基于Copula EDA优化BP神经网络的表面粗糙度预测

为了提高预测机械加工表面粗糙度的精度,提出了基于Copula分布估计算法(estimation of distribution algorithm,EDA)优化BP神经网络的方法.以铣削45#钢为试验对象,采用控制变量法进行切削试验.在线测量主切削力、轴向力、径向力和振幅,并进行数据处理,得到相应切削力的平均值、标准差、均方根值及振幅,同时离线测量二维粗糙度R_a、三维粗糙度平均值S_a和均方根值S_q.对切削分力的平均值、标准差、均方根值及振幅与粗糙度做相关性分析,选择Kendall秩相关系数最大的主切削力平均值作为输入变量,输入BP神经网络和基于Copula EDA优化BP神经网络,进行训练和预测.试验结果表明:基于Copula EDA优化BP神经网络的预测精度总体高于BP神经网络的预测精度,对R_a,S_a和S_q的平均预测精度分别达到91.98%,91.03%和89.10%.     

大气环境指标的二元极值分析

文中给出了利用多元阈值模型求解随机变量尾部联合分布的方法,并将其应用于大气环境指标中进行实证分析.通过选取合适的阈值和Copula函数,得到了上海市近十年的二氧化硫和二氧化氮的API指数的尾部联合分布以及条件尾部分布.利用这些尾部分布函数可以预测污染指标的变化趋势,从而为气象部门提供天气预报的科学依据.     

基于谱测度构造多元极值Copula

讨论了极值Copula与有限离散谱测度之间的关系,通过低维Copula构造高维Copula;根据极值Copula与尾部相关函数之间的关系,构造高维极值Copula.     

基于尾部样本数据的尾部相关性分析

尾部相关性为两个变量联合分布的尾部性质。针对尾部相关性分析,给出了两种二维顺序统计量的概念,讨论了其联合分布;给出了尾部样本数据的概念,提出了通过尾部样本数据拟合Copula函数进而得到尾部相关系数估计的思想,讨论了基于尾部样本数据的尾部拟合参数估计方法、基于尾部样本数据的尾部拟合检验方法及相应的尾部相关系数估计方法并采用蒙特卡洛模拟验证了方法的有效性;最后探讨了上证和深证指数间的尾部相关性。     

三峡库区滑坡土体抗剪强度参数相关性构建的最优Copula函数

Copula函数是一种将联合分布函数与各自边缘分布函数连接在一起的函数,已经成功应用在多个领域.本文为了研究表征抗剪强度参数间相关性的二维Copula函数分布模型最优化识别,在收集的滑坡土体参数基础上,采用K-S检验法确定了抗剪强度参数的最优边缘分布模型,并利用最小平方欧式距离识别出表征抗剪强度参数间相关结构最优的Copula函数.结果表明:Copula函数是构造土体抗剪强度参数c、φ之间联合分布函数的一种有效方法;基于核密度参数估计值的Gaussian Copula函数具有更好地描述参数间相关性的能力,构造方法具有计算简单、适用范围广以及能更好地模拟原始参数间相关性等优点,建议优先采用.该方法应基于监测数据计算后进行Copula函数选择,为工程计算参数选取提供一种新的途径.     

基于MA-EGARCH-t-Copula模型的金融市场相关关系的研究

构建MA-EGARCH-t-Copula模型研究深证综合指数和中小板指数相关关系.选取深证综合指数与中小板指数的日收盘指数序列,利用MA-EGARCH-t模型构建Copula函数的边缘分布,使用AIC准则确定模型阶数及参数,结合秩相关系数选取较优的Copula函数刻画深证综合指数与中小板指数的相关关系,进一步利用欧氏距离法进行拟合优度检验.结果表明,t-Copula可以较好地拟合深证综合股指和中小板股指的日收益率序列间关系,两股指日收益率序列呈现出较强的相关性以及对称尾部相关性.     

