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我国股指期货收益率函数及其非线性特征分析——基于半参数局部线性可加模型的实证研究
1
作者
龙海明
吴浩铭
吴留锁
《金融与经济》
北大核心
2015年第4期68-73,共6页
本文采用半参数局部线性可加模型研究了我国沪深300指数期货收益率的函数形态及其非线性特征,实证结果表明:投资者信心指数、股票融资量和平均市盈率对股指收益率均具有非线性影响关系,而Shibor利率非线性影响并不显著,这可能与我国利...
本文采用半参数局部线性可加模型研究了我国沪深300指数期货收益率的函数形态及其非线性特征,实证结果表明:投资者信心指数、股票融资量和平均市盈率对股指收益率均具有非线性影响关系,而Shibor利率非线性影响并不显著,这可能与我国利率市场化还不够完善有关。
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关键词
股指期货
收益率函数
半参数局部线性可加模型
Shibor利率
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职称材料
附息国债到期收益率计算中不动点理论的应用
被引量:
1
2
作者
邓国华
《江西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2003年第3期241-244,共4页
运用不动点理论,严格论证了长期以来人们在附息国债到期收益率计算中默认的假设前提"到期收益率等于实际市场收益率"在理论上的合理性,从理论高度确保了如下说法的正确性:不论实际收益率如何变化,总存在一个理论收益率,使得...
运用不动点理论,严格论证了长期以来人们在附息国债到期收益率计算中默认的假设前提"到期收益率等于实际市场收益率"在理论上的合理性,从理论高度确保了如下说法的正确性:不论实际收益率如何变化,总存在一个理论收益率,使得在该收益率水平上,国债与其他方面的投资内含价值等同,而这一收益率正是附息国债的到期收益率.
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关键词
附息国债
到期
收益率
计算方法
不动点理论
实际
收益率
试错法
收益率函数
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职称材料
基于模拟退火及蜂群算法的优化特征选择算法
被引量:
9
3
作者
戚孝铭
施亮
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第8期2917-2921,共5页
为了解决中文文本分类中初始特征空间维数过高带来的"维数灾难"问题,提高分类精度和分类效率,提出了一种基于模拟退火及蜂群算法的优化特征选择算法。该算法中,以蜂群算法流程为主体,根据蜜蜂群体觅食的特点快速寻找最优解,...
为了解决中文文本分类中初始特征空间维数过高带来的"维数灾难"问题,提高分类精度和分类效率,提出了一种基于模拟退火及蜂群算法的优化特征选择算法。该算法中,以蜂群算法流程为主体,根据蜜蜂群体觅食的特点快速寻找最优解,并且针对蜂群算法容易陷入局部最优解的问题,把模拟退火算法机制引入其中。该算法既保留了蜂群算法群体寻优的特点,又可以有效地避免陷入局部最优解。通过选择合适的收益率函数和温度下降函数,用实验的方法与卡方统计、信息增益和互信息等算法进行比较,表明了该算法的可行性和有效性。
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关键词
文本分类
特征选择
蜂群算法
收益率函数
模拟退火算法
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职称材料
题名
我国股指期货收益率函数及其非线性特征分析——基于半参数局部线性可加模型的实证研究
1
作者
龙海明
吴浩铭
吴留锁
机构
湖南大学金融与统计学院
出处
《金融与经济》
北大核心
2015年第4期68-73,共6页
文摘
本文采用半参数局部线性可加模型研究了我国沪深300指数期货收益率的函数形态及其非线性特征,实证结果表明:投资者信心指数、股票融资量和平均市盈率对股指收益率均具有非线性影响关系,而Shibor利率非线性影响并不显著,这可能与我国利率市场化还不够完善有关。
关键词
股指期货
收益率函数
半参数局部线性可加模型
Shibor利率
分类号
F830.9 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
附息国债到期收益率计算中不动点理论的应用
被引量:
1
2
作者
邓国华
机构
江西财经大学统计系
出处
《江西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2003年第3期241-244,共4页
文摘
运用不动点理论,严格论证了长期以来人们在附息国债到期收益率计算中默认的假设前提"到期收益率等于实际市场收益率"在理论上的合理性,从理论高度确保了如下说法的正确性:不论实际收益率如何变化,总存在一个理论收益率,使得在该收益率水平上,国债与其他方面的投资内含价值等同,而这一收益率正是附息国债的到期收益率.
关键词
附息国债
到期
收益率
计算方法
不动点理论
实际
收益率
试错法
收益率函数
Keywords
yield
bonds
yield of bonds got at term
nonmoving-point theory
分类号
F812.5 [经济管理—财政学]
O177.92 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
基于模拟退火及蜂群算法的优化特征选择算法
被引量:
9
3
作者
戚孝铭
施亮
机构
上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第8期2917-2921,共5页
基金
国家863高技术研究发展计划基金项目(2011AA040605)
文摘
为了解决中文文本分类中初始特征空间维数过高带来的"维数灾难"问题,提高分类精度和分类效率,提出了一种基于模拟退火及蜂群算法的优化特征选择算法。该算法中,以蜂群算法流程为主体,根据蜜蜂群体觅食的特点快速寻找最优解,并且针对蜂群算法容易陷入局部最优解的问题,把模拟退火算法机制引入其中。该算法既保留了蜂群算法群体寻优的特点,又可以有效地避免陷入局部最优解。通过选择合适的收益率函数和温度下降函数,用实验的方法与卡方统计、信息增益和互信息等算法进行比较,表明了该算法的可行性和有效性。
关键词
文本分类
特征选择
蜂群算法
收益率函数
模拟退火算法
Keywords
text categorization
feature selection
artificial bee colony algorithm
yield function
simulated annealing algorithm
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
我国股指期货收益率函数及其非线性特征分析——基于半参数局部线性可加模型的实证研究
龙海明
吴浩铭
吴留锁
《金融与经济》
北大核心
2015
0
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职称材料
2
附息国债到期收益率计算中不动点理论的应用
邓国华
《江西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2003
1
在线阅读
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职称材料
3
基于模拟退火及蜂群算法的优化特征选择算法
戚孝铭
施亮
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013
9
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职称材料
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引证文献
统计分析
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