基于两状态马尔科夫模型的投资策略平衡技术研究及其在金融市场中的应用

本文对两状态马尔科夫模型在投资策略平衡技术及其在金融市场上的应用进行了研究。深入剖析两状态马尔科夫模型的理论基础,对其在投资组合构建风险控制和资产配置上的应用进行分析,并结合金融市场的实际状况对模型在股票市场债券市场和外汇市场上的具体运用进行了研究,并对其有效性和实用性进行了实证研究和结果分析。本文研究成果在为投资者制订科学合理的投资策略以提高投资收益并降低风险方面具有借鉴意义,对两状态马尔科夫模型的深入研究具有理论和实践意义。

基于马尔科夫状态转换的人民币汇率波动预测研究

针对ARCH族模型存在描述波动率持续性过高等缺点,引入MRS-GARCH模型对美元/人民币的波动性进行建模分析;并采用MCMC方法估计模型参数,以克服MLE估计MRS-GARCH模型时存在的路径依赖等问题;进而利用拟合的模型来预测美元/人民币的波动率。实证结果表明:MRS-GARCH模型能很好地刻画存在结构突变的美元/人民币波动特征;美元/人民币低波动状态的持续时间长于中、高波动状态;损失函数表明MRS(3)-GARCH模型在波动率的预测效果上优于GARCH模型,更适合用于预测美元/人民币的波动率。

基于马尔科夫状态转换下的高阶矩CAPM-GARCH模型的实证研究

为了反映资产组合风险在不同状态下对收益率的影响,从动态的角度提出基于马尔科夫状态转换下的高阶矩CAPM-GARCH模型,即高阶矩CAPM-MSGARCH模型。以上证180指数样本股的10支不同行业的股票为研究对象,实证分析结果表明:高阶矩系统风险对资本资产定价有显著的影响,并且高阶矩CAPM-MSGARCH模型能够较好地刻画风险的时变特征,显著优于传统的高阶矩CAPM-GARCH模型。

基于时变状态转移隐半马尔科夫模型的寿命预测

隐半马尔科夫模型在进行系统状态估计及寿命预测时,其状态转移概率矩阵是固定值,得到的剩余寿命预测值呈阶梯状变化,与系统的实际剩余寿命值之间存在着较大的误差.针对上述问题,提出了具有时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型,根据系统的3种典型退化状态分析,给出3种不同的状态转移系数.与初始状态转移矩阵相结合,得到随时间变化的状态转移矩阵.提高系统在当前健康状态下的剩余持续时间估计精度,最终得到更为准确的总体剩余寿命预测值.结果表明,基于时变状态转移概率矩阵的隐半马尔科夫模型相比传统的隐半马尔科夫模型,可显著提高剩余寿命预测的准确性.

基于马尔科夫状态转换的战略联盟自发性对称破缺机制

针对企业战略联盟演变过程中的自发性对称破缺现象,以系统观的视角,将战略联盟视作一个复杂社会经济系统,从时间、空间、物质、信息和能量5个维度描述战略联盟系统的状态,并将马尔科夫过程的状态随机转换模型引入战略联盟状态迁移的研究,深入阐述联盟自发性对称破缺机制,从而预测联盟的平衡状态,为战略联盟演变及稳定性的研究提供了新的理论视角。

基于马尔科夫模型的船舶设备多状态系统可靠性分析方法

基于多状态理论和马尔科夫模型,建立船舶设备复杂系统的多状态可靠性模型,推导封闭形式的时变状态概率微分解算方程,给出可用度、期望性能输出和期望性能失效等可靠性度量参数分析方法。针对多状态船舶设备特种装置,实施时变可靠性典型算例分析,结果表明:利用马尔科夫模型分析多状态系统可靠性能,具有程式化高、通用性好且结论合理的特点,形成的建模思路、解算程式和分析方法可为船舶设备复杂系统的可靠性分析技术发展提供参考。

基于灰色马尔科夫模型预测四川省肺癌死亡率趋势研究

目的预测未来5年四川省肺癌死亡率变化趋势,为四川省加强肺癌防治提供理论依据。方法通过《四川统计年鉴》明确该省2005至2021年肺癌死亡率情况,运用灰色马尔科夫模型结合Matlab2017b软件对四川省未来5年的肺癌死亡率进行预测。结果灰色模型的预测精度为95.07%,通过马尔科夫链进行优化后,预测精度上升至98.06%,优化后的模型拟合预测效果更精准。灰色马尔科夫模型预测未来5年四川省肺癌死亡率将呈持续上升趋势。结论灰色马尔科夫模型可以对四川省肺癌死亡率进行较好的预测和拟合,该组合模型可以作为未来预测肺癌死亡率发展趋势的一种新方法,为肺癌防治提供理论依据。

