非线性Black-Scholes模型下几何平均亚式期权定价

在非线性Black-Scholes模型下,本文研究了几何平均亚式期权定价问题.首先利用单参数摄动方法,将亚式期权适合的偏微分方程分解成一系列常系数抛物方程.其次通过计算这些常系数抛物型方程的解,给出了几何平均亚式期权的近似定价公式.最后利用Green函数分析了近似结论的误差估计.

一种组合加权几何平均算子及其应用

提出了一种集结数据信息的组合加权几何平均 (CWGA)算子 ,证明了加权几何平均(WGA)算子以及有序加权几何平均 (OWGA)算子均为CWGA算子的特例 .CWGA算子的根本特点是 :不仅考虑每个数据的自身重要性程度 ,而且还体现了每个数据所在位置的重要性程度 .最后 ,提出了一种基于WGA及CWGA算子的多属性群决策方法 。

最优加权几何平均组合预测方法研究

Based on theory of weighted arithmetic average prediction method,the paper introduces the optimal weighted geometric combined prediction method,arrives arsome important conclusions about judging existence of optimal methods and deleting redundant methods·provides the solution ro an optimal weighted geometric combined model,and finally rhc author make an error analysis and comparison between optimal weighted average arithmetic combined prediction and optimal weighted geometric average combined prediction.

加权几何平均组合预测模型及其应用

本文提出了由几个不同的预测模型通过加权几何平均的方式进行组合从而得到加权几何平均组合预测模型，给出了确定最优权系数的方法。最后，以应用实例说明了我们的组合预测模型比加权算术平均组合预测模型更优越。

基于对数灰关联度的加权几何平均组合预测模型的有效性

基于对数灰关联度的加权几何平均组合预测是一种新的非线性组合预测。针对该方法提出新的优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念,给出优性组合预测存在的充分条件,最后证明冗余预测方法的一个判定定理。

广义加权几何平均组合预测方法研究

提出一类广义加权几何平均组合预测方法，给出其参数估计的二次规划算法．新的组合预测方法比传统的加权几何平均组合预测方法能取得更好的组合预测效果．

基于L_1范数的加权几何平均组合预测方法

加权几何平均的组合预测是一种非线性的组合预测方法,在传统的组合预测模型的基础上,建立了基于L1范数的加权几何平均的组合预测模型,提出优性组合预测的概念,并给出其计算组合预测权系数的线性规划的解法。实例分析指出该模型给出的组合预测方法为优性组合预测,从而表明该模型的有效性。

基于算术平均贴近度的加权几何平均组合预测

引入和讨论了基于算术平均贴近度的加权几何平均组合预测模型及其性质.针对该模型定义了非劣性组合预测模型、优性组合预测模型以及组合预测冗余度的概念,讨论了在一定条件下,该组合预测模型存在非劣性及优性组合预测的条件,给出了判定冗余组合预测方法的判定定理.通过实例分析说明了基于算术平均贴近度的非线性组合预测模型的有效性.

加权几何平均不等式

本文研究离散形式的加权几何平均不等式.对0<p≤q<∞,给出加权(p,q)型几何平均不等式成立时双权序列的特征刻划.当p=q=1时,加权几何平均不等式是Carleman不等式的实质推广.

跳跃—扩散型欧式加权几何平均价格亚式期权定价

在亚式期权定价理论的基础上,对期权的标的资产价格引入跳跃—扩散过程进行建模,用几何Brown运动描述其常态连续变动,用Possion过程刻画资产价格受新信息和稀有偶发事件的冲击发生跳跃的记数过程,用对数正态随机变量描述跳跃对应的跳跃幅度,在模型限定下运用It■-Skorohod微分公式和等价鞅测度变换,导出欧式加权几何平均价格亚式期权封闭形式的解析定价公式.

范数加权几何平均组合在外弹道处理中的应用

范数加权几何平均组合估计是一种非线性组合估计方法,可以通过不同跟踪设备测量数据的互补与冗余来提高飞行目标的定位质量。在外弹道数据处理中,根据给出的合理权值匹配准则对目标参数进行计算,其结果表明,该方法明显提高了测量信息的可信度并降低了信息的模糊度,减低了目标的不确定性,有效提高了飞行目标弹道参数的数据处理精度。

基于L_p范数的加权几何平均组合预测

组合预测模型的参数估计方法大都是在预测误差平方和最小准则之下建立的.针对误差平方和最小准则存在的不足,提出一种基于L_p范数的加权几何平均组合预测模型,并给出寻找最优L_p范数的蚁群算法.实例分析表明,该模型给出的组合预测方法为优性组合预测,从而证明了该模型的有效性.