国内外股票市场相关性的Copula分析

揭示了Copula函数和Kendall τ统计量的内在关系,选择最优的Copula函数描述了两变量的相关性结构,并采用Copula函数建立了变量尾部相关性的表达式．实例分析表明,Copula方法可以较好地描述国内外股票市场之间的相关性结构,便于计算尾部相关性参数,为风险量化管理提供了一种新途径。     

基于Archimedean Copula函数淮河月径流的随机模拟

以淮河干流蚌埠站64a(1950—2013年)的月径流资料为例,研究Archimedean Copula函数在月径流随机模拟中的应用.先利用4种一维分布函数对每个月径流进行单变量的分布拟合,再利用3种二维Archimedean Copula函数进行相邻月份的联合分布拟合,并对一维分布函数及二维联合分布函数的拟合优度进行判断,以确定拟合效果最优的边缘分布函数和二维Copula函数.基于选定的Copula函数,结合Gibbs采样实现月径流随机模拟,通过比较实测与模拟月径流对该方法进行验证.研究结果表明,Archimedean Copula函数结合Gibbs采样可有效建立相邻月份间的相关性结构,为水文水资源随机模拟提供一种新的途径.     

基于藤Copula-POT的多资产尾部相依结构的研究

在基于pair-Copula高维建模方法的藤Copula理论框架下,构建了藤结构Copula-POT模型,并采用C藤和D藤结构分解下的Gaussian Copula和Frank Copula函数来研究外汇资产间的尾部相依结构.该模型考虑了单个资产的尾部特征,且克服了传统Copula的"维数灾难"问题,能更好地描述资产尾部间的相依结构.基于四种外汇资产(美元、欧元、日元和港币)的实证结果表明D藤能更好的对外汇资产间尾部相依结构进行描述,且D藤分解模式下的Frank Copula能更准确反映外汇资产尾部间的相依性,并针对外汇储备投资,给出相应的建议.     

符合Gauss分布规律的随机粗糙表面数值模拟

为了研究目标表面激光和红外光散射特性,首先必须对材料表面粗糙度进行数值模拟,这是表面散射特性研究中的基础和关键.本文按照指数自相关函数关系建立二维粗糙表面统计分布规律数值模型,对随机粗糙表面轮廓进行描述,由计算机模拟生成粗糙度相关参数,如高度平均值、相关长度和均方根高度,进而生成随机数值表面.并结合实测的抛光花岗岩表面粗糙度相关参数进行模拟,其表面状态符合Gauss分布规律.     

Copula-SV-GED模型的投资组合风险分析

将多种Copula函数和SV模型多种扩展形式相结合,对我国股票市场实际的组合投资问题进行了实证风险分析,结果表明边缘分布和相关关系的选择共同影响联合分布,并且Gumbel-copula-SV-GED模型在计算风险VaR值方面效果较好.     

基于Copula方法的干旱历时和烈度的联合概率分析

采用自回归马尔可夫模型来延长干旱数据,以解决干旱数据短缺的问题,在此基础上获取长序列干旱数据;应用Copula方法模拟干旱历时和干旱烈度之间的相依关系,并用自助抽样法检验Copula函数的拟合效果;最后得出边际分布分别为皮尔逊Ⅲ型和伽马函数的两元联合分布,并计算干旱历时和干旱烈度的联合分布概率.模拟结果表明,Clayton Copula能较好地模拟两变量之间的相依关系.根据Copula联结函数来模拟水文干旱极限事件,可考虑水文干旱极限事件不同变量之间的相依性,方法简单合理,可成为水文干旱极限分析的一个有效工具.     

有色金属板块指数与期货价格相关性研究——基于Copula函数的实证分析

对有色金属板块指数与期货价格相关性研究,旨在度量其相互影响的程度,而Copula函数可以准确地反映变量间的相关结构,尤其是尾部特征.在收益率序列存在异方差的情况下引入EGARCH模型,再进行Copula建模,实证结果表明,T-Copula函数和Gumbel Copula能很好地刻画两者的相关性.     

