均值—动态方差多阶段投资组合优化研究

文章将动态风险度量方法运用到多阶段投资组合中,提出了具有交易成本和交易量限制的均值—动态方差多阶段投资组合模型,并运用自创算法——离散近似迭代法求解。最后,以一个具体的算例,验证了该算法可以较快地计算出不同终期财富所对应的最优投资策略。

具有动态方差高斯变异的蝴蝶优化算法

针对基本蝴蝶优化算法迭代速度慢,容易陷入局部最优解的问题,提出一种具有动态方差高斯变异的蝴蝶优化算法.首先引入线性函数的动态切换概率来平衡迭代过程中全局搜索和局部搜索的相对比例,其次利用动态方差高斯变异改进了全局搜索和局部搜索的公式,有利于加快算法的收敛速度,跳出局部最优解,在迭代后期提高寻优的精度.使用了6个基准函数进行仿真实验,实验数据对比发现,提出的算法比其他五种算法具有更好的寻优效果和更强的稳定性.

基于动态方差的指数期货到期日波动效应

基于有关文献中关于到期日效应的诊断方法,指出其中波动效应诊断方法中存在的缺陷。在此基础上,提出基于动态方差的诊断方法。与传统波动效应检验方法相比,基于动态方差的诊断方法能够根据金融数据的特征,充分利用研究时段中各个异常波动的信息,分析到期日与比较日(非到期日)之间出现异常波动的差异,进而动态地诊断波动效应。

基于动态Allan方差的光纤陀螺随机误差分析(英文)

针对经典Allan方差不能反映光纤陀螺(FOG)随机误差的非平稳特性,动态Allan方差(DAVAR)可以反映但没有理论系统地证明其正确性和有效性的问题,通过仿真数据验证了DAVAR的正确性;利用实验数据分析光纤陀螺噪声随时间变化的动态特性,证明了DAVAR的有效性。首先,阐述了经典Allan方差和动态Allan方差的数学定义,然后利用仿真和实验数据验证其特征,并实现了光纤陀螺噪声的定量二维描述。实验结果表明:DAVAR不仅可以辨识和分离光纤陀螺随机误差,还可以确定噪声系数,更重要的是可以描述光纤陀螺随机信号动态特性。因此,DAVAR是分析光纤陀螺特性更加全面、有效且实用的工具。

基于动态Allan方差的光纤陀螺动态特性分析

为了研究光纤陀螺的动态特性,提出采用动态Allan方差法对光纤陀螺测试得到的动态误差进行分析.根据动态Allan方差法中窗函数的原理,讨论了不同窗口长度对动态误差分析结果的影响.并且,提供了单一摇摆运动和两种复合摇摆运动的分析结果.从分析图中方差的起伏变化可以看出,动态Allan方差法可以准确地反映动态误差里的突变和周期性变化等非稳定性因素,能够清晰地辨识出隐藏在动态误差里的不同摇摆状态.由理论分析和实验结果可知,动态Al-lan方差法对光纤陀螺的动态特性分析是非常适用的.

动态总方差设计及其快速算法

Allan方差法分析随机误差时存在2点缺陷,一是长相关时间下估计值震荡较大,二是无法跟踪信号的动态变化。本文融合总方差法和动态Allan方差法的思想和优势,提出了动态总方差法。首先使用窗函数截取原始数据,然后对窗内数据进行延拓,对延拓后的数据进行总方差分析,得到原始信号的局部随机特性,随着窗函数的滑动可以得到原始信号的随机变化特性。经验证,动态总方差法同时解决了Allan方差法存在的2个缺陷。最后设计了半球谐振陀螺(HRG)的线振动试验验证此算法的有效性,分析结果表明动态总方差法在分析精度和使用的数据量上具有优势。但是动态总方差法又存在计算量大、分析速度慢的问题,因此本文又推导出了动态总方差法的递推公式,从而给出了动态总方差的快速算法。

基于动态Allan方差法的时钟噪声非平稳性跟踪

原子钟为整个控制系统提供振动频率基准,其振动频率的平稳性关系到整个系统的精确性,因此分析原子钟频率信号的平稳性具有重要意义;本文首先分析了Allan方差法和动态Allan方差法的原理,然后仿真出了两种信号分别用Allan方差法和动态Allan方差法进行处理,结果表明:动态Allan方差法可以跟踪信号的非平稳性;最后用动态Allan方差法处理了铷原子钟的频率信号,结果表明:其频率信号是非平稳过程,而且信号中还存在频率跳跃。

