正态逆高斯扩散模型的MCMC估计

使用贝叶斯方法估计了正态逆高斯扩散模型,该方法首先使用Eu ler方法对连续过程进行离散化,用离散过程的似然函数做为模型参数的近似似然函数。证明了M CM C方法是分析正态逆高斯扩散模型的有效工具,由M CM C方法抽样所得的后验分布可以用来进行统计推断。模拟试验表明:正态逆高斯扩散能够体现资产收益的许多经验特征,如泰勒效应、尖峰厚尾等。     

基于小波变换的时变长记忆SV模型估计方法研究

研究了基于小波变换的时变长记忆SV模型参数的估计方法.根据小波变换可将过程分解到不同的尺度上以及长记忆SV过程同一尺度下和不同尺度下DWT系数的近似不相关性,提出了建立局部似然函数的方法,又根据DWT系数和MODWT系数之间的关系,将局部似然函数表示为模型参数和局部小波方差估计的形式.用该方法对中国股市收益进行了时变长记忆SV模型参数的估计.     

双指数跳跃扩散模型的McMC估计

使用贝叶斯方法估计了双指数跳跃扩散模型,该方法是使用Euler方法对连续过程进行离散化,用离散过程的似然函数做为模型参数的近似后验似然函数.证明了McMC方法是分析双指数跳跃扩散模型的有效工具,由McMC方法抽样所得的后验分布可以用来进行统计推断.模拟试验表明双指数跳跃扩散模型能够体现资产收益的许多经验特征,尖峰厚尾特征和期权定价中的“波动微笑”.     

De Novo规划的推广

结合社会经济系统特点推广De Novo规划，讨论子多目标De Novo规划的优化设计，给出De Novo规划推广的一般形式，最后讨论了模糊De Novo规划问题。     

SV模型的聚合及其边际化研究

讨论了SV模型与ARMA模型之间的关系,说明了SV模型可由ARMA模型表示;研究了一维SV模型的时间聚合、多维SV模型的边际化以及同期聚合问题,得出了在上述3种情况下,相应模型均为ARMA模型的结论.     

企业集团重组问题研究

运用企业理论的分析框架对企业集团的重组问题进行了模型描述.区别不存在企业间交互影响和考虑企业间交互影响两种情况,考察了不同控制结构和资源配置方式下,集团内企业在提高投入的激励方面的变化,及其对集团整体福利的影响.给出了描述集团重组策略的命题,证明了命题结论,并据此对企业集团重组安排提出建议.     

随机波动模型的持续性和协同持续性研究

波动持续性是广泛存在于经济和金融时间序列的一类普遍现象，它反映了经济和金融的风险相关性，在介绍随机波动模型有关要概念和性质的基础上，从单整的角度讨论了随机波动模型存在的持续性，并以此为基础，讨论了向量随机波动模型存在的持续性和协同持续性，给出了随机波动模型的协同持续定理，此外，文中进一步讨论了协同持续存在的条件和有关性质，给出了协同持续关系的误差校正模型形式。     

A Model-Free Method for Structual Change Detection Multivariate Nonlinear Time Series

1 .MOTIVATIONANDINTRODUCTIONRecently ,therehavebeenseveralnewtheoreticalre sultsforstationaryandnonstationarydynamicmod els ,nonlinearregressionmodel,simultaneousequa tionandEulerequationmodels.JournalofEconometrics( 1 996) publishedaspe cialvolumetobringtogetherahostofpapers,whichreflectsthediversityoftherecentdevelopmentsonthissubject.Thisvolumeismainlyfocusedonthefollowingaspects:finite sampletestsofparameterconstancyagainstthepresenceofstructuralchange,asymptotic proceduresformod…     

小样本DF统计量的分布特征

用蒙特卡罗（ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ）模拟方法着重研究了样本容量在５５以下的ＤＦ统计量的分布特征,并给出检验水平分别为０．０１,０．０５和０．１的ＤＦ检验临界值表并对小样本ＤＦ检验的功效作出分析．因为在有些国家以年为单位的经济时间序列的最大可观测个数并不是很大,所以小样本ＤＦ统计量分布的研究尤其有重要意义．     

事件树方法的贝叶斯分析

事件树方法是安全风险分析的基本技术,其分析结果的可信度在很大程度上取决于控制系统失效概率估计的精度。由于可靠性试验费用昂贵,试验次数有限,因此控制系统失效概率的估计往往较粗糙。提出的贝叶斯分析方法能够有效地利用系统运行过程的事故统计数据,对控制系统失效概率进行修正,可显著提高估计的精度。