基于Copula函数的沪深股市相关性分析

选用GPD分布分别对沪深股市对数收益率尾部进行描述,结合样本数据的统计特征,选择合适的二元Copula函数对沪深股市对数收益率的相关性进行描述,对二元Copula函数的参数进行估计。结果表明:二元t-Copula函数比二元正态Copula函数更能捕捉沪深股市的尾部相关性。沪深股市存在着较强的相关性,线性相关系数为0.9356,Kendall相关系数为0.7611,Spearman相关系数为0.9150。     

高斯Copula的一点注记

Copula函数把边缘分布函数与联合分布函数联系起来,是研究变量间相依性的一种有效工具.而高斯分布在实际应用中占有重要的地位,本文主要研究高斯分布的极尾相依系数、极高斯Copula函数,推导出极值高斯Copula函数.     

基于BEMD和Copula的沪港股市相关性研究

为深入探讨沪港两股市间相关结构的微观特征,本文在Copula理论的基础上引入二元经验模态分解(BEMD)算法,分别刻画了上证综指和恒生指数日收益率序列之间的整体相关性和微观相关性。研究结果表明,在港股市间整体相关性方面以及经BEMD分解后不同尺度上微观相关性刻画方面,时变SJC Copula函数都能较好地描述两收益率序列之间的相关结构,即沪港股市间存在时变的非对称尾部相关关系。此结果也进一步证实新方法在刻画相关性方面的有效性。     

基于Eviews 与GS Copula 的金融市场相依性研究

为解决金融市场间波动的相依性问题, 对不同金融市场间高频数据极小值的相依性进行研究。在分析GS Copula 函数的模型方法和模型特点基础上, 研究了估计GS Copula 函数中参数的方法及正尾部相依性和负尾部相依性的模型, 并基于Eviews 软件和GS Copula 函数等理论对上证000001 指数和股指期货IF1112 指数5 min极小值的收益率序列数据的相依性进行了分析, 得出其收益率序列数据有很强的上尾部相依性。为在金融决策中降低风险提供了理论依据。     

Copula熵方法及其在三变量洪水频率计算中的应用

为解决传统Copula方法在进行联合概率分布拟合过程中要先进行函数类型选择的问题,将Copula函数和最大熵原理进行耦合,通过求解具有最大熵的Copula方程,求得二维联合分布函数,即Copula熵方法。用求得的Copula函数对洪水事件的3个相关变量(洪峰流量、洪水总量和洪水历时)进行两两配对的二维联合分布拟合,并利用Gibbs采样方法和Copula函数实现三变量洪水事件的随机模拟。以淮河鲁台子水文站的实测洪水资料为研究对象,进行实例分析,并通过拟合优度的计算,证明Copula熵方法对多维相关变量概率拟合的有效性以及Gibbs采样方法在三变量洪水事件模拟过程中的有效性。     

基于Copula函数的广西洪涝灾情预测模型

基于Copula函数理论,利用广西1950—2013年的洪涝灾情数据,研究洪涝灾害的受灾人口、农作物受灾面积和直接经济损失的分布状况并进行拟合优度检验,建立了Gumbel-Hougaard Copula三变量的联合分布.通过计算和对比单变量重现期的设计值和三变量重现期下的设计值,发现采用三变量的联合重现期预测洪涝灾情会更好.并且,洪涝灾情重现期和降水重现期大致相符.最后将基于Copula函数的广西洪涝灾情预测模型与GM(1,1)灾情预测模型相对比,结果表明前者能更好地反映洪涝灾情的发生情况.     

基于Copula模型的最大和最小值期权定价

为了克服传统Black-Scholes定价模型中标的资产收益率需要服从正态分布以及在多维资产期权定价中对复杂微分方程的求解和冗长公式等难题,利用非参数核密度方法和Copula函数对最大和最小值期权进行定价.应用非参数核密度方法确定标的资产的边缘密度函数和分布函数,选择了对数据拟合效果最好的Gumbel函数连接边际分布并构造联合分布函数.通过Matlab对基于Copula函数的两资产最大和最小值期权的非参数定价模型进行积分运算.最后得出两资产的最大和最小值期权价格.