基于动态总方差的随机信号动态特性分析

动态Allan方差法是分析输出信号随机误差的一种新方法,但是窗函数截取数据会使数据减少、自由度降低,从而导致Allan方差估计值置信度低、误差变大等。本文设计了一种可以跟踪信号变化和减小估计值误差的动态总方差法,首先以确定的步长用固定的窗函数对原始信号进行截取,然后将窗函数内的数据用倒镜像映射进行延拓来提高置信度,最后将拓展后数据的方差值再用二维或三维图表达出来。仿真数据表明,动态总方差法既能及时地跟踪信号的动态变化,也可以克服估计值置信度低、误差大的问题。

动态总方差及其在陀螺振动信号分析中的应用

动态Allan方差是分析动态环境下陀螺仪随机误差变化规律的一种新方法。针对其运用窗函数截取信号导致方差估计值置信度降低,尤其是长相关时间上估计误差大的问题,提出了动态总方差法。用矩形窗分段截取陀螺仪量测信号,再对截断窗内数据进行倒像映射延拓以增加方差估计的实际自由度,最后计算延拓后样本的Allan方差并提取其噪声系数,将其按时间顺序分别以三维和二维的形式表征出来,以细化和辨识陀螺输出的动态特性。从对半球谐振陀螺线振动试验实测数据处理结果来看,新算法不仅能及时跟踪信号的非平稳变化,而且有效提高了振动信号方差估计值的置信度。

基于动态Allan方差的光纤陀螺稳定性分析

针对光纤陀螺实际信号在长时间内,容易受到温度和其他器件物理性能的改变而变化的特点,提出了基于动态Allan方差的光纤陀螺稳定性分析。在不同时段内分别计算光纤陀螺信号的Allan方差,在不同时间维度捕捉信号的非平稳变化,从而确定光纤陀螺信号稳定性随时间变化规律。仿真和实测数据实验均验证了本文方法的可行性与有效性。本文方法可以用于光纤陀螺稳定性分析,能够直观反映光纤陀螺方差随时间变化的规律,光纤陀螺随机信号的稳定性分析将不再局限于Allan方差的二维曲线描述。

动态Allan方差改进算法及其在FOG启动信号分析中的应用（英文）

针对动态Allan方差运用固定长度的分析窗截取信号导致样本数据量减少,长相关时间下方差估计值置信度降低,首先,针对动态信号跟踪能力与置信度的提高不能兼顾的问题提出了一种改进算法。引入截断窗内峭度值作为表征信号短时稳定度的参数,并建立以峭度为变量的窗宽函数,该函数可以使截断窗长随着信号的平稳程度自动变化。其次,再用窗宽自适应的滑动窗分段截取陀螺随机误差,分别对每个截断窗内样本进行总方差计算以增加方差估计的自由度。最后,计算延伸后样本的Allan方差,并将其以三维形式排列出来。结果表明:应用该方法对光纤陀螺启动信号进行分析,该算法既能更有效地跟踪信号的非平稳变化,又能大幅降低长相关时间下方差的估计误差。

基于动态阿伦方差的北斗星载原子钟特性分析

针对传统的阿伦方差等评价手段无法实现对星载原子钟进行动态性能评估的缺陷,将动态阿伦方差引入到BDS星载原子钟的监测和评估中。采用BDS多星定轨卫星钟差产品,基于动态阿伦方差算法对BDS原子钟在轨性能进行了研究,并利用BDS星地双向无线电时间比对钟差数据对其结果进行了对比和验证。实验结果表明,动态阿伦方差算法可以实现对BDS星载原子钟动态特性的有效评估,BDS原子钟的万秒稳定度的量级基本为在10-14,但是随着时间有一定的变化。

基于信息熵的自适应窗长动态Allan方差研究

近年来有学者将动态Allan方差引入惯性器件的随机信号处理中,实现了对随机信号误差的特性分析。但是由于动态Allan方差采用固定窗长的函数截取随机信号,导致信号动态跟踪效果与方差估计置信度不能同时兼顾。针对此问题,提出一种基于信息熵的自适应窗长动态Allan方差,首先用截断窗内信号的信息熵表征陀螺动态信号非平稳性,根据信号信息熵的大小自适应地选取下一时刻合适窗长,并对窗内信号进行Allan方差计算,通过实验仿真,证明了该改进方法的有效性,提高了对陀螺信号动态特性的分析能力。

基于TheoH方差的陀螺随机误差系数动态提取

针对运用动态Allan方差提取陀螺随机误差系数时,用截断窗截取原始信号造成方差估计置信度降低的问题,提出运用混合理论方差(Theo H方差)来代替Allan方差对截断窗内的数据进行分析,并提取出随时间变化的陀螺随机误差系数。Theo H方差改善了Allan方差计算时相关时间只能达到信号总时间的二分之一及长相关时间下方差估计置信度降低的问题,其计算的相关时间可以达到数据总时间的四分之三,有效改善了动态算法因数据截取造成误差系数估计置信度下降的缺陷。从对仿真信号和光学陀螺实测数据处理结果上来看,本文方法既能准确地对动态条件下陀螺量测信号的随机误差进行细化辨识,又能大幅提高中、长相关时间下方差估计的置信度。

