变结构门限t_GARCH模型及其伪持续性研究

变结构门限t O GARCH模型

及其伪持续性研究①

李松臣1张世英2

(11天津大学理学院;21天津大学系统工程研究所)

【摘要】为了反映金融时间序列的波动集聚性、非对称性、厚尾性以及在实证研究中表现出的伪持续性,本文结合门限GARCH模型以及变结构的方法提出了变结构门限t O GARCH模型。首先用M onte Car lo模拟的方法考虑了变结构GARCH模型中存在的伪持续性问题;其次针对金融时间序列非对称性、厚尾性以及强持续性的特点提出了变结构门限t O GARCH模型,总结了关于变结构点检验的几个主要方法;最后用该模型来拟合沪市和深市两个股市的周收益率序列,得到了比GARCH模型更好的拟合结果。

关键词变结构门限t O GARCH模型变结构点伪持续性t O分布Monte Carlo模拟

中图分类号F22410文献标识码A

Research on Threshold t O GARCH model with Structural Change and its Spurious Persistence

Abstract:T he threshold t O GARCH m odel w ith structural change is pro posed to depict the asy mmetry、tail O fatness and strong persistence of financial time se-r ies1Spurious persistence of GARCH model w ith structur al change is considered by Monte Carlo simulatio n,then threshold t O GARCH model w ith structur al change is defined and som e methods o f structur al chang e test are intr oduced1Empir ical re-sults o n w eekly r eturn series of Shanghai and Shenzhen stock markets indicate that thresho ld t O GARCH model w ith str uctural change outperform s the GARCH mod-el in captur ing the heteroskedasticity、the asy mmetry and tail O fatness,and av o-i ding the po tential spurious vo latility persistence1

Key words:Threshold t O GARCH model w ith structural chang e;structural chang e test;spurious persistence;t O distr ibutio n;Mo nte Carlo simulation

①基金项目:国家自然科学基金资助项目(70471050)。

引言

金融时间序列的三个典型特征是波动集聚性、非对称性、厚尾性,其中波动集聚性可以由ARCH模型(Engle,1982)及其一般形式GARCH模型(Bollerslev,1986)来刻画,其中假定残差项服从正态分布,这是一类应用最为广泛的异方差模型,但是大量的实证表明,残差项同时具有时变的条件偏度和条件峰度,具有固定峰度3且无偏的正态分布不能反映这些性质,于是国外的一些学者将具有峰度参数或者同时具有偏度参数和峰度参数的分布引入到残差项,如广义误差分布(Nelson,1991),t O分布(Bollerslev,1987),广义t O分布(H ansen,1994;Jondeau和Ro cking er,2003),广义双曲分布(Eberlein和Keller,1995;Barndo rff O Nielsen,1997),Gram O Charlier分布(Jondeau和Ro cking er, 2001),非中心t O分布(H arvey和Siddique,1999、2000),稳定分布(M cCulloch, 1996),Pearso n p s T ype IV和Johnson p s SU分布(Jun yan,2005)等,并建立了自回归条件密度(ARCD)模型来反映金融时间序列时变的概率密度以拟合其非对称性和厚尾性,但是在用上述提到的广义t O分布,广义误差分布,广义双曲分布,Gram O Charlier分布,非中心t O分布,稳定分布,Pearson p s T ype IV和Johnson p s SU分布进行建模都会遇到不同的问题,比如这些分布的密度函数一般都很复杂,且其偏度和峰度与分布参数之间存在高度的非线性关系,模型中使用线性关系建模,拟合效果并不明显。对于Gram O Charlier 分布,虽然该分布是用偏度和峰度作为分布参数,但其并不是严格意义上的概率分布,因为该分布的密度函数只有当偏度和峰度在比较小的范围内时才具有非负性,而金融时间序列往往是有偏的且具有较大的峰度,所以该分布的应用存在一定的局限。本文使用只具有一个峰度参数且参数和峰度关系非常简单的t O分布来刻画金融序列的尖峰厚尾性,用门限模型来刻画其非对称性。

波动持续性(Eng le和Bo ller slev,1986)是金融时间序列的另一个重要特征,它反映当前的波动对未来波动的影响并不随时间的推移而趋于零。金融波动的持续性研究对金融市场投资及资本资产定价有非常重要的意义,在对波动性进行建模时,大量的金融序列在用GARCH模型拟合时表现出像IGARCH模型一样具有波动持续性,而经验研究(Tim mer-m an,2001)表明,这种波动持续性很多时候是将具有参数变化的变结构GARCH模型错误地用一般的GARCH模型拟合造成的,我们称之为伪持续性(Diebold,1986;H endry, 1986)。M onte Car lo模拟的结果也表明具有变结构的GARCH模型具有很强的持续性。

