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.     

基于F类函数一种新的二元Copula构造

介绍了二元Copula函数定义和Sklar定理,提出了基于F类函数一种新的二元Copula构造形式,并对这种二元Copula函数的性质进行推导和研究。Copula函数的实际应用极为广泛,这种新的二元Copula函数可以扩大函数模型的选择范围,有利于我们选择恰当的Copula函数模型来解决实际问题。     

基于Copula函数的切削力与表面粗糙度的相关性

为了实现自动化切削加工中表面粗糙度的预测,需要定量描述常用监测参数切削力和表面粗糙度之间的非线性关系,提出了基于Copula函数的相关性研究方法.以车削7075高强度铝合金为试验对象,采用控制变量法得到切削力和表面粗糙度值,然后建立它们各自的边缘分布函数,并利用优化的Copula函数构建多变量联合分布函数,最后基于Copula函数理论以及联合函数模型分析了切削力和表面粗糙度整体和尾部相关关系.结果表明:切削力和表面粗糙度整体上有着明显的正相关关系,且相关结构中心对称,同时尾部相关系数趋向于0,即尾部相关程度较小.     

抗剪强度参数相关变量重构及Copula联合分布模型研究

在实际工程中,大样本的岩土体参数实测值往往不易获取,以抗剪强度参数为例,给出了一种相关变量样本重构方法。首先简要介绍了Ilich算法和Copula函数,基于实际的初始数据,生成了具有指定边缘分布的相关变量样本;并借助Copula函数研究了样本重构前后的联合分布模型,认为与初始样本具有相同最优联合分布的重构样本能更大程度地继承初始数据的信息。以一简单的算例将重构样本应用于可靠性分析中,通过对比分析基于重构样本的Monte Carlo法与设计验算点法,验证了计算结果的合理性。给出的重构方法所得到的样本将与初始样本具有相同的边缘分布信息、相关结构及联合分布模型。     

Copula函数在金融市场上的应用

文章根据非参数蒙特卡罗检验法,选择合适的Copula函数将其应用于我国基金市场的风险度量,进行Monte Carlo模拟计算投资组合的VaR;并将Copula方法的计算结果与传统的正态假设模拟结果进行比较,表明Copula方法对金融风险的度量要明显优于正态方法。     

Copula函数在金融市场组合风险中的相关性研究

Copula函数是一种将联合分布与边缘分布连接在一起的函数,它描述了变量间的相关性。1999年后Copula函数已在统计上得到广泛应用并开始应用于金融领域。自然地作为一种可以研究非线性、非对称相关的统计理论,Copula函数在国际上被迅速应用到金融市场的相关性分析、金融风险的管理与防范以及资产定价、保险定价等方面。     

Copula函数的选择及股票市场的相关性研究

Copula函数能够完整地刻画变量间的相关关系,在股票市场中用Copula函数来描述股票之间的相关性被广泛应用.本文从6种Copula模型入手,对基于参数自助的似然准则检验方法和基于参数自助的拟合优度检验方法进行了对比分析,研究其在模型选择上的准确性,并将其应用到平安银行和交通银行两支股票中,发现与模拟结果相一致.     

基于Copula函数选择的多元退化产品可靠性模型

针对含有多个退化量的产品可靠性评估问题,提出了一种基于Copula函数选择的可靠性建模方法。首先,采用Anderson-Darling统计量对退化量进行拟合优度检验,选择其最优分布函数;其次,绘制退化量分布函数中的分布参数随测量时间的变化曲线,判断其与时间和应力的相关性;再次,给出一种选择Copula函数的综合方法,该方法结合了三种常用的选择方法;同时,采用两步似然估计法对未知参数进行了评估;最后,通过硫化丁腈橡胶O型密封圈进行恒定应力加速退化试验对方法的正确性进行了实例验证,并且与二维正态分布模型、形状参数为常数时的可靠性评估结果进行了对比分析。分析结果表明,给出的方法具有更好的实用性和更广泛的应用。     

Copula函数的参数估计

Copula理论在统计及金融分析中有着广泛的应用。在利用Copula理论对多元分布函数进行建模时,其中一个关键问题是如何估计Copula函数中的参数。文章通过例子对Copula函数中的参数估计问题进行了探讨。     

一类单参数扰动Copula函数的构造及其应用

证明了在一定条件下给定二元Copula函数增加扰动项之后仍然是一个Copula函数,给出了单参数扰动Copula函数的两个和谐性度量τ和ρ的计算公式;在此基础上,讨论了三种单参数扰动Copula函数的和谐性度量τ和ρ随扰动参数的变化规律,通过随机模拟方法验证了结论.最后,建立了泥石流地貌中沟床比降和流域高差两个因素的相关结构模型,并运用平方欧式距离法比较了几种相关结构模型的应用效果,发现单参数扰动Copula函数在数据拟合方面具有更好性质.     

基于半参数估计的W-CIC Copula函数选择准则

基于全参数极大似然估计的AIC准则是常用的模型选择标准.在实际应用中,往往将其用于半参数伪极大似然估计,其中存在模型选择的偏差.CIC准则适用于半参数伪极大似然估计,但对于大部分在边界处增长过快的Copula密度函数该准则失效.基于此,对原有的CIC准则进行改进建立W-CIC准则,即降低Copula密度函数在边界处的权重,是CIC准则的加权版本.W-CIC准则打破了原准则的局限性,适用于更多的Copula函数模型.     

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。     

基于Copula方法的股票风险的相依性分析

相依性分析在多变量随机分析研究中一直属于前沿问题,研究金融市场各股票之间的相依性,对于分析股票市场的相依性结构以及投资市场的投资组合风险有着重要的意义.选用Copula函数理论对雅虎财经数据中心的上海电力和中国石油股票日收益率数据进行数据拟合,利用核密度估计方法对股票市场估计边缘分布,结合平方欧式距离选取最优Copula函数.运用了Copula函数理论建立股票市场的相关性结构模型,更好地模拟上海电力和中国石油两股市的日收益率的观测数据.     

边缘分布确定的多元Copula函数构建

从二维随机变量(TRV)的边缘分布函数(MDF)与其联合分布函数(JDF)的关系出发,研究如何构建多维随机变量(MRV)的联合分布Copula函数,并对构建的函数进行拟合与检验。首先,简单介绍Copula函数的定义、SKlar定理和常用的函数类型;然后将TRV变量的MDF函数与其JDF函数的关系扩展到MRV变量;最后研究了TRV变量的MDF函数已知时,构建其JDF函数的方法,同时将其扩展到MRV变量,提出了新的构建MRV变量的JDF函数的方法,对构建的函数提出了相应的拟合方法和参数估计方法。     

基于核方法的Copula函数的估计

介绍了Copula函数的基本定义和性质以及非参数统计中的核估计方法,运用核估计方法来估计Copula函数,应用核估计的性质证明了估计出的Copula函数是真实Copula函数的一致强相合。     

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.     

随机变量间相依性度量的新方法

介绍了度量随机变量间相依关系的新方法——Copula函数方法，应用Copula函数模拟随机变量相依关系的过程，边缘分布和Copula函数的估计方法和优度检验方法．     

回归函数的变点分析

本文介绍了变点问题以及线性模型、半参数模型和非参数模型。在已有结论的启发下,给出了非参数模型中回归函数变点或不连续点的位置的估计量,证明了误差具有某种长程相依结构时,回归函数变点位置估计及其分布的大样本性质。在一定的条件下证明了估计量的收敛速度和极限分布。同时在误差具有不同相依结构下,对回归函数变点的位置进行模拟分析;也模拟分析了不同的核函数和带宽对变点估计的影响。