DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. OFDM系统和信道模型 假设 表示各个子载波上调制的信号， ，N为一个OFDM符号内子载波的个数。进过N点IFFT，离散发送信号 可以表示为 (1) 假设在接收端具有理想同步，则去除循环前缀之后的接受信号 可以表示为 (2) 其中，L为多径的个数， 表示在第n个采样时刻第l条径上的时域冲击响应， 表示第n-l个采样时刻的发送数据， 表示第n个采样时刻的加性白高斯噪声(Additive White Gaussian Noise， AWGN)。 将表达式(2)写成矩阵形式为 (3) 其中 ， ， ，信道h的第i行第j列的元素 可以表示为 (4) 接收信号FFT变换之后的输出 可以表示为 (5) 其中 。将表达式(2)带入到表达式(5)中，可以得到 (6) 将表达式(1)带入到表达式(6)中，可以得到其频域表达式 (7) 其中 (8) (9) 为接收端第k个子载波上的信号， 表示发送端第k个子载波对接收端的影响， 表示其他子载波对第k个子载波产生的载波间干扰。 我们采用基扩展模型来拟合时变信道，时域信道冲击响应可以写成 (10) 其中， 表示基函数，基系数 是彼此独立的复高斯随机变量， ， 和 分别为最大多普勒频移和最小采样时间， 表示OFDM符号周期。 把(10)带入到(7)中可以得到 (11) 其中 (12) 对于基扩展模型，导频结构采用等间隔导频簇的方式是最优的。假设有P个导频符号，其在子载波中的分布位置集合为 。则可以得到 位置的接受导频符号为 (13) 其中 ， 。
system: [SYSTEM]

user: 3. ICI自消除原理 虽然导频采用了最优的导频簇的分布方式，但是在与非导频符号相邻的导频符号仍将会有比较严重的ICI干扰 [ 11 ] 。针对此问题，我们需要分析ICI的影响原理。 通过观察表达式(12)我们可以发现，函数 表示第v个子载波对第k个子载波的影响程度，也就是此函数代表来自不同子载波的ICI大小。图1显示了假设 时， 的幅度变化曲线，基函数为优化的泛化复指数 ， ， ， 表示归一化多普勒频移，其中 ， ， 。( 表示传统的单OFDM符号估计； 表示2个OFDM符号联合估计， 表示取第一符号， 表示取第二个符号。) 由图1中可见，大多数 的值在相邻位置上近似相等，因此，我们可以认为第v个子载波对第k个子载波和k+1个子载波的ICI影响在绝大多数情况下变化不大。基于这种原理，将接收到的符号相邻位相减，载波间的干扰大大降低。由表示式(11)式可得 (14) 通过ICI自消除后，接受符号中的ICI干扰可以得到显著地抑制，图1中(a)和(b)归一化多普勒频移为0.4时 的两条曲线的幅度差可以证实该算法。于是我们可以得到基于导频辅助信道估计公式 (15) 其中 ， 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 带有ICI自消除的多OFDM符号时变信道估计方法 该算法是把多个OFDM符号联合进行信道估计的方法，在上一小节得到的频域接收表达式的基础上，推导每块M个OFDM符号的导频观测方程，利用LS准则得到待估计参量，联立方程求出时域信道矩阵。 将M个OFDM符号组成一个传输块，用m和n分别表示传输块中OFDM符号标号以及OFDM符号内子载波的标号，这样 ， 表示第m个OFDM符号中第n+1个子载波。 图1. ICI自消除前后的幅度值 在传输块中，接受第m个OFDM符号的频域表达式为： (16) 则M个OFDM符号组成的接受矢量可以表示为： (17) 同样最小采样时间为 ，M个OFDM符号相对应的归一化最大多普勒频移 可以表示为： ，其中 表示最大多普勒频移， ， 表示循环前缀长度。 M个OFDM符号组成一块进行信道估计，建模后第n采样时刻的第l个信道抽头的信道增益可以表示为： (18) 其中 (19) 其中 。于是可以得到第m个 的表达式为 (20) 结合公式(18)和(19)可得 (21) ，其中 。 那么类似表达式(11)的推导，得到第m个OFDM符号中第k个子载波的频域接受信号为 (22) 其中 。 运用ICI自消除的原理，可以重新得到具有ICI自消除的第m个OFDM符号中第k个子载波的频域接收信号为 (23) 其中 。 通过上述ICI自消除后，图1中(a)和(b)分别给出了归一化多普勒频移为0.4时当 ， 和中 时 的幅度变化曲线( )，其中 时 的值表示多OFDM符号时变信 道估计方法。我们可以看出，本文提出的方法在第一个符号时相对于带有ICI自消除的单OFDM符号信道估计方法并无优势但是优于其他两种估计方法，而在第二个OFDM符号时，本文提出的方法相比传统的BEM时变信道估计和多OFDM符号信道估计以及带有ICI自消除的单OFDM符号信道估计的ICI干扰都要低。 于是，可以得到基于导频辅助的时变信道估计公式为 (24) 其中 ， 。 我们令 ， ， 并且令 。 于是我们可以得到表达式(23)的矩阵形式为 (25) 其中 为 维的接收导频符号向量， 为 维的加性高斯白噪声向量。 接收端接收到每块M个OFDM符号的导频观测方程 (26) 此时 视为确定的未知量，可有LS估计准则得到BEM基系数向量估计值为 (27) 考虑到对矩阵 求逆运算的准确性，常常加上一个小的扰动，其中 为扰动因子。 再结合表达式(21)就可以得出第m个OFDM符号时域信道矩阵 值。 根据图4仿真结果显示， 为最优值，那么总结本文算法M取值 。
system: [SYSTEM]

user: 5. 仿真结果 在本节中，我们将所提出的算法与单纯的BEM时变信道估计算法 [ 6 ] 、ICI自消除BEM时变信道估计算法、多符号BEM时变信道估计算法进行性能比较。仿真用到的参数具体为：映射方式为QPSK，子载波个数为256，循环前缀为30，采样周期5 us，导频模式为频域的FDKD模式，其中8块长度为9的导频块。真实信道采用改进的Jakes模型 [ 12 ] 的多径信道产生，多径数为6，每径的功率延时关系满足 。 图2中(a)和(b)分别给出了这四种信道估计方法在不同 下的和不同SNR下的MSE性能比较。 图2中(a)可以看出，当 小于等于0.3时，含多OFDM符号时变信道估计方法的性能相比于含单OFDM符号时变信道估计方法是具有优势的，直到 大于0.6开始，多OFDM符号性能远远不如其他三种方法；当归一化多普勒频移在0.4到0.8之间时，此时凡带有ICI自消除的时变信道估计方法的性能优于无ICI自消除的时变信道估计方法；当 大于0.8时，论文所提算法性能较单纯BEM时变信道估计和带有ICI自消除的BEM时变信道估计方法较差，优于多OFDM符号时变信道估计方法。 图2中(b)可以看出随着信噪比的增大，本文算法的优势逐渐明显，并且远远优于其他三种估计算法，符合(a)的变化趋势。 为了验证上述算法的BER性能，图3给出了相应的误码率(BER)曲线。 图4给出了本文所提算法M取2，4，6，8时不同归一化多普勒频移的归一化均方误差(NMSE)性能：从图中可以看出，在 附近其性能随着 逐渐降低，而在大于接近0.2左右往后，其性能则趋势完全反过来，因此令 会达到最优的效果。 图2. 不同信道估计方法的归一化均方误差 图3. 不同信道估计方法的误码率 图4. SNR = 25 dB，不同M值时本文估计算法的归一化均方误差
