基于均值-方差-偏度的配电网有功-无功随机模型预测控制

针对高比例具有不确定性的可再生能源接入对配电网安全经济运行带来的挑战,提出一种基于均值-方差-偏度的有功-无功随机模型预测控制协调优化策略。首先,在综合考虑有功和无功成本的基础上,基于Fish⁃er-z变换的拉丁超立方采样生成可再生能源出力场景集,进而构建表征不确定性下收益的期望-偏度模型和表征不确定性风险的方差模型。然后,建立权衡收益和风险的三阶近似矩效用函数,提出基于均值-方差-偏度的有功-无功随机模型预测控制协调优化框架。最后,基于线性化潮流方法对所提模型进行线性化处理,在改进的IEEE-37节点系统进行仿真验证。结果表明,所提策略能够有效应对可再生能源不确定性对配电网经济运行与电压质量的影响。

基于均值-方差模型的移民资金投资组合研究

水电发展是我国能源供给侧结构改革的重要战略举措,但其开发往往带来大量人口迁移,能否利用移民资金妥善安置水库移民关系到区域的可持续发展和社会的和谐稳定。现阶段移民资金的使用主要依据补偿标准和经验,未考虑资金使用效率问题。引入市场经济原则,站在移民资金规划者视角,将移民资金使用视为一种投资,根据我国现行的征地补偿移民安置政策,将资金使用方向分为征地补偿、移民安置和后续生计帮扶,按照移民自身受益情况构建判断矩阵,量化不同投资方向的收益和风险,运用投资组合理论,在三类投资均能满足移民最低需求的前提下,以夏普比率为衡量指标,计算出风险水平一定时,收益最大的资金使用方案,为提高移民资金使用效率提供一个新的研究范式。实例分析表明,GB水利枢纽移民资金投资方向大体与移民意愿相符,但后续生计帮扶力度偏低,应调整资金使用方向,保障移民的生计恢复和后续发展。

投资组合优化模型及其在金融市场中的应用

随着信息技术的飞速发展,金融市场变得日益复杂多变,投资者面临着更大的风险和挑战。在这种背景下,投资组合优化模型成为管理风险和提高收益的重要工具。本文针对均值-方差模型、条件价值风险(CVaR)模型、黑-立特曼模型、多因子模型和动态投资组合优化模型等进行了深入分析,探讨投资组合优化模型在金融市场中的应用,并通过实证分析评估了各模型的有效性。旨在为投资者提供更为科学和合理的投资决策支持,以实现风险与收益的最佳平衡。

基于旋转算法的随机模糊均值-方差投资组合优化

Markowitz首先采用方差度量风险,并应用于投资组合优化中,大多数的均值方差模型仅对随机投资组合优化或模糊投资组合优化进行研究,然而,实际投资组合优化问题既包含随机信息也包含模糊信息。本文首先定义随机模糊变量的方差,并用其度量风险,提出了具有交易成本、借贷约束和阀值约束的均值-方差随机模糊投资组合优化模型。基于随机模糊理论,将上述模型转化为具有线性等式和线性不等式约束的凸二次规划问题,并得到其KKT条件。本文还提出改进的旋转算法求解上述模型,该算法消掉KKT条件中部分变量,减少计算量。最后,采用中国证券市场的实际数据进行样本内分析和样本外分析,验证了上述模型和算法的有效性。

基于收益权重的均值-熵投资组合模型的研究

在经典的均值-方差模型中,研究者往往假设收益率服从正态分布,用收益率均值估计其期望。但在实际问题中收益率往往不满足假设,同时考虑到方差度量风险的局限性,从而我们构建均值-熵模型,其中收益率期望用每个时间段收益占总时间段收益权重(θt)来计算。本文通过对深圳A股进行筛选,并从中选取5只股票进行实证分析,然后讨论了θt的合理性;熵方法和方差法的一致性;不含无风险证券和含无风险证券均值-熵投资组合模型的比较分析等问题。结果表明:引入θt计算收益率期望时,均值-方差模型的有效边界仍是一条较好的抛物线;熵方法和方差法具有一致性;且在相等收益水平下,熵方法能够更好的分散投资风险。

改进的均值-叉熵风险度量模型

根据国内证券市场的特点,在均值-叉熵模型中添加了交易费用,最小交易单位,资金约束这几个条件对其进行改进,建立一套符合我国证券市场的投资组合模型,以便更好的指导投资者理性的进行风险投资.

