基于长短期记忆模型与二叉树模型的企业碳资产价值评估

管理碳资产、参与碳市场、提升碳资产价值是企业提升能源利用效率,实现“双碳”的关键。当前我国碳市场交易产品主要是碳配额和国家核证自愿减排量,本文以上述两种碳交易产品为主要研究对象,综合考虑影响企业碳资产价值的因素与对比各种预测模型后,选取长短期记忆网络(LSTM)和二叉树模型对企业参与碳市场的主要交易价格进行预测,构建企业碳资产价值评估模型,并通过实例验证该模型的有效性。研究发现,通过对企业碳资产价值的量化评估,能够判断企业在碳交易市场上是否具有价值,实现碳资产价值利用最大化。针对企业提出优化碳资产价值评估方法、提升碳资产价值、实现双碳目标的建议,以期为企业提供参考。

二叉树模型在可转换债券定价中的应用

可转换债券在我国是一种比较新的兼具债券和期权特征的混合型金融衍生产品,具有筹资和避险双重功能.无论对于发行者还是投资者,对可转换债券的定价研究都有其理论和实际意义.文中运用二叉树期权定价模型,考虑赎回和回售条款,并结合上市的24只可转换债券,对可转换债券的定价理论和应用模型做了系统研究.结果表明,可转换债券价值被明显低估.

风险投资决策中的二叉树期权定价模型研究

将实物期权理论引入风险投资决策过程中,分析了传统NPV法的缺陷和风险投资的期权特性,建立了风险投资项目的二叉树期权定价模型,并对该模型在实际投资中进行了实例分析。

基于AI-ESTATE的二叉树诊断信息模型研究

采用综合诊断开放式体系结构实现信息的互换和重用,解决了装备诊断维护领域存在的诊断效率低和诊断资源费用高的问题;为了实现诊断知识的互换,AI-ESTATE对广义测试环境下的诊断知识进行了标准化描述,从而保证诊断知识和数据的可移植、可重用及互操作;然而AI-ESTATE描述的诊断模型还有待增加,二叉树是一种传统的应用较广的诊断方法,如何进行二叉树诊断信息模型的建立则具有重要的工程意义;论文首先分析了综合诊断和AI-ESTATE的对诊断信息的要求;其次研究二叉树诊断模型的关键要素以及各个要素之间的约束关系;然后建立了基于XML Schema的二叉树诊断信息模型标准化描述;最后运用导弹在位诊断模型验证了该信息模型的有效性。

完全二叉树理论的模型及性质

定义了完全二叉树理论的决定公式 .利用该类公式证明了此理论是原子理论 ,且型的个数是可数的 .还给出了它的可数原子模型和饱和模型 .证明了完全二叉树理论的ω1

基于二叉树期权定价模型的企业R&D项目价值评估研究

本文将实物期权理论引入R＆D项目管理领域,以阶段门NPD模型为基础,探讨了应用二叉树期权定价模型评估研发项目价值的具体思路和步骤,并通过比较,证明了由于评估时采用不符合研发项目风险特点的高折现率,NPV法倾向于低估项目价值,这将影响企业做出合理的投资决策。

期权定价的分数二叉树模型

利用股票价格过程的对数正态分布,借助于随机误差校正的思想,得到期权定价的分数二叉树模型,研究此模型分别用于标准欧式/美式期权定价的性质,指出其具有相容性.利用粘性解方法,证明模型对标准欧式/美式期权的收敛性.同时,给出计算实例以说明此模型的有效性.

二叉树从二期模型到n期模型的扩展

介绍期权定价的离散模型—二叉树模型。通过讨论期权定价的一期模型,得到一期模型的期权定价公式及其性质。在此基础上,讨论了期权定价的二期模型,最后由期权定价的二期模型推广到n期二叉树模型。

面向对象的二叉树装配模型研究

文章研究可装配性设计中的产品装配建模，提出一种以装配体为对象并能充分反映装配过程特点的二叉树装配模型。应用面向对象技术，建立了相应的数据结构及应用框架，为可装配性评价奠定了基础，也可做为通用的产品装配模型应用于ＣＡＰＰ等领域。

二叉树模型的测度变换及应用

二叉树模型被广泛地应用于离散时间的金融衍生物的定价之中,该模型的本质是随机游动,即在某个x状态时,以p的概率向上跳一步,以1-p的概率向下跳一步.类似于连续情形的测度变换,获得了二叉树模型的一个测度变换定理和推论.给出了该变换定理在金融衍生物定价中的应用.

基于三角形二叉树LOD模型的自由曲面实时加工仿真算法

为提高自由曲面数控加工仿真的效率和精度,提出一种基于层次细节模型(LOD)控制的自由曲面数控加工仿真新方法.本算法采用Z-map模型表达工件,设计并实现了基于三角形二叉树的切削算法.采用了基于三角形二叉树的LOD模型控制数控加工实时显示过程中渲染的多边形数量,减少不必要的计算时间,从而在满足给定精度的基础上,提高仿真的速度和效率,达到较好的实时仿真效果.最后通过实验验证了算法的有效性和可行性.

