基于out-of-bag样本的随机森林算法的超参数估计

随机森林是一种有效的分类树集成算法,但为了使它具有较高的预测精度,要采用某种方法确定其超参数的最优值.在不额外增加计算复杂性的前提下,提出了一种基于out-of-bag样本估计其超参数取值的方法.仿真试验的结果表明,利用文中提出的方法所选取的超参数在多数情况下都能使随机森林算法的分类效果达到最优.

支付红利的最优投资消费模型研究

研究支付红利的期望终端资产效用和消费效用问题.对一类CRRA型效用函数,运用Feynman-Kac公式,通过有效变换,给出最优问题的值函数的随机表示解,并用反馈形式给出了最优投资消费策略.

带交易费的终端资产和消费的期望贴现效用最大化

讨论带有一定比例交易费的关于贴现消费和贴现终端资产的期望效用最大化问题.在假定T时刻将资金全部转到银行中,利用对偶方法,求得最优消费c(t)和最大的终端财富X(T+).

有资助的消费和最终资产的效用最大化

本文主要讨论带有随机资助过程的消费和终端财富效用最大化问题 .当对偶域为 (L∞) 时 ,利用对偶方法 ,求得问题的最优解对().

新股发行定价方式的演进

文章回顾了中国股票市场新股发行定价方式的演进 ,分析了《证券法》实施以前的发行方式对股票市场的不利影响以及新的发行方式对这些影响的消除程度 ,认为新股发行的市场化才是解决问题的根本方法。