GARCH模型的分位点回归的MCMC方法（英文）

本文研究了GARCH模型和TGARCH模型的分位点回归的MCMC估计方法.通过将分位点回归估计问题转化为极大似然估计问题,并利用Metropolis-Hastings算法从模型参数的后验分布抽取随机数来完成GARCH类模型的分位点回归的Bayesian估计,本文得到了Value-at-Risk的动态估计.这一方法是对经典的Value-at-Risk计算方法的非常有效的推广.     

分位点门限自回归时间序列模型的贝叶斯方法

本文运用贝叶斯方法研究了门限分位点自回归时间序列模型的估计和预测. 将分位点回归的最优化问题转化为极大似然估计的问题,从而可以利用Metropolis-Hastings算法对模型中的参数进行Bayesian估计. 同时我们将模型应用于上证综合指数的增长率的数据, 得到了这一增长率的分位点估计. 这一方法的优越之处在于它不需要对数据的分布作预先的假定.     

基于MCMC的分位回归GARCH模型的贝叶斯分析

基于最小一乘方法提出了一类分位回归GARCH模型的2步估计方法,并且基于双指数分布和非对称Laplace分布构建了GARCH模型的似然函数,选择扩散先验分布,实现了对模型的贝叶斯估计.仿真分析发现基于最小一乘方法的贝叶斯分位回归方法可以全面有效地实现对GARCH模型的估计.     

分位点门限自回归时间序列模型的贝叶斯分析

本文运用贝叶斯方法研究了分位点门限自回归时间序列模型的估计和预测.通过将分位点回归的最优化问题转化为极大似然估计的问题,作者利用Metropolis-Hastings算法对模型中的参数进行了贝叶斯估计.同时作者将模型应用于上证综合指数的收益率的数据,得到了这一收益率的分位点估计.这一方法的优越之处在于它不需要对数据的分布作预先的假定.     

基于分位数回归的企业债信用风险研究

将非参数GARCH模型的方差方程取对数变换后所得的模型用于估计企业债利差波动率。针对模型误差的非对称性，利用更为稳健的分位数回归方法估计改进后的非参数可加GARCH模型。实证分析结果表明，改进后的模型对波动率的估计更为有效；分位数回归方法比最小二乘回归方法能更有效的克服模型误差的非正态影响，对异常值的敏感程度更低，是一种非常稳健的估计方法。     

GARCH模型的二次加权复合分位数估计

基于复合分位数回归理论对GARCH模型提出更加稳健有效的二次加权复合分位数回归(BWCQR)估计，讨论了该估计权重的数值解及其大样本性质.数值模拟显示，当扰动项为厚尾分布时所提出的BWCQR估计明显优于传统的类极大似然(QMLE)估计、分位数回归(QR)估计和复合分位数回归(CQR)估计.应用BWCQR方法建立股指的波动率系统，进一步验证了BWCQR估计在实践意义下的竞争性.     

基于分位点回归和影响因子的动态保证金率

保证金是金融市场上对交易各方履约的基本保证.为了能够在风险可控的范围内设定更为合理的保证金水平,本文结合VaR方法中的GARCH、TGARCH、EGARCH模型,加入影响因子和基于MCMC的分位点回归方法来拟合模型参数,并利用Cornish-Fisher展开式估计分位数Φ-1q,以找到制定保证金水平更为合理的方法,然后采用沪胶指数日线为数据进行了对比和验证.     

一种估计风险价值的新模型

根据极值-Ⅱ型分布的厚尾性质，结合当今金融市场收益分布的尖峰厚尾特征，提出一种具有尖峰厚尾的Laplace极值-Ⅱ型混合分布，并在此基础上建立了一种新的估计风险价值VaR(Value at Risk)的Laplace极值混合模型，通过对上证B股的实证模拟分析，发现该模型对收益表现异常的金融序列的VaR估计具有较高的应用价值.     

基于均值-AVaR的投资组合均衡分析

以Markowitz均值-方差模型为基础,利用均值-VaR方法,提出了AVaR(Average Value at Risk)极小化以及在此条件下的投资组合均衡理论,得到了一种使单位收益风险价值最小的投资组合决策方法.     

GARCH(1,1)模型参数的多变点检验

研究广义自回归条件异方差(GARCH)模型的多变点检验问题.基于残量累积和(RCUSUM)构造拟似然比检验统计量,对GARCH(1,1)模型中变点的个数和位置都未知的多变点进行检验.在上述过程中同时得到变点个数与位置的估计,并且证明了变点个数估计的一致性.数值模拟表明文中的方法是有效的.     

