第一篇：國家自然基金申請書寫作要注意的幾個問題

今天有博友讓我評論一下他的國家自然科學基金申請書寫作方面的帖子，提點看法。在此，簡單也說一下自己的心得。

本人從九十年代開始寫申請書，到今已經得到五項資助（比大牛們少多了，呵呵，不過我也感到滿意了，因為我一半多精力做新產品開發），十多年來，也評審了多年國家自然基金（以前接受紙質申請書，現在網上評審），有四位畢業生及同事的申請書在我建議下做了重大修改后得到了資助。所以自認為還有點經驗吧。

從申請書寫作上，別人從正面講了許多，我覺得非常好，我從反面來講。有的申請書在創新點上保守，越是保守，越難申請，但也不是寫得越前衛越好，如果你寫得太過份，同樣也得不到資助，因為讓人覺得你在吹牛。創新點一定要突出，如果評審人覺得你申請的內容已經有人做了，文章已經發表，基本上就沒有戲了。有的人為了保險，寫得保守，也有人會夸大了寫，如果在行家手里看出來，也有被否的可能。申請書寫得太多太羅嗦，許多申請書內容我覺得可以縮短到一半甚至三分之一。申請書要寫得非常精煉，這段話能省掉就不寫，這個字能不寫就不寫。寫得多，評審人沒有心思看寫的這么多，他要看其中的核心內容。這是目前申請書中毛病最多的。嚴謹性不行，有的申請書有錯別字，標點符號不對，參考文獻前后格式不一致，語句不通順等。一般來說，申請書寫得太粗糙，是很難得到批準的，評審人會認為，你連寫申請書都這樣馬虎，做科研怎么嚴謹呢。寫申請書畢竟內容少呀。研究內容太多，大而全，讓人覺得這么點時間與錢你根本做不完。這是剛寫申請書的人經常犯的錯誤。其實你只要解決一個或二個有意義的問題就行了，如果你要解決的問題有價值，一個就可以。申請的內容有點偏新產品開發或應用，這不是國家自然科學基金資助范圍，一定要研究基礎或應用基礎問題。這個問題也非常突出。一定要將已經開展的工作寫進來，特別是已經取得的一些數據。否則一點基礎沒有，說服力不夠。研究工作的連續性不好，有的人幾年申請書寫作是東一槍，西一槍的，讓人覺得沒有深度。要在一個領域或小研究范圍內做深，這非常重要。有的人將申請書給我提意見，我一看就不行，沒有深度，只是不明確講不行而已，否則讓人太失望。課題組成員，教師最好共有三個左右，研究生也要有幾個，如果沒有研究生，教師可以多點。

十多分鐘寫的帖子，即時想的內容，不一定全面，說出來供大家參考。

補充一下，我申報國家自然基金經驗中最核心的一條是：屢報屢敗，屢敗屢報，不怕被斃，持阿Q精神再寫，以撿漏網之魚。我的國家自然科學基金全是我‘起早摸黑撿來’的，也可能是裝‘自然科學基金’的貨車太滿了，不小心顛了掉下來的，被我‘守株待兔’撿到了，不花錢，沒有成本。（以上密訣，公開傳授，不用付專利費，但不負任何責任，自己看著辦）。

轉自科學網 林中祥的博客http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=279177&do=blog&id=532872

第二篇：國家自然基金申請書格式

中文題目：

英文題目：

中文摘要：

英文摘要：

中文關鍵詞：

英文關鍵詞：

正文：參照以下提綱撰寫，要求內容翔實、清晰，層次分明，標題突出。請勿刪除或改動下述提綱標題及括號中的文字。

文字要求：中文楷體，英文time new roman，小四號字，關鍵文字加粗，課題組發現下劃橫線；段間距18磅，段前0.2行，兩端對齊。

（一）立項依據與研究內容（4000-8000字）：

1．項目的立項依據（研究意義、國內外研究現狀及發展動態分析，需結合科學研究發展趨勢來論述科學意義；或結合國民經濟和社會發展中迫切需要解決的關鍵科技問題來論述其應用前景。附主要參考文獻目錄）；

