的模型,以开展科学的政策制定、生产投资和买卖交易等。

关键词：长记忆 Hurst指数 ARFIMA模型 GARCH模型 levy分布

混合levy变异与混沌变异的改进人工鱼群算法

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计算机工程 2016年第7期42卷 146-152,158页

作者：费腾张立毅陈雷天津商业大学信息工程学院天津300134 天津大学电子信息工程学院天津300072

在基本人工鱼群算法的后期,人工鱼会有极大可能聚集在非全局最优值处,导致算法陷入局部最优,从而使得基本鱼群算法在搜索精度、收敛速度及稳定性等方面受到严重影响。为克服上述缺点,在自适应levy分布的基础上,提出一种混合变异改进人... 详细信息

在基本人工鱼群算法的后期,人工鱼会有极大可能聚集在非全局最优值处,导致算法陷入局部最优,从而使得基本鱼群算法在搜索精度、收敛速度及稳定性等方面受到严重影响。为克服上述缺点,在自适应levy分布的基础上,提出一种混合变异改进人工鱼群算法。利用levy分布及混沌变异的特点,增加基本人工鱼群算法中人工鱼状态的多样性,提高基本人工鱼群算法跳出局部最优的能力。对基本鱼群算法进行改进,通过典型测试函数的实验仿真结果表明,与粒子群算法及人工鱼群算法相比,改进人工鱼群算法的寻优能力更强。

关键词：人工鱼群算法 levy分布混沌变异函数优化

基于levy因子Copula模型的CDO定价分析

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基于Levy因子Copula模型的CDO定价分析

作者：陶缙中南财经政法大学

学位级别：硕士

债务抵押证券(Collateralized Debt Obligation,简称CDO)是一种特殊的资产支持证券,是将银行贷款、公司债券或其他信贷资产的现金流重新打包和分配而产生的结构化衍生产品。CDO是20世纪末最具创新的产品之一,由于其灵活性受到投资者和... 详细信息

债务抵押证券(Collateralized Debt Obligation,简称CDO)是一种特殊的资产支持证券,是将银行贷款、公司债券或其他信贷资产的现金流重新打包和分配而产生的结构化衍生产品。CDO是20世纪末最具创新的产品之一,由于其灵活性受到投资者和金融机构的青睐。然而,信用衍生产品的缺陷引发了2007年次贷危机,投资者开始意识到业界通用的CDO定价框架具有很大的不足。对于CDO的定价,常用的定价方法有BET模型、因子Copula模型、仿射强度模型等,而这些模型和方法不能解决“相关性微笑”等问题。因此,本文结合国内外学者的研究成果,提出levy因子Copula模型,对标准模型做出改进。本文分为五个部分,第一部分为导论,阐述了本文研究背景及意义,并总结了前人的研究成果;第二部分为CDO定价原理,根据CDO的交易结构,介绍了CDO定价的大样本同质性假设和无套利原理;在第三部分本文提出了levy因子Copula模型,引入混合VG分布和混合NIG分布构建因子Copula模型,并提出使用远期违约概率构建动态模型,给出了数值算法;第四部分本文以iTraxx Europe指数分券为例进行了数值分析和实证分析;最后一部分总结了本文的研究结论。本文的研究结果为:通过引入混合VG分布和混合NIG分布两种levy分布,利用其分布的厚尾性和卷积不变性,构建了厚尾相关结构的因子Copula模型,并推导出同质性假设下levy因子Copula模型下CDO各分券的定价公式和数值算法。针对静态CDO定价模型的缺陷,提出使用远期违约概率,构造了动态模型下,标的资产池违约概率分布的递推公式,给出了相应的数值算法。通过对iTraxx指数分券的数值分析,本文发现levy分布对违约概率和违约相关性的建模更有优势。同时,对iTraxx指数分券的市场数据的拟合结果表明,本文提出的模型具有更好的定价精度和更高的稳定性,“相关系数微笑”的程度也越小。

关键词：债务抵押证券因子Copula模型 levy分布相关系数微笑

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一种三维PET图像盲恢复方法

上海交通大学学报 2009年第7期43卷 1167-1171页

作者：张剑戈王成章鲁上海交通大学基础医学院上海200025

为提高三维采集模式下正电子发射计算机断层(PET)图像的质量,提出了一种图像自动盲恢复的方法,从降质后的PET图像一维频域信号中估计出levy分布的参数,使用点扩展函数的估计值恢复PET图像.实验结果表明,该方法增强了PET图像的结构细节,... 详细信息

为提高三维采集模式下正电子发射计算机断层(PET)图像的质量,提出了一种图像自动盲恢复的方法,从降质后的PET图像一维频域信号中估计出levy分布的参数,使用点扩展函数的估计值恢复PET图像.实验结果表明,该方法增强了PET图像的结构细节,明显改善了图像的视觉效果.

关键词：图像恢复正电子发射计算机断层图像 levy分布

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局部遮荫光伏最大功率点跟踪技术的研究

电气自动化 2023年第5期45卷 64-66,71页

作者：刘晨黄翼虎青岛科技大学自动化与电子工程学院山东青岛266061

自然条件下遮荫问题的存在造成了光伏阵列输出P-V曲线呈现多峰值现象。针对传统的最大功率点跟踪算法在光伏阵列遮荫环境下容易陷入局部最优,传统蝴蝶优化算法存在收敛速慢和精度低等缺点,提出了一种改进蝴蝶优化算法。引入混沌映射、... 详细信息

自然条件下遮荫问题的存在造成了光伏阵列输出P-V曲线呈现多峰值现象。针对传统的最大功率点跟踪算法在光伏阵列遮荫环境下容易陷入局部最优,传统蝴蝶优化算法存在收敛速慢和精度低等缺点,提出了一种改进蝴蝶优化算法。引入混沌映射、自适应感觉因子和levy飞行策略提高了蝴蝶优化算法的全局搜索能力。仿真结果表明,改进后的算法能够适应复杂多变的光照环境,且在收敛精度和速度方面均有较大优势。

关键词：最大功率点跟踪局部遮荫蝴蝶优化算法自适应感觉因子 levy分布

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基于无标度网络的自组织金融模型研究

中国科学技术大学学报 2014年第1期44卷 74-78页

作者：任小叶周佩玲中国科学技术大学电子科学与技术系安徽合肥230027

针对CB模型及其改进模型中由于规则网络描述的均质群体结构与真实金融市场中投资者相互作用的异质性相悖,提出基于表征异质投资群体结构的无标度网络的自组织金融模型.通过投资者在交易规则约束下的自组织聚簇行为,模拟金融市场的动态... 详细信息

针对CB模型及其改进模型中由于规则网络描述的均质群体结构与真实金融市场中投资者相互作用的异质性相悖,提出基于表征异质投资群体结构的无标度网络的自组织金融模型.通过投资者在交易规则约束下的自组织聚簇行为,模拟金融市场的动态演化过程.模型生成的价格波动序列与实际股指具有相似的演化动力学:价格收益的概率分布具有尖峰胖尾的特征,且它的中心峰值与时间尺度存在幂律关系,这表明价格波动序列的演化是一个自相似过程;易变性具有明显的聚簇行为,说明价格波动序列具有连续的巨幅涨落和长程关联性.这些统计特性与金融市场实证相符,验证了模型的有效性.

关键词：无标度网络逾渗理论金融市场自组织建模 levy分布