收益率主观分布与常用分布的拟合能力比较

利用上海A股数据，将收益率主观分布模型与t分布、双正态混舍分布、稳定分布和正态分布进行分布拟合比较。x^2检验表明：0．05水平下，沪市69．56％股票的收益率分布认为符合收益率分布主观模型，而接受t分布、双正态混合分布、稳定分布和正态分布假设的股票分别为56．31％、44．80％、46．06％和1.74％。     

随机条件久期模型的贴近度新息构建方法

针对随机条件久期(SCD)模型伪似然估计方法的非有效性问题,分析了新息对数正态分布的可能,证明了经修正的对数正态分布不仅满足SCD模型新息构建要求,其在期望值设定和随机取值方面优于原有新息分布,并进一步在此分布基础上提出了贴近度新息构建方法,该方法不同于期望新息构建方法,目的在于产生更少极端值使拟合久期接近实际久期,进而提高模型拟合和预报性能.同时也证明了新方法能包含原新息构建方法,具有一般性.当然,新息的对数正态分布也保证了SCD模型卡尔曼滤波解具备有效性,属于非伪似然估计.最后,通过一组模拟数据证实了新息对数正态分布的可行性,以及所提贴近度新息构建方法的优越性.     

非正态稳定分布条件下的投资组合模型:均值2尺度参数模型

针对风险证券收益率的经验分布所具有的偏态和过度峰态等非正态分布特征,提出在非正态稳定分布条件下研究投资组合模型.通过拟合优度检验发现我国的股票收益率与非正态稳定分布的拟合效果非常好;研究了非正态稳定分布条件下投资组合收益和风险的度量,建立了均值-尺度参数投资组合模型;通过实证分析发现均值-尺度参数模型能够解释资产配置之谜.     

基于地统计和GIS的河南省烟草大田生长期降水量和蒸发量空间变异性分析

地统计学方法是研究具有结构和区域双重性质变量的空间变异性的一种方法.它提供的克立格(knging)法是一种最优的无偏内插方法.在分析河南省1950～2000年整编气象资料的基础上,采用地统计学与GIS相结合的方法,从大尺度角度上研究了河南省范围内烟草大田生长期间的总降水量、总蒸发量和盈亏量的空间变异性.经典统计学表明,上述各气候因子在河南省境内均可以拟合成较好的正态分布,满足地统计学所要求的平稳假设条件.变异系数最大的是烟草大田生长期水分盈亏量(即全年蒸发量 全年径流量-全年降水量)为30.87%,最小的是烟草大田生长期间的蒸发量,只有10.15%.地统计学分析表明3种气候要素在河南省境内的分布均可拟合成高斯模型.3种气候要素在研究区内均具有强烈的空间相关性,变异尺度以烟草大田生长期降水量的最小,只有2 397km,而烟草大田生长期间的盈亏量最大,为5 307km.采用kriging方法进行最优内插,绘制了河南省境内烟草大田生长期间各气候要素的空间分布图.图3,表2,参17.     

中国股市指数收益率的时间跨度特性

以上证指数和深成指的3种不同时间跨度的收益率序列--日收益率、周收益、月收益率为研究对象,对比分析它们分布情况、厚尾性、ARcH效应以及自相关性等特征的变化.结果表明,随着时间跨度的不断增加,上海股市和深圳股市的收益率序列逐步趋于正态分布,序列自相关性增强并存在长期相关性,波动集群性逐渐消失,波动持续性和杠杆效应不断减弱,风险溢价的敏感性不断增强,这些相同的变化趋势反映出两地股市有很强的联动性.同时,两地股市指数收益率厚尾性变化有明显区别,随时间跨度的增加,上证指数收益率的左尾变瘦,右尾变胖,深成指收益率的左右尾都逐渐变瘦,这种不同的变化趋势反映出两地股市的差异性.     

我国国债收益率波动的Padé逼近模型研究

利用Padé逼近模型,研究我国国债收益率的变动规律.在分析国债日收益率分布特性的基础上,运用Hill估计器通过检验分布的尾部特征,发现收益率服从负幂律分布.根据计算的Pareto指数,选定的Padé逼近模型为P[0,4]模型.运用该模型对我国不同到期期限国债收益率的检验发现,该模型可以较好地拟合各种期限国债的收益率波动.     