system: [SYSTEM]

user: 6. 总结 本文分析了几个基于BEM进行信道估计的相关算法并且提出了一种带有ICI自消除的多符号时变信道估计算法，是其适用于大部分时变信道下，为了适应更加复杂的实际信道环境，我们又提出一种带有ICI自消除的自适应OFDM符号个数的时变信道估计。该方法的思路来源于Zhao所提出的ICI自消除思想 [ 4 ] 再结合多符号信道估计算法，即利用了BEM的优势，又改善了BEM在信道估计中所存在的不足，再结合自适应符号使得该算法适用于复杂多变的信道环境。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 环鸟苷酸-腺苷酸合成酶(cyclic GMP-AMP synthase， cGAS)是一种核酸转移酶，在哺乳动物中具有DNA 感受器的功能，能识别胞质DNA并产生cGAMP (cyclic GMP-AMP)，激活干扰素刺激蛋白(stimulator of interferon genes， STING)，调控下游的I型干扰素(interferon， IFN)和其他细胞因子的分泌，启动机体的免疫反应。cGAS不仅能够抗病毒，也能抵抗细菌的感染。结构上，cGAS由氨基端的DNA结合位点，中间的催化结构域以及羧基端保守的Mab-21 (male abnormal 21)结构域组成，属于MAB21家族蛋白。进化分析发现，脊椎动物的cGAS来源于祖先Mab-21结构域，并且在鱼类和某些哺乳动物中通过基因组复制产生了cGAS和cGASL基因。本文就cGAS结构和免疫功能的研究进展以及演化情况进行了综述。 关键词 :cGAS，DNA感受器，STING，免疫，进化 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 生物体内的固有免疫系统利用一些病原受体来监测并发现一些非自身细胞的病原微生物以及自身细胞受损伤的成分，这些病原体受体通常被称为模式识别受体(Pattern Recognition Receptors， PRRs)，PRRs发现非自身的病原微生物以及自身受损细胞的分子后，机体会产生相应免疫应答来调节。最早发现的经典模式识别受体为Toll-like受体(TLRs)，它出现在细胞表面或胞质内涵体中，通过激活MyD88途径或TRIF途径诱导IRF3或NF-κB(nuclear factor KB)活化，从而使机体产生I型干扰素，激活免疫反应 [ 1 ] 。其他发现的PRRs还包括DNA识别受体家族、RNA识别受体家族、核苷酸结合寡聚化结构域样受体家族(nucleotide-binding oligomerization domain (NOD)-like receptors， NLRs)以及C型凝集素识别受体(C-type lectin receptors， CLRs)等。其中，DNA识别受体主要包括：DNA结合蛋白(DAI)、干扰素诱导蛋白16(IFI16)、RNA聚合酶III(RNA pol III)、DNA依赖的蛋白激酶亚基(Ku70)和解旋酶41、36、9(DDX41、DHX36、DHX9)等 [ 2 ] 。这些蛋白分子都依赖干扰素刺激蛋白STNG来刺激机体产生干扰素，从而引发机体的免疫反应 [ 3 ] [ 4 ] 。如果细胞质中的DNA不能被及时地清除掉，则会在细胞中积累，引起一系列的炎症和自身免疫病，如系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus， SLE)和Aicardi-Goutieres综合征等 [ 2 ] [ 5 ] 。 除了上述DNA感受器之外，2011年，首次发现含有Mab-21结构域(由于它和雄性线虫生殖发育异常(male abnormal 21)有关，故此命名 [ 6 ] )的核酸转移酶C6orf150(chromosome 6 open reading frame 150，后来称之为cGAS)在病毒复制过程中参与形成I型干扰素 [ 7 ] 。2013年，Wu等通过基因沉默和液相色谱分析法第一次在真核生物中提取到一种能够激活STING的物质：环状核苷酸cGAMP [ 8 ] ，更新了人们对于真核细胞内第二信使的分子作用的认识。随后，研究人员通过质谱分离和蛋白纯化等技术鉴定出了催化cGAMP合成的酶，命名为环鸟苷酸-腺苷酸合成酶，即cGAS [ 9 ] 。这为理清cGAS的作用机制打下了良好的基础。
system: [SYSTEM]

user: 2. cGAS的结构 cGAS含有一个与寡腺苷酸合成酶(oligoadenylate synthase， OAS)催化结构域同源的结构域，属于核酸转移酶家族 [ 10 ] ，在其氨基端和羧基端分别含有DNA结合位点和Mab-21结构域，后者又含有一个高度保守的锌囊结构(图1)，通过结合Zn 2+ 维持其高级结构和正常生理功能。cGAS依靠其DNA结合位点和锌囊结构通过识别磷酸-核糖骨架结构来识别dsDNA，这种识别没有序列特异性，几乎能够识别所有类型的dsDNA [ 11 ] [ 12 ] 。在这个过程中，cGAS的R150和R192氨基酸残基都能插入到DNA双螺旋结构的 图1. 人的cGAS结构域组成 空隙中，使cGAS-DNA复合体更加牢固 [ 13 ] [ 14 ] 。实际上，最近在体外的研究证实，cGAS除了能够识别dsDNA之外，对dsRNA、ssDNA和ssRNA都能结合，且呈现出浓度依赖性 [ 15 ] ，但还不清楚它们的结合机制是否与dsDNA的相同。
system: [SYSTEM]