2．項目的研究內容、研究目標，以及擬解決的關鍵科學問題（此部分為重點闡述內容）；

3．擬采取的研究方案及可行性分析（包括研究方法、技術路線、實驗手段、關鍵技術等說明）；

4．本項目的特色與創新之處；

5．研究計劃及預期研究結果（包括擬組織的重要學術交流活動、國際合作與交流計劃等）。

（二）研究基礎與工作條件

1．研究基礎（與本項目相關的研究工作積累和已取得的研究工作成績）；

2．工作條件（包括已具備的實驗條件，尚缺少的實驗條件和擬解決的途徑，包括利用國家實驗室、國家重點實驗室和部門重點實驗室等研究基地的計劃與落實情況）；

3．正在承擔的與本項目相關的科研項目情況（申請人和項目組主要參與者正在承擔的與本項目相關的科研項目情況，包括國家自然科學基金的項目和國家其他科技計劃項目，要注明項目的名稱和編號、經費來源、起止年月、與本項目的關系及負責的內容等）；

4．完成國家自然科學基金項目情況（對申請人負責的前一個已結題科學基金項目（項目名稱及批準號）完成情況、后續研究進展及與本申請項目的關系加以詳細說明。另附該已結題項目研究工作總結摘要（限500字）和相關成果的詳細目錄）。

（三）其他需要說明的問題

1.申請人同年申請不同類型的國家自然科學基金項目情況（列明同年申請的其他項目的項目類型、項目名稱信息，并說明與本項目之間的區別與聯系）。

2.具有高級專業技術職務（職稱）的申請人或者主要參與者是否存在同年申請或者參與申請國家自然科學基金項目的單位不一致的情況；如存在上述情況，列明所涉及人員的姓名，申請或參與申請的其他項目的項目類型、項目名稱、單位名稱、上述人員在該項目中是申請人還是參與者，并說明單位不一致原因。

3.具有高級專業技術職務（職稱）的申請人或者主要參與者是否存在與正在承擔的國家自然科學基金項目的單位不一致的情況；如存在上述情況，列明所涉及人員的姓名，正在承擔項目的批準號、項目類型、項目名稱、單位名稱、起止年月，并說明單位不一致原因。

4.其他。

第三篇：國家自然基金申請書

線性與非線性資產相關性度量

1.研究背景與研究意義

二十世紀80 年代以來，伴隨著經濟全球化與經濟金融化的快速進程，金融市場不確定性因素日趨增多，金融市場所面臨的復雜性程度與系統性風險急劇提高，各國金融市場的穩定性受到嚴重威脅。然而，通過運用正確的投資策略，就可以降低投資風險并獲得投資超額收益。馬克維茨提出的資產組合理論作為一種投資策略被廣泛運用。根據資產組合理論，分散投資到不同的資產可以降低風險。但是，這并不意味著隨著投資的品種數目提高風險自然就降低了，負相關的資產才會最有效地降低資產組合風險。如果知道兩種資產之間存在相關性，要達到期望收益最大，風險最小，資產組合的頭寸和資產間的相關系數必須同號，最優頭寸依賴于各資產的波動率。在國際資產中，黃金、石油與美元占有非常突出的地位，總的來說，近二十年來，黃金和美元，石油和美元之間都表現出相當的負相關，黃金和石油之間則正相關。索羅斯利用―廣場協議‖的投資策略是一個很好的案例，證明利用資產相關性投資的實際可行性。通過對資產相關性的研究，可以投資者的投資策略給予指導。2.國內外研究現狀

對資產相關性的度量的模型可大致分為兩種：線性與非線性。線性的度量模型最著名的代表是pearson系統，而非線性度量模型的代表是copula函數模型與社會網絡模型。

Pearson系統研究方面：在統計學中，pearson相關系數是用來衡量兩個隨機變量的線性相關的程度。國內學者文海濤和倪曉萍（2003）通過計算深圳市場492家上市公司的主要財務指標的pearson相關系數，對我國上市公司財務指標和股價的相關性進行實證研究，得出我國上市公司財務指標與股價存在確定的相關性的結論。杜秀英（2012）利用pearson相關性分析對從中國知網下載的圖情類48種主要期刊2010年文獻引用數據進行了比較，pearson相關系數不但能精確量化經驗察覺到的期刊引用關系，而且能揭示出期刊引用上一些平時覺察不到的隱含規律。

