基于 Copula 函数的程序化交易策略

利用 Copula函数对序列间下尾部相关性的刻画对资产价格风险的高频传染进行检验,构造目标 函数捕捉期货市场实时交易过程中的卖空信号, 制定相应交易规则,建立一套 适用于金融市场高频数据的程序化交易策略,并利用中国期货交易市 场的白糖和棉花期货合约进行实证.实证结果显示:我国期货市场存在高频风险传染, 基于此建立的程序化交易策略可以获得较高的收益, 并可有效地控制风险.     

复杂网络视角下的国际证券市场结构特征分析

以Kendall's秩相关系数作为网络边权值,构建复杂网络,测度国际证券市场指数收益率序列的波动相关性,分析该复杂网络的拓扑结构,发现该网络具有显著小世界特性,无明显无标度特性,并存在三大社区。研究结果与市场现实之间存在较好的对应关系,证明方法的有效性。     

基于Copula模型的风险相关性度量方法

给出了集成风险管理的一般模型,论述了多元Copula、时变Copula、变结构Copula模型在风险管理领域的应用,指出了Copula的最新研究进展——Pair-Copula,总结了各种类型Copula模型的特征、用途和局限性.最后,给出了Copula模型的一个选择方法,指出了进一步的研究领域,为在风险管理中选择更合适的模型和对风险实施更准确的度量提供思路.     

泥石流地貌要素的极值相关性

将极值统计理论与相关结构Copula相结合,分析了泥石流沟6个地貌要素之流域面积与流域高差的相关性.计算了其Kendall相关系数τ,Spearman相关系数ρ和尾部相关性度量χ.进一步,为了更全面阐述这两个变量的极值相关结构,建立了一个二元超阈值模型,给出分布的尾部估计和参数估计结果,最后对所得研究结果进行了实证分析,具体给出泥石流地貌要素的相关性分析.     

Copula函数在多因子模型系数估计中的应用

主要研究用多因子模型刻画金融资产收益率时, 因子载荷系数的合理估计问题.以因子系数的金融意义为出发点,并结合Copula的相关理论,提出了一种新的因子系数估计方法.新方法用Copula函数描述各个因子与金融资产收益所服从的联合分布;从因子系数的正负及其发生的概率,金融资产收益率随因子波动的大小两方面来估计因子系数的值. 在此基础上,对因子系数新的估计公式做了进一步调整,强调了尾部相关性对因子系数取值的影响.基于中国证券市场的交易数据,对不同估计方法进行了实证研究.通过分别计算统计量R-square的值,随机误差项的均方偏差,尾部均方偏差以及投资组合的在险价值与条件在险价值等方法,实际论证了文中所提新的因子系数估计的改进方法优于因子系数估计的新的Copula方法,而后者又明显好于传统的线性回归方法.     

尾部相关系数的渐进变化特征及其应用

在Copula函数的尾部相关性研究的基础上,针对其不足进行了两个方面的推广:1)一个变量趋于某个非尾部值与 另一变量趋于尾部的相关系数;2)两个变量都趋于非尾部值之间的相关系数.传统的尾部相关系数可用于考察证券价值或企业价值之间在尾部的正相关关系或负相关关系,上述推广可进一步用于考察一个企业处于违约边界或某个状态对其他企业违约可能性的影响,及两个证券或企业的价值均趋于某些特定值之间的相关关系.进一步给出了上述推广的相关系数在证券或企业价值处于某些区间条件下的期望值及其计算方法.这些工作从理论和实证两个方面丰富与刻画了相关系数的渐进变化特征.     

基于SJC Copula模型的银行业与房地产业动态相依性及其结构突变

引入SJC Copula模型来刻画中国房地产业与银行业在2000~2013年的的动态相依性,并进一步分析这种动态相依性的结构突变特征。研究结果表明:SJC Copula函数相比常见的其他Copula函数能更好地刻画房地产和银行业之间的动态相依结构;房地产业与银行业之间存在具有显著持续性的上(下)尾相依性,而且随着收益率的变化而呈现出非对称和非线性变化特征,主要表现为随着收益率的上升,条件上尾(下尾)相关系数将减小,但上尾相依性系数的下降幅度比下尾相依性系数要大,这说明房地产业和银行业之间的相依性的变化显著依赖于过去的收益的变化并且存在反向关系。房地产业与银行业之间的上(下)尾时变相关系数均具有"自相关、有偏、ARCH效应"的非正态分布特征,而且存在多个结构突变点;这些突变点发生日期附近往往伴绥着我国重大房地产金融调控政策的出台,具有明显的政策效应,但不具有持久性。     

基于Copula的带截面相关二元选择面板模型估计研究

在很多情况下个体之间都会存在相关性,如果在利用极大似然估计时假设二元选择面板模型的扰动项是相互独立的, 那么模型参数的估计结果将不再是有效的.为此,通过将截面相关性纳入模型,构造了基于Copula函数的似然函数, 提出了一种两阶段极大似然估计,并证明了估计量的一致性和渐近正态性,以及方差的渐近形式.蒙特卡罗模拟表明新的估计方法明显改善了估计量的有效性.利用这个方法研究了国内上市公司现金分红行为的影响因素,发现销售增长率由不显著变得较为显著.     

基于Copula函数和M-K检验的时空数据异常识别方法

针对时空数据异常识别精度不足的问题,从时间维度和空间维度融合思想出发,构建了一个时空数据异常识别框架.基于该框架,在分布未知情况下,采用阿基米德Copula函数推导了不同空间位置属性数据之间的差异概率.与此同时,建立了以高值点数为核心的空间数据转化方法,形成了空间秩序列,确定了用于假设检验的期望和方差.最后,以窗口大小、范围半径为模型参数,通过M-K检验给出了异常数据的识别方法.实验表明,该方法能够进一步提高时空数据异常检测精度,具有更强的识别能力.     