一、变结构GAR CH模型及其伪持续性

考虑如下的正态GARCH(1,1)模型:

y t=A0+A1y t-1+E t t=1,2,,,T

E t=h t@z t,z t~i1i1d1N(0,1)

h t2=B0+B1E2t-1+B2h2t-1

(1)

当A

1<1时,y t具有有限的无条件均值

A0

1-A1

;当p=B1+B2<1时,y t具有有限的无条

件方差B0

1-B1-B2

,并且是协方差平稳的,其平方自相关函数为:

Q2(h)=B1(1-p2+p B1)

1-p2+B21

h=1

Q2(1)p h-1h>1

(2)

所以数值p通常被认为是波动持续性的一种度量,p值越靠近1,波动持续性越强。在

(1)式中取T=1000,A0=0,A1=0195,B0=015,t[

T

2

115,t>

T

2

,则由(1)式所确定的GARCH

模型为变结构的GARCH(1,1)模型。在M onte Carlo模拟中我们重复1000次,得到模型参数在5%显著水平下的临界值表(见表1)。

表1变结构GAR CH模型参数的5%临界值表

B1=011^B0^B1^B2^B1+^B2 B2=0110101019501040199 B2=0120101019401050199 B2=0130102019401050199 B2=0140102019401050199 B2=0150103019301060199 B2=0160105019201060199 B2=0170109019001080198 B2=0180118018901100198 B1=013^B0^B1^B2^B1+^B2 B2=0110118017001200190 B2=0120122016801220190 B2=0130127016501260190 B2=0140134016301280191 B2=0150140016401290193 B2=0160149016601310197 B1=016^B0^B1^B2^B1+^B2 B2=0110166012101630184 B2=0120165012901620190 B2=0130166013601600196 B1=018^B0^B1^B2^B1+^B2 B2=0110175011501800195B1=012^B0^B1^B2^B1+^B2 B2=0110103019001080198 B2=0120105018801090197 B2=0130107018701100197 B2=0140110018401130196 B2=0150115018101150196 B2=0160125017701190196 B2=0170137017701200197 B1=014^B0^B1^B2^B1+^B2 B2=0110144014201380180 B2=0120145014501390184 B2=0130147014801400188 B2=0140150015201400192 B2=0150156015601400196 B1=015^B0^B1^B2^B1+^B2 B2=0110158012801520179 B2=0120157013401510186 B2=0130159014001510191 B2=0140161014601500196 B1=017^B0^B1^B2^B1+^B2 B2=0110171011701730190 B2=0120170012601700196

从表1可以看出,当序列的无条件方差发生变化时,虽然模型本身关于波动是非持续的,但用GARCH模型估计时,即使B2的真实值很小,其估计量^B也会很大,且p值非常接近于1,表现出很强的持续性,即存在伪持续性现象。所以在用GARCH模型拟合金融时

间序列波动性时,若存在较强的波动持续性应该考虑用变结构GARCH模型来估计。

二、变结构门限t O GAR CH模型

对于时间序列y t,t=1,2,,,T,考虑如下的GARCH(1,1)模型:

y t|I t-1=L t+E t t=1,2,,,T(3)

E t|I t-1=h t@z t,z t~N(0,1)(4)

h2t=B0+B1E t-12+B2h2t-1(5)其中,I t-1为基于t-1期的信息集,L t为y t的条件均值,一般假定其具有门限ARM A 形式,h t2为y t的条件方差,z t的均值为0、方差为1。在传统的GARCH模型中假定z t服从标准的正态分布N(0,1),则y t的条件分布为N(L t,h2t),但是经验研究表明,大量的金融时间序列是非对称的和尖峰厚尾的,所以在(5)式中使用如下能反映非对称性的门限形式。

h2t=B0+B1(E+t-1)2+B2(E-t-1)2+B3h2t-1(5c)

E+t-1=E t-1,E t-1\0

0,E t-1<0

E-t-1=

E t-1,E t-1[0

0,E t-1>0

并在(4)式中假定z t服从均值为0、方差为1的t O分布。

在用(5c)式对实际金融时间序列的波动性进行建模时,其ARCH项和GARCH项系

数之和p=B1+B2

2

+B3往往非常接近于1,表明波动具有很强的持续性。由M onte Carlo结

果可以看到,变结构GARCH模型往往导致强持续性,即可能存在伪持续性。而实证研究发现,很多金融时间序列的波动持续性与变结构问题有关,因为重大的经济政策和制度发生变化,或者发生重大的金融事件均有可能导致经济结构的变化,从而使金融时间序列在不同的时间段具有明显不同的无条件方差,所以在上述GARCD模型的方差方程(5c)中引入如下的变结构形式。

h2t=B0+B*0D t S+B1(E+t-1)2+B2(E-t-1)2+B3h2t-1(5d)

