极值理论(EVT)方法用于受险价值(VaR)计算的实证比较与分析

讨论了根据极值理论 ( EVT)计算受险价值 ( Va R)的两类不同的方法 :基于矩估计的“两次子样试算法”和极大似然估计法 ,并给出了各自理论推导过程和计算步骤 .同时 ,把这两类方法与正态分布和经验分布的结果进行了比较 .应用四种汇率历史数据进行的实证计算表明 ,在极端条件下 ,用极值理论方法估计 Va R具有很高的准确性 ,而矩估计法的结果又优于极大似然估计法 .     

极值理论(EVT)方法用于受险价值(VaR)计算的实证比较与分析

讨论了根据极值理论 ( EVT)计算受险价值 ( Va R)的两类不同的方法 :基于矩估计的“两次子样试算法”和极大似然估计法 ,并给出了各自理论推导过程和计算步骤 .同时 ,把这两类方法与正态分布和经验分布的结果进行了比较 .应用四种汇率历史数据进行的实证计算表明 ,在极端条件下 ,用极值理论方法估计 Va R具有很高的准确性 ,而矩估计法的结果又优于极大似然估计法 .     

Nakagami信道基于16APSK的加权信噪比估计算法

自适应编码调制(adaptive coded modulation, ACM)技术是一种提高无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)数据链吞吐量性能的有效方法,信道估计的准确性是决定ACM系统性能的关键因素之一,直接影响UAV数据链的吞吐量性能。首先对Nakagami衰落信道进行分析建模,推导了信号经过衰落信道后的表示方法。其次对Nakagami衰落信道下基于多进制数字相位调制(multiple phase shift keying, MPSK)的信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)估计算法进行推导和分析,仿真结果表明三阶矩(third order moments, M3)SNR估计算法比传统的二〖JP2〗阶矩四阶矩(second and fourth moments, M2M4)SNR估计算法具有更好的估计性能。最后,针对Nakagami衰落信道下的现有估计算法对非恒包络调制信号估计性能差的问题,提出了一种适用于非恒包络的16阶振幅移相键控(amplitude phase shift keying, APSK)信号的加权SNR估计算法,该算法利用接收信号的先验信息和信号的阶矩关系进行SNR估计,具有复杂度低,估计精度高等优势。理论分析与仿真结果表明:所提出的算法可以有效地对16APSK调制信号进行SNR估计,且相比于M2M4算法,利用M3信息进行信道估计的加权SNR估计算法具有更高的估计精度。     

基于非线性最小二乘的机载气象雷达回波谱矩估计方法

机载气象雷达无法检测雷达回波信噪比（signal to noise ratio, SNR）很低的晴空湍流和干性风切变。提出了一种参数化的机载气象雷达回波谱矩估计方法,该方法利用非线性最小二乘(nonlinear least squares, NLS)方法拟合回波的自相关序列估计谱矩。引入循环优化思想来解决多个高斯谱回波混合时的谱矩估计问题。给出了将谱矩估计的二维搜索问题转化为两个一维搜索的快速算法。理论和仿真实验与分析表明,提出的方法适用于信噪比较低的情况。     

风险中性高阶矩:特征、风险与应用

本文采用香港恒生指数期权中的虚值期权计算香港股票市场风险中性高阶矩, 通过其与另一种高阶矩预期——运用历史分布通过AR(1)-GARCH(1,1)模型估计出来的现实世界高阶矩预期之间的关系分析高阶矩风险溢酬.研究结果发现: 在香港股票市场中,偏度、峰度等高阶矩具有非常显著的风险溢酬, 且风险溢酬均小于0. 这表明香港市场的投资者热衷于冒险, 以在短时间内获得较大收益.另外,考察了香港股票市场的期权价格结构,我们发现从恒生指数期权中得到的香港股票市场隐含波动率几乎是一条水平的直线. 在对香港市场整体高阶矩进行分析时,也发现其偏度与峰度不能拒绝市场整体分布为正态分布的假设.     

