基于时变Copula相关性分析及风险度量

构建ARMA-EGARCH-t-Copula模型,研究上证B股指数和深证B股指数相关关系。选取上证B股和深证B股指数的日收盘指数序列,采用ARMA-EGARCH-t模型进行拟合边缘分布,并判断其具有杠杆效应。利用静态Copula和时变Copula模型构建两序列间的相关性,比较发现,利用动态SJC-Copula探究上海与深圳两市间的相关关系更合理。根据两股指间相关关系,采用蒙特卡洛模拟其VaR值来刻画两者间风险。实证结果表明,上海和深圳间的下尾相关性要强于上尾相关性,且在同一置信水平下,不同权重组合的VaR值不同,在相同权重组合下,置信区间提高, VaR值增大。     

带Poisson跳和Markovian转换的随机时滞泛函微分方程数值解的收敛性

为了近一步研究带Poisson跳和Markovian转换的随机时滞泛函微分方程数值解的收敛性问题,文中给出带Poisson跳和 Markovian 转换的随机时滞泛函微分方程 Euler 数值解迭代格式。在弱条件下,利用Laypunov泛函方法和随机分析理论证明了数值解依概率收敛于方程的解。所得结果覆盖了许多非线性时滞微分方程已经存在的某些理论,而且实验说明此结论比以往的结论更容易验证。     

基于Copula-GARCH模型的沪深股市相关性分析

为了进一步研究金融市场的相关性和相关模式,文中将GARCH模型和Copula模型相结合,建立了二元金融时间序列的Copula-GARCH模型,并对上证综合指数和深证成分指数进行了实证分析。结果表明:上海证券交易所和深圳证券交易所的收益率具有很强的相关性。随着股票价格的上涨或下跌,上海股市与深圳股市之间的协同效应将大幅增加,相关程度明显增大。实证结果对比发现,相对于二元正态Copula,二元t-Copula对实际问题的描述能力更为准确。     

带脉冲的随机Hopfield型神经网络的p阶矩稳定性(英文)

本文主要研究p阶矩意义下带脉冲的随机Hopfield型神经网络平衡点的随机指数稳定性。通过构造适当的Lyapunov泛函和利用随机分析理论,推导出平衡点稳定满足的条件。结果以不等式形式给出,使得结论更容易被验证。而且,本文给出求解算法,通过一数值算例,验证了算法的有效性。     

关于由时空白噪声驱动的Navier-Stokes方程的隐格式问题的研究

本文主要给出由时空白噪声驱动的Navier-Stokes方程的隐式逼近,并利用Malliavin微积分,讨论了隐式逼近的收敛率问题.     

微波处理对醇法大豆浓缩蛋白功能性的影响

利用微波处理对醇法生产的大豆浓缩蛋白进行改性,通过单因素试验和正交试验研究微波改性对大豆浓缩蛋白的乳化性、吸油性和吸水性的影响。试验结果表明:微波处理能够提高醇法大豆浓缩蛋白的乳化性、吸油性和吸水性,改性的最佳工艺条件为pH11、改性时间80s、功率630W、料液比1∶8。最佳改性条件下改性的大豆浓缩蛋白的乳化性、吸油性和吸水性为0.227OD、1.543g/g和5.669g/g,分别比对照提高了56.55%、17.7%和50.53%。     

随机局部弹性与分批连续进货的随机存储模型

利用随机局部弹性的概念及运算法则,研究了分批连续进货并允许缺货的存储模型中,总费用对随机最高存储量与随机采购周期的局部弹性,给出了总费用弹性的联合概率密度的一般表达式,通过实例证明了当最高存储量与采购周期的分布特性已知时,总费用的弹性分布和弹性变化范围及弹性在该变化范围的可信度。