D t S=0,t[[T S]

1,t>[T S]

,其中S I(0,1),[#]表示取整函数。则称由(3),(4),(5d)

式所构成的模型为变结构门限t O GARCH模型。

虽然GARCH模型在金融时间序列的波动性建模中有十分广泛的应用,但关于GARCH模型中变结构问题的研究并不是很多。早期工作中有Lamoureux和Lastrapes (1990)提出的,在GARCH模型中无条件方差发生变化时会像IGARCH模型一样具有很强的波动持续性,并按等时间间隔分段考虑其波动的变化。Chu(1995)考虑了F型极大值和拉格郎日乘子极大值检验统计量,虽然这两种检验有较强的检验功能但都对正态性条件比较敏感,正如我们所知,正态性假定在金融时间序列中往往是不成立的。最近普遍使用的是由Andreou和Ghysels(2002)提出的扩展的CU SUM变结构检验和最小二乘型变结构检验,本文使用CUSU M统计量进行变结构点检验。

三、实证结果分析

11数据及其统计特征

本文考虑沪市和深市两个股票市场的股指周收益率序列,原始数据分别来源于从1992年2月14日至2004年6月8日上证指数和深证指数的周数据,样本量为621。若以P t 表示t 时刻的收盘价,则周收益率为r t =100@[ln (P t )-ln (P t -1)]。则沪市和深市两个股市的周收益率见图1,统计特征见表2。

图1 深市和沪市周收益率图

表2

周收益率序列的统计特征均值

中位数最大值最小值标准差偏度峰度正态统计量沪市

01241

-01016

90108

-22162

6192

41965

57137

78868110(01000)深市01196-012545138-291895130113014164

36661405(01000)

注:(#)为显著性概率水平。

从图1可以看出,两个股市周收益率的波动性在前半部分明显大于后半部分,即无条

件方差发生变化,对两个周收益率序列的水平和波动性进行CU SUM 变结构检验得到的结果见图2。据图2的检验结果可知,沪市周收益率的水平序列在t =200(S =0132)时发生结构变化,而波动序列在t =250(S =014)时发生结构变化,深市周收益率的水平序列在t =200(S =0132)时发生结构变化,而波动序列在t =280(S =0145)时发生结构变化,所以应该在两个序列的均值方程中引入虚拟变量D 1t =0,t [200

1,t >200

,而在沪市和深市周收

益率序列的方差方程中分别引入虚拟变量D 2t =0,t [2501,t >250和D 3t =0,t [280

1,t >280

进行变结

构建模。

由表2所示,沪市和深市的周收益率都具有正的偏度和比正态分布明显大的峰度,由Jarque O Bera 统计量可以看出,两个股市的周收益率显著拒绝正态分布假设,从而在残差项引入了具有峰度参数的t O 分布,并在方差方程中使用能反映非对称性的门限形式来拟合两个股市的周收益率序列。

图2周收益率序列水平及波动性的CU SUM检验

21GARCH模型和变结构门限t O GARCH模型的估计结果

下面分别用GARCH模型和变结构门限t O GARCH模型来拟合沪市和深市两个股市的周收益率序列,见表3和表4,其中条件均值使用变结构门限ARMA(1,1)模型。表5给出了两个序列用上述两个模型拟合后残差序列的统计性质。

表3GARC H(1,1)模型的估计结果

B0B1B2B3p=B1+B2

2

+B3

沪市019828

(01001)

013848

(01000)

016709

(01000)

014686

(01000)

019965

深市110297

(01000)

012141

(01000)

01473918

(01000)

016406

(01000)

019846

注:同表2。

表4变结构门限t O GAR CH(1,1)模型的估计结果

B0B*0B1B2B3p=B1+B2

2

+B3

沪市3711565

(01000)

-3614799

(01000)

012182

(01000)

012735

(01007)

015214

(01000)

017673

深市1219414

(01000)

-1019168

(01000)

012907

(01000)

014411

(01001)

015262

(01000)

