中国区块链行业发展研究

1

作者 宋娟 毕秀春 李荣 《中国管理信息化》 2024年第6期87-90,共4页

区块链已成为中国核心技术自主创新的重要突破口。为加快推动区块链技术和产业创新发展,有必要深度了解区块链行业发展状况和发展动态。文章从多个角度分析国内外区块链行业近几年的发展情况,通过构建区块链综合指数评价指标并使用熵权... 区块链已成为中国核心技术自主创新的重要突破口。为加快推动区块链技术和产业创新发展,有必要深度了解区块链行业发展状况和发展动态。文章从多个角度分析国内外区块链行业近几年的发展情况,通过构建区块链综合指数评价指标并使用熵权法计算各城市区块链综合指数,分析国内一线城市、部分二线城市以及西部地区近几年区块链行业的发展情况,研究国内区块链行业区域发展现状。研究结果显示,我国区块链行业起步较晚,发展处于上升期,且区域发展不平衡,一、二线城市要比西部地区发展得好。可见,我国区块链行业存在较大的发展空间。 展开更多

关键词 区块链行业 区域发展现状 综合指数

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带干扰古典风险模型的极值联合分布 被引量：6

2

作者 毕秀春 王新华 李荣 《曲阜师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2004年第2期19-23,共5页

讨论了带干扰的古典风险模型,给出了从负余额首次返回零点前及最后一次返回零点前两种时期内余额极大值和极小值的联合分布.主要运用模型的强马氏性及平稳性来解决问题.

关键词 风险过程 强马尔可夫性 破产时间 联合分布 末离时 POISSON过程 干扰古典风险模型

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融资融券对流动性的影响——基于我国股市交易数据的实证研究 被引量：3

3

作者 孔翔宇 毕秀春 张曙光 《企业经济》 北大核心 2014年第6期165-170,共6页

基于500只融资融券标的股在2010年至2013年的流动性变化,运用Wilcoxon秩和检验方法,考察分析两次融资融券标的证券名单调整结果对流动性的影响。对不同的市值大小、收益率波动、是否允许卖空和上市板块分别分析,继而根据分析得到的结果... 基于500只融资融券标的股在2010年至2013年的流动性变化,运用Wilcoxon秩和检验方法,考察分析两次融资融券标的证券名单调整结果对流动性的影响。对不同的市值大小、收益率波动、是否允许卖空和上市板块分别分析,继而根据分析得到的结果,利用股市交易数据实证做OLS回归,找到了诸多因素中对我国股市流动性有显著影响的决定性因素:是否允许融资融券、收益率波动、市场交易总金额、是否属于A股以及2013年的流动性比2011年显著恶劣。实证结果表明,能否提升股市流动性并不仅仅取决于融资融券标的证券名单范围扩大与否,能被市场投资者所接受认可的配套政策也很重要。 展开更多

关键词 卖空交易 股市流动性 Wilcoxon秩和检验 OLS回归模型

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基于遗传算法-部分协整理论的配对交易方法及应用 被引量：9

4

作者 毕秀春 于晓雨 张曙光 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2020年第9期82-94,共13页

配对交易是一类通过价差套利的统计套利策略,其主要研究内容为寻找配对风险资产和配对资产的最优阈值。部分协整方法(Clegg和Krauss,2018)可有效提高配对交易中的风险资产对数量和交易频率,是配对交易的新方法。本文将遗传算法融入部分... 配对交易是一类通过价差套利的统计套利策略,其主要研究内容为寻找配对风险资产和配对资产的最优阈值。部分协整方法(Clegg和Krauss,2018)可有效提高配对交易中的风险资产对数量和交易频率,是配对交易的新方法。本文将遗传算法融入部分协整配对交易方法,利用遗传算法求得最优阈值,引入滑动窗口检测配对股票的部分协整性,并采用双向交易机制抓住更多交易机会。这种交易方法克服了部分协整方法在阈值选取粗糙、参数失灵和交易机会丧失方面的问题。通过在S&P500、沪深300和牛熊市中的中证500指数分行业成分股中进行检验,并与原方法作比较,实证结果表明本文提出的方法在各类市场的表现均明显优于部分协整方法,且收益是稳健的。 展开更多

关键词 配对交易 最优阈值 部分协整 遗传算法

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更新风险模型中破产概率的一个局部结果 被引量：11

5

作者 毕秀春 尹传存 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2005年第1期29-36,共8页

