波罗的海干散货指数的简单预测方法

波罗的海干散货指数(BDI)被公认为国际干散货市场的晴雨表,预测BDI十分困难,也十分重要。着重介绍几种简单实用的数值拟合方法,并建立BDI预测模型,为航运管理人员提供参考。     

散货船运输市场周期性分析与预测

国际散货船航运市场在国际航运市场中占有举足轻重的地位,其走势具有周期性,可以预测船舶航运市场的整体趋势,进一步对全球经济形势分析预测。通过对克拉克森报告进行分析和调研,根据调研结果并结合新冠疫情影响确定了散货船航运市场的主要影响因素,采用相关股票指数和数据对各影响因素量化,对历史数据建立时滞模型并进行多元回归分析,进而建立时滞回归模型,构造了代价函数并采用梯度下降法建立多变量线性回归模型,得出表征散货船市场情况的波罗的海指数(BDI)与影响其走势的几种主要因素之间的代数关系,从而用近几年各影响因素的值来预测未来几个月内波罗的海指数的发展趋势,为船市的进一步布局规划提供参考。     

绝经前妇女子宫切除前后心理状况调查分析

目的　了解子宫切除前后女性的心理状况改变趋势、程度和影响因素。方法　采用前瞻性研究方法调查 83例接受子宫切除手术女性入院时和术后 3月的心理状况。结果　心理状况调查自评得分显示术后BDI分值、SCL 90(偏执因子除外 )各因子得分显著低于术前 ,与他评调查HAMD评分一致 ,中、重度抑郁症发生率由术前 3 3 .7%降至术后 10 .1% ;不同年龄段患者SCL 90改变程度不同 ;术后BDI分值和HAMD得分与术前水平显著正相关 ;术前HAMD评分与受教育年限负相关 ,与主诉正相关 ,术后与产次、有内科合并症正相关 ,与年龄负相关。结论　子宫切除有利于患者身心健康 ;围手术期抑郁好发于年轻、多产、文化程度低、诉述痛经和月经过多及有其他内科疾患的妇女。     

基于分形期权理论的船舶投资决策研究

船舶作为航运企业最重要的生产资料,其前期的投资决策分析至关重要.一直以来,船舶投资风险价值的计算是困扰人们的问题之一,实物期权理论与B-S定价模型的发展为其提供了一个解决办法.但B-S 定价模型中最重要的假设条件是资产价格波动符合正态分布,这与现实差距较大.本文以分形分布条件代替B-S定价模型中正态分布的假设,建立起分形期权定价模型,并利用BDI价格指数进行实证分析.结果证明BDI对数收益率序列的H指数大于0.5,说明BDI收益具有较强记忆性,呈现尖峰胖尾特征.在此条件下,以传统B-S定价模型计算出的船舶投资实物期权价值大于分形期权价值,说明其高估了船舶投资的管理柔性价值,这会使投资者产生盲目乐观心理,进而增大投资决策风险.     

中国沿海集装箱运价指数与波罗的海运价指数的比较

为研究全球金融危机以来中国沿海集装箱运价指数（CCFI）与波罗的海运价指数（BDI）的波动趋势及关联，通过Eviews分析两者2008年9月至2009牟5月的数值，并运用向量自回归模型和格兰杰因果检验等统计方法对其进行分析比较，发现CCFI同BDI一样具有股票收益率序列的特征，适合作为运价指数期货的标的，有助于预估我国集装箱航运市场的运价走势以规避运价风险，并为我国运价指数期货的推出提供理论基础。     

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船舶作为航运企业最重要的生产资料,其前期的投资决策分析至关重要.一直以来,船舶投资风险价值的计算是困扰人们的问题之一,实物期权理论与B-S定价模型的发展为其提供了一个解决办法.但B-S定价模型中最重要的假设条件是资产价格波动符合正态分布,这与现实差距较大.本文以分形分布条件代替B-S定价模型中正态分布的假设,建立起分形期权定价模型,并利用BDI价格指数进行实证分析.结果证明BDI对数收益率序列的H指数大于0.5,说明BDI收益具有较强记忆性,呈现尖峰胖尾特征.在此条件下,以传统B-S定价模型计算出的船舶投资实物期权价值大于分形期权价值,说明其高估了船舶投资的管理柔性价值,这会使投资者产生盲目乐观心理,进而增大投资决策风险.     

2008年国际干散货运输市场展望

2007年是干散货市场的特殊年份，呈现出需求火暴、里程延长、压港严重和FFA市场过度炒作等特点，诸多因素导致干散货市场波动剧烈。2008年船舶严重压港和海运里程延长等支持市场强劲的因素依然会有明显体现，干散货市场仍处于需大于供的强势中。但美国次贷危机、中国宏观调控、远期运力大量交付压力、投机资本炒作干散货FFA的力度和方向等因素都会在一定程度上影响市场走势，市场的波动将更加剧烈。     

Using BDI agents to improve driver modelling in a commuter scenario

The use of multi-agent systems to model and to simulate real systems consisting of intelligent entities capable of autonomously co-operating with each other has emerged as an important field of research. This has been applied to a variety of areas, such as social sciences, engineering, and mathematical and physical theories. In this work, we address the complex task of modelling drivers’ behaviour through the use of agent-based techniques. Contemporary traffic systems have experienced considerable changes in the last few years, and the rapid growth of urban areas has challenged scientific and technical communities. Influencing drivers’ behaviour appears as an alternative to traditional approaches to cope with the potential problem of traffic congestion, such as the physical modification of road infrastructures and the improvement of control systems. It arises as one of the underlying ideas of intelligent transportation systems. In order to offer a good means to evaluate the impact that exogenous information may exert on drivers’ decision making, we propose an extension to an existing microscopic simulation model called Dynamic Route Assignment Combining User Learning and microsimulAtion (DRACULA). In this extension, the traffic domain is viewed as a multi-agent world and drivers are endowed with mental attitudes, which allow rational decisions about route choice and departure time. This work is divided into two main parts. The first part describes the original DRACULA framework and the extension proposed to support our agent-based traffic model. The second part is concerned with the reasoning mechanism of drivers modelled by means of a Beliefs, Desires, and Intentions (BDI) architecture. In this part, we use AgentSpeak(L) to specify commuter scenarios and special emphasis is given to departure time and route choices. This paper contributes in that respect by showing a practical way of representing and assessing drivers’ behaviour and the adequacy of using AgentSpeak(L) as a modelling language, as it provides clear and elegant specifications of BDI agents.     

基于BDI的分布式卫星系统协商机制研究

针对分布式卫星系统在动态环境中的任务协作问题,借鉴MAS理论中的合同网协议,就其在分布式卫星系统应用中的不足,对该协议进行扩充,并引入BDI心智状态参数,形成BDI心智状态模型.将该模型用于扩充合同网协议中,提出一种基于BDI的分布式卫星系统协商机制.机制中详细描述实现扩充合同网协议的BDI行为驱动规则,这些规则有助于改善协作质量,使系统具有较好的适应性和灵活性.