018921

注:同表2。

表5GARC H(1,1)模型和变结构门限GARCH模型均值方程残差比较

上证指数深证指数

GA RCH(1,1)变结构门限t O G AR CH G ARCH(1,1)变结构门限t O GA RCH 标准偏差1100111222110013019992

偏度113904014567112253016352

峰度12154727130991211578818277

正态统计量25541473

(01000)

50114269

(01000)

2321172

(01000)

91715821

(01000)

A RCH效应

018293

(015290)

01057

(01810)

01225

(01451)

011382

(017101)

B

o x O P i e r c e Q 统计量

残差

Q(5)

131440

(01020)

121615

(01027)

1217

(01026)

11901

(01593) Q(10)

171802

(01058)

141314

(01159)

1713

(01098)

514030

(01714) Q(20)

281901

(01090)

271804

(01114)

281412

(01100)

161101

(01585)

残差

平方

Q(5)

412098

(01520)

019749

(01965)

017876

(01978)

112763

(01735) Q(10)

610575

(01810)

212246

(01994)

211732

(01995)

218752

(01942) Q(20)

715825

(01994)

817261

(01986)

410079

(11000)

416995

(01999)

注:同表2。

31结果分析

对比表3和表4的估计结果可以看出,当使用GARCH(1,1)模型拟合时,两个序列

的p值都非常接近于1,说明波动具有很强的持续性,但是用变结构门限t O GARCH模型估计的结果却表明,沪市和深市的周收益率序列关于波动是非持续的,其反映波动持续性的p值分别是017673和018921,所以用GARCH(1,1)模型拟合表现出的波动持续性是伪持续性。又因为方差方程中的虚拟变量系数均为负数,说明两个序列前半部分的无条件方差大于后半部分,从图1的周收益率序列图也可以看出前后波动性剧烈程度明显不同,所以伪持续性是因为序列无条件方差变化而发生变结构引起的,这与所估计的结果一致。

从表5可以看出,经过变结构门限t O GARCH模型拟合后,与GARCH(1,1)相比,均值方程的残差的偏度和峰度都明显降低,标准偏差接近于1,正态分布统计量也明显降低。ARCH效应测试表明,经变结构门限t O GARCH模型拟合后,残差的ARCH效应不再显著,自相关程度测试表明残差序列不存在自相关,残差平方的自相关也不显著。总之,变结构门限t O GARCH模型较一般的GARCH模型能更好地拟合沪市和深市的周收益率序列。

四、总结

本文用M onte Carlo模拟方法说明了变结构GARCH模型产生的伪持续性问题,针对金融时间序列表现出的非对称性、厚尾性及强持续性等特点,提出了变结构门限t O GARCH 模型,并总结了变结构点检验的几个基本方法。实证研究中,用变结构门限t O GARCH模型拟合沪市和深市两个股市的周收益率序列,得到了比GARCH模型更好的拟合结果,避

免了伪持续性问题,清楚地说明了两个股市在不同时段的无条件方差的变化,同时更好的拟合了金融序列的非对称性和厚尾性。

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(责任编辑:刘强)