进一步研究延迟更新风险模型,在假定个体索赔额是重尾分布的前提下得到了破产概率的一个局部等价式R(x,x+z]～zρμF(x),其中F表示索赔额的分布函数,μ为其均值,ρ表示模型的安全负荷系数,极限过程是x→∞.并且对SparreAnderson模型... 进一步研究延迟更新风险模型,在假定个体索赔额是重尾分布的前提下得到了破产概率的一个局部等价式R(x,x+z]～zρμF(x),其中F表示索赔额的分布函数,μ为其均值,ρ表示模型的安全负荷系数,极限过程是x→∞.并且对SparreAnderson模型作了推广,得到了相应的结果. 展开更多

关键词 破产概率 延迟更新风险模型 重尾分布

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一类风险模型的破产概率 被引量：1

6

作者 毕秀春 李荣 +1 位作者 苏玉霞 刘绪启 《曲阜师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第2期35-38,共4页

进一步推广Sparre Andersen风险模型,并得到了破产概率的尾等价式,它与Sparre Andersen风险模型相应的结果一致.

关键词 破产概率 更新风险模型 重尾分布

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随机意外大灾风险模型的破产概率 被引量：2

7

作者 毕秀春 张曙光 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2012年第2期257-262,共6页

论文针对现实生活中存在非同质性意外大额赔付的情况,在更新风险模型的基础上,进一步建立广义更新风险模型,给出了在有意外大额赔付情况下保险公司破产概率的尾等价式,此结果表明了突如其来的大额索赔可能会导致保险公司破产.

关键词 破产概率 更新风险模型 重尾分布 广义更新风险模型.

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基于先验信息的模型筛选方法及应用

8

作者 毕秀春 孟徐然 张曙光 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第5期25-29,共5页

维度灾难是统计多元回归中的重要问题。人们提出各种变量筛选准则来进行降维,然而各个准则因为样本量n与变量个数p的不同关系往往呈现出不同的理论性质与实践效果。如何选择较优变量筛选准则,也是理论和实践研究一直关注的问题。在实践... 维度灾难是统计多元回归中的重要问题。人们提出各种变量筛选准则来进行降维,然而各个准则因为样本量n与变量个数p的不同关系往往呈现出不同的理论性质与实践效果。如何选择较优变量筛选准则,也是理论和实践研究一直关注的问题。在实践中,这种选择具有一定的主观性,也给实际应用带来了不确定性。文章提出一种模型筛选准则的参数化表示,通过真实数据实验发现,n与p呈现不同大小关系时,相同参数点代表的模型筛选准则所选出的模型呈现不同预测效果。在此基础上,给出基于n与p先验关系的较优参数点选取建议,即基于n与p的先验信息,给出针对实际问题的相对较优的模型筛选准则。 展开更多

关键词 模型筛选准则 参数化 模拟 先验关系

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高压氧联合抗氧化剂治疗新生儿缺血缺氧性脑病的疗效 被引量：1

9

作者 毕秀春 齐晓娟 +1 位作者 张玉芬 韩莹珠 《临床合理用药杂志》 2008年第2期100-100,共1页

目的评价高压氧联合抗氧化剂治疗新生儿缺血缺氧性脑病的疗效。方法198例新生儿缺血缺氧性脑病患儿分2组。治疗组112例予高压氧联合抗氧化剂治疗,高压氧疗法采用大型空气加压舱,治疗压力为0.14MPa,1次/d,抗氧化剂(维生素C及维生素E)喂... 目的评价高压氧联合抗氧化剂治疗新生儿缺血缺氧性脑病的疗效。方法198例新生儿缺血缺氧性脑病患儿分2组。治疗组112例予高压氧联合抗氧化剂治疗,高压氧疗法采用大型空气加压舱,治疗压力为0.14MPa,1次/d,抗氧化剂(维生素C及维生素E)喂服或肌内注射,1次/d;对照组86例,单独使用能量合剂、甲氯芬酯静脉滴注。疗程均为5～10d。结果治疗组显效率46%,有效率50%,总有效率96%;对照组显效率7.7%,有效率68%,总有效率75%,治疗组明显高于对照组(P<0.05)。结论高压氧联合抗氧化剂治疗新生儿缺血缺氧性脑病效果显著,可作为新生儿缺血缺氧性脑病的首选治疗方法。 展开更多

关键词 新生儿缺血缺氧性脑病 高压氧 抗氧化剂

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中国创业板与主板市场的相依关系——基于时变copula-GARCH模型的实证分析(英文) 被引量：2