user: 3. cGAS的免疫功能及其作用机制 细胞内游离的DNA被DNA感受器识别后将引发多种信号通路 [ 16 ] ，如STNG、NF-κB、Caspase1、Caspase9、RIP3、P62和NDPS2等因子介导的通路，其中由STING介导的通路较为典型。STING主要定位于线粒体和内质网上 [ 6 ] [ 17 ] ，可以激活并启动I型干扰素的产生 [ 18 ] [ 19 ] 。cGAS主要依赖STING通路发挥免疫功能。研究表明，敲除STING后，在STING不表达或者不存在的情况下，无论是在细胞中表达cGAS还是向细胞质中导入cGAMP，都不能使IFN-β激活 [ 9 ] ，同其它DNA感受器中一样，STING在cGAS发挥免疫作用的过程中起着关键作用。 cGAS识别dsDNA后，催化ATP和GTP生成cGAMP，释放出焦磷酸。这个过程需要cGAS蛋白相互交联形成一个二聚体，然后与dsDNA结合，形成一种cGAS和dsDNA二者比例等于2:2的复合体，催化ATP和GTP生成cGAMP，cGAMP进一步结合并激活STING [ 20 ] [ 21 ] ，处于激活态的STING能进一步激活TANK-结合激酶1 (TBKl)，促进干扰素调节因子3(IRF3)磷酸化，IRF3磷酸化后发生聚合作用形成二聚体 [ 9 ] [ 22 ] ；除此之外，cGAMP与STING结合后也可以激活IKK (IKB kinase)从而促使NF-κB磷酸化 [ 4 ] [ 16 ] ；磷酸化的NF-κB和IRF3进入细胞核后可诱导干扰素和相关细胞因子的表达，从而启动先天性免疫反应 [ 4 ] [ 10 ] (图2)。 cGAS通过识别细胞质DNA激活STING通路既能抗病毒，也能抗细菌。敲除小鼠cGAS的实验组相对于正常对照组更易感染西尼罗河病毒(West Nile virus，单链RNA病毒)，说明cGAS参与了正常机体抵抗RNA病毒的过程 [ 23 ] 。另外，cGAS对腺病毒(adenovirus) [ 24 ] 以及获得性免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus， HIV)等也有一定的抵抗作用 [ 25 ] 。除此之外，cGAS在抗菌方面也有探索。例如，弗朗西斯氏菌(Francisellanovicida)、沙眼衣原体(Chlamydia trachomatis)、淋球菌(Neisseria gonorrhoeae)以及结核分歧杆菌(Mycobacterium tuberculosis)都能诱导I型干扰素的产生 [ 26 ] - [ 33 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 4. cGAS的演化 在脊椎动物如人类中，含有MAB21结构域的蛋白除了包括cGAS (MB21D1，Mab-21 domain containg 1)之外，还包括MB21D2，MAB21-like protein 1 (MAB21L1)，MAB21L2和MAB21L3 [ 34 ] 。MAB21L1和MAB21L2在氨基酸水平上具有94%一致性，其表达模式相似，功能也类似 [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] ，MAB21L2在胚胎发育过程中能影响视网膜的发育 [ 38 ] 。与在线虫中的类似，MAB21L2的突变能够导致小鼠胚胎妊娠中期死亡 [ 39 ] ；而MAB21L3与前面两者相比仅具有25%的序列一致性，在Notch通路的下游发挥作用 [ 40 ] 。由于cGAS缺乏在胚胎发育方面的探索，同时其他蛋白也缺乏在成体免疫方面的研究，一定程度上阻碍了它们在功能进化方面的联系。不过最近的一项研究发现，与MAB21L1相比，cGAS对核苷酸具有更高的亲和性，虽然二者的蛋白结构比较相似，但是功能可能有很多不同 [ 15 ] 。由于cGAS与Mab-21like蛋白中的MB21D2、MAB21L1和MAB21L2的一致性较低(13%~18%)，故在构建cGAS的进化树时暂不予考虑。 图2. cGAS引起的免疫应答反应 图3. cGAS的系统进化树 利用人的cGAS(XP_016865721)作为查询序列，在NCBI或其他物种蛋白数据库中Blast，收集小于1 × e −5 的蛋白序列，得到cGAS的同源基因。选取有代表性的模式生物或进化中关键节点的物种，利用邻接法(NJ)构建该蛋白的系统进化树(图3)。发现，在脊椎动物中既存在cGAS，也存在之前未发现的旁系同源基因cGASL，而在线虫等低等无脊椎动物中，仅存在原始的Mab21基因，说明脊椎动物的MAB21相关基因都来源于祖先Mab21基因，无论它们是否位于同一条染色体上，都有可能是因为基因组复制而产生的，特别是在脊椎动物中，基因组复制产生了cGAS和cGASL，由于在鱼类中额外的一次基因组的复制，某些鱼类(如罗非鱼，Oreochromisniloticus)出现了位于同一条染色体上的串联重复的基因如cGASa，cGASb。比较有意思的是并非所有的哺乳动物都存在cGASL，说明在向哺乳动物进化的过程中这个基因会发生丢失。
system: [SYSTEM]

user: 5. 总结与展望 自从cGAS作为新型的DNA感受器的免疫功能被发现以来，人们对cGAS的抗病毒功能有了新的认识。已有研究发现，cGAS能够对抗多种病毒如获得性免疫缺陷综合征病毒HIV的感染，这为治疗艾滋病及其他病毒方面的疾病提供了新思路。另外，在脊椎动物中，由于基因组的复制，存在cGASa，cGASb或者cGASL，在进化上它们都来源于祖先Mab-21结构域，它们之间的功能是否有差异还没有研究。而在海鞘、文昌鱼等低等物种中，该基因还没有功能研究的报道。因此推进这类研究或许能够为探索高等动物同源基因的功能和演化提供新的视角。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 随着中国经济的发展和人民币加入SDR货币篮子，人民币汇率问题已日益成为关注的焦点。影响人民币汇率的因素有很多，例如：中国经济发展状况，购买力平价，利率平价，国际收支，本文根据上述影响因素分别选取了GDP，中美相对消费价格指数，中美利差，进出口差额增长率这几个因素，运用简单计量经济学知识，建立一元线性回归方程，并对该模型分别从经济意义，统计意义和计量经济学三方面进行检验，判定上述因素对人民币汇率的影响，再根据近期专家和各类机构的预测结合自己的分析对人民币的未来走势做出预测和提出相关政策意见促进汇率的稳定和机制的改革。 关键词 :人民币汇率，影响因素，计量经济学 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 人民币汇率已逐渐成为国内外学者关注的焦点，汇率问题影响一国经济，政治和人民生活，因此稳定汇率制度才能促进中国社会健康稳定发展。自建国以来，我国货币制度在多年实践和理论发展上不断完善和修改，美元兑人民币汇率处于渐进式贬值和缓慢升值的局面：改革开放前，我国长期实行传统的社会主义计划经济，汇率由官方行政当局直接制定，固定的汇率制度使得人民币只有在资本主义国家货币发生变化时才做出相应调整。改革开放后，中国开始实行两种汇率制，直到1985年，才开始实行以美元为基准的有弹性的汇率制度，1994年的汇率改革是人民币汇率的一个转角点，我国开始实行以供求为基础、单一的有管理的浮动汇率制度，此后人民币汇率基本保持稳定，而在这之前，人民币汇率受政府人为干扰程度相当高，无法反映市场供需状态。伴随着改革开放的不断深化，2005年人民币参考“一篮子货币”进行调节的有管理的浮动汇率制度，即国家可以根据与别国的贸易和投资程度，选择多种主要货币并对其设置不同权重组成一篮子货币，设定浮动范围，人民币不再盯住单一美元，使得人民币兑外币在相对确定的范围内浮动，货币的调节也更具可控性和主动性。2015年，政府采取了“参考上一个交易日收盘价”的方法来确定中间价，此举措使得市场供需更加受关注，市场交易价格得到尊重也促进了市场经济对汇率的调节作用，发挥了以市场为基础的汇率制度的作用，逐渐消除了人民币兑美元汇率一次性大幅贬值的可能性。2016年10月1日，人民币正式加入SDR货币篮子，这为人民币国际化注入了新的动力，也推进了人民币汇率制度的进一步完善。汇率的波动与国际经济和人民生活息息相关：人民币一旦升值，提升了货币的购买力，虽然以价格为优势的出口产品会萎缩，但是从长期而言，促进了本国产业结构的调整；同样的，对于出国旅游学习的老百姓无疑也是利好消息；而人民币贬值，对于一个劳动力密集型国家而言，贬值所带来的出口的增加使得中国外贸处于顺差趋势，进而为老百姓提供了更多的就业岗位。人民币汇率波动牵引着国家经济与百姓生活，2016年10月1日，人民币被正式纳入SDR货币篮子，人民币在国际市场上地位日益凸显，因此研究人民币汇率影响因素对于稳定汇率制度和帮助国家制定相关货币政策具有重要的意义。
