导读:本文包含了马尔科夫机制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:马尔,模型,科夫,机制,相关性,乘数,波动性。
马尔科夫机制论文文献综述
王宜峰,范时昊,张晓磊[1]（2019）在《已实现高阶矩的风险传染效应:基于马尔科夫机制转换的实证分析》一文中研究指出利用沪深300指数以及香港恒生指数的5 min高频数据为样本,采用已实现高阶矩方法,提取了沪深300指数及香港恒生指数的已实现波动率、偏度、峰度及跳跃,利用马尔可夫转换研究中国大陆股票市场和香港股票市场之间的高阶矩风险传染。研究结果表明,已实现偏度和峰度来源于资产价格的跳跃,沪深300指数高阶矩对香港恒生指数的高阶矩有着单向的传导作用,状态转换在研究高阶矩风险传染中具有重要的作用,在不同的状态下,股市之间的高阶矩路径传导并不一致。(本文来源于《系统管理学报》期刊2019年04期）
修坚[2]（2018）在《异质性预期视角下人民币汇率决定机制研究》一文中研究指出随着我国金融开放脚步的加快,汇率扮演的角色越来越重要,汇率不仅仅会对本国经济产生重要影响,更是成为各国之间政治博弈的工具,日本的“广场协定”可作为前车之鉴。我国当前的经济形势与当时的日本有一定的相似之处,因此,研究人民币汇率的决定机制意义重大。上世纪90年代以来,关于外汇市场交易者异质性预期的事实得到不断的验证。而从外汇市场参与者的角度来说,市场上所有参与者共同作用决定了汇率水平。因此,本文从交易者异质性预期的视角对我国外汇市场参与者共同作用产生汇率的决定机制进行了研究。在我国外汇市场上,存在政府、中资银行、财务公司、外资银行、个人等投资者,这些投资者中一部分如政府等在外汇市场的交易不以盈利为目的,我们可以称之为非投机者,当这部分非投机者主导汇率走势时我们称之为汇率处于非投机者机制;另一部分投资者在外汇市场的交易以盈利为目的,如某些个人和机构等,我们可以称这类投资者为投机者,当投机者主导汇率走势时我们称之为汇率处于投机者机制。投机者和非投机者形成汇率预期的机制有所不同,本文通过这样的划分研究在投机者机制下和非投机者机制下人民币汇率的决定以及机制间的交替。通过采用马尔科夫机制转换模型进行估计,得到如下结论:(1)投机者机制下人民币汇率主要受汇率历史走势和汇率对基本面的偏离程度的影响,非投机者机制下人民币汇率主要受汇率对中间价偏离程度的影响,并且汇率在投机者机制的波动性要大于在非投机者机制时的波动性;(2)在不同的人民币汇率中,两种机制的持续时间有所不同,对于人民币兑美元和日元汇率,非投机者机制的持续期更长,对于人民币兑欧元汇率,两种机制的持续时间大体相同,而对于人民币兑英镑汇率,投机者机制的持续期要长于非投机者机制的持续期;(3)我国与外国的短期利差是短期基本面汇率的主要影响因素,表明我国利率与汇率的联系得到不断加强。(本文来源于《厦门大学》期刊2018-06-30）
庞晓波,胥日[3]（2018）在《金融稳定与经济增长的关联机制研——基于马尔科夫区制转换模型》一文中研究指出基于2003年到2017年的季度数据,采用马尔科夫区制转换模型对我国金融稳定指数与经济增长的关联性进行了实证研究。通过格兰杰因果检验可以得到,金融稳定与经济增长之间存在双向非线性格兰杰因果关系,二者相互作用;通过马尔科夫区制转换模型分析得出,我国的金融稳定与经济增长之间的关系随着经济增速的"换挡"以及金融稳定性水平大小而呈现较为显着的区制性特征。(本文来源于《广西社会科学》期刊2018年03期）
高岭,陈艳,王海,魏泽玉[4]（2017）在《基于马尔科夫链的自适应DRX优化机制》一文中研究指出针对目前非连续接收(DRX)机制单一的周期配置难以适应4G网络环境下多业务并发的问题,提出了一种基于马尔科夫链的自适应DRX优化机制.首先,基于数据业务间的时间相关性建立马尔科夫链模型,预测后续时刻的数据业务类型;然后,根据预测结果和物理下行控制信道(PDCCH)的监听状态来综合调整DRX周期时长.仿真结果表明,相比于固定周期的DRX机制,自适应DRX优化机制能够在不增加过多时延的条件下有效降低终端能耗,同时实现了4G网络环境下不同数据业务类型的自适应DRX参数配置.(本文来源于《东南大学学报(自然科学版)》期刊2017年05期）