10

作者 王泰伦 毕秀春 张曙光 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期776-785,共10页

主要研究了中国创业板市场与沪市日收益率间的相依关系.将时变t-copula模型和采用有偏误差分布的ARMA-GARCH模型结合起来构成了一个复合模型,并对所有的参数给出了贝叶斯估计.估计所得的两市场间Kendall秩相关系数的图形显示了创业板和... 主要研究了中国创业板市场与沪市日收益率间的相依关系.将时变t-copula模型和采用有偏误差分布的ARMA-GARCH模型结合起来构成了一个复合模型,并对所有的参数给出了贝叶斯估计.估计所得的两市场间Kendall秩相关系数的图形显示了创业板和主板市场之间确实存在着一种时变的正相依关系.进一步,对两市场在不同行业板块中日收益率的相依关系进行了类似的建模.结果显示两市场在工业板块中的相依结构与市场整体十分相近,而在信息技术板块中则存在着更强更稳定的正相依关系. 展开更多

关键词 创业板 ARMA-GARCH 模型 偏度 Kendall 秩相关系数 贝叶斯估计

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基于LSTM神经网络的黑色金属期货套利策略模型 被引量：14

11

作者 龙奥明 毕秀春 张曙光 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期125-132,共8页

利用协整检验方法和LSTM神经网络算法,建立黑色金属期货市场的套利策略模型.利用基于LSTM神经网络套利策略模型对大连商品交易所上市的焦炭期货、铁矿石期货和上海期货交易所上市的螺纹钢期货进行实证研究.对比研究基于LSTM神经网络、B... 利用协整检验方法和LSTM神经网络算法,建立黑色金属期货市场的套利策略模型.利用基于LSTM神经网络套利策略模型对大连商品交易所上市的焦炭期货、铁矿石期货和上海期货交易所上市的螺纹钢期货进行实证研究.对比研究基于LSTM神经网络、BP神经网络和卷积神经网络的3种套利策略模型,实证结果表明基于LSTM神经网络的黑色金属期货套利策略模型可行有效,并且比BP神经网络套利策略模型和卷积神经网络套利策略模型表现更好. 展开更多

关键词 黑色金属期货 跨品种套利 协整 LSTM神经网络

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新形势下互联网金融对商业银行创新能力的影响 被引量：6

12

作者 严俊涛 毕秀春 张曙光 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期645-654,688,共11页

近年来,互联网金融的快速成长对银行业造成了难以忽视的冲击,而银行应对互联网冲击的最佳方式便是自我创新.互联网金融对于商业银行的创新既有侵占作用(竞争效应)的负向影响,也有倒逼作用(技术溢出效应)的正向影响,研究这两者之间的关... 近年来,互联网金融的快速成长对银行业造成了难以忽视的冲击,而银行应对互联网冲击的最佳方式便是自我创新.互联网金融对于商业银行的创新既有侵占作用(竞争效应)的负向影响,也有倒逼作用(技术溢出效应)的正向影响,研究这两者之间的关系及其共同作用的结果对于互联网金融环境下银行的创新发展很有意义.这里引入互联网金融代理变量的二次项以构建非线性模型,从国有银行、股份制银行和城商行三个方面,分别研究互联网金融对其创新能力的影响问题.实证研究采用2011~2017年的数据,使用静态面板数据方法和动态面板数据方法.研究结果发现:互联网金融对银行创新能力指标(非利息收入占比)的影响在时间序列上存在U型或倒U型的走势关系,并且互联网金融与不同类型银行非利息收入占比间的走势关系是不同的.因此,不同类型的银行应当结合自身的背景和优势,“因地制宜”地进行创新,提升自己的创新能力和中间业务的盈利水平,优化自己的服务渠道和模式,以应对互联网金融的冲击. 展开更多

关键词 互联网金融 银行创新能力 非利息收入 面板数据模型

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第十二届全国概率极限理论及统计大样本理论学术研讨会纪要

13

作者 毕秀春 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2022年第2期316-316,共1页

第十二届全国概率极限理论及统计大样本理论学术研讨会于2021年7月9日-12日在贵州省的省会贵阳市召开.本次会议由浙江大学、中国科学技术大学和贵州财经大学主办,贵州财经大学数统学院、贵州省经济系统仿真重点实验室、贵州省大数据统... 第十二届全国概率极限理论及统计大样本理论学术研讨会于2021年7月9日-12日在贵州省的省会贵阳市召开.本次会议由浙江大学、中国科学技术大学和贵州财经大学主办,贵州财经大学数统学院、贵州省经济系统仿真重点实验室、贵州省大数据统计分析重点实验室承办,并给予了会议大力资助. 展开更多

