王宣承
- 作品数：14 被引量：92H指数：5
- 供职机构：上海财经大学统计与管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市教育委员会创新基金博士研究生创新基金更多>>
- 相关领域：经济管理哲学宗教文化科学轻工技术与工程更多>>
- 典型事实约束下的沪深300股指期货动态保证金设定研究——基于APARCH-GPD模型的VaR度量被引量：5
- 2014年
- 本文提出了一种新的设定股指期货动态保证金水平的APARCH-GPD模型。它结合了APARCH模型良好拟合收益序列集丛性和尖峰厚尾分布的能力,以及GPD分布充分拟合尾部残差的特点,可提供准确的VaR风险度量。实证结果表明,使用该模型估计沪深300股指期货的保证金水平,其风险覆盖效果明显优于APARCH-norm模型、APARCH-t模型和APARCH-GED模型。研究还发现,目前股指期货市场的保证金水平偏高,具有下调空间,且空头头寸面临的价格波动风险要小于多头,因此可以对不同头寸设定差异化的保证金水平。
- 王宣承陈艳
- 关键词：股指期货极值理论APARCH模型
- 基于半参数广义可加模型的中国股市影响因素分析被引量：2
- 2014年
- 文章分析了经济增长、通货膨胀、货币政策、汇率变化和美国股市收益率等宏观经济因素对股票收益产生影响的机制,并用半参数广义可加模型(GAM)进行了实证检验。结果表明美国股市对中国股市收益率有线性的正向影响;通货膨胀、狭义货币增长率和汇率变化对其有非线性影响。较低的通货膨胀率能促进股市上涨;人民币升值在汇率改革初期对股市影响较大,后面影响逐渐减小;狭义货币增长量对股市影响较温和。
- 刘恩猛王宣承方鹏飞
- 关键词：中国股市
- 人力资源管理信息系统数据质量治理研究被引量：4
- 2013年
- 人力资源管理信息系统(HRIS)在组织人力资源管理活动中发挥着重要作用。本文在论述人力资源管理信息系统数据质量重要性的基础上,剖析了当前系统数据质量存在的问题,并就开展人力资源信息系统数据质量治理进而提升人力资源管理水平进行了深入探讨。
- 王宣承
- 关键词：人力资源管理信息系统
- 分位数回归：心理统计方法的重要补充被引量：12
- 2009年
- 采用数据模拟方法分析分位数回归（QR）和最小二乘回归（OLSR）之间的异同。结果表明：QR可以克服OLSR强假设、易受极端值影响、只能描述总体的平均信息等不足，充分揭示条件分布函数各点的局部信息，提高考试研究的针对性。尤其在随机误差项方差不恒定时，分位数回归的优势较最小二乘回归更为明显。它能挖掘考试数据中更多更有用的信息。
- 焦璨王宣承张敏强吴利张文怡
- 关键词：心理统计
- 基于统计模型和人工智能技术的量化交易与风险管理系统研究
- 在大数据时代，量化交易的发展使得定量模型与信息技术在投资领域发挥着越来越重要的作用。本文立足于我国金融市场的现状，致力于建立一种结合了统计模型与人工智能技术的量化交易与风险管理系统。该系统涵盖了投资活动中的三个重要组成部...
- 王宣承
- 关键词：统计模型人工智能金融市场投资组合优化
- 基于ARFIMA-FIGARCH模型的利率市场风险度量被引量：4
- 2014年
- 随着中国利率市场化改革的加速,利率市场的风险管理问题引发了广泛的关注,作为筹集短期流动性资金的主要工具,同业拆借利率(Shibor)逐渐成为各金融机构决策参考的基准利率。在传统的ARMA-GARCH模型的基础上,引入Hurst指数捕捉Shibor的分形特征,使用扩展后的ARFIMA-FIGARCH模型对Shibor的隔夜和7日利率收益率的VaR进行度量和回测检验。结果显示:隔夜和7日利率收益率都具有反持续性,即收益率过去是上升趋势,则未来倾向于下降;考虑分形特征的ARFIMA-FIGARCH模型,比原模型对Shibor的度量更准确;在同业拆借市场中,Ged分布是解释多头VaR的理想选择,而正态分布是解释空头VaR的理想选择。
- 王宣承陈艳
- 关键词：同业拆借利率ARFIMA-FIGARCH模型
- 高职生父母教养方式与生命意义:自尊的中介作用被引量：28
- 2011年
- 目的:考察高职生父母教养方式与高职生生命意义感的关系,以及自尊在其中所起的作用。方法:采用方便取样,从广州市两所高等职业技术学院的高职生中抽取一、二年级学生316名,用生命意义量表(PIL)、自尊量表(SES)和父母教养方式评价量表(EMBU)进行测查。结果:男生的父亲惩罚严厉、父亲过分干涉、父亲拒绝否认、父亲过度保护、母亲过分干涉、母亲拒绝否认、母亲惩罚严厉得分均高于女生,而母亲情感温暖得分低于女生(均P<0.01);城镇学生的母亲过分干涉得分高于农村学生,而生活目标得分低于农村学生(均P<0.05)。父亲情感温暖能积极预测生命热忱、逃避(β=0.21、0.29,P<0.05),母亲情感温暖积极预测生活目标、未来期待(β=0.25,0.14;P<0.05)。自尊在父亲情感温暖与生命热忱(β=0.15,P>0.05)、父亲情感温暖与逃避(β=0.26,P>0.01)、母亲情感温暖与生活目标(β=0.17,P>0.05)、母亲情感温暖与未来期待(β=0.09,P>0.05)的作用过程中起着中介作用。结论:高职生父母教养方式与生命意义密切相关,自尊在二者关系中有着中介作用。
- 朱志红孙配贞郑雪王宣承
- 关键词：生命意义父母教养方式自尊中介效应
- 分位数回归:心理统计方法的重要补充
- 在心理学研究中,回归分析(Regression)是借助数学模型对客观世界所存在的事物间的不确定关系进行数量化描写的一种常用方法,其目的在于为不确定现象的研究提供更为科学、精细的手段,以应用于相关随机变量的估计、预测和控制...
- 焦璨张敏强王宣承吴利
- 文献传递
- 基于季节分解和神经网络的物流预测混合模型被引量：5
- 2014年
- 考虑到物流行业具有周期性和随机性等特征,文章提出了基于季节分解和神经网络的的物流预测混合模型。该模型结合了统计方法对季节和趋势等确定性因素的简洁刻画能力,以及神经网络模型对随机因素的强大非线性拟合功能,极大地提高了物流货运量的预测准确性。实证结果表明:与线性回归模型、ARIMA模型和支持向量机相比,混合模型对于铁路货运量的预测误差最小,准确度最高。
- 王宣承刘恩猛程展兴方鹏飞
- 关键词：神经网络物流预测时间序列
- 基于LASSO和神经网络的量化交易智能系统构建——以沪深300股指期货为例被引量：9
- 2014年
- 本文立足于我国金融市场的现状提出了基于LASSO方法和神经网络模型的量化交易智能系统。该系统首先使用LASSO方法从众多技术指标中选出极少数最有效的指标作为输入变量,然后通过神经网络方法来搜索最优的交易规则,并以沪深300股指期货为例进行回测检验。结果显示:第一,与AIC和BIC回归模型相比,LASSO选出的变量少、预测高、且稳健性强;第二,经过神经网络的优化,交易系统的收益率和风险控制能力都得到了显著提高;第三,即使在考虑交易成本的前提下,该系统也可以获取超额收益。
- 王宣承
- 关键词：神经网络