梁雪,董迎辉,陈洋[5]（2017）在《有散粒噪声的机制转换的马尔科夫copula模型下的有担保安排的CDS的风险分析》一文中研究指出信用估值调整是针对交易对手方可能出现的违约责任而对金融产品价格作出调整的计算,是度量交易对手违约风险的重要方式.在信用估值调整的计算中,违约相关风险模型的建立非常关键.我们在马尔科夫copula模型中引入共同的经济状态变量以及散粒噪声过程,建立了带有散粒噪声的机制转换的马尔科夫copula模型,该模型不仅可以刻画经济环境对违约的影响,而且可以反映在同一种经济环境中信用个体的违约变化.我们研究了此模型的鞅性质,在此模型下,我们进一步研究了有抵押担保的信用违约互换的CVA的刻画,并做了数值计算,分析了模型参数对CVA的影响.(本文来源于《应用概率统计》期刊2017年04期）
郝亮[6]（2017）在《基于马尔科夫机制转换模型的行业相关性研究及投资组合建议》一文中研究指出近些年来,随着股票市场不断发展,众多关于股市波动性和相关性以及关于金融资产投资组合最优选择的理论也逐渐得到完善与改进。为了研究股票市场波动性及相关性的问题,本文选取了上海证券交易所公布的上证行业指数数据作为研究对象,分别假定残差扰动项服从正态分布、广义误差分布、偏态广义误差分布,对数据建立GARCH(1,1)模型。随后,文章在GARCH模型中引入马尔科夫机制转换过程,建立两状态MS-GARCH模型,通过模型估计结果显示上证行业指数存在着低波动和高波动两种状态,且处于低波动的期望持续时间较长。通过模型的对比发现,GARCH模型残差扰动项服从偏态广义误差分布的拟合效果比其他分布的拟合效果好;MS-GARCH模型对波动性的描述比GARCH模型更好。之后,对上证行业指数正常状态、低波动状态、高波动状态分别进行了动态相关系数的计算,以上证能源为例,结果表明上证能源与其他九个行业呈现较高的正相关性,而且在2015年至2016年之间的正相关性最高;经过状态转换后的两状态相关性有着明显降低。最后对相关性最高时间段内的数据建立均值-方差模型,通过计算得到最优前沿,发现通过增减上证电信的投资比例能直接影响到投资组合的收益。综上所述,我国的上证行业指数具有高波动性和高相关性的特点,因此在做投资组合最优选择时应密切关注收益率变化和股票市场的相关信息。(本文来源于《首都经济贸易大学》期刊2017-06-01）
贾硕,李晋枝,马晓艳[7]（2017）在《基于人民币兑欧元的马尔科夫机制转换的外汇汇率波动性研究》一文中研究指出本文运用Markov机制转换模型,采用2013年1月1日~2016年1月1日人民币兑欧元日度数据,研究人民币兑欧元汇率在3种状态之间的周期转换,结果表明,人民币兑欧元汇率状态分别为缓慢下跌、上升、快速下跌,其中上升持续时间最长,为18.70天,MA-AR模型比AR模型更好的模拟人民币兑欧元汇率波动.(本文来源于《中央民族大学学报(自然科学版)》期刊2017年01期）
纪尧[8]（2017）在《基于马尔科夫机制转换理论的中国乘数——加速数模型分析》一文中研究指出文章将马尔科夫机制转换模型引入传统的乘数—加速数模型,以解决系数时变性问题。利用1978年至2014年中国经济统计数据进行极大似然估计,并且利用Kim的平滑算法对中国经济机制进行了划分。研究发现,从1980年至2002年,中国经济并不存在明显的内生周期性,从2003年至2014年,中国经济周期性明显,周期为10年。(本文来源于《统计与决策》期刊2017年03期）
朱江,张玉平[9]（2016）在《非完全信息环境中一种基于隐马尔科夫的博弈式功率控制机制》一文中研究指出针对非完全信息环境下认知无线网络中的分布式功率控制问题,根据不同非授权用户对信道检测结果的差异,以及信道检测结果的非独立性,提出了一种基于隐马尔科夫模型的功率博弈机制.非授权用户可利用该模型推测其它非授权用户是否参与博弈,从而提升了博弈的信息准确度,使得非授权用户能够选择更优的发射功率.仿真表明,该功率控制机制在保证通信质量的前提下能够获得更大的容量功率比,具有更好的功率效率.(本文来源于《电子学报》期刊2016年12期）
