基于Gumbel分布的熵风险度量的参数估计及渐近行为

熵风险度量被广泛应用于金融风险领域,并取得了一定成果,但是将Gumbel分布与熵风险度量结合起来的相关研究还比较少,考虑基于Gumbel分布的熵风险度量估计量的渐近行为,得到了 3种不同估计量的渐近正态性.还给出相关的随机模拟结果验证了理论结果的正确性.     

在帕累托模型中风险度量的统计分析

在帕累托风险模型中,该文研究了在险价值及其相关风险度量的关系,给出了在险价值、期望短缺、尾条件期望、条件在险价值等风险度量的计算方法;进而,利用极大似然法和矩估计法得到了这些风险度量的估计,证明了估计的相合性和渐近正态性;最后利用数值模拟的方法验证了在不同样本下估计的收敛速度.     

带延迟的混合泊松过程一致熵风险度量估计及渐近行为

考虑带延迟的混合泊松过程一致熵风险度量下,关于时间的平均累积风险问题,得到了该平均累积风险的一个不等式估计和两个渐近行为.给出了两个带延迟的混合泊松过程的尾部概率的对数形式的不等式估计.     

Pareto分布中形状参数的估计

本文研究了Pareto分布中形状参数的估计问题.采用极大似然估计及其渐近正态性、轮廓似然估计和矩估计的方法对形状参数估计,通过生成Pareto分布随机数的方法进行数值模拟,比较渐近正态性和轮廓似然估计得到的区间长度以及极大似然估计和矩估计得到的估计值,给出各估计的优缺点.     

部分区间删失数据下指数分布MLE的极限性质

部分区间删失数据包括精确数据以及区间删失数据,在慢性病研究中有广泛的应用。本文主要考虑在具有第2类部分区间删失数据下指数分布最大似然估计的极限性质。在一定的正则条件下证明了最大似然估计的相合性及渐近正态性。     

Pareto分布中尺度参数的区间估计

研究了枢轴量法、极大似然估计的渐近正态性法和轮廓似然函数法,求解了Pareto分布中尺度参数的置信区间.通过生成随机数进行数值模拟分析,得出区间估计和区间长度,对这几种区间估计方法进行了比较.     

一阶广义随机系数自回归模型参数的最小渐近方差估计

研究广义随机系数自回归模型中参数的估计问题, 给出了未知参数的一个估计类, 证明了该估计类中估计的相合性和渐近正态性, 并且获得了该估计类中的最小渐近方差估计, 并通过数值模拟比较了估计类中各种估计方法的优劣.     

双分量区间删失下Weibull分布参数最大似然估计的渐近性质

针对一类双分量区间删失模型，讨论了Ｗｅｉｂｕｌｌ分布参数最大似然估计的可识性，证明了该估计具有强相合性及渐近正态性．     

VaR和ES的贝叶斯经验似然估计

风险价值(VaR)和预期亏损(ES)能较好地度量金融投资组合的最大损失,研究其估计具有重大意义。本文利用贝叶斯经验似然方法对VaR和ES进行估计,理论上讨论了该估计的相合性和渐近正态性。模拟结果显示,在合适的先验信息下,本文所提出的估计具有一定的优势,有较好的应用前景。     

带有协变量动态可靠性模型参数的估计

考虑带有协变量的k-out-of-n系统, 假设系统中正常工作变量剩余寿命的条件风险函数为成比例的风险模型, 讨论该模型参数、 系统的可靠度函数和分位数函数的最大似然估计以及这些估计量的渐近正态性, 给出模型参数的置信区间, 并对点估计和区间估计进行Monte Carlo模拟研究. 结果表明, 估计量的均方误差随样本容量的增加而减少.     

光滑两值响应模型的随机加权方法（英文）

光滑计分估计在一定的正则条件下具有n相合性及渐近正态性.然而由于渐近方差包含了与未知误差分布有关的未知函数参数而很难被精确估计.这里提出了用随机加权的方法估计极大光滑计分估计的渐近方差,并从理论证明和计算机模拟两方面证明了所提出的估计具有相合性和渐近正态性.     

方差相关保费原理下风险保费的非参数估计

基于方差相关保费原理研究了聚合风险模型中方差相关保费的非参数估计,并证明了估计的相合性以及渐近正态性,最后,通过数值模拟的方法验证了估计的大样本性质,给出风险保费的渐近置信区间。     

基于区间二型犹豫熵与风险偏好的多属性决策方法

针对以区间二型模糊集(IT2FSs)为信息环境的多属性决策问题,构建了考虑决策者风险偏好的决策模型,解决了区间二型模糊集内在犹豫性难以量化的问题.首先介绍了区间二型模糊集的相关知识,综合考虑两种期望平均提出了区间二型模糊集排序值公式以比较模糊数的优势关系,同时提出使用几何度量刻画模糊性与犹豫性的区间二型犹豫熵来度量区间二型模糊集的不确定性.考虑到决策者的风险态度对决策结果可能的影响,引入决策者风险偏好因子,构造了风险偏好因子与传统的熵权法相结合的新的权重求解模型并给出了决策算法.最后用一个风险投资的实例验证决策者的风险偏好对属性权重以及决策方案的排序所产生的影响.     

b(1;p)中参数的估计及优良性

基于b(1;p)总体,求出了未知参数p/1-p的矩估计与极大似然估计,得到这两种估计相等,具有相合性、渐近正态性和渐近有效性的重要结论.     

区间数据的线性回归模型中误差项方差的估计

从无偏转换的思想出发,对区间数据的线性回归模型中误差项方差进行了估计.当截断变量的分布密度函数已知时,得到一批具有强相合性和渐近正态性的估计量,并通过模拟计算对这种估计方法的可行性进行了验证.     

广义线性模型的M-估计

用M-估计来估计广义线性模型中的未知参数β.首先,在一定的假设条件下,根据已有的对广义线性模型中未知参数β的极大似然估计方法,应用大数定律及鞅中心极限定理,证明了广义线性模型的M-估计的两个重要性质,印相合性及渐近正态性.其次,将固定设计的思想引入M-估计,并与广义线性模型相结合,证明了其相合性及渐近正态性.最后通过数...     

高维纵向属性数据的惩罚广义估计方程分析

文章证明了分析高维纵向二值属性数据的惩罚广义估计方程估计的渐近存在性,相合性与渐近正态性.     

一类非对称的GARCH模型的参数估计

非对称的GARCH模型的估计一般采用拟极大似然估计,这种估计的相合性及渐近正态性结论已经出现在很多文献中.本文对这种模型提出一种新的估计方法-加权拟极大似估计,在一定条件下证明了非对称的GARCH模型的加权拟极大似然估计的相合性和渐近正态性.     

风险价值VaR的区间估计

风险价值(value at risk,VaR)是国际金融界广泛支持和认可的一种度量金融风险的工具。分别利用Bootstrap、MOVER(method of variance estimates recovery)和Fiducial方法给出正态总体下VaR的区间估计方法,并进行了模拟比较。模拟结果发现基于Fiducial思想的广义区间估计在覆盖率和区间等尾性上具有更稳健的性质。最后对上证180重点指数的对数收益率VaR进行了分析。     

具有部分缺失数据的两个二项分布的估计

讨论了部分缺失数据下两个二项分布成功概率的Bayes估计以及总体参数的估计,证明了总体参数估计量的强相合性与渐近正态性.