期权合约下基于CVaR的订单农业供应链协调研究

在农产品价格随机波动背景下,以包含一个风险规避型农户和一个风险中性公司的订单农业供应链为研究对象,运用条件风险价值(CVaR)准则研究订单农业供应链最优策略与协调问题。研究结果表明,分散决策情形下的农产品产量和决策双方总收益均低于集中决策情形。对此,在订单农业供应链中引入期权合约,研究发现当农户风险规避程度不很低时,期权合约能够促使农户与公司均实现帕累托改进,并且在期权合约下,农户可通过行权应对农产品价格波动风险,保证农产品产量和自身收益不受风险规避行为的影响;进一步研究表明,当农户风险规避程度较高时,期权合约能够实现订单农业供应链的完美协调。

基于随机森林算法的中国聚烯烃市场价格逻辑

中国化工行业处于高速增长阶段,为实现高质量发展,化工生产商需要精准研判产品市场景气度。聚乙烯、聚丙烯等聚烯烃产品属于传统大宗化工品,产量大、需求广、市场历史数据丰富,挖掘这两种产品的价格和利润逻辑具有重要意义,且可行性强。为更加准确分析并预测聚乙烯和聚丙烯的年度价格连续走势,从上游原料成本、产品供需规模等数据出发,建立了一套数据模型,梳理出与这两种产品价格关联性较强的6个影响因素,利用随机森林模型回归了近年价格,并预测了未来3年利润,挖掘聚乙烯和聚丙烯价格逻辑的异同点,最终根据模型结论,预计聚烯烃产品利润和原油价格之间将维持明显的负相关关系,且在相同油价水平下聚乙烯盈利优于聚丙烯。

期货市场有效性理论与实证检验

本文以我国期货市场选取的六种期货的价格行为为对象,利用单位根检验与自相关检验的结合,并同时利用方差比检验和多重方差比检验来随机游走假设进行实证研究,目的在于探讨国内铜、大豆、小麦等六大期货市场是否呈有效态势。结果显示:各种检验方法得出的结论不尽一致,除上天胶外,各大期货市场的对数期货价格序列不能拒绝弱式有效市场假设。

深圳股市价格运动可预测性的研究

讨论了市场的可预测性及与有效性的关系 .以深圳股票市场为对象 ,研究了股票价格或各类指数的可预测性 ,发现深圳股市综合指数和各类分类指数的对数可以认为服从随机走动 ,而在被检验的 6个股票价格中发现两个股票价格的对数不服从随机走动 ,只服从单位根过程 ,随机扰动项具有序列相关性 .检验方法包括用Phillips- Perron检验法检验单位根过程 ,用方差比检验法检验随机走动等 .

基于EMH理论的我国资本市场价格决定与应用分析

市场有效假设(EMH)是兼具理论性、规范性和实证性的资产定价模型基础,在西方理论界广为盛行,而对于新兴的中国资本市场,同样采用西方成熟市场EMH理论作为定价基础,将会存在很大的偏差。从我国资本市场的微观结构出发,通过对有效市场运行特征的具体考察,来探讨适合我国资本市场价格决定模型的关键性因素,有助于完善我国资产价格决定模型的现实条件与运作机制。

无做市商情况下的开放式集合竞价研究

通过建立无做市商情况下的可撤销订单且随机结束的开放式集合竞价模型来分析开放式集合竞价中的价格操纵问题,分别得到了竞争性交易者和价格操纵者的均衡交易策略以及可能存在的操纵行为.研究结果表明,在无做市商情况下,可撤销订单且随机结束的机制不能防止价格操纵的行为,但是随着虚拟交易的进行,价格被操纵的程度和可能性越来越小.总体来看,无做市商情况下的可撤销订单且随机结束模式的开放式集合竞价虽然不能完全消除价格操纵行为,但可以最大限度地抑制价格操纵,优于存在做市商的情况.