倪中新,邱华[10]（2015）在《基于马尔科夫机制转换模型的期现对冲研究》一文中研究指出针对金融市场上时间序列数据的非线性特征以及动态变化过程,采用两状态的马尔科夫机制转换模型,刻画市场不同状态之间的变化,依据最小方差准则,从预测的视角研究期现最优对冲比率。考虑到金融时序数据可能存在的厚尾特征,将误差项在叁种不同分布假定(正态分布、t分布、GED分布)下的马尔科夫机制转换(MRS)对冲模型与1:1对冲模型、OLS对冲模型、ECM对冲模型以及GARCH对冲模型的对冲效果进行比较。通过对我国市场上交易较为活跃的沪深300指数期货、黄金期货主力合约与其相应现货的研究,我们发现,对沪深300指数样本数据,对冲效果表现最好的是MRS-Normal模型;对黄金样本数据,样本内对冲效果最好的是MRS-Normal模型,样本外对冲效果最好的则是GARCH模型。整体效果而言,带有机制转换的对冲模型无论在样本内还是样本外对冲效果均较为理想。(本文来源于《第十届（2015）中国管理学年会论文集》期刊2015-11-06）
马尔科夫机制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着我国金融开放脚步的加快,汇率扮演的角色越来越重要,汇率不仅仅会对本国经济产生重要影响,更是成为各国之间政治博弈的工具,日本的“广场协定”可作为前车之鉴。我国当前的经济形势与当时的日本有一定的相似之处,因此,研究人民币汇率的决定机制意义重大。上世纪90年代以来,关于外汇市场交易者异质性预期的事实得到不断的验证。而从外汇市场参与者的角度来说,市场上所有参与者共同作用决定了汇率水平。因此,本文从交易者异质性预期的视角对我国外汇市场参与者共同作用产生汇率的决定机制进行了研究。在我国外汇市场上,存在政府、中资银行、财务公司、外资银行、个人等投资者,这些投资者中一部分如政府等在外汇市场的交易不以盈利为目的,我们可以称之为非投机者,当这部分非投机者主导汇率走势时我们称之为汇率处于非投机者机制;另一部分投资者在外汇市场的交易以盈利为目的,如某些个人和机构等,我们可以称这类投资者为投机者,当投机者主导汇率走势时我们称之为汇率处于投机者机制。投机者和非投机者形成汇率预期的机制有所不同,本文通过这样的划分研究在投机者机制下和非投机者机制下人民币汇率的决定以及机制间的交替。通过采用马尔科夫机制转换模型进行估计,得到如下结论:(1)投机者机制下人民币汇率主要受汇率历史走势和汇率对基本面的偏离程度的影响,非投机者机制下人民币汇率主要受汇率对中间价偏离程度的影响,并且汇率在投机者机制的波动性要大于在非投机者机制时的波动性;(2)在不同的人民币汇率中,两种机制的持续时间有所不同,对于人民币兑美元和日元汇率,非投机者机制的持续期更长,对于人民币兑欧元汇率,两种机制的持续时间大体相同,而对于人民币兑英镑汇率,投机者机制的持续期要长于非投机者机制的持续期;(3)我国与外国的短期利差是短期基本面汇率的主要影响因素,表明我国利率与汇率的联系得到不断加强。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
马尔科夫机制论文参考文献
[1].王宜峰,范时昊,张晓磊.已实现高阶矩的风险传染效应:基于马尔科夫机制转换的实证分析[J].系统管理学报.2019
[2].修坚.异质性预期视角下人民币汇率决定机制研究[D].厦门大学.2018
[3].庞晓波,胥日.金融稳定与经济增长的关联机制研——基于马尔科夫区制转换模型[J].广西社会科学.2018
[4].高岭,陈艳,王海,魏泽玉.基于马尔科夫链的自适应DRX优化机制[J].东南大学学报(自然科学版).2017
[5].梁雪,董迎辉,陈洋.有散粒噪声的机制转换的马尔科夫copula模型下的有担保安排的CDS的风险分析[J].应用概率统计.2017
[6].郝亮.基于马尔科夫机制转换模型的行业相关性研究及投资组合建议[D].首都经济贸易大学.2017
[7].贾硕,李晋枝,马晓艳.基于人民币兑欧元的马尔科夫机制转换的外汇汇率波动性研究[J].中央民族大学学报(自然科学版).2017
[8].纪尧.基于马尔科夫机制转换理论的中国乘数——加速数模型分析[J].统计与决策.2017
[9].朱江,张玉平.非完全信息环境中一种基于隐马尔科夫的博弈式功率控制机制[J].电子学报.2016
[10].倪中新,邱华.基于马尔科夫机制转换模型的期现对冲研究[C].第十届（2015）中国管理学年会论文集.2015
论文知识图