Copula理論研究方面：相關性分析是多變量金融分析中的中心問題，資產定價、投資組合、波動的傳導和溢出、風險管理都涉及相關性分析。而常用的線性相關系數具有一定的局限性，如要求變量之間的關系是線性的，且方差存在，但金融市場的數據往往是厚尾分布，且方差有時不存在。這就需要一種新的相關性分析的理論----copula理論。Copula函數就是把多個隨機變量的聯合分布與他們各自的邊緣分布連接起來的函數。而對應的每一個聯合分布函數都存在唯一的copula函數。丁杰（2007）利用copula模型對上證指數和恒生指數的相關性進行研究，得出用正態分布描述金融資產的收益率和用線型相關系數描述金融資產之間的相關性并不合適。用正態分布和線性相關系數來度量風險實際上會低估風險, 會給投資者帶來損失。而且上證指數和恒生指數并沒有明顯的尾部相關性。也就是說預測到當一個股票市場發生大幅上揚或下跌時另一股票市場相應發生大幅上揚或下跌的概率不大，杜子平和張雪峰（2013）利用阿基米德copula函數對外匯市場的相關性進行研究，發現外匯市場下尾波動具有相關性和傳遞性。國外一些學者利用copula理論來研究金融變量的相關性。比如Patton（2002）研究了主要外幣之間匯率的相關性并發展了用于時變依賴空間的條件copulas;Hu（2006）利用混合copula函數衡量金融市場之間的相關性；Ning zhao和Winston T.Lin(2011)基于Jaynes準則利用兩變量和三變量的copula熵模型分析股票市場的相關性。

社會網絡研究方面：社會網絡分析方法是由社會學家根據數學方法﹑圖論等發展起來的定量分析方法，近年來，該方法在職業流動、城市化對個體幸福的影響、世界政治和經濟體系、國際貿易等領域廣泛應用，并發揮了重要作用。社會網絡分析是社會學領域比較成熟的分析方法，社會學家們利用它可以比較得心應手地來解釋一些社會學問題。許多學科的專家如經濟學、管理學等領域的學者們在新經濟時代——知識經濟時代，面臨許多挑戰時，開始考慮借鑒其他學科的研究方法，社會網絡分析就是其中的一種。

社會關系網絡可以為企業提供有價值的聯系及資源(Bygrave，1988)，幫助企業尋找合適的客戶、戰略聯盟合作伙伴(Hochberg et al，2007)或并購對象(schonlau and singh，2009)，降低企業的融資成本(chulluun et al.2010)。企業集團之間形成的內部資本市場，可以緩解信息不對稱所導致的企業投資不足問題(claessens et al，2006)。Larcker et al．(2013)發現處于網絡中心位置的企業，其股票收益率和會計績效通常比較高。Butler(2008)發現在承銷市政債券方面，與外地的投資銀行相比，當地投資銀行的發行價格更高、收取的發行費更低，對于那些風險高、未獲得信用評級的債券來說尤為如此。Braggion(2011)對英國412家于19世紀末20世紀初在倫敦交易所掛牌的企業進行了研究，他發現社會關系多的企業借錢更容易。Almazan et al.(2010)發現處于行業集中地的企業并購機會也多，為了更好的利用并購帶來的發展契機，它們傾向于選擇更低的債務比例。

美國學者Frank Schweitzer、Giorgio Fagiolo、Didier Sornette等人（2009）認為金融網絡，尤其是一個地區、國家，甚至是全球的金融網絡是非常復雜的，運用傳統的方法比如博弈論是不可行的，而運用復雜網絡理論則能夠很好地分析金融網絡節點之間的關系以及網絡的動力學系統。

美國學者Ross A.Hammond（2009）通過08年金融危機認識到雖然美國的金融系統長時間是比較穩定的，但是并不意味著會一直穩定，這是由金融系統的內部結構所決定的。他認為美國的金融網絡可以通過社會網絡分析來研究，金融網絡與社會網絡存在很多的共同點，比如度分布相似和都具有小世界效應。通過社會網絡分析的方法可以對金融網絡中的節點（政府、機構、個人）之間的關系有新的認識，可以為金融改革和金融風險的監管提供指導。

美國學者Rafael Solis（2009）利用社會網絡分析研究了股票和共同基金的關系，他選取了先鋒富達家庭的18只共同基金和99只個股，這99只個股都是這些基金持有量前十名的股票。再對這些基金和股票建立社會網絡模型，考查該網絡模型的聚類系數，直徑和節點的度分布，然后與隨機網絡進行比較，發現網絡中存在一些度極高的節點，這些節點所代表的股票頻繁的出現在不同的共同基金中，這些股籌股，該研究還發現機構的基金經理在選擇股票的過程中也存在羊群效應。

