基于WAVELET-GARCH组合方法的中国保险深度分析

提出了非平稳时间序列的WAVELET-GARCH组合分析方法,应用于中国保险深度的研究.介绍小波以及GARCH方法的数学原理,阐述此组合方法的一般步骤,即利用小波函数分解原时间序列,成为趋势项和周期项;对趋势项进行平稳性检验;用GARCH模型拟合趋势项,并应用于预测.通过中国保险深度的变化情况研究,实证结果表明该方法比直接二次多项式拟合预测的平均相对误差小2.15％,反映WAVELET-GARCH组合方法的有效性.     

局部调整模型延拓及其在糖料供给行为中应用

糖料作物是中国三大经济作物之一。分析影响我国糖料生产者决策行为的内在因素,对于稳定发展我国的糖业具有非常重要的现实意义。从定性和定量2个方面回顾了供给反应的文献,将局部调整模型作了较合理的延拓,认为糖料的播种面积主要受前期的播种面积、前期的生产成本、前期的糖料价格和前期的粮食价格影响。然后对糖料生产者的供给行为作了实证分析,最后提出了相关政策建议。     

非平稳时间序列分析的WAVELET—ARMA组合方法及其应用

创立非平稳时间序列分析的WAVELET—ARMA组合方法。介绍WAVELET—ARMA方法原理,阐述WAVELET—ARMA组合方法分析的一般步骤,即利用小波分解与重构,通过采用Daubechies小波将时间序列分解成趋势项和一般项;趋势项的平稳性检验;以及用ARMA方法拟合已经成为平稳序列的趋势项,并应用于原时间序列的预测。最后,将该WAVELET—ARMA组合方法应用于江苏粮食产量的变化情况研究,结果表明该方法比直接二次多项式拟合预测的平均相对误差小0.4824%,反映WAVELET—ARMA组合方法的有效性。     

基于传染病动力学农户风险管理参与率行为的数值模拟

农业保险制度不仅是农业保障体系中重要组成部分,而且已成为国际上最重要的非价格农业保护工具之一.但长期以来,我国农户的农业保险参与率较低且不稳定,造成农业保险几乎处于市场失灵的危险境地.本文把所研究的农业总人口分为三类:不了解农业保险且没有买农业保险的人群;了解农业保险但没有买农业保险的人群;了解农业保险且买了农业保险的人群.建立基于微分方程组的数学模型,探讨了系统平衡点的存在性、稳定性并进行了数值模拟和讨论.     

非平稳时间序列的小波混合方法及其应用

小波分析属于时频分析的一种,它在时域和频域同时具有良好的局部化性质.本文利用小波分解与重构方法将时间序列分解成趋势项、周期项和随机项.根据Morlet小波的类周期特性,分析并挑选出合适的周期,结合逐步最小二乘估计方法,计算出该时间序列周期项的近似表达式.最后用此小波混合方法研究建国后中国玉米产量变化情况,结果表明该方法比直接二次多项式拟合预测的平均相对误差小2.336%,反映小波混合预测方法的有效性.     

基于小波分析江苏种植业自然风险的度量

以波动概念来表示种植业自然风险,接着创造性地引入了现代数学的小波分析方法来测定种植业产量的主要趋势分量,得到江苏7种主要农作物变异率和变异系数.实证结果表明,从长远和总体来看,江苏的经济作物自然风险高于粮食作物的自然风险;4种粮食作物的风险由小至大的品种依次为稻谷、玉米、小麦、大豆;3种经济作物的风险由小到大的品种依次为棉花、油菜籽、花生.     

ZIP回归模型的数据删除度量和广义杠杆

为了探测含零较多的计数数据对ZIP回归模型的影响,基于EM算法和完全数据似然函数,笔者利用数据删除方法研究了模型的全局影响,得到了参数估计的一步近似表达式以及相应的广义Cook距离和Q-距离,并研究了在EM框架下的广义杠杆值.最后,通过实际问题说明了所得统计量的有效性.