基于GARCH-VAR模型的黄金类股票风险研究

VAR作为当今风险管理基本工具之一,在各种金融资产的风险管理中得到广泛的运用,方差协方差模型是计算VAR的一般方法,它是假定金融时间序列服从正态分布,未考虑方差的时变性.然而时间序列普遍具有不完全服从正态分布、尖峰厚尾、波动集聚性、异方差等特点,GARCH模型恰好能更好地抓住这些特点,所以基于方差协方差模型的GARCH-VAR模型能更好的对金融时间序列进行风险分析.详细介绍了GARCH-VAR模型,并对如何运用GARCHVAR模型度量黄金股票的风险进行实证分析,得出了相应的结论.     

中国股票市场风险值的非参数估计

用改进后的连续时间金融模型给出金融资产收益率的价格密度函数的非参数估计,计算了上证A股指数的VaR,与Black-Scholes密度函数下的VaR相比,得到较好的结果.     

对协整的检验及协整系统的估计研究

首先从不同角度对协整的概念进行剖析，并做了进一步的说明；其次介绍检验协整关系Engle-Granger和Johansen方法；在讨论ADLM，ECM与协整回归方程和VAR与VECM之间联系的基础上，给出误差修正模型的四种估计方法，同时做深入的比较分析。     

浅析新企业会计准则中金融资产的差异

阐述了金融资产的分类,比较分析了交易性金融资产、持有至到期投资、可出售金融资产3类金融资产的会计处理方法的异同,以便在实务中更好地运用它们.     

用ML法测算风险价值

风险价值模型(Value at Risk,简称VAR)是近年来发展起来的用于测量和控制金融风险的量化模型.本文讨论了风险价值测算的两种模型,在对VAR进行一般定义的基础上,提出用规划的方法,即最大损失优化法(ML)测算风险.ML法比VAR更具一般性,其对风险价值的测算结果相对VAR要保守些.     

金融市场风险度量及实证研究

本文讨论了利用VAR度量金融风险.通过CAPM和MonteCarlo两种方法计算了实证数据的VAR值,并通过比较分析,说明了目前在我国利用CAPM模型计算风险价值VAR可靠性较低,实用性较差.     

用ML法测算风险价值

风险价值模型（Value at Risk,简称VAR）是近年来发展起来的用于测量和控制金融风险的量化模型。本文讨论了风险价值测算的两种模型，在对VAR进行一般定义的基础上，提出用规划的方法，即最大损失优化法（ML）测算风险，ML法比VAR更具一般性，其对风险价值的测算结果相对VAR要保守些。     

基于风险价值的证券投资组合

在风险价值(VAR)模型一种计算方法--德尔塔正态法的基础上,采用了投资组合比例随机搜索的方法,即对于一个投资组合,利用随机数搜索和变换步长搜索两种方法调整其权重,以得到最小的VAR值,从而为投资者降低风险,并在VAR计算方法上做出新探索.     

金融资产减值及其会计处理刍议

新企业会计准则将资产分为金融资产和一般资产,将金融资产减值单独规范,规定了金融资产减值确认的客观证据、计提准备的范围等。本文就新企业会计准则下金融资产减值及其会计处理进行了分析,对金融资产减值处理的难点及其应对措施进行了初步探讨。     

选择金融资产组合投资策略的优化方法

建立了投资策略的优势原则，给出相对一定收益率下的最优金融资产组合和金融资产组合的风险下界及选择最优金融资产组合的方法。     

q -对称熵损失函数下Pareto分布参数估计

Pareto分布作为一种收入分布有着很重要的现实意义,其形状参数的大小直接影响收入分布的均衡程度,因此在经济中有着广泛的应用价值.主要研究了q-对称熵损失函数下Pareto分布形状参数的最小风险同变估计和Bayes估计.通过证明得到,在适当的Γ-先验分布下,α的Bayes估计都具有统一的形式[cT＋d]-1.并且,针对c和d的各种不同取值情况,讨论了[cT＋d]-1的可容许性和不可容许性,给出了q-对称熵损失函数下参数的最小最大估计.     

论统计调查中的域估计及其实证研究

抽样调查是获得统计数据的一项重要途径，而时需要进行研究的层次作为子总体进行分层抽样实际上就是域估计问题。首先介绍了域估计的两种方法，包括直接估计和间接估计，然后对域估计进行了案例分析，最后对间接估计和直接估计的特点进行了对比分析，发现在一般情况下，如果样本量很充足，也无缺失数据，则使用传统的直接估计方法最为便利。当直接估计方法不能很好地满足我们的需求时，使用模型来进行间接估计就是一种必要的选择。     

三阶Erlang分布参数的Bayes估计及检验

首先给出了三阶Erlang分布在定数截尾场合下参数的极大似然估计;其次给出了在“平均剩余寿命”下的三阶Erlang分布参数的拟矩估计;然后再利用共轭先验分布得到了参数的经验Bayes估计、区间估计和假设检验;最后通过模拟得到一组随机样本并给出了不同截尾样本下参数的点估计和区间估计。     

高校学生综合测评科学化的进一步探讨

给出了层用次分析与模糊评判解决高校学生综合测评的科学化的方法，在试用收到了良好的效果。     

线性回归模型中K-d型估计研究

考虑线性回归模型Y=Xβ＋ε,E（ε）=0,Cov（ε）=σ2 I,当设计矩阵X的列存在共线性时,最小二乘估计β=（X′X）-1 X′Y的性质变坏,为此给出了有偏估计β（K,d）=（X′X＋K）-1（X′Y＋dβ）,其中K〉0为对角矩阵,ki〉0,-∞〈d〈∞为参数,讨论了这种有偏估计对Liu估计、最小二乘估计的优越性,并证明了其可容许性估计。     

约束线性回归模型的一种新的可容许估计

目的对于带约束的线性回归模型,y=Xβ+e,E(e)=0,cov(e)=σ2V,V>0,Rβ=0,给出了回归系数的有偏估计βR*(K)=(KM+I)-1βR*其中K=diag(k1,k2,…,kp)。方法应用比较的方法。结果与结论求出了在均方误差意义下βR*(K)优于β*R的条件,并讨论了其可容许性。     

Panel数据模型中两步估计的改进

研究只含一个随机效应的Panel数据模型中未知参数的估计问题.在均方误差矩阵意义下,给出了两步估计优于Within估计的一个简单的充分条件.在此基础上改进了两步估计,并给出了改进后估计的协方差矩阵.     

二项分布参数的经典估计与Bayes估计相等的关系

证明了二项分布中未知参数的经典估计(最大似然估计和矩估计),一定存在一个先验分布,使其贝叶斯估计就是该经典估计的结论.     

均匀分布U[θ-a,θ+a]中参数θ的估计简

首先给出了均匀分布U[θ-a,θ＋a]中参数θ的四种点估计量;然后引入了矩估计、最大似然估计,分别计算其期望、方差,来判断四种估计量的无偏性、相合性及有效性;最后,给出了参数θ的区间估计.     

二项分布参数的线性组合的Γ—极小极大估计

本文对二项分布的参数的线性组合在参数的一阶矩和二阶矩的某些限制条件下的Γ-极小极大估计进行了讨论。