system: [SYSTEM]

user: 2. 文献综述 随着中国经济实力不断壮大，人民币汇率的研究已经成为学者们的关注。近年来有许多学者用计量经济学的方法研究人民币汇率的影响因素，有用单一因素和理论来分析对汇率的影响，也有研究多种因素的共同影响。第一类是采取单因素变量分析对人民币的影响，赵登峰(2004)根据购买力平价理论单独分析CPI对汇率的影响，指出了购买力平价理论有一定的缺陷但还是存在一定的决定性作用，并根据该理论结合其他国家的经历预测出人民币在未来较长的一段时间内会处于升值的局面 [ 1 ] ；张莉(2010)以利差对汇率传导机制和途径为理论基础，建立汇率行为路径分析模型，检验中美利差对人民币汇率的影响，实证结果发现利差对人民币汇率的影响不是简单的正相关或负相关，不同时期的影响是不同的 [ 2 ] ；寇军中(2008)以人民币汇率验证利率平价对汇率走势的解释力度，发现利率平价难以解释人民币汇率变化 [ 3 ] 。从上述文献中发现单独的因素分析较难判断对人民币汇率的影响。而第二类则是选择多种因素联合分析判断对人民币汇率的影响：左相国，唐彬文(2007)阐述了人民币汇率的影响因素，研究发现通货膨胀率与人民币汇率有较强的相关性 [ 4 ] ；张晓昱(2008)在左相国，唐彬文的基础上(2007)从定量和定性两方面出发，得出进出口差额和人民币汇率之间存在负相关，中美相对价格指数增长率对人民币汇率有明显的作用 [ 5 ] ，汪艳等(2012)基于ADL模型研究人民币的影响因素得出外商直接投资，M2货币发行量和外汇储备对人民币汇率由较大的影响并以这些变量对人民币汇率进行预测 [ 6 ] ；雷颖慧(2013)用同样的方法，得出进出口差额是影响人民币汇率的主要因素，并提出国家可以以其为汇率政策的制度基础之一 [ 7 ] ，另外章昱曦(2015)采取的实证方法和张晓昱相似，得出GDP和中美相对价格指数都与人民币汇率呈正相关 [ 8 ] ；同样的，黄金龙(2015)也采取相同的方法，但是他把重点放在研究利率对人民币汇率影响上，通过计量分析得到利率对人民币汇率的关系不强，并且受我国利率市场的管制，二者之间的关系无法真实反映市场供求情况 [ 9 ] ；而赵世舜等(2014)运用自适应Laos方法，即最小绝对收缩选择法，得出GDP对人民币汇率的影响很大，而受外汇储备增长率和通货膨胀率的影响不大，进而提出可以通过控制GDP增长率进而控制人民币汇率 [ 10 ] ，从这类文献看出，经济基本面对人民币汇率起到基础性的影响。
system: [SYSTEM]

user: 3. 研究方法与变量的选择 3.1. 研究方法概述 基于对变量的选取和数据的观察，最终选定多元线性回归的方法来判断分析各因素对人民币汇率的影响。介于选取的变量会受到单位的影响，在此使用对数模型来消除单位对回归结果的影响，经济学里使用对数模型，从经济意义上而言，可以更好的反映参数的弹性系数。弹性，是经济学中的重要概念，是某一变量的相对变化引起另一边量的相对变化的度量，即是变量的变化率之比。使用对数模型，不仅可以研究经济模型中变量绝对量之间的关系，而且可以反映自变量的相对变化对因变量带来的相互影响，从而更好的掌控经济生活中的数量规律和使经济系统更有效地运作 [ 11 ] 。借助Eviews软件对选取的数据作多元线性回归，得出方程并对方程进行经济意义和计量经济学检验。 3.2. 变量选择的理论基础 人民币汇率的走势主要是由市场对人民币的供需状况决定的。然而，影响人民币货币供需的因素是多种多样的，本文根据参考文献和相关的经济学理论知识，提出了下面几个变量。 3.2.1. 中国经济发展水平 国内经济生产总值(GDP)是衡量一个国家经济水平的最基本因素。GDP的上升说明中国经济在逐年增长，中国经济的发展促进了货币的需求量增加，进而促进了货币的进一步升值。近年来，中国GDP一直维持着7%左右的增长率，这样的经济增长速度提高了人们对人民币增长的信心，人民币的地位逐年提高。 3.2.2. 购买力平价 瑞典经济学家卡塞尔曾提出，两国货币的购买力决定两国的汇率，而一国货币的购买力又是由其国内的价格水平所决定的。这就是购买力平价理论的基本思想。购买力平价的理论基础是一价定律，即同一种商品的价格按照汇率换算后在每个国家都是相等的。根据相对购买力平价公式： e = π D − π F (其中e表示汇率的变化率，π D − π F 分别表示本国和外国的通货膨胀率) [ 12 ] 。从公式可以判断出：当我国的通货膨胀率高于外国时，我国货币的购买力会下降，直接标价法下汇率升高，即我国货币贬值。 3.2.3. 利率平价 利率平价对汇率的决定有直接影响。该理论的主要思想是，一国货币的汇率是由该国利率和所兑换国家利率的差异决定的 [ 12 ] 。若利率平价不成立，则存在抵补套利的机会。一般而言，投资者会从利率低的国家借入资金投向利率较高的国家，这样就能从高低利率差中获利。但是这样的套利机会非常短暂，因为利率平价很快又会重新建立，一半是由于利率高的国家会发行更多的货币以满足兑换需求，高的汇率会慢慢降低，两国的利差也会随之减少；另一半则是因为低汇率国家的货币会远期升水，即受到各因素影响远期汇率会上升。因此，利率对汇率起到的影响是短期和暂时性的。 3.2.4. 国际收支 国际收支是一个国家与世界上其他国家所发生的经济交易的统计记录，为一个国家的货币需求与供给提供了详细信息 [ 12 ] 。一般情况下，如果一个国家的进口大于出口，那么该国的货币供给超过了外汇市场上对它的需求，则该国货币将会面临着贬值的压力；反之，如果出口大于进口，那么货币可能会升值。外贸局面的扭转，美元兑人民币的汇率逐渐上升，起初由于中国经济在世界市场中的极小占比没有引起其他国家的注意，后来贸易差距愈来愈大，中国在世界经济地位日渐崛起，世界各国纷纷要求人民币升值，这样看来国际收支对本国货币的影响也是不容忽视的。 3.2.5. 其他因素 其他因素例如政策因素，心理因素，政治等。