关键词 重点实验室 中国科学技术大学 数据统计分析 研讨会纪要 系统仿真 贵州财经大学 第十二届 贵阳市

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配对交易的最优阈值 被引量：2

14

作者 于晓雨 毕秀春 张曙光 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期784-792,共9页

考虑到市场的波动性和不确定性,如何在保持稳定收益的基础上有效控制风险是亟待解决的问题.通过遗传算法求解带止损条件的配对交易最优阈值,在协整和部分协整条件下的沪深300指数和中证500指数分行业配对股票中进行实证检验,实证结果表... 考虑到市场的波动性和不确定性,如何在保持稳定收益的基础上有效控制风险是亟待解决的问题.通过遗传算法求解带止损条件的配对交易最优阈值,在协整和部分协整条件下的沪深300指数和中证500指数分行业配对股票中进行实证检验,实证结果表明,与固定10%止损和不止损条件下的最优阈值相比,带止损条件的交易阈值设置使配对交易在保持较高水平的收益的基础上能有效控制风险和损失. 展开更多

关键词 止损 遗传算法 配对交易 最优阈值 部分协整检验

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基于生成对抗网络的高频算法及其回测研究 被引量：1

15

作者 孟徐然 毕秀春 张曙光 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期801-810,共10页

在金融工程的分类任务中,由于金融数据噪音大、信息比率低的特点,传统深度算法的有监督训练模式往往过于依赖数据本身的绝对标签从而进一步放大了噪音对最终结果的影响.生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)能够利用深度... 在金融工程的分类任务中,由于金融数据噪音大、信息比率低的特点,传统深度算法的有监督训练模式往往过于依赖数据本身的绝对标签从而进一步放大了噪音对最终结果的影响.生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)能够利用深度网络挖取数据特征,增强数据,减少噪音影响,应用于金融序列分析时效果优异.这里将GAN模型用于高频交易,具体做法为:将数据按波动性分为有标签数据与无标签数据两类,利用生成网络G与判别网络D互相对抗训练来深度学习这些数据的内在特性,训练好后的D网络根据有标签数据信息亦可对真实数据进行类别判别,得到涨跌分类模型,进而给出量化交易策略.基于期货主力合约数据进行了实证分析,结果表明,基于GAN训练下的LSTM模型显著优于有监督训练下的LSTM等深度模型和Logistics回归模型. 展开更多

关键词 深度学习 生成对抗网络 涨跌分类模型 量化策略

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基于t分布的贝叶斯深度学习模型及其应用

16

作者 毕秀春 杨皓峰 《计算机系统应用》 2022年第11期330-338,共9页

贝叶斯深度学习(BDL)融合了贝叶斯方法与深度学习(DL)的互补优势,成为复杂问题中不确定性建模与推断的强大工具.本文构建了基于t分布和循环随机梯度汉密尔顿蒙特卡罗采样算法的BDL框架,并基于数据不确定性和模型定不确定性给出了不确定... 贝叶斯深度学习(BDL)融合了贝叶斯方法与深度学习(DL)的互补优势,成为复杂问题中不确定性建模与推断的强大工具.本文构建了基于t分布和循环随机梯度汉密尔顿蒙特卡罗采样算法的BDL框架,并基于数据不确定性和模型定不确定性给出了不确定性的度量.为了验证模型框架的有效性和适用性,我们分别基于人工神经网络(ANN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)构建了相应的BDL模型,并将模型应用于全球15个股票指数预测,实证结果显示:1)该框架在ANN、CNN和RNN下均适用,对全部指数的预测效果均很出色;2)在预测精度和通用性方面,基于t分布BDL的模型比基于正态分布的BDL模型具有显著优越性;3)在给定不确定性阈值之下的预测MAE比初始MAE显著提升,表明文中定义的不确定性是有效的,对不确定性建模具有重要意义.鉴于该BDL框架在预测精度、易于拓展和具备提供预测不确定性度量的优势,其在金融和其他具有复杂数据特征的领域均有广阔的应用前景. 展开更多

关键词 贝叶斯深度学习 随机梯度汉密尔顿蒙特卡罗 不确定性

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随机波动率下永久美式障碍期权的渐近式

17

作者 张娇娇 毕秀春 +1 位作者 李荣 张曙光 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期912-917,共6页