GM(1，1)模型的精确解法

通过分析GM(1，1)模型白化形式微分方程的解析表达式，导出了求解GM(1，1)的精确离散化模型。讨论了灰色序列初始点取值对预测效果的影响，并给出了相应的解决方法。该方法对于解决其他推广形式的灰色模型具有普遍的应用价值。给出了一种推广GM(1，1)模型的精确离散化形式。     

多元条件高阶矩波动性建模

类似于二阶矩风险(方差风险)的时变性,高阶矩风险也具有时变性.同时,为讨论多个市场或多个金融资产对应高阶矩风险之间的关系,需要建立多元条件高阶矩波动模型.提出了多元GARCHSK模型并给出其向量表达,用独立成分分解技术来解决多元GARCHSK建模中的“维数灾难”问题,给出多元条件高阶矩波动率的估计方法.最后,利用该模型对我国股市4个主要股指的高阶矩风险进行了动态描述.     

多维条件方差偏度峰度建模

为了考察多个市场或多个金融资产之间的高阶矩风险度量问题,有效地捕获收益率时间序列高阶矩动态特征,在考虑当前预期和波动性条件下,推导了高阶中心矩和协矩之间的关系,提出了能够有效解决维数灾祸问题的多维条件高阶矩模型.在多维S_U分布基础上,采用动态条件相关性(DCC)和自回归条件密度技术,通过智能优化算法对条件高阶矩模型的时变参数进行估计.实证研究结果表明,多维条件高阶矩模型较好的拟合了收益率时间序列高阶矩动态特征,与之前的高阶矩模型相比,能够有效解决高阶矩模型的维数灾祸问题,表明该模型能够捕捉到我国多个市场之间高阶矩风险特征,提高多维条件高阶矩模型测度能力.     

复随机信号的四阶统计量估计中的浮点舍入误差分析

本文分析了由单个数据记录沽计复平稳过程四阶矩与四阶累积量的浮点舍入误差,得到了峰度与四阶切片矩的估计中引入的量化噪声的均值与方差的闭形表达式或上界,说明舍入误差明显影响四阶矩估计,尤其是对于为减少估计方差而采用的长数据记录情形.     

微分方程数值解法在GM(1,1)建模中的应用

提出了建立GM(1,1)模型的新方法,认为应用微分方程数值解法估计GM(1,1)预测模型中的待辨参数a,b,建立灰微分方程的时间响应表达式,可以达到与[1]同样的拟合精度.对部分数列拟合精度有所改善,其滚动模型的拟合精度改善明显.表1,参6.     

灰色多变量GM(1,N)幂模型及其应用

针对多变量少数据的系统建模问题,提出了灰色多变量GM（1,N）幂模型及其派生模型GM（1,N,x^（1））幂模型,给出了其参数估计算式和近似时间响应式,在此基础上,分两种情况讨论了模型的参数优化方法,并通过数值模拟和应用实例验证了新模型的有效性. 结果表明：传统的GM（1,N）模型是GM（1,N）幂模型的特殊形式,GM（1,N）幂模型能够更好地描述系统特征行为序列与其影响因素序列的非线性关系,从而有效地提高传统灰色多变量系统建模的精度.     

基于相关性的FBMC OQAM信号的符号周期盲估计

针对滤波器组多载波(filter bank multi carrier, FBMC)信号的符号周期的盲估计问题,提出了自相关二阶矩和循环自相关算法。首先通过滤波器组多载波的交错正交幅度调制(FBMC offset quadrature amplitude modulation, FBMC OQAM)信号的自相关二阶矩特性,估计出该信号的符号周期;然后根据FBMC OQAM信号的循环自相关在循环频率α=0切面具有离散谱线特征进行符号周期估计;最后对符号周期估计算法进行性能比较。仿真结果表明,在低信噪比下,两种算法均能有效实现FBMC OQAM信号的符号周期估计。     