离散形式的加权几何平均不等式

研究离散形式的加权几何平均不等式,证明了对任何非负数列{a_n},不等式(?) (?)v_ka_k成立的充分必要条件是对任意n(?)1,有1/n(?)C_2,其中u_n(?)0,v_n＞0,C_1,C_2为常数．

一类加权几何平均组合预测模型及其应用

加权几何平均组合预测模型是一种常用的非线性组合预测方法.利用Theil系数建立了一类加权几何平均组合预测模型,给出了该组合预测模型的性质;讨论了加权几何平均组合预测模型非劣性组合预测模型、优性组合预测以及冗余预测方法的存在性;给出了冗余预测方法的判定.通过运用实例分析说明了基于Theil系数的加权几何平均组合的预测模型的有效性.

顾及日变化和非线性垂直改正的区域大气加权平均温度模型

大气加权平均温度(Tm)是全球导航卫星系统(GNSS)技术反演大气水汽的关键因素,针对已有区域Tm模型未能同时顾及Tm在垂直方向的非线性变化和精细的日变化以及在构建模型时仅使用单一格网点数据等问题,本文以中国地区为研究区域,提出了一种基于滑动窗口的区域Tm建模方法,利用2012—2017年欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ERA5资料建立顾及日变化和非线性垂直改正的区域Tm格网模型(CNTm模型).联合未参与建模的2018年ERA5资料和无线电探空数据,验证CNTm模型的精度和适用性,并与当前广泛使用的GPT3模型和顾及了线性垂直改正的IGPT2w模型进行精度对比.结果表明:以2018年ERA5资料和无线电探空数据为参考值,CNTm模型的均方根误差(RMS)分别为3.31 K和3.21 K,其精度相较于GPT3模型分别提高了约16%和23%,相较于IGPT2w模型分别提高了约7%和11%;顾及了非线性垂直改正的CNTm模型的估计值更接近于Tm在垂直方向上的变化趋势,且CNTm模型能够捕获Tm的日变化.由于CNTm模型在研究区域表现出优异的性能,因此,其在研究区域实时高精度、高分辨率GNSS水汽监测中具有重要的应用.

二元copula的加权几何平均

最近,Cuadras运用广义函数的相关理论,证明了Cuadras-Auge copula和Gumbel-Barnettcopula的加权几何平均仍然是一个copula.对其中的一个定理给出了新的证明,并推广了相应的结论.

关于加权几何平均不等式的两个等价条件

研究了(p,q)型加权几何平均不等式,对0<p≤q<∞的情形,给出了(p,q)型加权几何平均不等式成立的两个充分必要条件的等价性的直接证明.

最优加权几何平均组合预测在短期电价预测中的应用

准确的短期电价预测可为市场参与者的竞价策略提供指导,直接影响着参与者的利益。针对电价预测的精确度问题,引入了最优加权几何平均组合预测方法,它综合利用了二次指数平滑、自适应模糊神经网络和修正的灰色模型三种方法提供的有用信息,并且该组合预测模型的误差平方和小于各单一预测方法的误差平方和,因此进一步提高了预测结果的准确性。最后用算例验证了该组合预测方法的可行性。

加权几何平均偏最小二乘回归分析预测模型

给出了加权几何平均偏最小二乘回归分析预测模型,解决了对数预测误差极小化意义下的预测精度问题,为偏最小二乘回归分析的改进提供了新途径.

基于加权几何平均迭代的改进BESO法

为了解决传统双向渐进结构优化法中存在迭代历程易出现局部振荡现象、算法效率低的问题,提出了一种基于加权几何平均迭代的改进双向渐进结构优化法。通过研究当前迭代步灵敏度权重因子和历史迭代步敏度权重因子对结构优化过程的影响程度,与当前迭代步敏度权重因子对应的迭代历程变化趋势,实现了最优当前迭代步敏度权重因子的优化选择。3个经典算例验证了较原生过滤法与基于算术平均的过滤法两种处理方法,本文方法在保持了同等刚度的同时,减轻了迭代历程的震荡程度,显著提高了迭代的稳定性,减少了迭代次数,效率提高了10%~37.5%,说明该方法的可行性与有效性。