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.     

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。     

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.     

汛期洪水的二变量联合分布与应用

为在气候变化下更好地描述流域汛期洪水的概率变化特性,达到防洪和洪水资源化的统筹安排,考虑水文事件的相依性和多元化,采用Copula函数理论,结合第Ⅰ型Gumbel分布,研究淮河蚌埠站以上流域1915年到2008年的汛期洪水。研究结果表明:汛期洪量和洪峰的理论联合概率与实测资料联合频率拟合很好;同时探索了洪水联合分析的实际应用:一方面根据联合分布提出"等效水文情景"的概念,以更好地体现水文事件的不确定性和水文变量组合的概率等效性;另一方面论证联合重现期可作为单变量重现期的区间估计,为二元分析的洪水量级划分和洪水的联合风险分析以及工程设计提供一条新思路。     

衡量金融风险相关性的Copula熵方法

正态检验的不理想和偏度及峰度的存在使得用基于多元正态分布的假设及线性相关系数研究相关性受到质疑,为此应用信息熵结合Copula理论建立了Copula熵函数.与信息论中互信息等相关性衡量指标相比较,其具有不受维数限制、有量纲、能捕捉非线性相关关系等优点.结合经济圈理论进行了数据验证,表明了该方法的可行性和有效性.     

洪水联合风险分析方法的探讨

洪水总是表现为多特征属性,针对传统单变量洪水分析的片面性,同时考虑洪峰和洪量对防洪风险的影响,从概率论角度出来,采用秩相关系数和Copula函数理论,构造洪水联合风险概率模型,模型不仅能够避免计算条件概率的复杂性,并且很好地表示了洪峰和洪量的复杂关系;采用随机模拟的方法,通过联合风险概率模型进行随机抽样计算,得出联合洪水风险概率与单变量洪水风险概率的3种不同关系,论证洪水风险分析综合考虑洪峰和洪量的必要性．     

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。     

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。     

基于GH Copula的韩江水文干旱联合概率分布研究

利用韩江流域水口站、溪口站、潮安站3个站1956-2011年的月径流数据,计算6个月尺度的径流干旱指数SDI作为水文干旱分析指标,并根据游程理论提取干旱历时和干旱程度2个变量的要素值,采用两变量联合概率分布方法对韩江流域的干旱特征进行分析。通过比较各分布的拟合指标优选P-III分布为干旱历时边缘分布,Weilbull分布作为干旱程度边缘分布。由GH Copula函数构造联合分布推求干旱历时和干旱程度的联合重现期和同现重现期的设计值。考虑干旱历时和干旱程度的不同组合,可以求得各干旱历时或干旱程度下的条件概率。计算结果表明,梅江流域遭遇干旱的风险较汀江以及韩江流域下游更大。     

感潮河段洪潮遭遇组合风险研究

洪潮遭遇分析和洪潮组合的合理选取是感潮河段整治规划设计中的重要内容。构建的洪潮遭遇组合的风险分析模型,首先采用Copu la函数构建感潮河段的年最大洪水流量和相应潮位的联合分布以及年最高潮位和相应洪水流量的联合分布,再基于联合分布提出遭遇组合的风险分析模型。并以漠阳江河口段的洪潮遭遇组合分析为实例来研究。结果表明,①以洪为主,50年一遇的设计洪水与下游多年平均潮位相组合的风险率为6.89%,②以潮为主,50年一遇的设计潮位与其上游多年平均洪水相组合的风险率为4.77%。根据洪潮遭遇组合风险模型来确定遭遇组合,可为感潮河段洪潮遭遇组合的合理选取提供科学依据。     

柯西分布概率模型的copula分布估计算法

分析柯西分布函数的特性,说明在众多连续型分布函数下,在copula分布估计算法中建立柯西分布概率模型的可行性。通过描述柯西分布以及逆累积分布函数的采样,给出柯西分布函数参数不同的估计方法,得到相应的采样及完整的分布估计算法．进行仿真实验比较柯西分布概率模型的copula分布估计算法和经验分布概率模型的copula分布估计算法,说明柯西分布概率模型的copula分布估计算法的有效性。     

Mutual Information Is Copula Entropy

Mutual information (MI) is a basic concept in information theory.Therefore,estimates of the MI are fundamentally important in most information theory applications.This paper provides a new way of understanding and estimating the MI using the copula function.First,the entropy of the copula,named the copula entropy,is defined as a measure of the dependence uncertainty represented by the copula function and then the MI is shown to be equivalent to the negative copula entropy.With this equivalence,the MI can be...     

洪水预报误差分布的极大熵法

首先根据实际洪水预报误差出现在有限区域的特点,应用极大熵原理,建立了洪水总量预报误差分布的极大熵模型;通过几个不同流域的计算,得出随着降雨量的增大,产流预报误差趋于一个稳定值的结论. 同时将该模型计算的分布与正态分布进行了比较,结果表明用极大熵法求得的误差概率分布能更好地描述洪水总量预报误差的分布特性,可以根据实际降雨量的大小确定不同的最大不确定性的误差分布,为分析不同量级洪水预报的风险提供依据.     

广义copula的存在理论

copula函数是把多维随机变量的联合分布用其一维边际分布连接起来的函数.基于著名的Sklar定理中联合分布函数与边际分布函数的关系,从图像重构的角度,提出广义copula的概念,并从理论上证明了它的存在性,给出了相关的性质,为广义copula的应用提供了相应的基础.     

最大熵原理导出理想气体分子的速度和速率分布

最大熵原理是统计物理的一个基本原理,它已在很多领域得到广泛应用。使用最大熵原理分别研究了平衡态下,三维、二维和一维理想气体分子的速度分布,导出了它们的速度分布概率密度函数,并进而得到了速率分布的概率密度函数。这一方面给出了推导理想气体分子速度和速率分布规律的另一方法,另一方面也拓展了最大熵原理的应用范围。     

Copula在构造联合分布函数中的应用

利用copula构造了具有相同边缘分布的分布函数,讨论了在给定的联合分布和边缘分布的基础上如何构造新的copula的方法,并用构造的copula得到一个二维分布函数。     

基于时变pair-copula的多资产投资组合VaR分析

在对资产组合的研究中采用pair-copula法构建了反映多个资产收益实际分布和相依性的联合分布函数,对每个pair-copula用二元时变copula替换原先的二元静态copula得到时变pair-copula,并结合蒙特卡洛模拟技术,给出投资组合的风险价值VaR的计算方法,最后通过实证分析验证了该模型的有效性和优越性.