【摘 要】
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现实经济中,当股票价格受到一些重大信息影响而发生突发性的跳跃时,用跳扩散过程来描述股票价格的趋势更符合实际情况.基于这一观察,本文研究跳扩散模型下包含两个投资者的非零和投资组合博弈问题.假设金融市场中包含一种无风险资产和一种风险资产,其中风险资产的价格动态用跳扩散模型来描述.将该非零和博弈问题构造成两个效用最大化问题,每个投资者的目标是最大化终端时刻自身财富与其竞争对手财富差的均值-方差效用.运用随机控制理论,得到了均衡投资策略以及相应值函数的解析表达.最后通过数值仿真算例分析了模型相关参数变动对均衡投资
【机 构】
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广东工业大学经济与贸易学院,广东广州510520;华南农业大学经济管理学院,广东广州510642;华南农业大学珠江学院,广东广州510900
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现实经济中,当股票价格受到一些重大信息影响而发生突发性的跳跃时,用跳扩散过程来描述股票价格的趋势更符合实际情况.基于这一观察,本文研究跳扩散模型下包含两个投资者的非零和投资组合博弈问题.假设金融市场中包含一种无风险资产和一种风险资产,其中风险资产的价格动态用跳扩散模型来描述.将该非零和博弈问题构造成两个效用最大化问题,每个投资者的目标是最大化终端时刻自身财富与其竞争对手财富差的均值-方差效用.运用随机控制理论,得到了均衡投资策略以及相应值函数的解析表达.最后通过数值仿真算例分析了模型相关参数变动对均衡投资策略的影响.仿真结果显示:当股价发生不连续跳跃,投资者在构造投资策略时考虑跳跃风险可以显著增加其效用水平;同时,随着博弈竞争的加剧,投资者为了在竞争中取得更好的表现,往往会采取更加激进的投资策略,增加对风险资产的投资.
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ARMA控制图是一种有效的自相关过程质量监控方法,为了能够同时对ARMA控制图监控方案的效率和成本进行优化,本文分别研究了 ARMA控制图的平均运行长度和质量成本的计算方法,并由此建立了 ARMA控制图的多目标优化设计模型.采用NSGA-Ⅲ智能优化算法,通过一个具体的算例对该模型的计算方法进行了说明,针对不同程度的过程偏移给出了多目标优化设计的非劣解解集.然后通过灵敏度分析的方法研究了模型中的主要设计参数对监控方案的效率和成本的影响程度.最后,通过与其它几种ARMA控制图优化设计方案的比较分析,说明了本文
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为实现对股票价格的短期预测,本文在Laguerre正交基神经网络(LOBNN)模型的基础上,提出了一种新的组合预测模型来预测短期股价的变化.该模型先通过改进LOBNN模型的权值求解算法,用以增强模型的通用性.接着在其基础上设计新的迭代算法,进一步提高模型的预测精度,进而得到新的LOBNN模型.之后将股价数据分别代人AR-GARCH模型和改进后的LOBNN模型,得到输入数据的两组预测值.最后通过不同的权重来组合两种预测结果,生成最终股价的预测结果.文末的仿真结果表明该组合模型在预测精度与通用性上较原始模型有
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