CORBA 构件模型综述

收稿日期:2004-05-19;修返日期:2004-06-26基金项目:国防预研基金资助项目(413160102) CORBA 构件模型综述 * 潘慧芳,周兴社,於志文 (西北工业大学计算机学院,陕西西安710072) 摘 要:随着计算机网络技术和应用的发展,分布构件技术成为分布式计算领域的热点,CCM 就是主流的分布构件技术之一。首先介绍了CCM 产生的背景,然后对CCM 的重要组成部分进行了详细的阐述,并对现有的基于CCM 的研究和实现进行了简要的分析,最后将CCM 与EJ B 和COM 进行了比较。关键词:构件;CORBA;CCM 中图法分类号:TP311 文献标识码: A 文章编号:1001-3695(2005)05-0014-02 An Overview of CORBA Com ponent M odel PAN Hui-fang,ZHOU Xing-she,YU Zhi-wen (School of Computer Science,Nor thwester n Polytechnical Univers ity,Xi ’an Shanxi 710072,China) Abst ract :Along wit h t he developm ent of com puter net works and applica tions,distribut ed com ponent t echnolog y becam e t he hot spot of distribut ed com https://www.wendangku.net/doc/431861344.html, M is one of t he popular dis tribut ed com ponent technolog ies.This paper first int roduces t he background of CCM.It then describes t he m a in sect ions of CC M and a na ly zes the ex ist ing im plem ent at ions based on CC M.Fi-na lly,it com pares C CM with rela ted t echnolog ies.Key words:Com ponent;CORB A;C CM 随着网络技术的飞速发展,单个计算节点的处理能力持续提高,不同厂商和异构技术环境的不断激增,使得分布式系统的应用和开发日趋复杂。在构建企业分布式应用系统的过程中,要求系统具有可配置性、可伸缩性、可重用性和可管理性,以满足不断增长的企业应用需求。在这种情况下,分布构件技术应运而生。通过采用分布构件技术,可以降低大型分布式系统的开发难度,重用已有的代码资源,提高分布式系统的开发效率。目前,主流的服务器端分布构件技术有OMG 组织的C CM (CORB A C om ponent Model,C CM )技术,M icrosoft 的C OM (Com ponent Object M odel,C OM)技术以及S U N 的EJ B(E nt er-prise J av a Bea n,EJ B )技术。因为C ORBA 采用远程对象调用机制,支持异构环境下分布式应用系统的开发和互操作,具有与底层硬件、操作系统、网络、通信协议和编程语言无关的特点,所以被广泛地应用于大型的分布式系统中。而CCM 作为C ORB A 3.0规范的一部分,对原有的对象模型进行了扩展,从而更易于服务器端软件的重复使用和CORBA 应用程序的动态配置,因而具有广阔的应用前景。 1 CORBA 构件模型 传统的CORB A 对象模型(CORBA2.x 规范)具有一些明显的缺陷,如没有配置对象实现的标准方式,缺少对公共COR-BA 服务器编程模式的有效支持,对象功能难以扩展,CORBA 对象服务的可用性没有预先定义,对象生命周期管理没有标准化等。这些缺陷导致对象实现难以设计、重用、配置、管理和扩展。为此,OMG 在C ORBA 3.0中引入了CCM,C CM 是用于开 发和配置服务器端分布式应用的构件模型。 下面对CCM 中的抽象构件模型、构件实现框架(C IF)、容器编程模型、打包与部署模型进行详细的描述。1.1 抽象构件模型 CCM 构件提供了称为端口(Port s)的多种外部接口,以便与客户、其他构件、C ORB A 服务等进行交互。构件模型支持四种基本的Port s 。 (1)侧面(Facet s)。它是构件提供的与客户交互的相互独立的一组接口。一个构件能够提供多个对象引用,这些不同的对象引用被称为Facet s,Facet s 可以支持不同名字和功能的IDL 接口。客户通过唯一的等价接口(E quivalent Interfa ce)在构件的多个Facet s 间进行导航。Fa cet 接口的实现被封装在构件中,被看作是构件的一部分。 (2)插口(Recept acles)。它是一些指定的连接点(Connec-tion Point s),这些连接点描述一个构件使用外部构件提供的对象引用来调用其上的操作的能力。通过使用插口,构件能够与其他对象进行连接,并调用这些对象的操作。 (3)事件源/事件接收器(E vent Sources/Ev ent S inks)。它是指定发送/接收特定类型事件的连接点。事件源分为Em it-ter 和Publis her 两类,Em itt er 规定在某个时间只允许一个接收者与之连接,Publisher 允许同时有多个接收者与之连接。事件接收器允许有多个事件源与之相连。 (4)属性(At tribut es)。属性主要用于构件的配置,配置工具使用属性对构件的配置参数进行预先的设置。 CCM 引入了产地(Hom e)对构件的生命周期进行管理。一个Hom e 是某种类型所有构件实例的管理器,不同类型的 Hom e 能够管理同一类型的构件,但一个构件实例只能有一个Hom e 实例。Hom e 形式化了工厂(Fa ct ory)设计模式来管理同 ?41?计算机应用研究2005年

思考问题的结构性模型

结构性思维

目录 01.如何理解结构化思维? (1) 02.如何快速熟悉一个新领域？ (12) 03.如何分析一家企业的商业模式？ (28) 04.理解他人性格的四个维度 (40) 05.年终总结如何写？ (46) 06.如何有效进行工作复盘？ (51) 07.应届生如何找工作？ (58) 08.如何利用战略思维提升工作能力？ (67) 09.找到梳理逻辑思维的工具 (78) 10.利用 PPT 思维提升笔记能力 (89)

01. 如何理解结构化思维? 工作内和工作外，经常会帮他人修改文档，发现大家在写作时候，会有一个通病： 堆砌事实。 这背后一般有两个借口： 我花了这么多时间找资料，总不能浪费啊！ 至少要让领导看到，即使最后的内容不过关，但没有功劳也有苦劳啊！ 本质上来说，就是缺乏结构化思维。 ↑ 堆砌的文章一片混乱 ↑ 按逻辑进行汇总 （一）什么是结构化思维 结构化思维的本质是框架。它将搜集到的信息、数据、知识等素材按一定的逻辑进行归总，继而让繁杂的问题简单化，最终结果是透过现象看本质。 其实，读书阶段的语文课，很大程度上就在锻炼我们的结构化思维。 比如作文的总分总关系，就是结构化思维的经典模式。以《一件难忘的事》为例： 总：今年最难忘的事，是去爬峨眉山。

