王雪峰
- 作品数：14 被引量：20H指数：3
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- 相关领域：理学经济管理文化科学机械工程更多>>
- 标的资产混合过程的欧式未定权益定价
- 2006年
- 未定权益定价是金融数学的基本问题之一.讨论了无摩擦连续时间金融市场的欧式未定权益定价问题,其中标的资产价格为Ito^过程和复合Poisson过程组成的“混合”过程.利用鞅方法得到了欧式未定权益定价的一般公式,欧式看涨期权和看跌期权定价及平价关系.
- 苏军赵选民王雪峰
- 关键词：未定权益定价鞅方法金融数学
- 含结构变点无限方差序列的伪回归检验被引量：2
- 2013年
- 基于最小二乘回归理论,研究了含结构变点无限方差序列的伪回归检验.结果表明,对两列含结构变点无限方差序列进行线性回归分析时,当两序列尾部指数之和小于1.5时,无论结构变点位置是否相同,t检验统计量均发散,导致伪回归现象的出现.究其原因,结构变点增加了回归误差的持久性,从而产生伪回归.蒙特卡罗数值模拟结果表明,伪回归现象不仅受序列尾部指数的影响,且对结构变点的位置敏感.
- 王雪峰余聪金浩
- 关键词：伪回归T检验
- 高等学校学费标准的几点思考被引量：2
- 2009年
- 学费问题涉及到每一个大学生及其家庭,是一个敏感而又复杂的问题,过高的学费会使很多学生无力支付,过低的学费又使学校财力不足而无法保证运转。学费问题近来在各种媒体上引起了热烈的讨论。分析了当前我国高等教育学费的现状,指出我国高等教育学费增长速度远超过城镇、农村家庭收入的增长速度。讨论了影响学费标准的各种因素,给出了合理的学费标准准则。
- 王雪峰
- 关键词：高等教育学费政府投入
- 一种新型的基于网络的数学学习系统
- 本发明涉及一种新型的基于网络的数学学习系统，其包括输入模块，其将远端用户的需求信息传输通过相连接的信息转换模块传输至信息采集模块中；所述的输入模块包括语音输入单元和文字输入单元；所述的信息转换模块，其将语音和文字信息转换...
- 郑颖春王雪峰宋彦娥
- 文献传递
- 高阶(F,η)-不变凸性下的多目标分式规划的最优性条件
- 2020年
- 定义了一类新的广义高阶(F,η)-不变凸函数、高阶(F,η)-伪不变凸函数、高阶(F,η)-拟不变凸函数等,并用若干的实例验证了该函数的存在性.在新广义凸函数的约束下,给出并证明了一类具有该广义凸性的多目标分式规划问题有效解和弱有效解的最优性充分条件.
- 高晓艳岳冬萍王雪峰
- 关键词：多目标分式规划最优性条件
- 养老金调整的一个数学模型
- 2012年
- 养老基金（pension fund）是一种用于支付退休收入的基金,是社会保证基金的一部分.为避免养老金调整的随意性、不规范性及诸多人为因素,本文提出了在我国养老金正常调整机制遵循的理念和原则下,以城镇居民人均可支配收入为参照指数,提出了建立基本养老金正常调整机制的核心模型.此模型调整养老基金比较简单,易于操作,并降低了诸多因素的影响.
- 樊炳倩王雪峰王卫涛
- 关键词：养老基金
- (V,η)-I型对称不变凸多目标规划的对偶性被引量：4
- 2019年
- 利用对称梯度,定义了一类新的广义不变凸函数:(V,η)-Ⅰ型对称不变凸函数、(V,η)-Ⅰ型对称严格拟不变凸函数以及(V,η)-Ⅰ型对称严格拟伪不变凸函数,并在新广义凸性的假设下,研究了一类多目标规划问题的Mond-Weir型对偶,得到了这类多目标规划的若干个弱对偶定理、强对偶定理以及严格逆对偶定理。
- 王雪峰王芮婕高晓艳
- 关键词：多目标规划对偶性
- 基于次微分集的外接长方体的不可微优化算法被引量：1
- 2009年
- 目的研究求解不可微优化问题的算法及收敛性。方法引进次微分集的外接长方体的概念,确定目标函数的下降方向。结果给出了一般的无约束不可微优化的一类可实现算法,并且证明了算法的收敛性,在一定的条件下算法还具有线性收敛性。结论初步的数值例子表明算法是有效的,且具有简单实用的特点。
- 王雪峰
- 关键词：不可微规划优化算法次梯度
- Black-Scholes期权定价模型的一种改进方法被引量：7
- 2005年
- 讨论了Black-Scholes模型的定价偏差,给出了一种改进方法.假设利率是随机的且风险资产的价格过程服从跳-扩散过程的情况下,研究了欧式期权定价问题,得到了欧式看涨期权和看跌期权定价公式及平价关系.
- 苏军赵选民王雪峰
- 关键词：BLACK-SCHOLES模型跳-扩散过程平价关系
- 一种求解分类问题的优化算法被引量：3
- 2008年
- 给出了一类线性分类算法的数学描述,在求解分类问题的平分最近点法与最大间隔法的基础上,将线性分类问题转化为一类无约束不可微优化问题。设计了一种求解该问题的不可微优化算法,并证明了算法的收敛性。初步的数值例子表明该算法是有效的,且具有简单实用的特点。
- 王雪峰
- 关键词：不可微优化
