金融时间序列指标判别框架：以特质波动率为例

基于拐点集合判别的TBUD方法主要思路是分析拐点集合间的关系，并在高维空间进行划分，从而搭建判别模型，并将分析框架应用在特质波动率等若干指标上，利用实证数据得到结论。应用TBUD判别框架可以发现，特质波动率等指标无法对拐点集合进行清晰划分，因而并不具有预测能力。     

无拍式羽毛球自动发球机控制系统设计

根据投资者情绪是股票价格形成重要影响因素这一研究观点,围绕投资者情绪是否构成系统性风险及其对不同类型股票的差异化影响,运用我国股市交易数据进行的实证研究结果表明,投资者情绪不构成股市的系统性风险,但对不同市值的股票有着差异化的影响,随着股票的“投机性”增加,投资者情绪对其影响也增大。此外,投资者情绪会削弱股票收益与其波动的正相关性,且对于“投机性”越高的股票,这一影响也越大。     

金融资产收益率波动预测——基于我国股票市场跳跃行为研究

金融资产收益率波动是资产定价和金融风险管理的核心部分,而跳跃是收益率波动中的重要组成部分。基于修正z一检验,本文检测识别我国股市波动中跳跃行为,并且研究了跳跃的时序特征,统计结果表明,在市场大波动时期,和连续成份相比,跳跃对于波动率具有极其重要的贡献。建立包含跳跃的已实现波动率非齐次自回归模型,在波动模型中纳入滞后绝对日收益率和杠杆效应预测股指收益率波动。实证分析结果显示,对于短期的波动预测,包含跳跃和两种影响因素的波动模型表现最好,然而对于提前1月的长期预测,跳跃和连续波动成份分离模型预测明显优于其它模型,这些事实说明跳跃对股指波动率预测具有重要的影响,好坏消息对波动率非对称性具有短期显著影响,而对长期水平的波动率预测影响不显著。     

中美大豆期货价格波动特征比较

通过运用GARCH模型,研究了中美大豆期货收益序列波动的特征。对比研究表明:两个市场的价格收益序列具有较强的波动持续性,大连大豆期货市场在定价效率上和美国大豆期货市场是接近的,具有较高的定价效率。大连大豆期货市场要在完善制度、加强投资者教育的基础上,加快产品创新步伐,尽快推出大豆期权交易,完善大豆期货市场体系。     

轻油基燃料蒸发性及其对火花点火发动机性能影响研究

轻油基燃料蒸发性与普通车用汽油相比差别较大，必然影响火花点火发动机及汽车的性能。作者通过理论分析和试验研究证实：轻油基燃料蒸发性好，可显著改善发动机低温起动、预热和加速性；在正常环境条件下，燃用2号轻油基燃料的发动机及车辆不发生气阻；1、3号轻油基燃料由于蒸气压较高，在夏季使用时采用电动燃油泵或性能良好的机械式燃油泵，可消除气阻。     

进出口与人民币汇率波动性关系的实证研究

汇率波动性是影响国际贸易的重要因素之一。文章主要通过构建计量经济学模型对进出口贸易与人民币汇率波动性之间的关系进行实证研究。研究结果表明：中国出口总额和美国进口总额的波动性与人民币对美元汇率的波动性存在一定的正向相关关系；中国进口总额和美国出口总额的波动性与人民币对美元汇率的波动性存在一定的负向相关关系。为控制汇率的波动性，中国应当适度改变国际贸易长期顺差的格局，提升人民币的影响力。     

基于互谱分析的权证与标的证券收益率波动溢出研究

通过互谱分析实证研究了中国权证市场具有代表性的权证与其标的证券之间的波动溢出效应。结果表明,权证收益率波动与标的证券收益率波动之间的相干性较低,波动溢出效应不明显,但是二者之间存在一定的领先——滞后关系,在权证最后交易日存在从权证收益率波动到标的证券收益率波动的领先关系。     

2000-2015年青海省不同功能区NDVI时空变化分析

基于2000-2015年MOD13Q1的NDVI陆地专题的产品,揭示了青海省不同功能区植被时空分布特征及变化规律,应用趋势分析法阐述过去16年不同功能区NDVI的变化规律,及利用变异系数揭示NDV1稳定性分布规律.结果表明:青海省植被NDVI表现为东南偏高,西北偏低,由东南向西北、由东向西逐渐递减的分布特征.三江源地区NDVI频度分布呈“M”型的双峰模型,柴达木盆地为频度分布最低的单峰模型,东部农业区与环湖地区相似且频度略高的单峰模型.从CV分析,高稳定性地区分布在东部农业区和环湖地区,低稳定性地区分布在柴达木盆地边缘和青海湖南部.由趋势分析可知,过去16年青海省NDVI呈波动性缓慢上升趋势,变化率为0.012·10a-1.东部农业区和柴达木盆地增加趋势显著.本文揭示了气候变化和人为因素双重作用下青海省不同功能区植被NDVI变化规律,为各区生态保护提供基础数据和科学参考.     

金融危机对证券市场波动溢出的影响研究

不同证券市场之间的波动存在时变、非对称、非线性相关的特性，尤其是在极端事件影响下，证券市场之间往往会表现出尾部相关的特性。以次贷危机为背景，利用时变Copula模型研究了证券市场间的波动溢出。结果发现无论是金融安全时期还是金融危机时期，均存在美国证券市场对中国证券市场的波动溢出，并且在金融危机期间这种波动溢出效应有增强的趋势。     

基于Copula的股票市场波动溢出分析

对于动态投资组合与风险管理来说，测定波动溢出效应是非常重要的。已有的研究是建立在不同金融市场之间的波动是线性相关的，而线性相关并不能描述金融市场之间的非线性关系。借用Copula技术来描述股票市场之间的非线性关系、SV模型来刻画股票市场数据的边缘分布，并引入波动变结构论分析判断波动溢出，实证分析验证了方法是可行的。