基于Copula理论和非参数极值估计在上下游水位的相关性分析应用

基于Copula函数的理论对非参数极值Copula进行改进,使其满足顶点约束;结合时变Copula理论,给出时变Copula函数的非参数极值估计;最后采用新的方法,对径流上游夹河滩水位和下游高村水位的相关性进行分析验证,体现了时变Copula的非参数极值估计在刻画随机变量相关性方面更优越、合理,具有一定的实际参考价值。     

基于Copula方法的股票风险的相依性分析

相依性分析在多变量随机分析研究中一直属于前沿问题,研究金融市场各股票之间的相依性,对于分析股票市场的相依性结构以及投资市场的投资组合风险有着重要的意义.选用Copula函数理论对雅虎财经数据中心的上海电力和中国石油股票日收益率数据进行数据拟合,利用核密度估计方法对股票市场估计边缘分布,结合平方欧式距离选取最优Copula函数.运用了Copula函数理论建立股票市场的相关性结构模型,更好地模拟上海电力和中国石油两股市的日收益率的观测数据.     

机械行业市场需求与成本价格相关性分析

相关性分析是应用极为广泛的方法.相关性度量,包括线性相关系数和和谐性相关性度量是传统方法.Copula 理论是一种新兴的、在金融研究中获得迅速发展的工具.基于以上工具,分析国民经济的支柱产业--机械行业市场需求和成本价格,指出两者之间具有一定的负相关性;而且Copula函数为进一步分析提供丰富的信息.     

利用Rüschendorf方法构造新的Copula

Copula建模被广泛应用于金融保险、地质统计学和水文学等领域.本文利用Rüschendorf方法构造了新的Copula,并研究其相关性测度.     

Copula函数在金融市场组合风险中的相关性研究

Copula函数是一种将联合分布与边缘分布连接在一起的函数,它描述了变量间的相关性。1999年后Copula函数已在统计上得到广泛应用并开始应用于金融领域。自然地作为一种可以研究非线性、非对称相关的统计理论,Copula函数在国际上被迅速应用到金融市场的相关性分析、金融风险的管理与防范以及资产定价、保险定价等方面。     

考虑风电出力相关性的概率最优潮流计算

为准确分析新能源渗透率不断加大的现代电力系统的运行特点,在传统概率潮流(PLF)计算过程中引入Copula理论来处理输入变量之间的相关性.针对传统PLF计算方法计算过程复杂、较难收敛的弊端,采用低偏差序列实现高效采样,加快算法收敛速度,提出一种Copula理论与准蒙特卡洛相结合的PLF计算方法.该方法首先采用准蒙特卡洛对输入变量的概率密度函数实现均匀、高效采样,然后通过Copula理论实现指定相关性向所得低偏差样本的转移.在IEEE-14和IEEE-30节点系统分别进行PLF计算和最优潮流计算验证算法的有效性.仿真结果表明:本文所提方法相较于传统PLF计算方法可准确描述变量之间的相关性,且具有快速收敛的优点.     

基于Pair-Copula的条件相关性分析

运用Pair-Copula的思想建立了条件Copula函数模型,提出了几个条件相关性度量,给出了条件Copula的确定方法,并用条件Copula实证研究了两个市场的条件相关性.作为非条件相关性度量的一种补充度量方法,条件相关性能从另一个角度反映出市场间的关系,提供了一种研究相关性分析的新思路.     

基于Copula的中国股市与基金回报的尾部相关性分析

本文运用二元Archimedean Copula函数分析上证三支股票和三支基金回报间的尾部相关性,以求得出这几种股票与所选取基金之间的相关度.结果表明,在众多具有非对称尾部相关性的Archimede-an Copula函数族类中,所选用三类具有代表性的Copula均不能很好地描述所选股票与基金间的相关性.由此得出,所选择股票与基金的相关性在一年时间跨度内难以用Copula捕捉,这种现象应引起风险管理者的注意.     

国内外股票市场相关性的Copula分析

揭示了Copula函数和Kendall τ统计量的内在关系,选择最优的Copula函数描述了两变量的相关性结构,并采用Copula函数建立了变量尾部相关性的表达式．实例分析表明,Copula方法可以较好地描述国内外股票市场之间的相关性结构,便于计算尾部相关性参数,为风险量化管理提供了一种新途径。     

Copula度量投资组合VaR的应用研究

本文主要研究Copula理论在投资组合风险管理中的应用．简要的介绍了Copula定义和Sklar定理的一些性质，重点介绍了Gaussianl-Copula、t-Copula以及Gumble Copula函数的形式，选取上证综指和深证成指作为研究对象，在等权重投资组合的假设下，结合Copula函数，计算出在不同置信水平下的VaR值．     

基于时变相关Copula的最小方差套期保值研究

在传统的最小方差套期保值的基础上,引入时变相关的正态Copula函数,借助Copula函数计算中位数相关系数,代替传统的Pearson相关系数,以提高套期保值效果.时变相关Copula函数的引入,可描述现货价格收益率和期货价格收益率相关结构动态变化的特征,从而解决套期保值效果结构性失真的问题;使用Copula模型计算中位数相关系数,弥补现有方法不能度量非线性关系的不足,解决当现货价格收益率或者期货价格收益率发生较大波动时套期保值比率确定的问题.实证结果表明:本研究提出的模型有效性高于传统的套期保值模型,利用本模型可以更好地规避现货市场的市场风险.     

