基于非参数回归的金融传染检验

本文借助特征函数的优良性质,基于非参数回归构造了金融传染的检验统计量.与现有文献相比,该统计量不仅避免了模型设定偏误问题,而且能够同时捕获线性和各种形式的非线性传染效应.在原假设成立时,该统计量渐近服从于标准正态分布.数值模拟结果表明,该统计量具有良好的有限样本性质,能够识别多种形式的非线性金融传染.本文进一步应用该统计量探讨了中国金融市场与东亚、拉丁美洲、新兴市场国家之间的传染效应,捕获了传统基于线性测度方法无法刻画的非线性传染效应,说明我国与这些金融市场之间存在显著的非线性传染效应.     

自回归模型的加权复合Expectile回归估计及其应用

本文基于充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了AR模型的加权复合Expectile回归(WCER)估计,探讨了该估计的最优权重,建立了其大样本性质,发现根据由数据驱动的最优权重所获得的WCER估计与最优权重已知时所获得的WCER估计具有相同的渐近有效性.数值模拟表明,当误差为厚尾或非对称分布,所提出的WCER估计大大优于传统最小二乘估计.即使误差分布未知,依然可以得到像极大似然估计一样具有优良统计性质的WCER估计.应用所提出的方法分析恒生指数和标准普尔500指数,实证分析表明:所提出的WCER估计在有效性意义下非常具有竞争力.     

空间非稳定性模型及其在产学联盟研发创新中的应用

针对经典常系数计量经济模型采用普通最小二乘估计(OLS)的不足,提出了空间非稳定性模型及基于加权最小二乘法的空间变系数地理加权回归估计,并将该模型应用于中国省域企业研发和产学联盟研发创新的实证研究中.通过建立的产学联盟研发创新空间非稳定性模型实证估计结果,发现得到的地理加权回归模型(GWR)的拟合优度在96%左右,明显优于OLS估计的拟合优度72%.最后检验了企业自主研发投入及产学联盟研发对企业创新的作用.     

基于参数化分位回归模型的非寿险准备金评估

准备金及其风险边际对保险公司的偿付能力具有决定性影响.均值回归模型在非寿险准备金评估中的应用较为普遍,但需要通过Bootstrap等方法计算准备金的风险边际.分位回归模型可以一次性求得准备金及其风险边际的预测值,所以在非寿险准备金评估中具有独特的应用价值.基于GB2(Generalized Beta type 2)分布建立了一种参数化分位回归模型,该模型首先对GB2分布中的位置参数和尺度参数同时引入流量三角形数据中的事故年和进展年作为解释变量,增加了模型的灵活性;其次,根据模型参数的极大似然估计结果,借助分位数函数的表达式,计算了不同分位数水平下的准备金预测值;最后,利用极大似然估计的渐近性质,通过Delta方法给出了准备金预测值的误差.基于一组增量赔款数据的实证研究结果表明,GB2参数化分位回归模型在非寿险准备金评估及其风险边际的预测中具有良好的应用价值.     

空间滞后模型的稳健检验

针对现有空间滞后模型检验存在的问题,首先用矩估计方法得到空间误差参数的一致估计量,然后以局部稳健检验方法为理论基础, 构造稳健检验统计量.该方法既成功回避了采用极大似然估计法构造检验统计量时遇到的繁琐计算问题,又有效解决了现有局部稳健检验方法适用范围受限的缺陷.同时,相对于直接采用矩估计法构造检验统计量的方法,该方法也有明显优势. 蒙特卡罗模拟的结果支持上述论断.     

平滑转移模型线性检验的可靠性研究

提出了将自助法(bootstrap)的不同变体应用于平滑转移自回归模型的线性检验,并通过蒙特卡罗实验分别考察其在误差项独立同分布和存在序列相关时的有限样本性质.重点研究了非线性参数和序列相关系数对检验水平和功效的影响.实验结果表明,基于自助法的线性检验在各样本容量下都具有更高的功效,并且可以很好地纠正基于极限分布理论的LST统计量的水平扭曲.本文还详细介绍快速了两阶段自助法(FDB)的基本思想和实现方法,模拟实验证明它比基本自助法具有更好的稳健性和收敛性.     