各国央行为了促进本国经济健康发展和外汇市场的稳定，会直接或间接地通过政策来干预经济市场，对汇率短期变化还是有很大影响。在外汇市场上，对于买进还是卖出货币也是各抒己见，每位交易者对于汇率的变化都有不同的看法与心理预期，行为金融学提出投资者的理性是有限的，投资行为也是有偏差的，并且投资者可能还存在过度自信和从众的心理，因此，投资者的心理和行为也间接影响了汇率的变化。政治和经济是相辅相成相互影响的，在全球化的经济环境下，国内外的政治环境都会影响到本国汇率，2016年英国脱欧对英镑汇率的影响是最好的印证：6月24日当天，英国公布脱欧投票结果，英镑瞬间跌破9.0，而日元由于日本经济困境和日元的低息和贬值的预期被投资者们视为避险货币，却在此时大涨。可见国际政治事件对汇率的影响。由于这些因素并非能用数据表示，本文采取随机因素来表示这些因素对汇率的影响。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论与政策建议 5.1. 结论 通过建立简单的多元线性模型，我们发现GDP、CPI、进出口差额和中美利差对人民币汇率有影响，虽然单从参数上来看，CPI的影响最大，但是不能直接从参数上来判断每个因素对汇率影响的重要程度，要分析这一点可能要借助软件SPSS的方差分解的方法考察各个因素的贡献程度。汇率的波动受到多种因素影响，但是不代表一个因素的变化就会影响汇率的大幅波动，我们无法绝对的说某个经济数据的上升或者下降就会导致汇率涨或跌，因为汇率会同时受到多方面的因素影响着，再者，汇改后，汇率的波动被限制在一定的范围，每日的中间价都是参考上一日的收盘价，这种更具调节性的货币政策使得国家和企业能够为货币的未来涨跌做充分准备，避免出现汇率波动像过山车一样的现象。 从计量分析结果可以看出，GDP与美元兑人民币汇率存在负相关，即GDP的上升会带动美元兑人民币汇率的下降即人民币升值。GDP作为衡量综合国力和经济实力的重要标志，对汇率的影响是必然的。中国2010年GDP超过日本，一跃成为世界第二经济体，长期GDP的上升提高了国内劳动生产效率，也增强投资者的信心。 中美相对CPI与美元兑人民币汇率存在负相关，当中国CPI的增长幅度大于美国的增长时会带动人民币对外升值。适量的通货膨胀会削弱人民币的购买力，同种商品在不同时期需要更多的人民币才能购买，进而刺激消费和投资，市场上货币的供不应求带动了人民币的升值。 进出口差额与美元兑人民币汇率存在正相关，则人民币贬值。如果一国长期处于出口大于进口的局面，即贸易顺差，那么出口的增加会提高人民币的需求量，即人民币升值；但是立足于长远角度，商品的价格会随外汇储备增加而上调，货币供应量的增加带来的通胀将会使得人民币贬值。 中美利差与美元兑人民币汇率有负相关，利差的增加对导致汇率的下降，人民币的升值。中国一年期存款利率大于美国同期联邦基金利率，会有更多的外币流入本国，也从而引起抵补套利，但是短期内利率平价会重新建立，所以利差对汇率的影响是较为短暂的影响。美联储对未来美元加息的预期较强烈，因此利差带来的货币供需不平衡对汇率的影响应该引起高度重视。 5.2. 政策意见 5.2.1. 保持宏观经济稳定增长 宏观经济的稳定增长是汇率稳定的最基础条件。我国经济主要来源于消费、投资和出口。我国消费的占比远低于美国，是经济增长的一个短板，内需不足抑制了经济的增长，因此稳定物价，提高居民消费能力，调整居民收入结构和提高居民生活补助对鼓励居民消费有重要的意义。再者，目前国内投资主要在于基础设施建设上，同时也应该立足于长远角度，支持企业的研发与生产，并大力推进民生建设，提高人民生活。而中国以出口闻名，长期处于贸易顺差，虽有利于中小型企业的发展，但也应该推进出口结构的转型，调整产业结构，出口导向型企业受汇率的影响相当大，尤其是利润微薄的企业，无法承受汇率波动带来的风险，国家应该鼓励这类型企业与大企业合作并学习相关经验，甚至鼓励大型企业收购和进行重组中小型加工企业，打造成为旗下子公司，宣扬自身品牌同时释放和解救它们，促进经济的健康发展。 5.2.2. 推进利率市场化 改革开放以前，人民币汇率无法反映市场均衡，计划性的汇率政策受政府管控的程度相当高，1994年开始人民币汇率才开始市场化，不再受行政当局管控，开始实行单一的有管理的浮动汇率政策。因此，分析人民币汇率的影响因素还得结合国情。人民币国际化后，推进利率市场化的进程势不可当，利率与汇率存在传导关系，但是目前我国利率市场化还有待完善，逐步放开对利率的管控和限制，完善银行尤其是中小型银行和信用社的风控体系和提高抗险压力，利率对汇率的传导作用会更加明显，虽然目前中国宏观经济为利率市场化打下了坚实的根基，但是还要寻找一定的契机循序渐进，借鉴其他国家的成功经验。 5.2.3. 调整国际收支 中国目前国际收支处于双顺差局面，而外汇储备以美国国债为主，并且是持有美债最多的国家，使得中国在外汇储备上面临较大的风险，虽然美债收益稳定，但中国还应减少其持有量并且优化自身的外汇储备结构，可以把部分资金转移到投资于外企尤其是新型科技和能源的企业。而经常账户余额的顺差要求国家减少对出口外贸的依赖，应建立自主品牌走出去，而不是靠出口单一的廉价商品模式维持，增强企业的竞争性和独立性。 5.3. 预测和展望 1991年来，中国经济一直处于高增长模式，GDP增速稳居7%以上，而2015年底开始，中国经济逐渐走向疲软，GDP增速较上一年放缓，2016GDP增速为6.7%，国家统计局预测2017增速仅为6.5%，可以看出中国经济环境增长有所回落；再者，中科院预测今年进出口差额仅为4717亿美元，比2016年下降将近一倍，而通胀率上升2.2%，国内经济环境的回落打压了人民币的升值。国际环境下，美国2015年底进行了2006年6月以来的首次加息，2016年底美联储再次决议加息，2017美联储货币政策纪要中显示出美联储对于今年加息的预期较为强烈，且对美国经济预测也比较积极，自2008年经济危机来，美国经济或多或少已经回暖，明朗的美国经济预期会进一步带动人民币的贬值；另外，目前欧洲政治形势较为波动，英国脱欧，欧洲主要国家大选，受萨德事件影响的中韩对立等国际形势的动荡，都会对中国出口造成一定打压，抑或加剧人民币的贬值。但从另一方面考虑，人民币加入SDR后进一步和美元脱钩，在国际货币市场上地位也有所提高，并且根据购买力平价理论，人民币长期处于贬值；再者，美国新总统特朗普认为中国是汇率操纵国，声称要重振美国制造业打压中国贸易行为，无疑对人民币造成了升值的压力。因此，从短期来看，受美元加息和其他动荡的国际环境以及国内市场经济增长预期有所回落的影响，人民币应该会贬值，而从长期来看，美国进入特朗普时代和人民币地位的提高，人民币还有很大的升值空间。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 灰狼优化算法是一种模拟灰狼捕食行为的群智能优化算法。基于灰狼捕食行为的包围、追捕、攻击三个阶段提出了一种小生境灰狼优化算法(Niche Grey Wolf Optimization， GWO)。