基于失效物理的风电机组多故障可靠性建模方法

风电机组由于功能结构复杂且工作环境恶劣导致其退化状态呈现多样性特点,失效形式往往是多种故障耦合作用的结果,因此单独采用某一变量的性能退化过程作为评估风电机组寿命及可靠性模型是不全面的。为了更精确反映系统内部和外部性能指标的相关性,提出了一种基于失效物理的风电机组多故障可靠性建模方法。首先分析了风电机组多应力耦合下的工作环境和故障特性,通过基于失效物理的可靠性仿真分析方法获得寿命分布函数,并将其作为边缘分布函数;其次在考虑故障模式相关性时,引入两阶段估计法对Copula函数的模型进行参数估计。通过对比不同类型Copula函数的秩相关系数和平方欧氏距离,确定最优Copula函数。最后利用Skla定理和逐步分析的思想,建立多故障模式耦合下的简化风电机组可靠性模型。结果表明,考虑可靠性指标相关性时得到的可靠性结果更加合理,同时该方法避免了风电机组寿命预测和可靠性评估的保守估计,具有较好的实用性和可操作性。     

基于模糊决策的地形辅助导航区域选择准则

为克服传统的单一评价指标区域选择准则容易导致评价结果不全面的缺陷,提出一种基于模糊决策理论的多指标综合选择准则.该准则结合信息熵和模糊决策理论,综合考虑地形高度标准差、高度熵、粗糙度及其相关系数等反映特定地域内地形的总体起伏、信息量多少、光滑度和相关性强弱的地形参数对地形区域选择的影响,求解出指标的隶属度矩阵和权值,给出区域总的评价指数.仿真结果表明,在评价指标高的区域进行地形辅助导航,其匹配误差将更小.     

基于Z-number的PROMETHEE多属性决策方法

针对Z-number能够模拟带有不确定信息的自然语言,却没有有效的应用方法这一问题,提出了已知部分权重时以Z-number为信息环境的多属性决策方法。首先,在Z-number理论基础上利用模糊性限制和可靠性限制之间的关系,建立了两个非线性模型计算Z-number的潜在概率;其次,结合模糊数的交叉熵和KL散度,构造了离散Z-number交叉熵公式,并且提出了基于Z-number的PROMETHEE多属性决策方法;该方法结合级别高于关系理论,建立了取值为0～1的优先函数,利用优先函数公式获得优先指数矩阵,进一步计算出净流,然后根据净流大小对各方案进行排序;最后,通过一个实例的应用与分析说明提出方法的有效性和可行性。     

基于Copula函数的沪深股市相关性研究

研究了度量相关性的两个工具：秩相关系数和尾部相关系数．在Archimedean Copula族中选择最优的Clayton Copula来度量上证综指和深圳成指尾部相关性，得出两者具有较强的下尾相关性，且量化后的相关性能够较好预测股票市场的变化．     

Copula函数的参数估计

Copula理论在统计及金融分析中有着广泛的应用。在利用Copula理论对多元分布函数进行建模时,其中一个关键问题是如何估计Copula函数中的参数。文章通过例子对Copula函数中的参数估计问题进行了探讨。     

基于产品设计难度系数的设计时间估计方法

为了快速而准确地估算产品设计时间,研究了产品设计难度与设计时间之间的关系,提出了一种基于产品设计难度系数的设计时间估算方法.该方法通过分析产品设计难度表征方式,并结合熵值法和基于相关系数和标准差的专家权重确定方法建立产品设计难度系数模型.同时基于企业数据库和编码技术,运用Matlab确定产品设计难度系数与设计时间之间的关系函数,建立基于产品设计难度系数的设计时间估算模型.最后,通过范例和已有算法的对比证明了该方法的实用性和有效性.研究结果表明,该方法对设计时间预测具有较高的准确性和较好的实用性.     

基于Copula函数的PTA期货套期保值研究

在最小方差套期保值模型的基础上,借助Copula函数计算非线性相关系数代替传统的线性相关系数,对PTA(即精对苯二甲酸)期货套期保值比率进行研究,通过实证分析比较了该模型与天真模型、传统最小方差模型、OLS模型、VAR模型及GARCH模型的套期保值效果。结果表明,该模型的套期保值有效性可达0.80583,明显高于其他模型,利用该模型进行套期保值可以更有效的规避现货价格风险。