基于马尔科夫转换下的资本资产定价模型

传统资本资产定价模型(CAPM)假定收益率为正态分布,同时认为反映市场风险系数的β是不变的,这与现实存在较大出入,实际上资产收益率的结构存在动态不断转换特性,从动态的角度提出了基于马尔科夫转换下的资本资产定价模型,与经典资本资产定价模型估计结果比较表明,本模型具有更好的效果并刻画了变化过程。

基于小波包-隐马尔科夫模型的机床加工状态识别

机床加工状态对加工工件质量有很大的影响,因此识别机床加工状态有重要的意义。依据采集的机床加工数据,通过FFT频谱分析,划分出机床加工的3种状态。利用小波包分解,分别求出各种状态在不同频带节点上的能量分布百分比,并把它作为隐马尔科夫模型的输入特征向量。按照隐马尔科夫模型模式识别方法,建立3种标准状态的训练优化模型库,把测试样本代入优化模型库中,依据最大对数似然值对机床的加工状态进行了识别。计算结果表明,状态识别结果正确。

基于马尔科夫机制转换CAPM的VaR模型研究

本文利用机制转换的CAPM模型来计算中国证券市场的VaR,首先回顾了机制转换模型,接下来介绍了基于马尔科夫机制转换CAPM的VaR模型(MSW-VAR),最后选择深圳证券交易所的十支股票进行VaR计算,通过准确性检验显示效果良好。MSW-VAR模型能够满足系数时变和市场指数及组合的方差也是时变的市场特性,模型中的混合正态分布,可以拟合证券市场分布的偏峰厚尾特征。

结构状态的马尔科夫链模型及其统计推断

马尔科夫链是结构状态宏观描述和预测中一个可接受的概率模型 ,但在建立该模型的过程中目前的极大似然法需在较长的时间跨度内采集不同时期的数据 ,存在数据采集方面的困难 ,本文为此提出了利用当前数据的最小二乘法 。

基于马尔科夫转换MSVAR模型的大宗商品期货价格行为特征分析

文章基于大宗商品期货价格行为特征,以马尔科夫转换模型为基础,构建大宗商品期货品种的MS-VAR模型,并利用相关数据对其价格行为及影响因素进行计量分析,得出以下结论:大宗商品期货价格行为表现为小幅上涨、大幅上涨和大幅下跌三种状态,且三种状态持续周期分别为45天、6.45天和2.34天,大宗商品期货价格状态1较状态2、3持续时间更长,表明大宗商品期货市场价格是呈现出缓慢上升的趋势。证实大宗商品期货价格波动行为具有明显的集聚性与持续性等特征,并表现出比较高的价格突变行为。

金融稳定与经济增长的关联机制研——基于马尔科夫区制转换模型

基于2003年到2017年的季度数据,采用马尔科夫区制转换模型对我国金融稳定指数与经济增长的关联性进行了实证研究。通过格兰杰因果检验可以得到,金融稳定与经济增长之间存在双向非线性格兰杰因果关系,二者相互作用;通过马尔科夫区制转换模型分析得出,我国的金融稳定与经济增长之间的关系随着经济增速的"换挡"以及金融稳定性水平大小而呈现较为显著的区制性特征。

AHP与马尔科夫模型在封闭式组合电器状态评估中的应用

为了找到GIS(Gas Insulated Switchgear)设备准确、高效的状态评估方法,根据封闭式组合电器(GIS)各方面故障因素,提出了一种基于马尔科夫模型的GIS设备状态评估方法。从GIS的结构层面将其状态分为正常运行、断路器故障、绝缘介质故障、预防性故障等9种状态,建立了马尔科夫状态模型。根据马尔科夫模型计算出各个状态的故障概率,运用层次分析法(AHP)计算各状态权重实现GIS状态评估。经过实例分析,验证了该模型和算法的正确性。

