简介：针对股票时间序列的特点，从离群点对股票时序数据有序性的影响角度出发，在界定分形离群点含义的基础上，利用分形理论将离群模式挖掘理解为一个优化分割问题。采用推广G—P（Grassberger-Procaccia）算法计算股票时间序列数据集的多重分形广义维数，并利用贪婪算法的思想设计了FT-Greedy算法来求解基于分形理论的时间序列离群模式挖掘优化问题的解集。实验证明，该方法能有效地解决股票时间序列离群模式挖掘问题。

简介：将D-S证据理论应用于群决策,指出其优势在于应用基本可信度分配函数描述专家意见,并能区分对所描述对象不知道和否定的差异.在专家意见集结上,Dempster证据合成规则有一定的局限性,当证据发生冲突时,会得到不合理的结果.定义了证据间的分歧度,提出一种专家意见集结方法,使得专家意见发生冲突时亦可得到合理的集结结果.

简介：针对考虑多个决策者给出不同的指标期望的多指标风险决策问题，提出一种基于累积前景理论的决策分析方法。在本文中，将决策者给出的指标期望视为参照点，通过构建基于参照点的价值矩阵和权重矩阵，进而构建前景决策矩阵，并基于前景决策矩阵来计算每个方案的综合前景值，然后依据综合前景值的大小对所有方案进行排序。最后，通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。

简介：摘要：本文综述了金融风险度量的建模的理论和方法最近的发展。介绍了常用的矩度量和现代风险度量技术，包括在险价值VaR、预期不足Es和期望分位数Expectile等现代风险度量技术和方法，以及复杂风险因素下的非／半参数风险度量方法。违约概率和违约相关性是信用风险度量中的两个基本概念，本文还介绍了信用违约风险中违约概率和违约相关性的常用度量方法。最后，通过一些应用案例介绍如何在金融风险度量中应用现代风险度量技术度量和识别风险。

简介：以Lucas内生增长模型为基础，通过建立一个新的内生增长模型，在经济可持续发展的前提下，分析环境质量与经济增长之间的关系，为环境库兹涅茨曲线提供了一个新的理论解释。模型提出了经济可持续发展的条件，为有关环境保护决策提供理论支持。