L.Bakker , W.Hare, H.Khosravi , B.Ramadanovic（2009）利用社會網絡模型對股票市場中的投資行為進行研究，發現由于投資者之間相互影響，股價變動的幅度比較大，相應的網絡結構也不是很穩定。

其他研究方面：美國學者German Bernhart, Stephan Hocht等人（2011）通過利用馬爾科夫轉移模型研究了美國、歐洲、亞洲金融市場以及市場周期的相關性，發現在動蕩市場的資產相關性比穩定市場的高，而投資者注意到市場機制轉換則有更好的投資表現和風險管理的表現。J.Crooka和 T.Bellottib（2012）利用Hamerle提出的單因素模型對信用卡違約的相關性進行研究，發現信用風險更大的信用卡的申請者的違約的相關性更大，并且不同借出者的相關性有顯著的不同，同時發現在經濟不景氣時期信用卡的資產相關性更低。參考文獻 [1]Albert-László Barabási.Scale-Free Networks: A Decade and Beyond[J].SCIENCE VOL 325 :412-413 [2]Benjamin M.Tabak,_, Thiago R.Serra , Daniel O.Cajueiro.Topological properties of stock market networks: The case of Brazil[J].Physica A ,2010,(389):3240-3249 [3] C.Eom, G.Oh, Woo-Sung Jung, H.Jeong, S.Kim.Topological properties of stock networks based on minimal spanning tree and random matrix theory in financial time series[J].Physica A: Statistical Mechanics and its Applications , 2009 ,(388):900-906 [4] C.Eom, O.Kwon, W.-S.Jung, S.Kim.The effect of a market factor on information flow between stocks using the minimal spanning tre,[J]Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2010,(389):1643-1652 [5]Frank Schweitzer, Giorgio Fagiolo, Didier Sornette, FernandoVega Redondo, Alessandro Vespignani, Douglas R.White8.Economic Networks:The New Challenges[J].Science ,2009,325(422):422-425 [6] German Bernhart, Stephan Hocht, Michael Neugebauer, , Rudi Zagst.Asset correlations in turbulen markets and the impact of different regimes on asset management[J].Asia-Pacific Journal of Operational Research,2011,28(1):1-23 [7] J.Crook, T.Bellotti.Asset correlations for credit card Defaults[J].Applied Financial Economics, 2012, 22:87–95 [8] L.Bakker, W.Hare, H.Khosravi , B.Ramadanovic.A social network model of investment behaviour in the stock market[J].Physica A 2010(389): 1223-1229 [9] Mohamed Rehan M S, M Hari Haran, Neha Singh Chauhan ,Divya Grover.Visualizing the indian stock market: a complex networks approach[J].International Journal of Advances in Engineering & Technology, 2013,6(3):1348-1354 [10] Ning Zhao ,Winston T.Lin.A copula entropy approach to correlation measurement at the country level[J].Applied Mathematics and Computation.2011:628–642 [11] Ross A.Hammond.Systemic Risk in the Financial System: Insights from Network Science[J].Financial Reform Project,2009 [12] W.S.Jung, O.Kwon, F.Wang, T.Kaizoji, H.T.Moon, H.E.Stanley.Group dynamics of the Japanese market[J]Physica A ,2008,(387):537-542.[13]丁杰.開放經濟下金融資產的相關性度量及風險分析-----以上證指數和恒生指數為例[J].理論探討

[14]杜秀英.基于pearson相關分析的期刊引用關系研究[J].科技文獻信息管理.2012第二期：18-23 [15]顧成偉，吳健中.從資產相關性計算信用質量相關性[J].系統工程理論方法應用.2000,9(1):37-41 [16] 海濤,倪曉萍.我國上市公司財務指標和股價的相關性進行實證研究[J].數量經濟技術經濟研究.2003第十一期:118-122

[17]劉彪.基于copula函數的尾部相關性度量[J].當代經濟.2009,10月（下）

[18] 李培馨,陳運森,王寶鏈.社會網絡及其在金融研究中的應用：最新研究述評[J].南方經濟,2013年第9期：62-74 [19] 張闖.管理學研究中的社會網絡范式: 基于研究方法視角的12 個管理學頂級期刊（2001-2010）文獻研究[J].管理世界，2011年第7期：154-163