基于马尔科夫转换模型泰勒规则的实证研究

宏观经济形势以及货币当局外部约束的变化会改变央行的货币政策行为,因此作为描述货币政策运行的简单线性泰勒规则不能得出令人满意的结果,有必要对泰勒规则的非线性形式进行研究。本文基于马尔科夫转换模型对我国泰勒规则的时变特征进行了研究,结果表明:简单的线性泰勒规则目前在我国并不适用,而基于马尔科夫转换模型的泰勒规则可将我国货币政策分成两个不同的体制,在一个体制下,短期利率对通货膨胀和实际产出缺口反应敏感;而在另一个体制下,通胀和产出缺口的系数较小,改善了泰勒规则在我国的适用性。

基于马尔科夫模型的智能汉字盲文转换系统设计

为了满足盲人与盲校的阅读与教学需求,摆脱传统纸质盲文书籍的限制,提出并设计了基于马尔科夫模型的智能汉字盲文转换系统,应用于盲文点显示器。本设计将汉字转换成盲文,总体分为汉字转拼音和拼音转盲文两个过程。汉字到拼音的转换通过马尔科夫模型来识别随机汉字文本语句,结合了逆向最大匹配分词法进行汉语文本的语句分词,利用词组字典与GB2312进行词组或单字的匹配,实现汉字到拼音的转换。同时,通过音码字典解决了拼音转盲文的问题。实验结果证明,该系统能够快速、精确识别汉字并将其转换为盲文。

货币政策如何影响金融机构贷款利率——基于马尔科夫区制转换模型的定量分析

通过马尔科夫区制转换模型分析了数量型政策工具和价格型政策工具在不同利率区制下对金融机构贷款利率的影响。结果表明,政策工具效果符合预期并存在显著的非线性效应,数量型政策工具的效果明显弱于价格型政策工具,这和利率市场化机制尚未形成、金融市场体系不完善有关。因此,在现有体制下,货币政策工具的选择要重视价格型政策工具的作用,政策工具力度的选择要根据不同政策取向进行调整,并加快利率市场化改革进程和完善金融市场体系。

基于马尔科夫机制转换理论的中国乘数——加速数模型分析

文章将马尔科夫机制转换模型引入传统的乘数—加速数模型,以解决系数时变性问题。利用1978年至2014年中国经济统计数据进行极大似然估计,并且利用Kim的平滑算法对中国经济机制进行了划分。研究发现,从1980年至2002年,中国经济并不存在明显的内生周期性,从2003年至2014年,中国经济周期性明显,周期为10年。

中国与非洲国家的股市联动效应——基于马尔科夫状态转移Copula模型的实证分析

基于中国和非洲部分国家2001—2020年的股市数据,构建马尔科夫状态转移Copula模型,以探讨中国与非洲部分国家股市的联动性,结果表明,中国与非洲四国有较弱的正向联动效应,中国与南非股市的联动性最强,与突尼斯股市的联动性最弱。此外,中非股市联动性随中国资本市场的开放推进呈现增强趋势,2001年至2005年的中国资本市场处于初步开放阶段,中非股市联动性较低;2006年至2013年期间金融危机的爆发使中国资本市场与国际上的联系进一步加深,中非股市的联动性较第一阶段有所增强;2014年至2020年“一带一路”倡议提出和实施后,中非股市联动性进一步增强。中非合作需要推动中国资本市场进一步开放,加强中非股市合作;加强金融监管合作,防范中非金融风险传染,深化中非股市联动发展的融合效应;以支持“八大行动”为目标,促进中非资本市场合作。

中国企业债券信用利差模型与实证研究——马尔科夫状态转换跳跃扩散模型

本文目的在于彰显在加入马尔科夫状态转换下的传统跳跃扩散模型为信用贴水加码的参考工具。使用2009年第一季至2013年第二季的数据数据,对中国银行间固定利率企业债券的信用利差提出一个拟合的波动过程,从而建构具有跳跃扩散性质,且跳跃频率服从马尔科夫调控泊松过程的信用利差模型,最后利用该模型对其运动过程动态特性进行实证。结果表明,加入马尔科夫状态转换的跳跃扩散模型可以对企业债券利率波动与信用风险提供适切解释,同时依照信用等级的不同、期限的长短,捕捉存在不同程度的特征如:跳跃性、厚尾、高狭峰以及波动聚类性质。而在假设驱动跳跃的泊松分配系由两状态的马尔科夫链所支配下,本文实证支持信用利差跳跃行为往往较常发生于非常时期。