基于小波的非参数回归模型均值变点的Bootstrap监测

本文首次考虑非参数回归模型均值函数结构变点的在线监测问题. 首先对回归函数的局部线性估计值进行小波变换, 基于得到的小波系数构造监测统计量, 并在原假设和备择假设下推导出监测统计量的渐近分布; 为提高监测效果, 进一步构造了Bootstrap在线监测方法, 定义了停时; 模拟结果和实例分析显示该方法可以很好地监测到变点, 并具有较短的检测延迟.     

异方差非参数回归模型均值与方差变点的小波估计与应用

金融市场中,受突发事件的影响反映资产平均收益的均值函数和反映资产收益波动的方差函数都有可能出现变点. 本文讨论了均值和方差都存在变点的异方差非参数回归模型的变点估计问题. 给出均值函数与方差函数的局部线性估计,利用函数小波系数的特性求得均值与方差变点位置的估计值并给出其收敛速度.在模拟实验中分析变点估计值的样本特性及均值变点估计与方差变点估计的相互影响.最后通过对两组股票数据的均值变点和方差变点进行估计,说明方法的有效性.     

基于自适应参数回归的非局部图像滤波算法

针对图像加性高斯白噪声,提出一种优化的自适应参数滤波算法。该算法以非局部欧氏中值(non-local Euclidean medians, NLEM)滤波算法为基础,根据含噪图像梯度幅值在一定噪声范围内服从Rayleigh分布这一特性,求得以梯度幅值和噪声标准差为自变量的二元自适应滤波参数,并将它引入到邻域的权值计算中。其次,噪声的变化影响着l_p范数回归的选择,在一定范围内以噪声标准差为自变量对参数p进行多项式拟合,得到自适应l_p范数回归。在自适应滤波参数基础上,用自适应l_p范数回归进一步改进NLEM滤波算法的l₁范数回归。所选图像的实验结果表明,本文算法在一定噪声范围内不但获得满意的去噪效果,而且有效地减少人机交互程度。     

基于Petri网模型检验的安全关键软件需求验证

需求形式化建模和模型检验可以提高安全关键软件的可信性,但在模型描述、调试和解释能力方面存在局限。对使用Petri网支持软件系统建模进行了扩展,设定默认值为零的权函数、利用“非”虚线描述在状态为假和变迁失败情况下的触发,增强阈值条件的描述能力,区分了枚举型和数值型库所,区分了普通迁移和强赋值迁移,并给出了扩展后的形式化定义及其和检验语言的语义映射。最后给出在典型机载软件上的应用,建立了软件需求模型和部分映射代码,对模型进行检验、反例路径分析和需求完善。过程和结果表明该方法可以有效的支持实际的关键安全软件需求建模和验证。     

中国碳捕获与封存技术的成本演化和技术扩散分析——基于中国能源经济内生技术综合模型

本文利用自主构建的中国单区域能源-环境-经济内生技术模型研究了气候政策背景下CCS技术的成本演化,技术发展潜力以及减排贡献等问题.通过研究发现:经验学习是影响CCS技术成本变化最为关键的因素,与风能、核能等新能源技术相比,CCS技术不具有长期的成本优势,燃料成本的上升是造成这一结果的主因.另外,尽管CO_2的资源化利用收益能在一定程度上冲抵部分使用成本,但这种冲抵效果也只有在燃料成本相对稳定的情况下才能凸显;CO_2资源化利用对CCS技术扩散的促进作用受到资源化利用的CO_2量的显著影响,补贴政策的引入能够促使CO_2资源化利用对CCS技术发展的激励作用更早地发挥.