平行数据模型

从介绍平行数据模型的优点入手，着重描述了平行数据模型的设定，指出了平行数据模型的特点，概括了平行数据基本模型的估计方法，最后介绍了平行数据模型的最新发展。     

渔业资源的评估方法和模型研究进展

渔业资源评估模型主要有产量模型(production models)、Delay-difference模型、消耗模型(depletion models)和年龄结构模型(age-structured models)。产量模型在渔业资源评估中应用很广泛,但不能精确反映统计误差;Delay-difference模型增加了生物参数、并考虑生物过程中的时间延迟,它是扩充了的产量模型,但当可获得的数据不足时,不能精确估算模型中的参数,甚至可能产生错误的估算值;此时,消耗模型相对于Delay-difference模型是有效的,该模型研究渔获量如何影响残存鱼的相对丰度;年龄结构模型能更好地显示种群的动态变化,能为配置合理的捕捞强度提供科学的依据,但需要很多数据,尤其要求精确的渔获物年龄数据。我国渔业资源的评估多采用产量模型和年龄结构模型,对于Delay-difference模型和消耗模型的应用甚为少见。     

油藏地质模型数据体粗化技术

在油藏描述过程中 ,由地震解释出的三维地质模型一般产生几十万至几百万个网格数据体 ,由于目前计算机水平的限制和工作效率及费用等方面的考虑 ,需要对该数据体进行合理的粗化。用严格满足渗流流动规律的调和平均方法处理相邻网络之间的渗透率 ,这样求解渗流力学方程组得到的结果与一维理论解完全相符 ;对辽河油田某一大型油藏进行粗化后进行数值模拟 ,结果表明全油藏累积产油量、累积产水量的拟合误差均比较理想。该粗化方法可以应用在整装油田的大规模数值模拟运算上     

物理模型的理论分析与构建

物理模型是物理规律和物理理论赖以建立的基础，物理模型方法是物理学家研究自然界最基本的方法．本文从理论上对物理模型进行了初步探讨，介绍了物理模型的概念，归纳总结了物理模型的基本类型，分析了建立物理模型的主要思维方法．     

合成喷形成的机理分析

合成喷是一种新型喷 ,了解它的形成机理对其设计和应用起着重要的作用。该文讨论了液体合成喷和气体合成喷的形成特点并建立了各自相应的数学物理模型。利用小扰动模型解释了大空间液体合成喷形成的原因 ,通过一个简单的热力学模型探讨了气体合成喷的形成机理。分析认为 :液体合成喷的产生主要是空化效应的结果 ,而气体合成喷的形成机制类似于微型压缩机。与他人实验结果的对比表明 :上述二种合成喷的机理分析是合理的     

物理模型的理论分析与构建

物理模型是物理规律和物理理论赖以建立的基础，物理模型方法是物理学家研究自然界最基本的方法．本文从理论上对物理模型进行了初步探讨，介绍了物理模型的概念，归纳总结了物理模型的基本类型，分析了建立物理模型的主要思维方法．     

灰色模型的推广及其应用

用差分格式对灰色预测模ＧＭ（１,１）进行改进,建立了ＧＭ（１,１,λ）模型,拓展了ＧＭ（１,１）模型的应用范围。通过求解λ的值,便可求出预测值。     

交通流的动力学模型与数值模拟

随着经济的持续增长，交通问题已成为困扰我国城市发展的瓶颈之一，为了更好地进行城市交通规划与控制，亟待发展一种有效描述国内低速混合交通流动的数学力学模型，本文对国内外交通流理论中动力学研究的发展概况做一综述，详细介绍各流派理论和研究方法。     

模式识别中的图结构描述方法综述

从概率图、组合图、代数图和几何图等模型角度综述模式识别中图结构的描述.分别讲述每一类图模型的图结构构建形式和计算方式,回顾其起源,归纳其历史发展过程,分析其研究现状.其中,着重论述各类图模型描述的不同特点和潜在关系,剖析未来发展方向.引用基于图模型的模式识别发展史上具有代表性的论著,介绍引领方向的研究学者,旨在帮助读者理清图模型的发展脉络,把握其前沿动态.     

一个适用于转换X-machine模型为Java代码的框架的设计与实现

X-machine是一种形式化的、适用于动态系统建模的方法．首先介绍了该建模方法，然后设计、实现了一个可复用的、可转换X-machine模型为Java代码的框架，并给出在蚂蚁仿生系统中应用该框架的实例．