分：爬峨眉山的时候，遇见了好多猴子，在半山腰吃了川菜，第二天早上还看了日出。 总：这真的是难忘的一件事！ 如果有心，我们还可以对这个逻辑做一个更深入的解剖：分的部分其实都是在论证这件事情的「难忘」。 ?遇见猴子→难忘 ?吃川菜→难忘 ?看日出→难忘 所以，整个逻辑十分清晰。 工作中经常遇到的逻辑是另一类： ?发现问题 ?分析问题 ?解决问题 以公众号运营为例： ?发现问题 公众号阅读量不够。 ?分析问题 从阅读者角度上看。渠道更多元，头条号、百家号、即刻等在分散注意力。 从写作者角度上看。内容重复，没有新鲜感；粉丝量基数少，自然转化率低；图文排版丑，影响观瞻；写作技巧差，没有愉悦感。 ?解决问题

直升机显模型跟踪控制与仿真--直升机控制系统大作业

南京航空航天大学 直升机控制系统大作业题目直升机显模型跟踪控制与仿真 学生姓名Xx 学号xxx 学院xxx 专业xxx 指导教师xxx 二〇一七年六月

第一章 小型直升机的建模 小型无人直升机要实现控制，首先要对小型直升机进行模型的建立，建立准确的模型能够简化直升机的设计的流程，缩短设计时间，大大提高设计的效率，而且对于仿真来说，是不需要成本的，这也大大减少了硬件调试时由于控制律的不合适导致的直升机的坠毁的情况。基于准确的模型，设计出来的控制律，能够非常不错的用在实际的小型无人直升机上，大大缩短了调试时间。 1.1小型无人直升机建模方法简介 小型直升机的模型表现为高阶非线性、非对称非定常等特点，而且很多参数很难通过仪器测量得到，而且与大型有人直升机相比，稳定性较差，抗干扰能力比较弱，因此建立小型直升机的模型非常困难，如今小型无人直升机的建模应用最广的方法主要为两种，分别为原理建模法和系统辨识法。本文采用原理建模法。 原理建模法是将直升机分为主旋翼、机身、尾桨等部分，并对各部分进行动力学分析，从而获得各部分的动力学模型，然后建立位置，姿态，控制量之间的非线性方程组，获得比较精确地模型。在某个平衡位置，要获得小型无人直升机的线性方程，可以对小型无人直升机的非线性模型进行线性化。由于原理建模法是从小型无人直升机本身的动力学特性出发，因此适合直升机全包线飞行设计。 相对于系统辨识法来说，原理建模法比较复杂，建立的方程阶数比较高，而且很多参数获得比较困难，但是对于直升机建模来说，它有它自己独特的优势，仍然是无可替代的，比如随着时代的发展，人们对小型直升机的性能要求也越来越高，一些超机动的飞行动作，采用系统辨识法就很困难，因为一些超机动飞行操纵起来很困难，而且很危险，这时候就需要采用原理建模法。 1.2小型直升机模型的建立 1.2.1坐标系 在忽略弹性变形的情况下，小型直升机为六自由的刚体，选择合适的坐标系可以简化对直升机的研究，并且可以使对直升机的描述更简单准确。我们按笛卡尔右手定则选取地面坐标系，机体坐标系和速度坐标系。 （1）地面坐标系E E E E Z Y X O

