简介：在行为金融研究框架下,通过分析情绪投资者与理性投资者的市场均衡条件,构建基于投资者情绪的资产定价模型,并对模型进行了数值模拟。结果表明,投资者情绪是影响资产价格的重要因素：被情绪投资者高估的资产,其回报将下降;被情绪投资者低估的资产,其回报将增加;资产回报的变化程度与情绪投资者卖出低估资产的份额正相关,与资产预期回报金额的相关系数负相关;并且,乐观情绪与悲观情绪对资产价格的作用是非对称的。

简介：目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳船舶运动的极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于不同层次的预报模型和模型试验数据,分析非线性非平稳性对极短期预报精度的影响。方法:1.在SVR模型中引入基于自回归(AR)预报端点延拓的EMD方法,形成复合的AR-EMDSVR预报模型;2.基于集装箱船模水池试验运动数据将AR-EMD-SVR模型与AR、SVR和EMD-AR三种模型进行比较,分析非线性非平稳性对极短期预报的影响以及不同模型的预报性能。结论:1.AR-EMD方法能够有效的克服非平稳对极短期预报模型(AR和SVR)在精度上所带来的不良影响;2.基于船模试验数据的预报结果表明:相较于AR、SVR和EMD-AR三种预报模型,基于AR-EMD-SVR模型的非线性非平稳船舶运动极短期预报结果具有更高的精度。