均值–方差模型在风电并网系统无功优化中的应用

针对风电并网的无功优化问题,提出基于均值–方差模型的风电并网系统无功优化模型。该模型以有功网损的均值作为无功优化控制策略的经济性指标,以网损的方差作为风险性指标,同时考虑经济性和风险性;模型采用应用反向学习策略的群搜索算法进行求解。采用含风机和无功补偿装置的IEEE-14系统作为算例,将系统的有功网损优化结果和节点电压偏移量与传统的有功网损最小化这一目标函数的无功寻优控制策略结果进行对比,验证了所提出模型的有效性。

投资组合优化的新方法:Mean-CoVaR模型

传统资产配置模型在资产组合优化过程中没有考虑系统性风险扩散,在面临金融风险尤其极端风险时,将导致资产组合遭受极大损失。为了解决这个问题,文章通过改进Markowitz的效率前沿,把引起个别标的资产收益率变动的因素纳入系统性风险考量,应用CoVaR模型衡量系统性风险扩散,构建新的基于Mean-CoVaR资产配置模型。结果表明,在考虑系统性风险冲击时,Mean-CoVaR投资组合遭受系统性风险扩散的影响显著低于传统的Mean-Variance投资组合,Mean-CoVaR模型对投资组合配置更有效率。

均值-方差模型有效组合投资的一个简单算法

本文讨论了均值-方差有效组合投资问题,给出了基于不同模型的有效组合投资的解析表达式;利用这些解析表达式,进一步讨论了基于一般均值-方差效用函数的优化模型,给出了一个简单的算法。

基于熵-云模型的我国水利高质量发展评价

基于对水利高质量发展的概念解析,提出了以水旱灾害防御、水资源集约安全利用、水资源优化配置、河湖生态保护治理4项能力为切入点的判断准则,构建了水利高质量发展评价体系,并基于熵-云模型对全国31个省市区的水利高质量发展现状进行了评价。结果表明:水旱灾害防御能力方面,东部多数省份较优;水资源集约安全利用能力方面,黄河沿线各省份、海河流域及东南沿海表现较好;水资源优化配置能力方面,长江、珠江流域表现更好;河湖生态保护治理能力方面,西南及中东部表现突出。水利高质量评价结果的不确定性分析表明,水利高质量发展系统复杂度较高,有进一步改进和提升的空间。

均值—方差模型在个人理财中的应用及优化

本文简要论述了均值—方差模型及最优投资组合,并在此基础上引入交易成本及无风险资产因素对Markowitz均值—方差模型进行优化,使得经典的均值—方差模型更具适用性。

基于CNSGA-Ⅲ算法的乌苏市水资源优化配置

以新疆塔城区乌苏市水资源优化问题为例,构建以经济、社会和生态效益为目标的水资源优化配置模型,选用带有Deb约束准则的CNSGA-Ⅲ算法对模型求解,结合熵权-逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)评价模型,对求解方案进行对比筛选,选出区域水资源最佳配置方案。结果表明:在用水红线约束下,2025年、2035年优化后的水量较原始水量分别节约了50×10^(4)、9×10^(4)m^(3);在用水结构上,与现状年相比农业用水占比分别下降6%、10%;在水源结构上,地下水供水占比下降28%,效果明显,充分利用了地表水及外调水,使地下水超采得到有效遏制,表明所建立的水资源优化模型对乌苏市水资源研究具有一定适用性,对未来水资源配置研究具有一定的参考价值。

基于LMD与AO-PNN的中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承受噪声干扰大、传递路径复杂导致采用传统方法难以进行故障诊断的问题,提出了一种基于局部均值分解(LMD)与相关系数-能量比-峭度准则、结合天鹰座优化算法(AO)优化概率神经网络(PNN)的中介轴承故障诊断方法。使用LMD对传感器采集的振动信号进行分解;利用相关系数-能量比-峭度准则判决筛选分解得到的PF分量,重构筛选后的信号;计算重构信号的多尺度排列熵(MPE),以构建特征向量;通过AO优化的PNN的平滑因子,将优化后的神经网络用于中介轴承的故障诊断。基于中介轴承故障试验数据对诊断结果进行了分析,结果表明:提出的方法可以有效诊断高背景噪声、复杂路径干扰下的航空发动机中介轴承的典型故障,与粒子群优化的概率神经网络方法(PSO-PNN)和传统的PNN方法相比,其诊断准确率分别提高了3.875%和8.125%,具有较好的全局收敛性和计算鲁棒性。

