简介:利用Markov状态转移模型捕捉金融资产收益率序列的非线性、动态的结构性变化,考虑不同市场状态下资金在地区板块、行业板块间流动导致的板块轮动效应,构建基于状态转移的跨地区、跨行业资产配置模型。在此基础上,对市场状态和地区、行业板块轮动效应对资产配置的影响进行细致分析。研究发现:中国股票市场存在明显的动态结构性变化,可以分为熊市状态和牛市状态,两种市场状态下最优资产配置结构不同。结果表明,状态转移框架下的跨地区和跨行业资产配置能够刻画非对称市场状态下资产的收益和风险特征,分散非系统性风险的同时降低市场风险,提高投资者的收益,可以为投资者决策提供有价值的参考。
简介:本文首先建立一个考虑投资者情绪的资本资产定价模型,研究发现,投资者情绪是资产定价的系统性因子且对其影响具有区制性(存在三个区制)。在此基础上通过仿真揭示投资者情绪对资产定价影响存在区制性的原因在于当投资者情绪增加时,最优组合超额收益受组合效应与情绪效应的综合影响。最后基于股票论坛发帖的情感分析构建投资者情绪指标,实证检验了本文的理论模型,并发现基于普通的线性回归模型得到的投资者情绪对股指超额收益影响,一方面会在投资者情绪处于第二区制内时将其对股指超额收益影响方向弄反,另一方面会在投资者情绪处于第三区制内时低估其增加导致的股指超额收益平均增加程度。
简介:本文分析了计算机集成制造系统中生产系统的能力最优配置与管理控制策略之间的关系。针对生产加工系统与加工组装系统的不同特点,本文深入探讨了在Push(推)策略或以Push为主导的推/拉混合控制策略下,生产系统各工作站能力最优配置与能力平衡之间的关系。
简介:存在监控冲突的天基中段预警传感器调度优化是一个动态、高维、复杂多约束的非线性优化问题,其解空间的高维度与状态复杂性直接制约了智能优化算法的运用。本文以任务分解与任务复合优先权计算为基础,通过二级分离机制将解空间维度与状态复杂性降低至适于连续蚁群(continuousant-colonyoptimization,CACO)处理的全局优化形态,构建出相应的优化子路径集.在此基础上,针对监控冲突导致的状态变化特性,从局部搜索递进与募集的角度提出适于传感器调度优化的MG-DCACO(doubledirectioncontinuousant-colonyoptimizationbasedmassrecruitmentandgrouprecruitment)算法,成功将智能优化算法应用于基于低轨星座的天基中段预警中.最后对算法的收敛性进行论证,并通过与已有规则调度算法的对比得出MG-DCACO算法可获得优于规则调度算法的全局最优解。