71、金融投资与遥感数据分析：创新模型与方法的探索

金融投资与遥感数据分析：创新模型与方法的探索

在金融投资和遥感数据分析领域，近年来不断涌现出创新的模型和方法，旨在更精准地评估风险、构建投资组合以及从海量数据中提取有价值的信息。本文将详细介绍金融领域的共动模型和遥感数据处理的像素粒度框架，探讨它们的原理、应用及实验结果。

金融投资：共动模型下的投资组合构建

共动风险量化

在金融市场中，资产之间的共动关系对投资组合的风险和收益有着重要影响。为了量化这种风险，研究者提出了一个衡量指标 $\beta_{ij}$，即相对于资产 $i$ 购买资产 $j$ 的风险。其计算公式为：
$\beta_{ij} = \sum_{k\in s} \delta_{i}^{k} \cdot \theta_{j}^{k} \cdot (\frac{\theta_{j}^{k}}{\theta_{i}^{k}}) \cdot (c_{i}^{k} c_{j}^{k}) \cdot P_{i}^{k}$
其中，$s$ 属于下跌 - 下跌或上涨 - 下跌共动情况。$\theta_{i}^{k}$ 和 $\theta_{j}^{k}$ 分别是资产 $i$ 和资产 $j$ 在第 $k$ 段的斜率，$\theta_{j}^{k}$ 代表资产 $j$ 斜率的大小，$\frac{\theta_{j}^{k}}{\theta_{i}^{k}}$ 体现了资产 $i$ 和资产 $j$ 之间的相对斜率差异。$c_{i}^{k}$ 和 $c_{j}^{k}$ 分别是资产 $i$ 和资产 $j$ 在第 $k$ 段的决定系数，用于表示该段两个时间序列共动关系的可信度。$P_{i}^{k}$ 是第 $k$ 段在资产 $i$ 中出现的概率。$\delta_{i,k}