基于非洲秃鹫优化算法的模糊投资组合优化研究

实际投资组合中金融资产的收益和风险普遍存在不确定性。引入模糊变量,采用下半方差作为风险度量方式,建立均值-下半方差模糊投资组合优化模型,并采用非洲秃鹫优化算法进行求解。选取2018年1月至2023年1月期间十只股票的周收盘价数据进行实证研究,并与粒子群优化算法、蝴蝶优化算法、黑猩猩优化算法和鲸鱼优化算法等四种仿生智能优化算法进行比较。研究结果表明,非洲秃鹫优化算法能够有效求解均值-下半方差模糊投资组合优化模型,能为投资者的实际投资决策提供有价值的参考。

基于Markov-ELM的独立混合微网分布式电源多目标容量优化配置

以微电网经济性、环保性和能源利用效率综合最优为目标,以系统可靠性为约束条件,构建混合微电网分布式电源(distributed generation,DG)优化配置模型。优化过程中需遍历全年数据进行时序分析,计算量大,运行效率低。针对该问题,采用模糊C-均值(fuzzy c-means clustering method,FCM)算法从风速、光照和负荷8760h的数据中提炼出典型的场景,用随机过程方法建立其对应的Markov模型。引入熵理论确定多目标函数各指标的权重系数,避免了人为定权重的主观性。采用种群移动、自适应变步长、基因变异以及按比例系数缩减搜索空间等方法来改进仿电磁学算法(electromagnetism-like mechanism,ELM)的寻优速度及全局搜索能力。最后将前述建立的Markov模型嵌入改进的ELM中进行优化求解。以广西涠洲岛为背景进行算例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,相较于采用年代数据计算的ELM,采用Markov-ELM的求解方法,在快速性和全局搜索能力等方面更具有优势。

基于动态模型的油田勘探开发项目的投资优化

应用均值方差理论,建立了油田勘探开发项目投资组合的动态数学模型,该模型是一个带约束的随机线性二次型(LQ)控制方程。在得出该动态数学模型对应的随机哈密顿雅克比贝尔曼(HJB)方程后,运用随机LQ控制的相关理论讨论了该随机HJB方程的解。利用该模型,针对某个油田勘探开发项目的实际情况,求出了其投资的有效边界和最佳策略。

熵风险下的国内证券投资组合模型

通过结合我国的实际情况,考虑交易费用、限制约束、最小交易单位以及限制卖空等几个条件,建立一套针对我国证券市场的投资组合熵模型。该模型主要运用了求解整数规划问题的方法,根据主要赋予风险水平不同的取值,对模型进行求解,求得出对于不同风险水平的最优分配方案,以及对应收益的极大值,确定模型的有效边界,从而得出的结论:该模型是一套针对我国股票市场有效的投资组合模型,其与我国真实股票市场情况更接近,实用性更强。

基于横截面回归和Fama-MacBeth估计的鲁棒投资组合优化问题研究

考虑了不同于Goldfarb和Iyengar(2003)的因子模型,通过横截面回归分析以及Fama-MacBeth估计构造了关于资产的平均收益向量和协方差矩阵的不确定性集合(置信区域)。基于这些不确定性集合以及Markowitz"均值-方差模型"的鲁棒投资组合问题,提出了多个鲁棒投资组合问题,并对应的推导出其等价的半正定规划形式,使得问题可以在多项式时间内求解。

均值-叉熵证券投资组合优化模型

在研究马科维茨(Markowitz)证券投资组合模型的基础上,分析了该模型用方差度量风险的缺陷,进而提出用叉熵作为风险的度量方法,建立了均值-叉熵的投资组合优化模型.该模型计算简便,更易被一般投资人所使用.

风险投资中三类经典优化模型等价性分析

风险投资中有三类经典优化模型,分别是风险极小化模型、期望收益极大化模型、风险厌恶模型。这三类模型的等价会为投资组合分析提供更多的方法。文中证明了三类优化模型产生相同的有效前沿,并在此意义下得出这三类优化模型的等价性。另外,引用MSCI世界股价指数数据对三个模型有效前沿的等价性,进行实际算例验证。