(3)研究內容與研究方案

文獻一：我國上市公司財務指標與股價相關性實證分析（pearson系統研究方面）

（1）研究的問題

該文獻目的在于研究我國的上市公司的一些財務指標如每股收益，每股凈資產等與股價昰否存在相關性。（2）研究方法

作者在深圳市場中抽取了2001年4月30日前公布2000年年報數據的上市公司，共492家作為研究樣本。

首先部分行業對所有行業進行分析。同時計算pearson,kendall,spearman三種相關系數。并同時做統計雙尾檢驗，利用SPSS統計軟件進行計算。

然后再將樣本細分，分為機械類，石化類，食品類，綜合類，醫藥類，信息技術類，金屬非金屬類，零售類重復做上面的統計分析。（3）研究不足

在樣本取樣上面，取樣的范圍局限在深圳，這樣分析的結果就會有誤差。

文獻二：在開放經濟下金融資產的相關性度量及風險分析（copula理論研究方面）

（1）研究的問題

隨著改革開放的深入和香港的回歸，大陸在香港的經濟交流越來越多，兩地的經濟聯系也越來越緊密。該文獻就是來研究上證指數和恒生指數的相關性。

（2）研究方法

以上證綜合指數的收益與香港恒生指數的收益作為樣本進行建模, 構造一個等權重的投資組合, 旨在進一步研究兩市的相關性及對資產組合進行風險分析。將價格{Pt } 定義為市場每日指數收盤價,將收益率{Rt } 定義為: Rt = 100(InPtQ 圖來檢驗兩個市場收益率序列的正態性。結果是X和Y都不服從正態分布。

接下來是copula模型的選擇和建立，對Gumble copula、Frank copula、clayton Copula 進行參數估計并做出檢驗分析, 選擇最合適的Copula函數用以度量上證指數和恒生指數之間的相依關系。為了比較分析, 同時給出基于正態分布的Gaussian copula的估計。并采用Genest和Rivest非參數估計方法估計參數。先算出X與Y的kendall秩相關系數??0.0990，再利用?估計出Gumble copula、Frank copula、clayton Copula的參數和上、下尾相關系數。然后采用Kolmogorov-Smimov(K-S)檢驗對模型的擬合程度進行檢驗。結果是Frank copula的擬合效果最好。

利用估計出來的Frank Copula生成10000個隨機數對(u,v);接下來計算對應的(x,y)。我們就可以得到數據對(x,y)。接下來, 給定置信水平, 分別計算VaR, ES 和D(X,Y)。因為D(X,Y)<0，所以X與Y的投資組合具有分散風險的作用。為了進行比較分析, 作者接下來計算傳統的方法中基于正態分布假設下的V aR，并發現基于正態分布假定下計算出的VaR遠遠低于Copula模型下的VaR,也就是說風險被嚴重低估了。

文獻三：基于社會網絡分析的可視化股票共同基金關系（社會網絡研究方面）（1）研究的問題

該文獻是分析了股票的網絡結構以及它們與共同基金的關系。（2）模型建立

首先構建一個所謂附屬網絡的網絡結構，它實際上是一個二分圖。在附屬網絡中，股票與共同基金聯系起來。比如，節點{1，2，3，4}代表四個共同基金，股票{A，B，C，D，E，F，G，H，I，J，K}屬于這四個共同基金。附屬網絡如下圖：

附屬（二分）網絡

1234 然后將上面的二分圖轉化為一分圖，方法是將屬于同一個共同基金的股票鏈接起來，一分圖中不包含共同基金的節點。一分圖如下圖所示：

附屬網絡的一分投影 ABCDEFGHIJKABCEDGJ最后計算出一分圖的直徑，聚類系數以及度分布。（3）模型仿真與分析 仿真軟件為Pajek

HFIK 作者從先鋒家庭中隨機抽取包含30個基金的樣本，再從這些樣本中選取18支股票基金。對每個基金選取持有量前十的股票。一共選了98支股票。接著構造二分圖和一分圖，再計算一分圖的直徑，聚類系數以及度分布。發現與隨機網絡相比股票網絡具有較高的聚類系數，直徑與平均路徑長度。度分布大致服從冪律分布。那些度高的節點都是一些藍籌股。也表明基金經理在選擇股票的時候也存在個體投資者的羊群效應。