基于EVT的谱风险测度及其在风险管理中的应用

金融资产收益率的分布往往呈现厚尾特性,忽略此现象往往会造成极值风险的低估.基于极值理论(EVT),引入一类测度尾部损失风险的谱风险测度方法(TSRMs).与传统的在险价值(VaR)和期望尾损(ES)相比,新的谱风险测度(TSRMs)赋予大的尾部损失以大的权重,非尾部损失权重为0,因而更能反映投资者的风险规避心理及其风险偏好程度.最后,以标准普尔500指数的日对数收益率为例,分析比较了TSRMs与VaR,ES在正态分布和极值分布下的估计结果,并进一步解释不同的风险偏好在投资者对风险的心里预期中起的作用.     

基于t分布噪声的鲁棒PPLS回归模型

概率PLS(PPLS)模型中,数据源(主元)和噪声满足正态分布,容易受离群点的影响.鲁棒PPLS算法采用拖尾更长的t分布描述数据源和噪声,提高了模型的鲁棒性.但是,实际工业过程中,离群点由测量噪声导致,而不是由产生过程变量和质量变量的数据源产生.基于此,提出一种基于t分布噪声的鲁棒PPLS模型.该模型采用t分布拟合测量噪声的分布,而主元依然用标准正态分布描述,更符合实际测量状况.考虑到潜在变量的存在,采用极大似然方法结合EM算法对模型的参数进行了估计,并将该模型用于对过程变量和质量变量的回归估计.最后,通过仿真实例进行了验证.     

正态型位置参数Bayes估计中基于P值的验前分布可信度建模

基于Bayes方法完成对战技指标的分析,首要和关键的问题是选择合理可信的验前分布.以正态分布位置参数的Bayes分析为研究对象,构建了基于P值的验前可信度计算模型.首先,对验前分布可信度研究的基本假设和必要性进行了阐述.然后,对于正态分布的位置参数,分为方差未知和已知两种情况,分别建立了基于t分布的验前P值计算模型,和基于正态分布的验前P值计算模型,并给出了不同验前可信度取值范围下验前分布的选择与判断准则.其次,对于正态分布的变形,构建了基于非中心t分布的验前P值计算模型,和基于正态分布的验前P值计算模型.通过四个示例对验前分布P值模型的构建和分析过程进行了阐述,验证了方法的有效性.     

修正的Sharpe 指数及其在基金业绩评价中的应用

随着近几年基金管理公司的数量迅速增长和基金发行规模的不断增加,证券投资基金已经超过券商、保险、私募基金成为国内资本市场最大、最有影响力的机构投资者,因此科学地分析和评价基金的业绩以及度量它们所面临的风险就变得越来越重要.目前,国内最常用的风险调整后的绩效度量指标—Sharpe指数使用标准差来度量投资风险及假设收益率服从正态分布,但实证检验发现中国开放式基金收益率序列有明显的尖峰、厚尾性和有偏性.为此,提出用非对称Laplace分布来拟合收益率分布,它充分考虑了收益率分布的有偏性、尖峰和厚尾性,因此能更好的度量基金的投资风险.在此基础上,分别给出了基于非对称Laplace分布标准差和VaR值的修正的Sharpe指数;然后对31只开放式基金数据进行了实证分析.结果表明,修正的Sharpe指数是有效的.     

微观创新驱动下的中国能源消费与碳排放趋势研究

以基于自主体模拟和投入产出模型为建模手段,在宏观层面构建了中国17个部门的投入产出模型,在微观层面构建了部门细分的企业创新模型。模型通过微观企业自主体的创新驱动宏观层面部门间投入产出关系、能源消费量和碳排放趋势的演化。研究发现,由于技术创新的不确定性,使得能源消费峰值和碳排放峰值出现的年份存在不确定性。能源消费峰值年份在2025年至2036年期间呈现正态分布;而碳排放峰值年份在2024年至2033年间呈现正态分布;其中,能源消费峰值出现的概率最大年为2031年,概率为23.57%;碳排放峰值出现的概率最大年为2029年,概率为33.51%。以多次模拟的平均值分析,中国未来能源消费量的高峰约出现在2031年,高峰值为5146Mtce;中国碳排放高峰出现在2029年,峰值为2.7GtC。     

A Systemic Approach to Fire Prevention Support

Fire prevention initiatives are increasingly being viewed as an effective approach to fire and rescue service improvement. In this paper we examine a research project aimed at investigating the use of a novel multi-paradigm systemic approach to fire prevention support involving the use of interpretivist soft systems approaches combined with experimental scientific statistical modelling. The research project is based upon a 2?year case study in Merseyside Fire and Rescue Service in the UK. The soft systems approach was beneficial for understanding the nature of fire prevention, and the causal factors associated with unintentional dwelling fires. When combined with a statistical modelling approach and a hard systems approach to developing a geographical information system, the result was a useful tool for analysis of unintentional dwelling fires that assisted in targeting fire prevention activities to those most at risk.     

