经济数据统计分析及金融市场物理模型研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    70142005
  • 项目类别:
    专项基金项目
  • 资助金额:
    2.5万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G01.管理科学与工程
  • 结题年份:
    2002
  • 批准年份:
    2001
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2002-01-01 至2002-12-31

项目摘要

With the support of this project,we develop money market models and test their accuracy and predictive power using available high-frequency financial data;present statistical analysis of these data using such concepts as power-law distributions,correlations,scaling,unpredictable time series,and random processes.The focus has been on different aspects of the analysed stochastic process, e.g.,the shape of the distribution of price changes,the temporal memory and the higher-order statistical properties. We try to develop the most satisfactory stochastic model describing all the features encountered in empirical analyses. We consider analogies and differences between price dynamics in a financial market and such physical processes as turbulence and ecological systems. In order to clarify the time correlation of a financial series, the "technical analysis" has been reconsidered and developed for detection of the presence of a higher-order correlation in price changes.We study adaptive complexity behavior in a variety of microscopic models in which agents are competing for limited resources,develop agent-based model of money market and seek to understand the physics of adaptive behavior of a few existing models,such as minority game, the genetic model and its variations.We propose and study a generalized version of the minority model in which agents may stay away from entering the game by imposing criteria on the accumulative success rate of the strategies.Using the generalized minority model,such factors as an inhomogeneous population of agents with different capabilities and different confident levels have been investigated. These models have also been studied within the context of the bar-attendance model proposed by W.B.Arthur.The topics studied by us are of relevance to a variety of subjects of current interests such as econophysics,evolutionary biology,social dilemmas,and resource allocation in a distributed network..
采用诸如幂律、关联、标度、列维分布、分形布朗运动等概念对高频金融数据进行统计分析,建立能够精确描述价格变化的分布特征、记忆效应和高阶统计性质的随机过程。提出和发展基于经纪人竞争有限资源相互作用的金融市场微观型,建立可容纳市场更多真实特征的金融物理模型,研究各种模型的自适应复杂系.统行为并对其物理机制有更深刻的理解。.

结项摘要

项目成果

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  • 通讯作者:
    周涛
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    汪秉宏
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  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汪秉宏;周涛;刘建国
  • 通讯作者:
    刘建国
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邹艳丽;罗晓曙*;方锦清;汪秉宏
  • 通讯作者:
    汪秉宏

其他文献

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汪秉宏的其他基金

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相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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