文獻四：股票市場中投資行為的社會網絡（社會網絡研究方面）（1）研究的問題

L.Bakker , W.Hare, H.Khosravi , B.Ramadanovic利用社會網絡模型對股票市場中的投資行為進行研究，根據有效市場假說，股票價格會反映所有的信息。只有當市場的信息改變時，股價才會發生變化。但這卻不符合實際情況。投資者并非是完全理性的，而且投資行為會受到別人的影響。為此，作者構建了社會信任網絡，來模擬投資者之間的相互影響。

（2）模型建立：

i∈I={1,2,3,…,N}表示每一個投資者，I表示所有的投資者的集合。t∈T={1,2,3,……}表示時間狀態，T表示所有可能的時間狀態的集合

?表示信任矩陣，?ij為0或者1，0表示交易者i不受交易者j的影響，1表示交易者i受交易者j的影響。

對每一個投資者都有四個參數：A,B,C,D。A表示規范化的資產價格對個體的影響。

B表示察覺到的規范資產價格的變化對個體的影響。C表示個體易受他人影響的程度。D表示個體本來的買入或賣出的趨勢

ppi每一個個體都有他們自己所認為的資產價格(t)?p(t)??i(t)，p(t)表示真實的價格，?i(t)服從0均值標準差為? 的正太分布。

Si?t??{?1,0,1}表示個體在t時期的狀態，-1表示買入，1表示賣出，0表示持有。記S(t)?[S1(t)S2(t)...SN(t)]T 個體的學習函數為

Li(t)?Ai(p(t)??i(t))?Bi(p(t)??i(t)??p(t?1)??i(t?1)?)?Ci?i,S(t?1)?Di?Ai(pip(t))?Bi(pip(t)?pip(t?1))?Ci?i,S(t?1)?Di

定義函數F為 ??1 if L

B與s為閾值，顯然

Si?t??F(Li(t))因此個體在t時期的狀態由t-1時期的信息與t時期的價格共同決定。于是問題就在與如何求出t時期的價格。一個股票的買入者需要有一個股票賣出者與之對應，因此，t時期的價格需使下面等式成立：

?F(L(t))?0ii?1n

而根據給定的Ai,Bi,Ci,Di, ?,p(t-1), ?i(t?1)就可以求出p(t),再利用Si?t??F(Li(t))就可以求出個體在t時期的狀態。

（3）仿真與分析

這里社會網絡模型的特征就是信任網絡的結構。這里仿真了三種信任網絡，每種網絡都分了?=0與?=0.33兩種情況，從而考查網絡的穩定性，這三種信任網絡分別是 1.信任矩陣的元素都為0，意味著交易者之間沒有影響 2.信任矩陣的每個元素的值服從均勻分布3.真實的信任網絡。

網絡的穩定性有股價的波動來考量，由后25個時期的規范化的價格的誤差平方和來衡量：

2SSE??(p(t)?p)t?2625，p表示后25個時期的平均值，上述的每一種情況都進行50次仿真，每一次仿真包含8000個交易者。

參數A ,B,C,D由下面方式產生： Ai都設置為1，Bi服從均值為0，標準差為1的正態分布，Ci服從均值為5，標準差為2的正態分布，Di服從均值為0，標準差為1的正態分布，仿真結果表明前兩種信任網絡比較穩定，而基于現實信任網絡仿真的股價波動較大，也就意味著現實的信任網絡不穩定。

（4）研究的不足

該研究有一下幾點不足：

該模型大大簡化了投資者在做投資決策時的不確定性，沒有對影響的大小進行加權分析，只是籠統的分析了有無影響，該模型假定信任矩陣是不變的，而時變的信任矩陣更加接近現實，該模型只考慮了投資的狀態（買入，賣出，持有），但并沒有考慮他們的交易量。