该算法利用基本GWO计算各灰狼的适应度值，以小生境半径作为限制，比较灰狼个体的适应度值，通过对适应度值较差的灰狼个体施以罚函数，来提高全局搜索能力。分析了NGWO算法的时间复杂度，利用NGWO对5个基准函数进行了测试，并与基本灰狼算法和粒子群算法的结果进行了比较，表明NGWO算法无论是在收敛速度还是求解精度上均有明显改善。 关键词 :灰狼优化算法，小生境，罚函数，函数优化 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 大自然中物种会因为不同的任务而表现出不同的社会行为，在过去的几十年中，因模仿动物的某种行为方式而产生了多种仿生智能算法。最早的仿生算法是由Holland教授在1975年提出的遗传算法 [ 1 ] (Genetic Algorithms， GA)，其模拟自然界生物自然选择和遗传原理，通过个体间的选择、交叉、变异等操作实现优化问题的求解。1992年Dorigo提出的蚁群算法 [ 2 ] (Ant Colony Optimization， ACO)其灵感源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。粒子群算法 [ 3 ] [ 4 ] (Particle Swarm Optimization， PSO)是Kennedy于1995年模拟鸟群飞行觅食过程中位置和速度改变提出的一种智能优化算法。2002年李晓磊等人提出了根据鱼群觅食、聚群和追尾行为的人工鱼群算法 [ 5 ] (Artificial Fish-Swarm Algorithm， AFSA)。近几年，随着计算机技术的不断发展一系列的仿生算法被提出，并在组合优化、自动控制、医疗等社会科学方面取得了良好的理论成果。 灰狼优化算法 [ 6 ] (Grey Wolf Optimizer， GWO)是一种模拟灰狼捕食行为的群体智能算法，该算法最先由澳大利亚学者Mirjalili于2014年提出，根据灰狼的社会等级将包围、追捕、攻击等捕食任务分配给不同等级的灰狼群来完成捕食行为，从而实现全局优化的过程。GWO算法具有操作简单、调节参数少、编程易实现等特点。在函数优化方面，与其他群智能优化算法相比有明显的优越性。但同时也存在着易陷入局部最优、求解精度不高、收敛速度慢等缺点。魏政磊等 [ 7 ] 采用计算分配值的方法提出了一种自适应搜索的灰狼求解算法从而加快算法的收敛速度；罗佳等 [ 8 ] 将混沌序列方法引入初始化种群个体，给出了一种寻优性和鲁棒性更好的改进GWO算法。龙文等 [ 9 ] 引入了佳点集理来初始化狼群，并用非固定多段映射罚函数法处理约束条件，利用改进GWO算法求解约束优化问题，并验证了其有效性。 灰狼算法在函数优化方面与PSO、ACA、GA相比，有着结构简单、易操作等优点，但在寻优的过程中，由于种群多样性差，从而影响收敛速度且易陷入一种局部最优的状态。根据算法存在的缺点，本文提出了一种小生境灰狼优化算法(Niche Grey Wolf Optimization， NGWO)。该算法利用基本GWO算法计算各灰狼的适应度值，当灰狼间的距离小于小生境半径时，比较灰狼个体的适应度值，通过对适应度值较差的灰狼个体施以罚函数，来提高全局搜索能力。通过对5个基准函数的测试，将结果与基本GWO算法和PSO算法进行比较，表明了该算法的优越性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 灰狼优化(GWO)算法 2.1. GWO算法原理 灰狼属于食物链顶端的食肉动物，常以群居的方式生存，且灰狼的数量一般控制在5~12只。在捕猎过程中灰狼群有着严格的社会等级制度，它们分工明确、协同合作进行捕食。在GWO算法中，领导能力最强的灰狼被记为α，主要负责捕猎(寻优)过程中的决策部分及管理狼群。剩下的灰狼个体按社会等级被依次记为β， δ和ω。 α狼是整个灰狼群在捕猎过程中的领导者，是最有智慧和能力最强的个体(即其适应度最佳、离最优值最接近的狼)；β狼和δ狼是适应度次佳的两个个体，捕猎中它们会协助α狼对灰狼群的进行管理及捕猎过程中的决策问题，同时也是α狼的候选者；剩余的狼群被定义为ω，其主要职责是平衡灰狼种群的内务关系及协助α， β， δ对猎物进行攻击。在整个捕猎过程中，首先由α狼带领狼群搜索、跟踪、接近猎物，当距离猎物的范围足够小时，β， δ狼在α的指挥下对猎物进行围攻，并召唤周围的ω狼对猎物进行攻击，当猎物移动时，狼群形成包围猎物的圈也随之移动，直至捕获猎物。 2.2. GWO算法描述 GWO算法可以将整个捕猎的过程分为包围、追捕、攻击三个阶段 [ 6 ] ，最终捕获猎物(获得全局最优解)。具体算法描述如下： 1) 包围 狼群在确定猎物的位置后，首先要对猎物进行包围，在此过程中猎物与灰狼之间的距离可表示为 (1) (2) 其中为灰狼和猎物之间的距离，t为迭代次数， 为第t次迭代后猎物的位置(即最优解的位置)， 为第t次迭代后灰狼的位置(即潜在解的位置)，A和C为系数因子，其计算公式为： (3) (4) 其中a随着迭代次数的增加从2到0呈线性递减，r 1 、r 2 为[0， 1]间的随机数。 2) 追捕 对猎物进行包围后，β， δ狼在α狼的带领下对猎物进行追捕，在追捕过程中狼群个体的位置会随猎物的逃跑改变，而后可以根据α， β， δ的更新后的位置来重新确定猎物(最优解)的位置。此阶段狼群位置更新机制如图1所示，更新方程如下： (5) (6) (7) 其中 分别表示α， β， δ狼与ω狼(其他个体)之间的距离。 3) 攻击 图1. GWO算法中灰狼位置更新图 攻击是捕猎过程的最后阶段，狼群对猎物进行攻击并捕获猎物，即得到最优解。该过程的实现主要通过式(3)中a值的递减来实现，当a的值从2线性递减0时，其对应的A的值也在区间 变化。另外，当 时，即A的取值范围在 时，则表明狼群的下一个位置会更加接近猎物的位置；当 时，狼群就会朝着远离猎物的方向分散开去，导致GWO算法失去最优解位置，从而陷入一个局部最优的过程。 灰狼优化算法 Step 1初始化 等参数以及灰狼群体 ，每个灰狼的位置 ； Step 2计算每个灰狼个体的适应度值 ，将适应度值排列前三的灰狼个体的位置分别记为 ，并将适应度值最好的 记为最优解； Step 3按照(5)式计算剩余个体ω与 的距离，并根据(6~7)式更新灰狼α， β， δ和猎物的位置； Step 4按照 (3~4)式更新参数 的值； Step 5若算法到达到最大迭代次数t，那么算法结束并输出最优解 ；否则，返回Step 2。
system: [SYSTEM]

