求解高维函数优化问题的交叉熵蝙蝠算法

为改善蝙蝠算法求解高维函数优化问题的全局搜索能力,提高其搜索精度,将交叉熵方法和蝙蝠算法相结合,提出一种交叉熵蝙蝠算法。该算法将基于重要度抽样和Kullback-Leibler距离的交叉熵全局随机优化算法应用于蝙蝠算法中,采用自适应平滑技术提高算法的收敛速度,利用交叉熵方法的遍历性、自适应性和鲁棒性,有效抑制蝙蝠算法的早熟收敛现象。对经典测试函数和CEC2005测试函数的仿真结果表明,该算法具有全局搜索能力强、求解精度高和鲁棒性好等特性。     

不允许卖空限制下保险公司的资产负债管理

本文将均值-方差投资策略选择问题拓展为不允许卖空限制下保险公司的动态资产负债管理问题.首先运用复合Poisson过程刻画保险公司的负债,建立了保险公司的资产负债模型,并利用动态规划原理和识别定理得到了资产负债管理问题的值函数所满足的积-微分方程.然后借助Riccati方程构造了一个下半连续函数,并利用粘性解理论证明了其为积-微分方程的粘性上解.最后以闭式形式给出了保险公司的最优投资策略和有效边界,并用数值例子说明了投资策略、保费以及理赔额之间的关系.     

一种新的属性分类方法与应用刍议

以形式化语言给出了本质属性、附属属性、限定性属性等术语的定义,研究了它们的性质与内在联系,给出了属性集的一种新的分类方法。结合对属性子集的一种新运算,特别讨论了本质属性的特征,并以此对IDEF5中种类的概念做了形式化修正。同时,研究发现,在本质属性为多个时,只需保留一条,其他任何一条本质属性既是可约属性也是不必要属性,而本质属性的判定简便易行,在利用相关算法进行属性约简之前可以先剔除部分属性。最后,以实例表明了这样预处理的优越性。     

基于局部多项式拟合非时齐扩散模型参数的局部估计（英文）

本文主要研究一类非时齐扩散模型中参数的局部估计,此类问题是期权定价和风险管理中必要的组成部分.漂移参数和扩散参数是期权定价和风险管理中的关键性变量.首先,基于离散观测样本,利用局部多项式拟合,得到了漂移参数的局部多项式复合分位回归估计,并证明了其渐近性质.然后,考虑到扩散参数是非负的,本文利用对数局部多项式拟合,得到了扩散参数的局部多项式估计,并讨论了扩散项估计的渐近偏差、渐近方差和渐近正态性.最后,分别对漂移参数和扩散参数的估计采用了不同的带宽参数.模拟结果表明,本文所得到的局部复合分位回归估计比局部最小二乘估计的拟合效果更好.     

混合模型下具有随机回收的可违约债券定价

本文研究混合模型下具有随机回收的可违约债券的定价。首先利用Ito公式和无套利原理建立了回收率与违约强度负相关的定价模型。然后,利用变量变换技巧和偏微分方程方法得到该定价模型的解析解,该解为投资组合管理和套期保值提供了方便。最后,通过一些数值算例分析回收参数和强度参数对可违约债券信用利差的影响。数值结果表明：考虑了随机回收风险的信用利差低于同等条件下固定回收的信用利差,即固定回收下的信用利差被高估。     

绝对值方程的交叉熵蝙蝠算法求解

针对绝对值方程这一NP-难问题和其转换为无约束优化问题具有不可微的特点,一种交叉熵蝙蝠算法被构建.该算法将基于方差最小化、重要性抽样和Kullback-Leibler距离的交叉熵随机优化算法嵌入到基于仿生学的蝙蝠算法中,充分发挥交叉熵方法的随机性、自适应性和鲁棒性,有效抑制蝙蝠算法的早熟收敛现象,提高优化性能.数值结果表明,新算法具有全局搜索能力强、计算精度高和数值稳定性好等特点,也适用于高维绝对值方程问题.     

基数约束投资组合问题的一种混合元启发式算法求解

针对资产数目和投资资金比例受约束的投资组合选择这一NP难问题,基于混沌搜索、粒子群优化和引力搜索算法提出了一种新的混合元启发式搜索算法。该算法能很好地平衡开发能力和勘探能力,有效抑制了算法早熟收敛现象。标准测试函数的测试结果表明混合算法与标准的粒子群优化和引力搜索算法相比具有更好的寻优效率;实证分析进一步对混合算法与遗传算法及粒子群优化算法在求解这类投资组合选择问题的性能进行了比较。数值结果表明,混合算法在搜索具有高预期回报的非支配投资组合方面表现更好,取得了更为满意的结果。     

我国商业银行亲周期性的实证研究

利用多元GARCH模型，研究了我国商业银行的亲周期性问题，分析了我国经济周期和信贷周期之间的相互关系．结果表明，我国商业银行的信贷行为具有十分明显的亲周期性特征，两者的当期波动状况不但受其自身前期波动的影响，还受各自前期波动的交叉影响．     

幂型期权的保险精算定价(英文)

讨论了金融工程中的期权定价问题。在基础资产价格具有随机幅度跳跃的假设下,利用公平保费原理给出了幂型期权的保险精算价格。考虑到市场信息对风险资产价格影响的随机性,首先用一个具有随机跳跃幅度的跳扩散模型来刻画风险资产的价格过程,然后利用Poisson分布的性质和全期望公式导出了幂型期权的定价公式。在这个价格公式中公平的期权价格通过级数来表示,投资者因而可以容易地计算出期权价格,更好地管理价格风险。