金融大数据中条件非相关波动模型的单纯形搜索算法

针对金融大数据中多维金融资产相关性计算的降维问题,提出了求解条件非相关波动模型的单纯形搜索优化算法.该算法极大地提高了估计参数的速度和精度.为了验证算法的有效性,检验了股票市场、债券市场、基金市场、外汇市场与期货市场的条件非相关性问题.本文的研究方法为金融大数据相关分析提供了新方法.     

解一类非线性极大极小问题的神经网络

考虑了一类非线性极大极小问题，通过将其转化为等价非线性凸规划提出了求解它的一个神经网络模型，严格证明了新模型是Lyapunov稳定的，并且在有限时间内收敛到原问题的一个精确解。与已有模型相比，新模型结构简单，更适合硬件实现。数值实验表明，该模型不仅可行而且有效。