计量经济学 Chow(邹氏)检验 检验模型是否存在结构性变化 Eviews6

数学与统计学院实验报告 院（系）：数学与统计学学院学号：姓名： 实验课程：计量经济学指导教师: 实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：验证性 实验时间：2017年 3 月15 日 一、实验课题 Chow检验（邹氏检验） 二、实验目的和意义 1 建立财政支出模型 表1给出了1952-2004年中国财政支出（Fin）的年度数据（以1952年为基期，用消费价格指数进行平减后得数据）。试根据财政支出随时间变化的特征建立相应的模型。 表1 obs Fin obs Fin obs Fin 1952 173.94 1970 563.59 1988 1122.88 1953 206.23 1971 638.01 1989 1077.92 1954 231.7 1972 658.23 1990 1163.19 1955 233.21 1973 691 1991 1212.51 1956 262.14 1974 664.81 1992 1272.68 1957 279.45 1975 691.32 1993 1403.62 1958 349.03 1976 656.25 1994 1383.74 1959 443.85 1977 724.18 1995 1442.19 1960 419.06 1978 931.47 1996 1613.19 1961 270.8 1979 924.71 1997 1868.98 1962 229.72 1980 882.78 1998 2190.3 1963 266.46 1981 874.02 1999 2616.46 1964 322.98 1982 884.14 2000 3109.61 1965 393.14 1983 982.17 2001 3834.16 1966 465.45 1984 1147.95 2002 4481.4 1967 351.99 1985 1287.41 2003 5153.4 1968 302.98 1986 1285.16 2004 6092.99 1969 446.83 1987 1241.86 步骤提示： （1）做变量fin的散点图，观察规律，看在不同时期是否有结构性变化。

青鸟构件库概念模型

青鸟构件库概念模型 一、引言 二、语法结构 2.1功能移出部分 2.2模板参数 2.3特例化实例化描述 2.4协作规约、成员规约和规约互联 2.5协作对象、成员对象和对象互联 参考文献 附录 附录1--青鸟构件描述语言BNF 回页首 一、引言 在过去三十年中，软件生产率一直稳步增长，但仍不足以满足社会对软件产业的需求[1,2]。为了解决这一问题，科技人员在软件工程和人工智能领域进行了深入的研究。近几年来，人们开始认识到，要真正实现软件的工业化生产方式，保证软件生产的高效率和高质量，软件复用是一条现实可行的途径[3]。 作为软件复用中一个主要的研究方向，构件描述与复合的研究最早可以追溯到70年代

Parnas所提出的模块[4]。早期的研究工作主要集中在模块互联语言(Module Interconnection Language)方面，如MIL75[5]、Intercol[6]等。进入80年代，研究重点开始转向构件描述语言(Component Description Language)，其中具有代表性的工作包括Gougen开发的OBJ[7]和LIL[8]，“Berlin approach”开发的ACT TWO[9],以及Meld[10]等。Litvintchouk和Mastsumoto指出两种语言的区别主要在于，模块互联语言是描述性的(declarative)，而构件描述语言是强制性的(imperative)[11]。进入90年代，研究重点转向如何将模块互联语言的优点引入到构件描述语言当中，即使构件描述语言同时具有描述构件和构件子系统的能力，主要的工作包括Π[12]、CDL[13]、CIDER[14]、LILEANNA[15]、RESOLVE[16]以及OOMIL[17]以及等。 青鸟构件描述语言的主要作用是描述构件接口，它可以应用在以下三个方面：1、在工具的支持下实现自动或半自动的构件复合；2、利用接口描述中的形式化信息来进行构件验证；3、利用规约匹配技术来进行构件查询。JB_CDL的设计目标是同时满足以上三个方面的应用，目前的实现方案主要针对第一方面应用，但同时也考虑了今后扩展的可能。JB_CDL的特点在于：1、以采用面向对象范型的代码件和设计件为描述对象；2、语言本身也采用面向对象范型；3、以一致的形式描述类和框架等不同形态的构件；4、与青鸟构件库系统紧密结合。 回页首 二、语法结构 JB_CDL分九个部分来描述规约，即功能移出、模板参数、特例化实例化描述、协作规约、成员规约、规约互联、协作对象、成员对象、对象互联，其BNF范式如表1所示。另外，需要注意的是规约声明必须以句号结束。以下分别介绍这几个部分的语法和语义。