分数布朗运动与二元市场模型

证明了对于Hurst指数大于二分之一情形的分数布朗运动的Donsker型逼近定理,使用这种逼近,构造了一个弱收敛于Black-Scholes模型的分数模拟的初级市场模型,得到在此模型中存在着套利机会。

利用随机森林回归的现货市场出清价格预测方法

为得到一种实用性较强且具有较高精度的电力现货市场出清价格的预测方法,该文尝试将随机森林回归应用到现货市场出清价格预测。首先通过随机森林回归的特征重要度分析功能对历史出清价和负荷输入进行特征筛选,然后建立基于随机森林回归的市场出清价预测模型,以网格搜索和交叉验证的方法确定模型参数,最后与基于决策回归树、支持向量机回归和人工神经网络的方法在北欧现货市场公开数据的基础上进行对比试验。试验结果表明该文设计预测方法相较其他方法的平均预测精度至少提高了25%,且预测效果较为稳定,同时输入特征筛选方法的应用能够进一步提高各个模型的预测精度。

从富士苹果产销地价格关系看中国市场效率

基于随机游走和市场有效假说,采用协整分析、格兰杰因果检验等方法,通过研究富士苹果产销地价格关系研究中国市场效率。结果表明,产地价格波动遵循随机游走;销地价格波动不遵循随机游走,存在ARCH效应,满足高风险高收益假说;产销地价格间存在长期稳定均衡关系,但由于流通领域进入壁垒等的存在,产销地市场并不是统一完善的有效市场,而是两个市场;市场间传递效应显著而倒逼效应不显著;市场上投机和寻租等的存在正加剧着市场分割和社会福利损失。由此说明,历经30余年市场经济建设,中国市场效率仍待改进。政府应削弱市场进入障碍,增进市场效率,提升社会福利。

价格随机条件下基于双边拍卖的应急回购契约研究

考虑到突发事件导致市场需求和市场价格随机波动、供应链成员信息不对称。在此条件下,通过双边拍卖确定线性均衡批发价,并运用应急回购契约协调二级供应链,得到契约参数的约束条件,最后通过算例验证突发事件对整个供应链系统利润分配的影响。结果表明:需求增大的突发事件发生时,线性均衡批发价及零售商期望利润均会增加,但零售商占整个供应链系统利润的权重会降低;需求减少的突发事件发生时,线性均衡批发价及零售商期望利润均降低,但零售商占整个供应链系统利润的权重会提升。价格随机的突发事件下,对线性均衡批发价做出调整,供应链能够实现协调。此外,在满足一定约束条件下,零售商对商品估价越低,其利润占整个供应链利润的权重越大。

基于机器学习的电网工程量计价预测模型

针对电网工程量清单计价方法中,综合单价计价基础不合理、确定流程繁琐、调整不科学等问题,提出了一种基于机器学习算法的综合单价预测模型.通过研究电网工程量清单的计价规则以及综合单价的组成成分,分析了综合单价的影响因素,建立了基于决策树的随机森林模型,并在市场价格波动的情况下对综合单价实现预测.选取100个电网工程项目进行模型训练及测试.结果表明,评价指标MAPE为1.55%,MAE为9.67.验证了该预测模型的正确性及可行性,为合理确定电网工程价格提供了新的思路.

梯度提升随机森林模型及其在日前出清电价预测中的应用

发电企业竞价上网需要对未来的电价进行预测,以指导其进行报价。针对电价预测问题,提出一种新的梯度提升随机森林模型,并应用于电价预测。该方法为集成学习方法,在随机森林模型的基础上应用梯度提升算法,有效结合Bagging与Boosting两种集成学习策略的优势,提高模型预测的准确性。将该模型应用于PJM日前市场的电价预测,结果表明,该模型优于传统的随机森林模型和提升树模型,能够在其基础上进一步提高电价预测的准确性。

需求和价格同时波动零售商损失厌恶的应急数量弹性契约

针对零售商为损失厌恶者的二级供应链,考虑突发事件导致商品市场需求和市场价格均随机波动,分别构建应急数量弹性契约的集中和分散决策模型,得出突发事件下供应链系统实现协调的最优决策,并探讨契约弹性幅度、批发价和损失厌恶程度的变化对于零售商最优订货策略和供应链上各成员利润的影响.研究结果表明,在合理的区间范围内调整契约弹性幅度和批发价均能使得突发事件下的供应链协调发展.最后通过算例验证了所得结论的正确性.