基于Copula函数的齿轮箱剩余寿命预测方法

齿轮箱是风力发电机组的关键部件，对风力发电机的整体寿命有直接影响.针对齿轮箱的剩余寿命，提出了一种多退化量下的剩余寿命预测方法.首先，在分析齿轮箱寿命的影响因素基础上，选取齿轮箱的振动加速度和噪声作为退化量；其次，采用基于核估计和随机滤波理论的方法分别对齿轮箱的振动加速度和噪声进行建模，从而获得齿轮箱的剩余寿命概率密度函数，进而得到其边缘分布函数；再利用Copula函数表示齿轮箱的振动加速度和噪声之间的随机相关性，求得齿轮箱剩余寿命的联合分布函数，从而得到齿轮箱剩余寿命的联合概率密度函数，得到齿轮箱剩余寿命预测值；最后，提出基于赤池信息准则模型评价的Copula函数选择方法.通过齿轮箱的试验验证了该方法的有效性.     

二元极值理论在沪深股市尾部风险度量中的应用

用二元极值理论对沪深股市联合分布的尾部特征进行了研究。把一种新的极值Copula函数—t-EV-copula应用于二元极值理论。t-EV-copula与Gumble copula的比较分析表明:t-EV-copula不仅能很好地模拟极值数据,而且能够准确的捕捉到上尾、下尾变化;由二元极值理论得到基于t-EV-copula的沪深股市联合分布尾部的二元分布函数并作分布函数图。最后,用VaR作为风险度量进一步描述了联合分布的尾部特征。     

大气污染防治方案的多因素系统模糊优选

提出一种定性、定量评判因素混合的模糊分层优选模型 ,对非线性系统进行优选决策 ,并应用于大气污染防治方案的优选决策 ,取得了满意的结果 .它也适用于其他社会管理决策 ,有利于克服传统行政管理决策中的主观、片面和经验主义.     

基于熵权法的教育质量评价方法

提出一种基于熵权法的教育质量评价方法。在承认不同学校生源入学基础不同的前提下,阐述了奖罚加权矩阵概念及其系数确定法,其质量评价指标突出学生的进步而不是分数,并利用四所中学的数据进行实际分析,比较客观公正地评价了不同学校的教育质量。     

一种竞优评析方法及应用

针对多指标描述的一类社会事物群体,提出了一种体现竞优思想的衡量社会事物行为的系统评析方法.本方法在不违反社会群体价值观念及其变化趋势的前提下,从最有利于和最不利于个体角度识别参评对象的竞优特质,分别用竞优正势和竞优异势加以描述.运用本评析方法,能够识别个体在群体中的比较优势,发现其应该学习的榜样;用于社会系统,能够推断个体对事物发展规律的理解和把握的状况.通过对我国区域科技能力的评析表明,本方法能为分析和掌握社会系统在竞优思想下的发展状况,进而为引导社会系统制定调整决策提供有效的支持.     

定数截尾时正态分布可靠度下限的中转插值方法

对基于以BLIE(最好线性不变估计)及BLUE(最好线性无偏估计)为基础的正态分布,对数正态分布的可靠性下限的数表,工程上常用线性插值方法,但线性插值方法的精度往往很差,难以满足工程实践的需要。针对这个问题,本文对这两种数表,专门分别设计了一种中转特值方法,它既方便易行,还可使插值精度提高一个数量级以上,适用于在工程上推广使用。并用数值例说明了这些方法。     

多目标决策中目标权数排序的计算方法

提出多目标决策中时目标权数进行评估和排序的Fuzzy加权群体决策模型，并给出应用该模型对目标权数进行计算和排序的方法及计算实例。     

近场口径场变换的MoM-PWS方法

提出了近场诊断测量中实现近场 -口径场变换的MoM PWS方法。该方法基于矩量法和平面波谱理论 ,通过特殊的矩阵方程将被测天线口径场与由近远场变换获得的远场方向图联系起来 ,采用FFT技术和空间域的Fourier重构法求解口径场的幅相分布 ,从而能够修正探头的效应 ,避免了忽略衰减波对口径诊断精度的影响。通过数值模拟和诊断实验 ,说明了MoM PWS方法的正确性、有效性和工程实用性     

建立系统科学基础理论框架的一种可能途径与若干具体思路(之七)——离散动力系统的密度演化与序列的信息结构

本文是总题目下的第七篇。全文的总目的是试图从现代物理、分子物学与脑神经解剖等学科领域的最新实验事实，以及相应的前沿理论领域围绕着演化概念研究的展开所获得的已有理念与成就为基础，按照“由大爆炸理论所描述的物理世界之最初情景出现以来，世界物质总是在其不同时空点具体结构状态下的几种基本相互作用属性形成的制约机械造成的物质——能量结构与分布仍非完全平衡态势的推动下，不断地一层一层完成其全方位整体性进一步精细平衡结构，实现其该层次从无序到有序的起伏演化——这一总体自然法则”的认识主线，提出一种建立系统科学基础理论的定性定量框架思路与若干细节方法。文中对相互作用、进化、演化、适应性与复杂性等概念进行了分析，对突变、分歧、吸引子、混沌、协同、分形等基于此种理论作了一种较为直观的诠释。同时，也将论及所谓信息的本质与其人本意义下的价值概念，特别是她与非线性的密切关系等。当然，这一切均还是初步的，尽管其中的一部分我们也已经获得了一些较为严谨的结果。