服务描述模型

来源于书面向服务的计算―原理及应用 我们在第1章介绍软件编程范型的发展时就提到：服务事实上是一种网络环境下具有自治、自描述等特征的特殊构件，因此合理的构件描述模型同样也适用于服务。 此处我们要介绍的是Will Tracz提出的3C模型（Will 1990）。该模型从构件的概念（Concept）、内容（Content）和上下文（Context）三个方面来刻画构件。其中： ●概念是对构件做什么的抽象描述，可以通过构件的概念了解构件的功能。构件的概 念包括构件的接口规约和语义两个方面。 ●内容是对概念的具体实现，描述构件如何去完成概念所刻画的功能。 ●上下文是构件和构件执行环境之间的关系。上下刻画构件的运行环境，为构件的选 择和修改提供指导。 3C模型到Web服务技术规范的对应关系如下： ●概念：Web服务描述语言（如WSDL） 显然WSDL描述了Web服务的接口规范，从接口我们可以了解Web服务的功能，包括其包含的操作以及这些操作的输入和输出。 ●内容：Web服务组合语言（如BPEL4WS） 通过BPEL4WS我们可以具体描述Web服务在接收到操作调用消息后的处理细节。 ●上下文：Web服务策略、协作、安全、事务等语言 除了基本的概念和内容，Web服务还需要许多上下文描述以刻画其具体的执行环境，比如通过WS-Policy可以描述Web服务使用者的偏好，通过WS-CDL可以描述多个Web服务在协作时要遵循的规则，通过WS-Security可以描述Web服务的安全上下文，而通过WS-Transaction可以描述Web服务的事务上下文。 因此构件描述的3C模型同样也为Web服务描述语言提供了良好的分类模型。 Web服务描述语言WSDL（Web Service Description Language）只描述了Web服务三方面的内容：接口、和网络传输协议的绑定、以及服务的访问端点。 我们已经知道，自描述是服务的基本特征之一，服务的松耦合特性正是基于服务描述来实现的。服务描述是服务提供者和服务消费者之间的纽带，服务提供者通过服务描述展示其功能、访问方式以及各种其他属性，而服务消费者也是通过服务描述了解服务，使用服务。 服务描述涉及服务的各个方面，以Web服务为例，很多规范都是为了描述Web服务，比如： ●WSDL：描述Web服务的接口、访问方式和地址。 ●BPEL4WS：以过程的方式描述一个组合Web服务的内部结构。

hr不懂这几种思维结构化模型你就out了思维可视化的四类模型

hr不懂这几种思维结构化模型你就out了思维可视化的四类 模型 人的思考过程，是一个奇妙的过程，思维在脑海里流窜，横冲直撞又反复纠缠，最后扭成一团麻。所以常常会有人抱怨，脑袋里很乱，想不出头绪。这是因为，大部分人的思考过程都是杂乱无序的，没有逻辑的，最后也没法形成有效的沉淀，更无法找到清晰的结论。那么本文要讲述的，就是怎样把思维进行可视化的规整，最终系统化的沉淀下来，找到其中有价值的方向。其实这种可视化的规则，不止可以用工作中，用在生活中也一样。大部分人脑力最活跃的时候，往往是睡觉前、蹲厕所时，这时候你的脑袋里就像纪录片一样闪回各种生活片段，也会自我探讨很多人生问题，但是当别人问你，刚才你都想了些什么？你会发现你突然脑袋一片空白，我刚才在想什么？好像想了很多，却又都不记得了。除非在这漫无目的的脑力激荡中，你产生了让自己信服的idea，否则你很难记住自己都想了什么，所以大部分人这种碎片化的时间，都是毫无价值的浪费了。逻辑好的人，往往善于归纳总结，把复杂包裹起来，把整理后的闪光点暴露出来，就像集线器，把各种线索都收纳到盒子里，把重要的插头暴露出来。领导讲话，都喜欢讲3点。这并不是信手拈来那么简单，这需要提前做好充沛的准备。很多说3点的人，都是提

前思考过的，有备而来的。当然也不排除有些人天赋秉异，可以在极端的时间内，快速的思考并总结，提练出有价值的3点来。这是很难的事情，我也极少这么做，但是为了体现我自己很有逻辑，有时候我会这么说，这件事情，可以总结成如下几点，第一点，第二点，第三点……能说几点说几点，但是随时可以见好就收。我这里有一个面试的时候，我会问的比较有代表性的逻辑问题，请说出你的三个优点，每个优点说三个例子，每个例子不超过一句话。这要求应聘者在极短的时间内总结并提炼，是非常考验逻辑的。设计中的思维可视化，是从无序到有序的思考过程。不是所有的人都是天生就有很好的逻辑的，但是好在，逻辑是可以训练的，只要你懂的把自己的思维进行可视化的展示、分析和整理。漫思维模型是大部分人大部分时间的思维模型，从一个想法漫入进来，思绪进过各种游弋，然后再散漫的发散，如果有幸从中间找到一些价值点，那也只能说是幸运。不过像头脑风暴（Branstorming）这种依赖脑力激荡的思考方式，倒是也适用于这种漫思维模型，因为头脑风暴确实是需要从无限可能性中去寻找方向。所以这种思维模型也不是一无是处，只是适用的场景不同，也不需要可视化出来。聚思维模型是少量善于逻辑分析的人的思维模型，他们善于先自我发散，再筛选可能，然后聚合成靠谱方向，再具体细化。思维是一个漏斗，最后沉淀下来的想法，是经层层筛选的。而能控制自己