圆周率日漫话兀

<正>3月14日是圆周率日(Pi Day),这是一年一度的庆祝数学常数π的节日,又称π节,由圆周率最常用的三位近似值π≈3.14而来。圆周率日通常是在下午1时59分庆祝,以象征圆周率的六位近似值π≈3.14159;有时甚至精确到26秒,以象征圆周率的八位近似值π≈3.1415926。习惯24小时记时的人,则在凌晨1时59分或者下午3时9分(15时9分)庆祝。全球各地的一些大学数学系,也会在这天举办狂欢派对。     

中国股票市场资产增长效应——基于套利限制的视角

资产增长效应的存在对市场有效性理论提出了挑战,近年来学者们尝试着从各个角度出发解释该异象,有关我国股票资产增长效应的研究视角仅限于投资及融资约束,得出的结论具有较强的局限性,基于此,选用1994~2012年沪深A股上市公司为样本,利用法马-麦克白斯横截面回归的方法,试图从套利限制的角度来研究我国股票市场的资产增长效应。研究结果表明,特质波动率计量的套利风险,买卖价差和价格冲击计量的交易成本,对资产增长效应都具有解释能力,而机构投资者参与程度对资产增长效应不具备解释能力,但是进一步的研究表明机构投资者的行为与个人投资者相差无几,市场参与主体普遍成熟程度低是我国股票市场资产增长效应显著的一个重要原因。     

易错题分析

正同学们,下面是六年级数学上册内容中容易出错的问题,让我们一起来分析分析吧。【例1】一种复读机,现在的售价是340元,比去年降低了170元,降低了百分之几?【错解】170÷340=50%【错因分析】不明白降低的百分率该怎样算,以为“降低”是跟“现价”作比较的。要弄清“降低     

新型城镇化城市新区交通规划重点难点及对策

城市新区交通规划应重点解决"用地开发规模与重大交通基建的匹配"和"内部各种交通方式在道路网上的协调与分工"两大核心问题。在对城市新区发展模式与交通出行特征分析的基础上,通过对新区多前景下用地开发规模与重大交通基建的测试分析,提出用地开发与重大交通基建应协同发展,并应注意"软硬结合";对新区内部路网应结合TOD理念进行路网细密化处理,根据路网承担功能的不同,对路网进行功能分级,识别货运(小汽车)、轨道、常规公交、自行车与行人优先通道,对不同功能的道路,在道路交通设施上采取差异化的设计,实现各类交通系统功能清晰、分工明确、各自成网、各行其道,避免相互干扰。     

非稳态条件下麻类纤维动态传热性能比较与分析

研究了几种常见麻类纤维(包括汉麻、亚麻、黄麻、苎麻)在非稳态条件下的动态传热性能,并与棉纤维进行对比.采用自行搭建的温度采集系统测试了高温环境(100℃)下每种纤维的动态温升曲线,根据动态传热率描述纤维在初始非稳态传热过程中的动态传热性能.研究结果表明,麻类纤维具有比棉纤维更加优良的动态传热性能,其中以苎麻纤维最优,其次分别为汉麻纤维、黄麻纤维、亚麻纤维.     

基于全尾砂级配的膏体新定义

基于全尾砂特性的不同,提出定量化具有普遍性和工程应用性的膏体新定义。运用八因素十水平均匀设计方案研究不同尾砂粒级组成对浆体泌水率的影响。研究结果表明:当全尾砂颗粒半径超过70μm时,颗粒基本不具有保水性能;粒度为20~98μm的尾砂颗粒对浆体的泌水性能影响较大,尤其是粒度为20~37μm的尾砂颗粒;膏体新定义的提出使不同矿山不同特性全尾砂所能配制的膏体得到了统一规范化和定量化。     

带保质期的易变质物品的最优订单批量模型研究

对随机需求下带保质期的易变质物品的库存决策问题,基于运行周期末缺货和有剩余两种情况,建立了零售商的最优订单批量模型。通过对模型进行分析,给出了零售商最优补货量的求解算法,并通过数值算例和灵敏度分析验证了相关结论。     

基于钻孔瓦斯压力测试的有效抽采半径研究

为了有效地对瓦斯进行抽采,确保煤矿的安全生产,以某煤矿1231工作面为例,采用钻孔瓦斯压力测试的方法,依据瓦斯有效抽采半径测定原理,研究瓦斯抽采压力变化及瓦斯压降率变化。研究得出:在对瓦斯进行抽采时,距离瓦斯抽放孔越远,瓦斯压力降低幅度越慢,下降幅度越低;随着测试孔与预抽孔之间距离的增大,钻孔瓦斯压降率逐渐减小;本煤层瓦斯抽采半径为1m。     

基于跳跃、跳跃强度和机制转换的股票市场波动建模及其预测研究

将跳跃及其跳跃强度引入到异质自回归(heterogeneous autoregressive, HAR)模型中,并在此基础上进一步嵌入固定转移概率矩阵的马尔可夫状态转换机制模型,构建出系列新的波动预测模型.运用系列统计检验手段(如模型置信度检验、样本外R²检验、趋势检验)评估上述预测模型对中国股票市场波动的预测能力,样本外的实证结果表明:1)与基准模型相比,结合马尔可夫机制转换的模型具有更好的预测表现; 2)相比其他预测模型,包含跳跃、跳跃强度以及马尔可夫机制转换的模型(MS-HAR-TJI)具有更高的预测精度; 3)在新冠疫情爆发期以及高波动时期, MS-HAR-TJI模型对中国股票市场波动仍具有很强的预测能力.     

利用互联网搜索关注度预测期权隐含波动率变动:基于人工神经网络的分析

本文运用人工神经网络方法,研究互联网搜索对期权隐含波动率的影响.基于标普500指数看涨期权,本文首先建立了一个揭示期权隐含波动率变化与指数收益率、期权Delta和期权剩余有效期之间关系的人工神经网络模型,结果显示此模型的估计精度比Hull和White (2017)提出的解析模型提升了约15%,比Cao、Chen和Hull (2020)提出的神经网络模型提升了约40%.接着,本文引入25个互联网搜索关注度指标,将它们集成一个谷歌趋势指数并作为度量互联网搜索关注度的综合指标.最后,将该谷歌趋势指数的变化率加入到前述人工神经网络模型,从互联网搜索关注度的角度探究期权隐含波动率的动态特征,新的模型进一步提升了约30%的估计精度.