利用广义指数加权回归估计贝叶斯动态线性模型误差方差矩阵W_t的方法(英文)

本文主要研究广义指数加权回归在贝叶斯线性动态线性模型参数估计中的作用 。

海面目标的动态协方差加权航迹融合算法

现代化战争时代中,由于电磁干扰技术和隐身技术等飞速发展,使用组网雷达测量目标已经十分普遍,因此对多雷达数据融合算法处理速度与融合精度要求日益增高。由于处理机性能与通信带宽限制,工程中通常使用分布式数据融合算法。分布式数据融合算法是在各自处理机对原始点迹进行跟踪滤波等处理,生成各自航迹数据,然后将各自航迹送往融合中心,融合中心对航迹进行时空配准、航迹融合处理得到最终的融合航迹。本文在动态权值分配航迹融合算法的基础上,考虑到组网雷达测量海面目标时局部误差的相关性,对原有加权矩阵进行优化,提高了航迹融合的距离精度与方位精度。最后采用此种算法对组网雷达测量海面目标的实测数据进行航迹融合并计算精度,验证本文的航迹融合算法。

基于动态协方差建模的纵向数据特征筛选方法

为了使统计分析有效进行,特征筛选问题在超高维领域已被众多学者广泛研究;针对现存特征筛选方法不能灵活处理超高维纵向数据的组内相关性问题,提出一个基于动态协方差建模的迭代特征筛选方法,并称之为迭代的动态特征筛选方法;在每次迭代过程中,均使用修正的Cholesky分解代替静态协方差矩阵建模方法对纵向数据的组内协方差矩阵进行动态建模,获得灵活的组内协方差矩阵估计,然后将所得估计代入广义估计方程中,并基于广义估计方程特征筛选方法的思想建立特征筛选准则进行筛选,最后当迭代算法收敛时得到最终的筛选子模型;引入随机模拟和酵母细胞周期循环基因表达数据集对迭代的动态特征筛选方法和基于广义估计方程的特征筛选方法以及其他2个经典的独立特征筛选方法进行测试,结果表明:迭代的动态特征筛选方法不仅可以快速地筛选出重要协变量,而且还能够更加灵活地处理纵向数据的组内相关性,拥有更高的筛选精度。

基于动态Allan方差算法的半球谐振陀螺随机噪声分析

针对经典Allan方差(Allan Variance , AVAR)在分析半球谐振陀螺随机噪声时无法展现随机噪声时变特性的问题,使用动态Allan方差(Dynamic Allan Variance , DAVAR)分析其采样信号,并计算滑动窗口内随机噪声系数。通过动态Allan方差算法对某半球谐振陀螺采样信号进行处理,画出动态Allan方差三维图像和随机噪声系数随动态窗口滑动变化的曲线,与经典Allan方差算法分析结果进行了对比,并且对比分析选取不同长度的动态窗口下的动态Allan方差结果。经过实验验证了动态Allan方差算法能计算随机噪声系数范围,从而定性的分析半球谐振陀螺原始采样信号的随机噪声特点和随机噪声的时变特性,有效弥补了经典Allan方差的不足,对半球谐振陀螺性能评价和精度测试具有重要工程意义。

基于峭度和自适应滑动窗的陀螺动态特性分析方法

针对运用动态Allan方差法进行陀螺随机误差分析时由于采用固定窗函数截取信号,导致信号跟踪效果与方差估计置信度不能同时兼顾的问题,提出了一种根据信号短时非平稳度自动调节窗宽的改进算法。首先运用截断窗内数据的峭度值表征陀螺输出的短时非平稳性,以随时间变化的峭度值为变量构造窗宽截取函数,再将陀螺量测信号中的随机误差分离出来,应用窗宽函数智能选取合适的窗长,用其来截取信号并按照一定的时间顺序分段计算Allan方差,最终将其绘制在时间、相关时间和Allan方差三维一体的图中。仿真和陀螺实测数据表明:新算法在保证动态跟踪效果不变的前提下,将中、低频噪声系数的辨识准确度提高了50%以上。

考虑基差非对称效应的动态期货对冲策略——基于大连大豆期货市场的实证分析

套期保值作为风险管理的重要工具,已得到广泛的应用。本文在GARCH模型的基础上提出了一种改进后的动态BGARCH模型,对大连商品交易所大豆的套期保值问题进行了实证研究。研究结果表明:基差对现货和期货风险结构的影响是不对称的,其中正基差对风险结构的影响要大于负基差的影响。从样本区间外各种对冲模型的保值效果看,考虑了基差非对称效应的对冲策略能更好地减小组合的风险。