【摘 要】
：
针对高频数据背景下基于股指期货套高频数据的最优期保值比例的确定问题,收集并处理沪深300指数期货与现货日度频率及5 min频率的最高价、最低价和收盘价,综合使用金融时间序列的相关分析方法,建立OLS、B-VAR、ECM和ECM-GARCH等模型,使用EViews软件实现,结合风险最小化原则,使用收益方差法评估套期保值绩效,最终得到日度频率和5 min频率收益率序列下各模型的套期保值比率并分析了套期保值绩效,发现日度频率数据下,各模型套保绩效差别较大,套保技术对套保绩效有较大影响;5 min频率数据下,各模
论文部分内容阅读
针对高频数据背景下基于股指期货套高频数据的最优期保值比例的确定问题,收集并处理沪深300指数期货与现货日度频率及5 min频率的最高价、最低价和收盘价,综合使用金融时间序列的相关分析方法,建立OLS、B-VAR、ECM和ECM-GARCH等模型,使用EViews软件实现,结合风险最小化原则,使用收益方差法评估套期保值绩效,最终得到日度频率和5 min频率收益率序列下各模型的套期保值比率并分析了套期保值绩效,发现日度频率数据下,各模型套保绩效差别较大,套保技术对套保绩效有较大影响;5 min频率数据下,各模型套保绩效差别很小,即信息效率的提高可以弥补技术效率的不足.
其他文献
近年来,基于孪生网络的目标跟踪算法由于在跟踪精度和跟踪效率之间能够实现良好的平衡而备受关注.通过对基于孪生网络的目标跟踪算法的文献进行归纳,对现有孪生网络目标跟踪算法进行了全面总结,对孪生网络的2个分支结构进行了讨论.首先,介绍了基于孪生网络目标跟踪的基本架构,重点分析了孪生网络中主干网络的优化,以及主干网络的目标特征提取问题.其次,对目标跟踪过程中的分类和回归2个任务展开讨论,将其分为有锚框和无锚框2大类来进行分析研究,通过实验对比,分析了算法的优缺点及其目标跟踪性能.最后,提出未来的研究重点:1)探索
为了探究民族传统食品炕洋芋的主要挥发性风味成分,利用顶空固相微萃取结合气相-质谱联用技术,在利用单因素试验对萃取头纤维类型、NaCl添加量、萃取温度等优化的基础上,对炕洋芋的挥发性成分进行了测定分析.结果表明,炕洋芋挥发性成分的最佳萃取条件为:65μm PDMS/DVB的萃取头,添加10％NaCl,50℃萃取.在此条件下,利用GC-MS共分析鉴定出挥发性成分16种,主要包括醛类(62.41％)、吡嗪类(27.89％)和酮类(6.24％);主要特征风味物质有:壬醛、正癸醛、反,反-2,4-庚二烯醛、苯乙醛、
应用有效势的方法分析了Horava-Lifshitz(HL)黑洞时空中的测地线结构.对于类时测地线,发现不稳定圆轨道半径ru、最内层圆轨道半径rms和最小半径束缚轨道rmb均随着HL黑洞时空中参数ω的增大而增大.稳定圆轨道半径rs则随着ω的增大而减小.对于类光测地线,不稳定圆轨道半径ru和HL黑洞阴影半径RS随着ω的增大而增大.当ω趋于无穷大时,这些特征轨道回到史瓦西黑洞中解的情况.
针对目前抗生素菌渣不能短时间内大量资源化利用问题,采用热重-差示扫描量热仪(TG-DSC)分别研究了青霉素菌渣及其与煤混合的燃烧特性和动力学,探讨了掺有5％～30％菌渣的混合燃烧过程,利用flynn-wall-ozawa(FWO)和vyazovkin(V)方法计算混合物燃烧过程的活化能,并采用积分主图法求解机理函数.结果 表明:混合燃烧过程包括菌渣的挥发分燃烧和煤固定碳燃烧2个阶段;当菌渣掺比为10％时,混合物平均活化能最低,协同效应最强,2种计算方法所得活化能分别为139.63 kJ/mol(FWO)和
六方氮化硼(h-BN)具有良好的高温稳定性和抗酸碱腐蚀性,与多种半导体、金属等纳米材料复合可形成性能优良的新材料.但受禁带较宽和化学惰性所限,影响了h-BN在催化材料领域的广泛应用.对h-BN进行功能化,是开发h-BN材料新特性和扩大其应用领域的重要途径.概述了h BN在物理层面和化学层面的功能化制备方法,重点分析了对h BN表面及边缘进行羟基化、氨基化,以及通过与金属复合、构建异质结、掺杂非金属元素等改性手段,制得的不同形貌h-BN功能纳米材料的新性能,介绍了h-BN功能化纳米材料在提高催化及光催化性能
为精确模拟实际运行的风电机组,针对传统直驱式永磁同步风力发电机组(direct-drive permanent magnet syn-chronous generator,D-PMSG)在建模时没有考虑发电机定子铁损的问题,结合风电机组独有的特性,基于d-q等效电路模型导出了考虑铁损的永磁电机数学模型.在Matlab/Simulink环境中构建了考虑铁损的D-PMSG仿真模型,研究铁损对D-PMSG机械及电气性能的影响.仿真结果验证了所建模型的正确性及考虑铁损的必要性.
准确计算压缩机热力性能,对于压缩制冷热泵系统的设计和优化有重要作用,压缩机机理模型中存在经验系数的选择,这对于复杂工况下压缩机运行时模型的准确度提出挑战.应用数据驱动模型对压缩机进行建模,以压缩机进出口压力和进口温度为输入参数,以压缩机功率、输气量及出口温度为输出能数,利用压缩机机理模型、BP人工神经网络模型和GA-BP模型对压缩机性能进行预测.结果表明,数据驱动模型预测压缩机性能结果相对误差均在4％以内,GA-BP模型预测压缩机性能参数结果相对误差均在1％以内,这表明基于GA-BP的压缩机模型对压缩机性
选区激光熔化成型镁合金构件性能优异且个性化程度高,在工业生产、生物医疗等多个领域具有重要应用意义.首先,对选区激光熔化成型镁合金技术的基本原理与技术特点进行了简要阐释;其次,基于选区激光熔化成型镁合金技术的国内外研究现状,将目前已有研究成果与尚未解决的技术问题进行归纳与总结;再次,对选区激光熔化成型镁合金关键技术进行分析,对主要技术难点及其解决方案进行综述;最后,对选区激光熔化成型镁合金发展趋势进行探讨,指出今后可在以下方面进行深入研究:1)优化现有工艺参数与成型仓风道等机械除尘结构,通过主动抑尘与被动抑
为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素因子和启发函数因子的合适取值,以P类数据测试算法的改进效果,并与基础蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法进行对比.结果 表明,相较于基础蚁群算法,改进蚁群算法的最优路径总长度平均减少
中小微企业是中国银行信贷的重要对象,规划银行对中小微企业信贷策略对宏观经济发展具有重要意义.针对中小微企业风险评价及银行信贷策略规划题,以人工神经网络及模糊数学理论为基础,构建BP神经网络模型和模糊综合评价模型并求解,最后综合应用,实现了在不同条件下对各企业的信用风险评估的精细测算和与之相对应的信贷策略的合理统筹.依托模型进行深度学习,对缺失数据进行准确预测,完善数据结构合理性,提高模型完备性,综合企业的实力和信誉定量评价企业的信贷风险,并分析银行根据企业风险应制定的信贷策略.