user: 3. 小生境灰狼优化(NGWO)算法 小生境是一种“物以类聚，人以群分”的自然现象，即物种总偏好于和那些与自己有共同习性的生物生活在一起，并与同类进行交配而生育后代。这样的交配方式对于物种的进化有着积极的作用。小生境原理是在每一代进化前，根据个体间的距离将种群划分成多个小生境种群，让不同小群体进行交配产生新的后代。在群智能优化算法中同样可釆用小生境原理，物种的生活习性相似度一般用适应度值或距离进行分辨。将小生境原理引入到灰狼优化算法中，采用个体间的距离对灰狼群生活习性的相似度进行分辨，通过对适应度值较差的灰狼个体施以罚函数，来实现寻优过程。 3.1. NGWO算法 个体间的欧式距离能反映出个体间的疏散程度，对于D维空间灰狼i的位置为 ，灰狼j的位置为 ，那么灰狼i与灰狼j之间的欧式距离为 [ 10 ] [ 11 ] (8) 给出指定参数 ( 为小生境半径)，如果 ，则该个体加入到小生境群体 。 小生境灰狼优化算法 Step 1初始化 等参数以及灰狼群体 ，每个灰狼的位置 ； Step 2计算每个灰狼个体的适应度值f i ，将适应度值排列前三的灰狼个体的位置分别记为 ，并将适应度值最好的 记为最优解； Step 3按照(5)式计算剩余个体ω与 的距离，并根据(6~7)式更新灰狼α， β， δ和猎物的位置； Step 4小生境原理：根据式(8)计算灰狼个体间的距离 ，当 时，比较灰狼i与灰狼j的适应度值 的大小，并对其中适应度值较小的灰狼施以罚函数。即若 ，则 ( 函数的惩罚力度由所求函数解值的大小决定)； Step 5按照(3~4)式更新参数a， A， C的值； Step 6若算法到达到最大迭代次数t，那么算法结束并输出最优解 ；否则，返回Step 2。 3.2. NGWO算法分析 根据算法的执行步骤，下面讨论NGWO算法时间复杂性，这里只计算每一步的运算次数。在Step 1中，对D维搜索空间下的N个灰狼进行初始化赋值需要ND次运算；在Step 2中，计算N个灰狼个体的适应度值f i 需要N次运算，而适应度函数的复杂度一般是 ，选出适应度值前三的个体至多需要 次运算，记录最优解 其运算次数加1；在Step 3中，按照(1.5)式计算剩余个体 与 的距离需要 次运算，而距离函数的复杂度是 。根据(6~7)式更新α， β， δ灰狼和猎物的位置需 次运算；在Step 4的小生境原理中，计算灰狼i与灰狼j间的距离需要D次运算，比较它们适应度值大小运算次数加1，对适应度值较小的灰狼施以罚函数运算次数加1。而对于整个灰狼群而言，计 算灰狼个体间的距离至多需要 次运算；在Step5和Step6中更新 等参数的值及判断算法 是否满足终止条件，其复杂度均为常数时间。由于算法最多执行t次(t是用户设定的最大迭代次数或者是为了达到某计算精度所需的迭代次数)。因此，通过近似和简化运算，NGWO算法的时间复杂度约为 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 仿真与分析 4.1. 基准函数 为了验证NGWO算法的寻优能力，本文利用5个基准函数测试了算法执行效果，并与标准GWO算法和PSO算法进行了比较，说明了NGWO算法的有效性。5个基准函数的表达式及变量范围如表1所示，其中 为单峰函数，只有一个全局最优解； 为多峰函数，即函数有很多极值点(对于函数而言有局部最优解)。另外，5个基准函数的理论最优解均为0。 4.2. 实验结果与分析 利用NGWO算法对上述5个基准测试函数进行数值实验，其参数设置如下：种群规模N = 30，最大迭代次数t = 500，每个函数的维数D = 30，小生境半径 。(根据测试的多峰函数各峰值的差所决定)在PSO算法中，种群规模N = 30，最大迭代次数t = 500， ，惯性权重 ， 。每个基准函数在上述参数的设置下运行30次，记录其最优值、平均值、标准差，并与GWO、PSO的运行结果进行比较。 对于只有一个全局最优的单峰函数而言，测试结果可表明算法的寻优能力，而对于有多个极值点的多峰函数而言，测试结果可表明算法跳出局部最优值的能力。从表2可以看出，对于Sphere函数、Schwefel函数、Rastrigin函数、Griewank函数NGWO算法均能较好的找到全局最优解，且均得到了较优的平均值、标准差(标准差能反应解的离散程度，即算法求解的稳定性)，尤其是对Griewank函数算法能找到理论最优值0，而对Sphere函数其寻优精度达到了10 −30 ；由于Step函数属于阶跃函数它由很多平滑的高地和陡脊组成，且不连续，所以在寻求最优值上有一定的难度，对于此函数PSO算法却能获得较好的全局最优解。图2~6给出了5个基准函数在三种算法下的进化收敛曲线，可以清楚的看出除Step函数外其余4个函数均能较快的收敛到全局最优解。对于改进的灰狼优化算法我们从计算结果及实验曲线图均能看出算法在处理函数优化问题时表现出优越的稳定性及鲁棒性，具有更好的优化性能。 Table 1 Benchmark function 函数 表达式 维数 取值范围 Sphere 30 [−100， 100] Schwefel 30 [−100， 100] Step 30 [−50， 50] Rastrigin 30 [−5.12， 5.12] Griewank 30 [−600， 600] 表1. 基准函数 Table 2 Comparison of results between three algorithms and test of 5 function 函数 NGWO GWO PSO 最优值 平均值 标准差 最优值 平均值 标准差 最优值 平均值 标准差 f 1 3.45E−30 3.06E−29 2.44E−29 1.78E−28 2.93E−27 2.50E−27 6.93E−06 1.22E−04 1.29E−04 f 2 1.04E−08 1.88E−07 2.15E−07 1.01E−06 1.97E−05 2.63E−05 34.9634 85.07998 20.2616 f 3 0.000199 0.631705 0.032487 0.25078 1.0303 0.43907 1.08E−05 1.76E−04 1.99E−04 f 4 1.24E−16 1.52E−14 1.87E−14 1.00E−13 1.04E−12 1.61E−12 34.6287 58.51813 13.2955 f 5 0 0 0 0.00197 0.03564 0.04357 1.72E−06 2.02E−05 2.62E−05 表2. 三种算法对5个函数的实验结果比较 图2. Sphere 函数收敛曲线 图3. Schwefel函数收敛曲线 图4. Step函数收敛曲线 图5. Rastrigin函数收敛曲线 图6. Griewank函数收敛曲线
system: [SYSTEM]