迟滞非线性的一种离散Preisach函数辨识法

研究辨识Preisach分布函数,从而为智能材料中的迟滞非线性现象建模的一种离散方法——一阶滞回曲线法。它结合离散Preisach模型的特点,利用物理学及地质学等学术领域常需绘制的磁学曲线——一阶滞回曲线构造输入序列。基于一阶滞回曲线,提出了两种输入序列构造方法。具有原理清楚,计算简单、易于实现的特点。提出相关命题,阐明了这种辨识方法解的存在性与唯一性。仿真结果表明,该方法切实有效。论文最后就本方法的局限性做了简单讨论。     

描述群体消费者行为的分布参数系统方法

本文把消费者所具有的影响消费的因素抽象为消费者的ｎ个属性，把消费者的行为抽象为ｎ维属性空间中的轨线．通过引入消费者群体关于属性的分布函数，并建立分布函数满足的发展方程来描述群体消费者行为的变化规律．最后对方程的性质做了初步探讨，并给出了仿真实例     

系统的最优诊断参数临界值和最优检测周期

综合研究一类系统的检测策略和故障诊断问题。假定系统有3种运行状态：正常、异常和故障。系统开始工作后，每隔一段随机时间对它检测一次，以便它是正常还是异常。检测结果有可能出现错误。系统处于正常和异常状态的时间分别服从参数不同的指数分布，系统的修理时间是连续型随机变量，检测间时间为任意随机变量。利用概率分析、补充变量和最优化方法，求出了系统基于可靠性的最优诊断参数临界值和最优检测周期。     

时间-资源协调问题的一个优化模型

提出了一个具有资源约束问题的时间—资源协调问题的数学模型、在模型里，对相互冲突的项目工期与整个被消耗的资源费用是可以建立在作为价格信息——对应的Lagrange乘子基础上进行协调，而有助于控制和监控任何时刻的资源利用情况、在对应于资源约束的Lagrangian松弛表示式里，项目工期与整个资源消耗费用可以解释为一种二人对策问题．     

基于特征概率分布的低分辨雷达地面目标分类

提取稳定有效的目标特征对于低分辨雷达的目标识别分类有着重要意义。在提取目标基本特征雷达散射截面积(radar cross section,RCS)与频谱熵值的基础上,提出了一种基于特征概率分布曲线的目标分类方法。该方法首先应用快速傅里叶变换计算目标回波频谱,提取目标RCS与频谱熵值,然后滑窗分段计算基本特征的概率分布曲线,从而利用概率分布曲线提取出稳定的目标特征,最后利用支持向量机对目标实现分类。基于实测数据的分类结果表明,该特征具有较好的稳健性和分类性能,同时算法便于工程实现。     

考虑混合维修策略的复杂系统区间可用度

针对马尔可夫过程只能计算故障时间和维修时间服从指数分布、更新过程只能计算故障时间和维修时间服从独立同分布系统可用度的局限,以及现有可用度模型没有同时考虑不同维修策略和环境因子对系统可用性的影响的现状,构建了一种考虑混合维修策略和使用环境的复杂系统的区间可用度模型。该模型假设系统的故障和维修时间服从任意分布,不同的故障模式采取不同的维修策略。计算系统停机时间时,考虑了系统的预防性维修时间、修复性维修时间和保障延误时间。以某型无人机控制系统为例,对设计方法进行了验证。系统关键部件服从不同参数的威布尔分布,系统维修时间和延误时间均服从正态分布。结果表明,设计方法可行、正确,可为基于可用度的预防性维修周期优化、效能权衡和通用质量特性指标阈值设计提供技术支撑。     

不同时间尺度选样法的洪水频率分析

针对洪水频率计算中单洪峰选取的不合理性问题,本文提出洪水频率分析的改进计算法,以季度、半年和年为单位筛选最大值或极值进行分析,并以7天和15天作为前后两场洪水的最短间隔的样本筛选方法,通过扩充数据系列,并进行分布检测得到数据所属最佳分布后进行计算.结果表明:对于目标流域,用新方法计算的设计值在重现期不超过50年时较传统方法偏低;反之则显示传统方法估计偏保守,例如在500年一遇的设计洪水计算中,季度、半年和年数据筛选方法计算的结果,前两者和后两者之间的百分误差达到了30%和2.2%.本方法可以针对不同设计标准的洪水提供更为严谨的设计值,这对传统方法在计算准确率和安全性方面进行了改进.