文獻五：在動蕩市場下的資產相關性以及在資產管理中不同機制的影響（線性與非線性結合）（1）研究的問題

自從2007年金融危機以來，金融從業人員以及學者一直討論在動蕩的市場周期中金融資產之間的相關性是如何表現的。許多學者發現所謂的相關故障，這種現象說明一個事實：金融資產之間的相關性在動蕩的職場周期中往往會急劇增大。這也自然地與資產多元化的相矛盾。到目前為止，在動蕩的市場的相關故障的存在性主要來自從業者的看法，而這個話題仍然缺乏一個綜合性學術研究。這篇文章的目的是對這一問題的研究邁出的第一步并研究對資產管理前瞻性的影響。（2）模型建立

作者通過使用離散時間馬爾科夫轉換模型研究相關性的穩定性以及對資產配置的影響。

不含自回歸項的馬爾科夫轉換模型：

Rt??Zt??Zt?t，其中：Rt為資產收益率，Zt為均勻時間馬爾科夫鏈的當前狀態，｛Zt｝t=1,2,3,…,T

t?t~N(0,1)i.i.d , Z只有兩個狀態0和1，0表示低波動，1表示高波動，一步狀態轉移矩陣為：

1?p??p????

?1?qq?其中：

p?P(Zt?0|Zt?1?0)

q?P(Zt?1|Zt?1?1)因此Rt在每種機制下都服從正態分布，該模型完全由參數向量決定： ??(p,q,?0,?1,?0,?1,?)

其中(?,1??)表示馬爾科夫鏈的初始分布，??P(Z1?0)

（3）仿真與分析

數據由以下構成：the MSCI World Local, the S&P500, the EuroStoxx50, and the Nikkei225代表資產類股票指數，美國、日本、德國的政府債券指數，美林美國公司債券指數，時間從1987年1月到2009年1月。收益率rt來自每周價格st數據 st?st?1rt?st

再通過最大似然估計估計出??(p,q,?0,?1,?0,?1,?)，發現低波動市場的收益比高波動市場的收益高，而方差比高收益市場小。

再通過運用pearson相關系數計算這些指數的相關性，發現動蕩市場的相關性比穩定市場的相關性高。再建立最優化模型：

maxwT???Risk(w)ws.t.w?0

wT1?1

其中w是資產組合權重向量，?是個人風險規避參數，?是收益率向量，Risk(w)反映了資產組合風險參數。這里研究兩種Risk(w)：

（ⅰ）資產組合的方差，基于著名的mean-variance framework(MV)（ⅱ）Portfolio conditional value-at-risk(CVaR): this yields the mean-CVaR(MCVaR)framework 接下來將投資者再分為兩類，一種是機制轉換投資者，另一種是非機制轉換投資者

通過考查一些指標發現不論是高風險規避還是低風險規避投資者，或者考慮不同的風險機制，機制轉換的投資者都優與非機制轉換投資者。

（4）結論

在動蕩市場中，資產相關性會顯著增加，在這個時期，資產多元化的作用會減小。歐美市場的相關性更高。而亞洲市場的動蕩時期卻更多更長。最后，考慮市場轉換會有更好的投資表現，風險管理的表現也更好。（5）研究不足

第一，不同市場收益率應該結合起來，這樣能提高擬合效果。

第二，轉換概率應該考慮建立時變的模型，并可以與宏觀的市場變量結合起來從而預測經濟危機。

第四篇：如何寫國家自然基金申請書研究方案部分（精選）

如何寫國家自然基金申請書研究方案部分

1、研究目標要明確要精，提法要準確、恰當；內容要詳細但文字不宜過多，且一定不能寫得太具體。關鍵的問題要突出，一定要準確，且要有一定難度，但不必寫的太具體，否則有時會出現mission impossible。

2、可行性分析是你說服評委的第二次機會，可按成熟的理論基礎（理論上可行）、研究目標在現有技術條件下的可實現性（技術上可行）、本單位現有技術設備實驗材料的完備（設備材料可行）、課題組成員完成課題能力（知識技能上可行）等幾方面分層論述。可以找一家比自己單位強的合作伙伴，把他們的軟硬件條件也加進去。

3、創新點要切合實際，又要有所發揮了，但語氣要肯定，指出國際國內研究的先進性和創新性，點明理論和現實意義。

4、研究內容要集中，與研究目標緊密一致，只作支撐課題最關鍵最必要的內容。不可為多作實驗顯示勞動量或增加預算而使研究內容過泛

5、實驗方案和技術路線合理、可靠、可行，沒漏洞是最重要的。思路好，材料獨特，方法獨特新穎，會增加獲得資助的機會。技術當然是越新越好，但未必需要采用最時髦的研究手段，不能為了技術而研究。

