基于EMD和VARMA模型的地震动仿真

通过EMD方法将地震动分解成若干固有模态函数,提出了用固有模态函数的时变VARMA建模实现地震动仿真的思路。算例分析表明,该方法充分利用了固有模态函数的特性,解决了直接基于ARMA或VARMA模型建模的仿真方法所面临的模型判阶的难题,并可同时考虑地震动的强度和频率非平稳特性,使仿真地震动与实际地震动在能量时频分布特性上具有较好的一致性且样本统计性较好,弹性及弹塑性反应谱拟合精度较高。

基于EMD和VARMA模型的结构损伤识别

提出了基于EMD和VARMA模型的结构损伤识别方法。该方法首先将结构反应信号用EMD方法分解成一系列固有模态函数,然后将固有模态函数表示为时变VARMA模型并用Kalman滤波方法估计时变VARMA参数,最后根据时变VARMA参数定义一个新的损伤指标用于结构损伤识别。为检验该指标的实际性能,算例中选用ImperialCounty Services Building和Van Nuys Hotel作为基准结构。通过其实测地震反应记录的分析表明:该指标在实际的量测环境和噪声条件下具有较好的敏感性和抗噪能力,可有效地识别结构多处损伤的发生过程和严重程度;由于该指标定义在反应信号特征提取的基础上,无需其他额外的信息,它可同时用于结构整体和局部两个层次损伤的识别;同时,该指标还适于实时(在线)的结构损伤识别或健康监测,因其直接由时变VARMA参数推导得出。最后,对后续研究工作进行了展望。

基于EMD和VARMA模型的信号处理方法

指出了Hilbert-Huang变换方法中进行Hilbert谱分析时应引起重视的两方面限定。针对上述限定,提出了基于EMD和VARMA模型的信号处理方法。该方法首先用时变VARMA模型对IMF建模并根据模型参数计算其瞬时频率,然后通过对各IMF的局部极值进行样条函数插值得到相应瞬时幅值,最后利用上述瞬时频率和幅值得出Hilbert谱。通过对LOD数据和地震动加速度记录ElCentro(1940,N-S)的分析表明,该方法避开了原方法中的限定且所得Hilbert谱更具物理意义、分辨率和可读性更好。研究结果不仅为非线性、非平稳信号的处理提供了一种新途径,也为基于振动的结构损伤识别和健康监测等研究提供了新思路。

VARMA模型在退耕还林工程粮食安全问题中的应用——以河北省为例

在充分搜集河北省退耕还林前后粮食生产和农民人均纯收入的动态变化有关情况的基础上,应用VARMA预测模型,预测了2006年到2015年河北省粮食生产情况,并用2006年和2007年的各项实际数据与预测数据进行对比核对。预测结果表明,各项数据指标的实际检验误差都在误差范围之内,说明所建立的预测模型具有较高的精确度,为今后制定和完善退耕还林后续政策提供了可靠依据。

ARIMA和VARMA模型在医院管理中的应用

目的通过对医院门诊量、急诊量和住院量三项指标的预测,对医院运营状况进行早期预警,评价医院的经营策略。方法通过对某三级医院1999—2008年月门、急诊量、住院量分析,分别为门诊量、急诊量和住院量建立ARIMA模型,以整体数据建立VARMA模型,然后用上述模型对某医院2008年1~12月的门诊量、急诊量和住院量预测并和实际值比较。结果 AR IMA模型预测急诊量、住院量数据可靠,平均相对误差分别为5.63%和3.11%,在预测门诊量时不太理想,平均相对误差达到13%;VARMA模型在预测整体数据时良好,预测门诊量改善尤其明显,平均相对误差降低到8.97%,在预测急诊量、住院量,平均相对误差有所增加。结论单用某一预测方法时,总存在着一定的缺陷,综合应用AR IMA和VARMA模型可为医院管理者提供合理的决策。

基于MEEMD和时变VARMA模型的地震动噪声清除及基线修正

受背景噪声、仪器倾斜以及外部环境因素产生的低频信号和直流分量影响,由原始地震动信号得到的位移信号会产生波形偏移(基线漂移)现象。目前,常用的地震动去噪方法有滤波法、多项式拟合法、经验模态分解(简称EMD)去噪法、小波去噪法等,但上述方法均有局限性。在探索地震动信号基线修正和去噪过程中,以改进的集合经验模态分解(简称MEEMD)为基础结合时变向量自回归模型(简称VARMA)模型,对信号进行预处理和基线修正,利用排列熵算法除去随机性较大噪声信号,将剩余信号通过EMD分解得到的本征模态函数(IMF)利用时变VARMA模型还原地震动信号,开展函数积分运算获得保留永久位移的位移信号。对比文中方法与小波分解截断基线修正法处理同一地震动信号得到的位移信号发现,文中方法能够较好的处理目标信号里面包含的高频干扰噪声信号和低频噪声信号,获得保留永久位移的位移信号,精度可满足工程实践的需要。