实物期权的二叉树模型应用——不确定性环境下的投资决策分析

在不确定性环境下,净现值法忽视了投资的不可逆性和可递延性,往往会低估投资项目价值。国际研究结果表明,实物期权分析能准确揭示出投资项目价值。目前国内对实物期权的研究集中在两个层面:实物期权定性的分析和采用偏微分方程作定量分析,这两方面都不能满足我国现阶段实际应用的需要。而二叉树模型的运用,则便于投资者有效地作出决策。

基于PRAM模型的二叉树A序列并行算法的研究

运用并行计算的PRAM模型研究二叉树A序列问题,提出了二叉树的A序列的一种并行算法,并以应用实例对并行算法的过程进行详细描述和验证性分析。二叉树A序列的并行算法,为应用到二叉树序列遍历的系统与应用程序的并行化问题的解决提供借鉴和参考。

基于聚类-二叉树支持向量机的砂土液化预测模型

建立在统计学习理论基础之上的支持向量机(SVM),是一种基于结构风险最小的小样本机器学习方法。经典的支持向量机主要针对二分类问题,而工程实践中遇到的往往是多分类问题。根据影响砂土液化的主要因素,采用聚类分析中的类距离思想,建立了基于聚类-二叉树的多类支持向量机的砂土液化判别模型。该模型可以通过有限样本的学习,建立砂土液化与各影响因素之间的非线性关系。研究结果表明,基于聚类-二叉树支持向量机的层次结构合理,分类精度高,泛化性好,可对砂土液化等级进行较准确判别。

基于二叉树模型的新药研发评价

分析了新药研发中的管理期权,结合案例用二叉树模型计算了新药研发中的放弃期权和推迟期权价值,指出应从模型参数设定检验、研发成本波动性、其它竞争性新药信息收集、期权的最优执行等方面加强新药研发中的期权价值管理,并得出结论:二叉树模型是新药研发价值管理的有用工具。

基于二叉树和Black-Scholes模型的期权定价实证研究——以阿里巴巴股票为例

期权定价对于投资者在金融市场上进行期权交易时非常重要,一个合理良好的定价与众多因素都有着密切的关系,例如股票的价格、到期日、市场利率与波动率等。因此本文将采用经典的二叉树模型与Black-Scholes模型,并基于分析与处理后的股票数据对期权进行定价分析。其中对欧式期权进行定价与分析,最后对比两种模型所得到的结果与验证结果的真实性。通过上述两模型的分析与比较,并且能看出两模型的适用条件和情形,每种模型有其优点和缺点,因此要根据各自模型的特点予以特殊的考虑以及应用,以便达到期权定价的良好效果。

二叉树模型在目标跟踪中的应用

目标跟踪一直是计算机视觉领域的重要研究课题,广泛应用于视频监控、交通监视、医学诊断等领域。文中提出了一种基于二叉树模型的目标跟踪算法,该方法通过二叉树分块,将图像的目标区域分割为若干大小不一的同类块,块内像素相近,可用一个值或向量统一表示;块间像素差距较大,从而构成整个目标的特征描述模型。并从准确性和跟踪速度两个方面对CT算法、基于四叉树模型的算法(QT算法)和提出的基于二叉树模型的算法(BT算法)进行了比较,结果表明:与基于四叉树模型的算法相比,基于二叉树模型的跟踪算法在准确性方面几乎不受影响的前提下,跟踪速度显著提升;与以跟踪速度快闻名的判别式CT算法相比,在跟踪速度大致相当的前提下,跟踪准确性却更好。

二叉树模型在项目投资决策中的应用

利用二叉树实物期权定价模型对项目投资过程中的不确定性问题进行定性和定量分析,研究了不确定性与项目投资价值的关系,同时考虑到投资标的的净现值和不确定性的机会价值.最后结合具体案例对实物期权模型分析和净现值分析进行了比较,表明二叉树实物期权模型可以更全面、客观地考虑投资项目灵活性的价值.

基于二叉树模型的风险投资项目价值评估

风险投资是指由专业投资人以股权或债权形式及其它各种形式投资于高新技术企业,以期通过企业的高成长率,密集投入的资本以及科学的管理,最终获得高额的中长期收益的一种投资方式。文章将旨在探索新的评估策略,将实物期权思想引入估值模型之中,利用二叉树和三叉树定价模型来挖掘风险投资各阶段决策中所蕴含的选择权价值,将战略和经营的柔性价值融入其价值之中,更加真实有效地评估风险投资价值与回报,为投资方提供建议和指导。

城市房屋拆迁补偿二叉树期权定价模型

房屋拆迁的补偿定价在关系人之间存在争议,导致拆迁项目进度迟缓。因此,对北京市海淀区永安路东南角城中村环境整治项目中的拆迁实例进行实证分析。首先,构建了城市房屋拆迁补偿二叉树实物期权定价模型,然后进行了拆迁补偿价格实证分析,并与政府实际货币补偿进行比较,验证了现行政府拆迁补偿价格的不合理性。最后,从求解结果、决策角度、方法设计和不确定性四个方面总结了城市房屋拆迁补偿二叉树实物期权定价模型的先进性。