user: 5. 结束语 灰狼优化算法自提出以来备受学者关注。但基本灰狼优化算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。为了克服上述缺点，本文将小生境技术引入灰狼优化算法中，利用基本GWO计算各灰狼的适应度值，并对灰狼个体的位置进行更新。灰狼群的生活习性相似度采取两者间的距离进行分辨，通过比较灰狼的适应度值并对适应度值较差的灰狼个体施以罚函数，来减少盲目搜索的几率，从而实现寻优的过程。本文根据NGWO算法流程，分析了算法的时间复杂度；通过对5个基准函数的测试，并与GWO、PSO的结果进行了比较，表明改进后的算法对基准函数的求解精度有所提高，且具有较好的全局收敛性。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 在碳排放交易制度的实施中，配额及其衍生品交易与监管是财富流转的有效保障，为完成最低成本减排提供了重要助力。二级市场交易并不会影响政府既定的环境目标，但会通过交易形成排放价格影响碳交易所能发挥的减排激励作用，因此在允许自由交易的同时，还需建立必要的监管机制，最大程度避免各类价格和市场风险。鉴于碳市场交易分为交易所交易与场外交易两种类型，在分析其各自优劣势的基础上，需要统一确立合同交易的头寸限制，完善碳市场清算和担保要求，健全参与资格约束，并确立明确的报告义务。 关键词 :碳排放交易制度，二级市场交易，市场监管，财富流转 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 问题的提出 碳排放交易制度成功的核心在于配额财富创设与配额流转市场的良性运转。前者在于作为管理者的政府职能部门有效界定配额法律属性，并依靠合理的分配方法将配额发放到最需要的排放源手中；后者则需要减少政府对于市场的干预，让持有配额的排放源或其他实体能够意思自治，参与排放配额及其衍生品的自由买卖，从而活跃碳市场实现最低成本的减排。然而，这不应被视为对市场的放任，因为当前整个经济体系事实上都是以市场机制为基础的体系，市场交易规则的透明度和有效监管是碳市场成功的关键 [ 1 ] 。市场监管是最为关键的环节，碳市场与包括天然气、煤、石油和电力在内的能源市场紧密相关，基于这种联系如果对碳市场放松监管，将会对市场价格和财富流转产生影响。而且，碳市场与传统商品市场具有其他不同的特点，碳市场的存在以保护大气环境和减缓气候变化为最终目的，为了减少温室气体排放，纳入配额管制的排放企业只能服从统一的配额分配，配额的供求是由政府决定的，并直接关系到特定时段的环境目标 [ 2 ] 。通过市场交易实现财富流转并创造经济收益，并不是碳市场的最终目的，而仅仅是实现最低成本减排的重要过程。立法者应该吸取其他市场值得借鉴的实践和经验做出最佳监管机制，以保证碳市场透明和健康的发展，以此作为配额财富流程的重要保障。
system: [SYSTEM]

user: 2. 碳排放交易原理与二级市场的建设 碳排放交易制度的创设，在于通过排放改革、促进新的可持续性技术的投资和致力于最低成本措施，为减少温室气体排放提供最高效的途径。其首先要设定一个允许企业排放温室气体的总量上限，总量控制下的每吨可交易温室气体的排放都由配额所代表，这些配额通过拍卖、免费分配或两者相结合的方式分给排放企业。在每个履约期末，控排企业必须向政府提交与其排放量相等的配额，否则会遭到远高于配额成本的处罚。控排企业在履约期内可以灵活处理分配得到的配额，可以减少自己的排放量并卖出多余配额，也可以向其他企业买入他们剩余的配额。历史经验证明，以市场为基础的管理体系能比传统命令控制措施成本更低，并能得到同样或更好的环境保护效果。 碳排放交易制度的核心特征在于通过配额的交易形成了温室气体排放的价格，价格反过来向企业提供信号，自主减排或在市场上购买配额都是可以备选的方法。配额的交易信号对于政府管理机构、产生排放的行业以及最终消费者产生激励作用，对于促进减排和低碳技术投资有着很重要的意义。随着配额总量和可获得配额数量的减少，碳排放的价格将会上涨并刺激企业寻找新途径以减少排放，技术革新和淘汰高排放产能也将会降低控制排放的成本。碳市场的设计应该能够有效地预防过高定价，过度的价格波动，并包含防止市场操控、投机行为和其他问题的监管规定 [ 3 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 3. 碳排放交易二级市场的构成 3.1. 配额交易的现货市场 配额代表了政府发放的特定控排企业排放单位温室气体可交易的认证证书，是一种履约信用工具。在履约阶段的最后，控排企业将向特定政府管理机构提交与其温室气体排放相等的所需配额，以在这一时期他们排放的二氧化碳等价物为依据进行测量。政府最开始所作的配额分配是一级市场，而二级市场是指配额在参与者间进行交易的市场，类似于商品交换，比如石油、金属或农产品等大宗产品，碳排放二级市场交易被称为现货市场，在这种情况下，配额的买卖双方是一手交钱一手交货。 3.2. 配额衍生品市场 商品是在买卖双方之间进行实物交换，而衍生品属于金融产品，它的价值来源于潜在的商品或资产。衍生品主要的目的是让交易者能通过担保锁定未来商品的价格，控制较高(或较低)价格的风险。碳排放交易制度中的控排企业，会关注配额价格的波动和未来的趋势，其中一些可能会转向衍生品市场。套期保值是在现货和期货市场进行反向操作，在价格变化情况下减少金融风险的过程。例如，如果一个企业认为它未来会需要更多的配额，而且到那时价格会升高，该企业将会购买未来的配额。这样的购买协议是标准化的、可转让的，并且是场内交易完成的，要求商品在未来指定的日期以指定的价格进行交易。购买未来的配额是一种减少预期价格增长风险的方法。如果现货市场的价格确实上涨了，企业则能够使用它们以较低价格购买的未来的配额。按照未来的规制，价格上涨的确定性会使企业选择减排。 基于其他市场的经验，各种各样的金融衍生工具将适用于控排企业，这些金融衍生工具的主要种类包括：远期合同，商品买卖双方约定未来交货日期的私下的、特殊的现货交易。价格可以提前约定，也可以交货的时候确定。期货合同，这是一个标准化的合同，包括潜在商品的既定数量(如配额)，交货或付款的既定日期。价格通过投标或在受监管的交易所等交易平台直接出价而定，并且价格建立在初始的合同基础之上。期权合同，这是赋予购买方在特定时期以特定价格购买或销售特定数量商品的权利而不是义务，无论到那时商品的价格如何。掉期交易，是关于配额的交换或其他的现金流转，旨在为双方最大限度增加收入或减少金融成本的买卖双方之间的交易。 因为衍生品可以采用几种不同的形式并且不限于配额本身的数量，用于交易的衍生品的数量很可能高于配额的数量。期货商品交易数量一般是现存商品交易的好多倍。因为配额是按年分配，除了履约之外事实上用于交易的配额数量更少。除非政策设计者决定在开始阶段发行多于一年或更多年份的配额，配额衍生品才可能会代表市场上绝大多数的交易，这样才能在管理价格波动中起到重要的作用。高效运转的市场目标是有足够的交易对象，包括配额现货、期货、期权等，在未引起实质的市场价格变化的情况下促进更多的交易。如果满足了这个目标，市场就可以达到有效流动状态。而衍生品和市场流动性不能防止价格波动，但是以一种有效的方式为市场参与者提供一种风险防控保障。配额衍生品也很大程度上有利于确定商品的价格，这被称为价格发现。精确的价格信号是最有效的经济信息传送者，当价格、交易量和当前买卖的出价透明时，价格的精确度才能提高，并减少不确定性。