6、研究內容及方案切忌復雜，步驟最好有一流程圖。研究方法、技術路線、實驗方案不能太具體化，容易出漏洞。但你必須讓評委認為你十分了解實驗技術的整個過程，可以盡可能多的應用技術術語和技術縮寫，寫出主要實驗材料和實驗過程。

7、技術方法一定是本實驗是已經建立的，至少是有相關實驗基礎，或虛擬的基礎。所有關鍵技術要有文獻出處，最好是自己實驗室發表的，有文獻就等于沒有疑問。如果本單位力量弱，可掛靠較強的研究機構，從而使評審相信你能完成課題。關鍵實驗材料必須已經具備，或可以獲得。這些問題應該附有相應的證據（如MTA）。

第五篇：自然基金申請書的寫作指導

自然基金申請書的寫作指導

剛剛一位我指導的XX年畢業研究生通過qq給我報喜：‘今天收到國家基金的電子郵件，告訴我國家基金已經被資助，呵呵’‘謝謝林老師，你給我標書的指導很有幫助呀’‘林老師你真厲害，你去年給你同事修改了一份標書也中了。’

他申請了幾年沒有中，今年將他申請書通過郵件給我看，其實他的內容我不太懂，我是做合成的，他與生化、中藥有關系（還是能懂點），所以具體內容上我不好說。但看過他的申請書后覺得是有些毛病，通過qq與他討論申請書中那些不足，要做大的修改，他根據我的意見，反復修改后，得到資助了。

去年我們理學院的一位年輕教師，將他的申請書送我處提意見，我提的意見很多很多，他樂呵呵地反復修改后，中了。他第一時間將這消息告訴我，我當時在廣州出差，為他高興。

畢竟寫了許多年的申請書，也得到了一些項目，也每年評審不少基金，國家的，許多省市的。所以會從一個評審人的角度來審視他們的申請書。所以提點修改意見還是有點幫助的。

不過，還看過其他二個年輕教師的申請書，提出修改意見，他們的沒有中，呵呵。

寫國家自然基金申請書可能要注意如下幾點（班門弄斧了，呵呵，網上大牌專家很多的，我想寫出來供年輕人參考吧）：創新性是靈魂。如果創新性上出問題經常被斃。所以在寫本子的時候，一定要在內容上要新。有時候為了中基金，會寫點保守點的內容，這往往經常被否。如果國內外文獻能夠檢出你的創新點來，那就不行了。有的人用‘首創’這個詞，如果文獻上出現你申請的研究內容，或評審人已經在文獻上見到過你申請書中創新點（經常是小同行評），那這一個詞就會讓評審人不滿。說明你不誠實，或文獻掌握不全。可行性要寫清楚。有的人將研究方案寫得太簡單，讓人覺得不知道他如何做，這是非常不明智的。如果讓人覺得他做的方法上不可行，或根本達不到，不批的可能性比較大。已經做過的研究要寫清楚。從工作到今天，你已經做過什么，發表過什么文章，得到了什么屬于你自己的成果一定要寫清楚。否則別人認為你瞎吹，沒有以前的工作做基礎呀。另外單位的工作條件要寫出來，否則讓別人覺得你沒有條件完成。所以‘牛校’‘海龜’‘國家重點實驗室’‘國家重點學科’的申請人命中率要高。申請書一定要精練，不要多寫，每個字都要管用。有的申請書寫得太多太長，好象寫得越多越能說明人。其實不對，真好的內容不需要太多的文字就能夠說清楚的。太長了，將你非常有精彩的內容埋在大量不重要文字之中，找到這些精彩要花功夫的。要知道，看申請書的人要看許多本，精練而能夠說清楚是非常好的（試一下，這一段、這一句、這一字刪掉有多大影響，能刪則刪，但不能夠刪掉精華喲）。格式上絕對不能出錯，特別是前后格式，參考文獻格式，不要有錯別字（極個別還行）。申請書都不好好寫，有必要給他資助嗎？

評審人被要求在不長的時間內評不少項目，看不少申請書還要寫評語，不可能看得非常細，一般是看個輪廓，還要檢一下文獻。但一般都是從以上幾個方面來評價的。創新性、可行性、已做工作成為他們下筆的依據。