研究波动率服从快速均值回复Ornstein-Unlenbeck(O-U)过程的永久美式障碍期权的定价问题.考虑永久美式向下敲出看涨期权,该期权的定价问题可归结于求解自由边界问题.使用扰动法,把期权价格以及最优执行价格按均值回复时间长度的幂进行展... 研究波动率服从快速均值回复Ornstein-Unlenbeck(O-U)过程的永久美式障碍期权的定价问题.考虑永久美式向下敲出看涨期权,该期权的定价问题可归结于求解自由边界问题.使用扰动法,把期权价格以及最优执行价格按均值回复时间长度的幂进行展开,通过求解Poisson方程组,得到期权和最优执行价格的渐近公式. 展开更多

关键词 随机波动率 永久美式障碍期权 偏微分方程 扰动法 POISSON方程

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基于深度学习算法的高频交易策略及其盈利能力 被引量：9

18

作者 孙达昌 毕秀春 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期923-932,共10页

深度学习算法作为机器学习中的一种重要算法,在图像处理、语音识别、机器翻译等领域已成功应用.将深度学习算法应用于高频交易中,选取卷积神经网络和LSTM神经网络分别构建涨跌分类模型,在此基础上提出高频交易策略,并以沥青期货主力合... 深度学习算法作为机器学习中的一种重要算法,在图像处理、语音识别、机器翻译等领域已成功应用.将深度学习算法应用于高频交易中,选取卷积神经网络和LSTM神经网络分别构建涨跌分类模型,在此基础上提出高频交易策略,并以沥青期货主力合约为例进行回测检验,实证分析策略优良性.通过与人工神经网络高频交易策略的比较,回测检验结果表明基于卷积神经网络和LSTM神经网络的高频交易策略的盈利能力较强,泛化能力较好,两种策略的胜率和期望收益虽有所差异,但均比人工神经网络高频交易策略高. 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 LSTM神经网络 量化投资 高频交易

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用Homotopy方法解随机波动率远期LIBOR模型中利率衍生品定价问题

19

作者 李劭郁 张曙光 毕秀春 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 2013年第5期521-525,共5页

为深入研究固定收益衍生品的定价问题,在波动率为相应的远期测度下的Ornstein-Uhlenbeck过程的模型框架下,给出了利率上限和债券期权的定价公式.同时,应用Homotopy方法解决了定价公式中产生的偏微分方程,使其以函数级数和的形式表示出来... 为深入研究固定收益衍生品的定价问题,在波动率为相应的远期测度下的Ornstein-Uhlenbeck过程的模型框架下,给出了利率上限和债券期权的定价公式.同时,应用Homotopy方法解决了定价公式中产生的偏微分方程,使其以函数级数和的形式表示出来.并对级数和形式的解的收敛性进行了相应的分析. 展开更多

关键词 金融工程 利率衍生品定价 HOMOTOPY 远期LIBOR模型 随机波动率

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基于状态相依风险厌恶的最优动态协整配对交易策略

20

作者 邓辛凝 毕秀春 张曙光 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期655-667,共13页

协整配对交易试图在协整资产偏离平衡时获取收益.在常风险厌恶的均值-方差模型中,最优动态协整配对交易策略显示,配置在风险资产上的额度仅与时间有关而与财富总额无关,这不符合常理.研究了在状态相依风险厌恶的均值-方差模型下协整资... 协整配对交易试图在协整资产偏离平衡时获取收益.在常风险厌恶的均值-方差模型中,最优动态协整配对交易策略显示,配置在风险资产上的额度仅与时间有关而与财富总额无关,这不符合常理.研究了在状态相依风险厌恶的均值-方差模型下协整资产的最优分配问题,并通过求解广义HJB方程得到最优配置策略的一个代数形式.策略显示,最优配置额度不仅与时间有关,还依赖于现有财富总额,并且策略能保证财富总额始终为正.因而从经济学的意义来看,相比于常风险厌恶下的最优策略,本文策略更加合理.数值例子表明,本文策略在资产分配方面表现得更加稳定,并且配置额度随着时间增加有增加的趋势,与常风险厌恶下的最优策略正好相反.此外,还分析了协整系数矩阵和均值回复速度对策略的影响,并对其加以解释. 展开更多

关键词 协整 动态协整配对交易 均值方差投资选择 时间不一致性

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