分数阶累加时滞GM(1,N,τ)模型及其应用

基于系统的时滞性,本文建立了时滞灰色GM(1,N,τ)模型,给出了模型的最小二乘参数估计公式以及模型的解析解.在引入分数阶累加生成算子后,将原模型扩展为分数阶累加GM(1,N,τ)模型,当时滞值为非整数情况时,采用相邻整数点加权构造法,完善了模型;通过粒子群算法确定模型最优的分数阶累加生成阶数.最后本文结合武汉市1995-2008年14年科技投入及经济增长的实际背景,分别建立了经典时滞GM(1,N,7)和分数阶累加时滞GM(1,N,7)模型对GDP数据做了预测,比较了两个模型预测结果,发现分数阶累加时滞GM(1,N,7)模型具有更高的建模精度.     

多维分形马尔可夫转换模型的广义矩估计及其实证运用

在广义矩估计法(GMM)的基础上,提出基于连续时间以及任意维离散时间多维分形过程的参数估计方法。一方面,这一方法吸取了Calvet和Fisher(2001)多维分形马尔可夫模型的长处,可以比较方便地对时间序列的非平稳性和复合过程进行处理;另一方面,本文模型又克服了极大似然法(MLE)和贝叶斯方法在大样本条件下其波动率序列参数估计难以用计算机实现的缺陷。Monte Carle模拟的结果显示,GMM估计在二项式模型和对数正态分布模型中具有非常优良的统计性质。实证运用的结果也证实了GMM估计方法在大样本多维度下的统计优势及其必要性。     

具有一阶自回归测量误差的步进加速退化可靠性分析

针对传统方法在步进应力加速退化建模时常常忽略测量误差间自相关性的问题,提出一种具有一阶自回归(AR(1))测量误差的步进应力加速退化可靠性分析方法.利用Wiener过程描述产品的性能退化过程,同时引入一阶自回归AR(1)模型表征具有自相关性的测量误差项.然后,建立漂移系数与加速应力之间的加速关系模型,并对漂移系数进行随机化处理以表征产品个体差异性.在首达时概念下,给出失效时间分布函数和概率密度函数的解析表达式.然后,提出一种加速退化模型参数极大似然估计方法.最后,通过激光器算例分析验证了本文方法的适用性和有效性,结果表明:与传统方法相比,本文方法建模合理性更优,且能有效提高产品退化可靠性分析精度,进而为产品合理维修决策的制定提供有力支撑.     

Empirical Analysis of Value-at-Risk Estimation Methods Using Extreme Value Theory

1. INTroDUCTIONFinancial institutes often hold asset portfolios consisting of bonds, stock, etc., whose values often vary due tothe change of market factors such as interest rate and exchange rate. The induence on the value of portfoliosmade by the bad variation of majrket factors is watched specially by the financial institutes. That is to say, it isnecessary to estimate the probability and degree of the decrease in the value of portfolios during a given timeperiod. As an integrated frame…     

Estimation of Parameter in the Case of Zero-Failure Data

l IntroductionFrom the article [l] presenting, the zero-failure data research has been twenty years longand more attention is paid by researchers all over the world. We have got someachievements already. The devclopment of these researches can be found in article L2j'In article [3j, a method dealing with zero-failure data, that is, distribution curvesmethod, is given and has more values. The basic thought is: at first estimation the failureprobability pi = p {Twtt. } at moment l,, then appro…     

基于自抗扰控制器的永磁同步电机速度估计

利用自抗扰控制器理论,提出了一种新颖的永磁同步电动机无位置传感器矢量控制系统的转速估计方法。将转速和d轴电流对转矩电流环的耦合作用以及转动惯量的变化看作转矩电流环的扰动量,由自抗扰控制器将其观测出来并加以补偿,从而估计出电机实际转速。仿真表明在0r/min到1500r/min的调速范围内,本方法都能将转速准确地估计出来,并且对负载和转动惯量的变化具有很强的鲁棒性,系统具有良好的动静态性能和抗干扰能力。