股市危机中股指期货应该限制交易吗——基于2015年股市危机的实证分析

利用上证50、沪深300和中证500股指期货合约及其相应指数的高频数据,克服了传统BEKK和DCC模型的不足,通过建立VECM-DCC-VARMA-AGARCH模型考察股市危机期间中国股指期货市场与股票市场之间的信息传导关系与风险传染效应。研究结果表明,股市危机期间股指期货具有很强的价格引导和风险传染效应,股指期货的持续波动加剧了股票市场的进一步波动。因此,提出风险传染效应与市值规模相关、非对称效应和非预期冲击效应与市值规模负相关、波动的风险传染效应与市值规模正相关。危机时期,应抑制股指期货市场上的过度投机,对股指期货采取限制开仓、提高交易保证金和交易手续费都是正确和切实可行的措施。建议监管当局健全股指期货和股票市场交易制度。

我国股票期现货市场间的溢出效应研究——基于1分钟高频数据的实证检验

本文以我国沪深300股指期现货为研究对象,采用2012年4月16日—2014年3月20日的1分钟高频交易数据,通过构建多元DCC-VARMA-GARCH模型检验了我国股指期现货市场之间的溢出效应。实证结果表明,我国股指期现货市场之间存在双向波动溢出效应,且现货市场的波动溢出效应大于期货市场,而均值溢出效应仅表现为期货市场向现货市场的单向传递。这说明我国股指期货市场已具备基本的价格发现功能,发挥了稳定股票现货市场的作用。

基于网络视角的国际银行间市场波动性溢出效应研究

本文选取2007年3月—2020年6月美元、欧元、英镑、日元和人民币三个月LIBOR-OIS和SHIBOR-OIS数据,运用VARMA-AGARCH模型,采用网络拓扑分析法,研究美国、欧元区、英国、中国以及日本银行间市场波动性溢出效应,并构建波动性溢出指数。研究发现:国际银行间市场存在显著的波动性溢出效应,条件波动率不仅受到自身市场前期冲击和波动影响,还会受到其他市场干扰;金融危机和新冠肺炎疫情暴发期间,国际银行间市场波动性溢出效应均显著增强,并呈现动态特征;美国对其他经济体银行间市场波动性溢出最大,且在危机时期急剧上升,因此,中国银行间市场监管要防范境外市场风险跨区域传递,尤其是美国市场波动的输入性冲击。

冻融循环后PVA-ECC拉伸性能衰减规律研究

为研究聚乙烯醇纤维水泥基复合材料(PVA-ECC)冻融后的拉伸性能,分别对PVA-ECC试件冻融0、25、50、75、100、125、150次后进行拉伸试验,通过试件表面特征和拉伸特征参数综合评价PVA-ECC冻融后的拉伸性能,并采用向量自回归滑动平均(VARMA)模型探索冻融循环后拉伸特征参数之间的规律。结果表明,冻融循环试验后,试件均出现不同程度的损伤,损伤程度随冻融循环次数增加逐渐增大。初裂强度与抗拉强度随冻融循环次数的增加逐渐降低,拉伸应变与应变能随冻融循环次数的增加呈先升高后降低的趋势。基于试验数据建立了拉伸特征参数的关系式,进一步揭示了冻融循环后拉伸特征参数的衰减规律。

多维EWMA控制图的企业危机动态预警研究

将企业危机演变视为财务向量序列由健康公司向危机公司转变的累积变异过程。利用VARMA模型的多变量均值拟合方法和EWMA控制图对过程变异的累加记忆特性,提出一个基于序贯概率比检验的累积变异危机决策规则,并通过向量自回归滑动平均拟合得到一个与Mahalanobis距离有关的算式,将其应用于EWMA控制图,构建了多维趋势型危机预警判别模式。实证表明,提出的模型能够很好地预测危机转变的时点和趋势,在中长期预测上优于传统的统计判别模型。

中国绿债市场与国债市场间的极端风险传染效应研究

中国绿色债券市场规模的迅速扩大使其与其他金融市场间的联系越发紧密,尤其是与国债市场间的关联性问题,可能影响到国民经济的平稳运行。本文选取2010-2020年间的共2738组中国绿色债券市场与国债市场代表数据,运用有偏t-APARCH-VaR方法测度极端风险,并使用VARMA-GARCH模型从极端风险传染角度分析中国绿色债券市场与国债市场间的风险溢出效应。结果表明:中国绿债市场与国债市场间具有明显的极端风险传染效应,在效应强度上存在着非对称性。国债市场对绿债市场的极端风险传染效应显著强于绿债市场对国债市场的极端风险传染效应,两市场绝大部分的波动与极端风险均集中于多头仓位。绿债市场对国债市场具有较强的依赖性,受自身波动和国债市场波动的影响大,持续性久,目前我国绿债市场仍存在着较大的风险。