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.     

基于短期资料的重庆风速极值渐进分布分析

为克服统计样本容量（重庆地区1990—1999年间的风速资料）过少可能造成的统计误差,采用了月最大风速来拟合年最大风速的极值渐进分布,并通过3种极值分布函数（极值Ⅰ型Gumbel、极值Ⅱ型Freehet、极值Ⅲ型reverse Weibull分布）及广义Parato分布（GPD）拟合结果的对比分析,得到短期风速资料下重庆年最大风速的极值渐进分布用极值Ⅲ型（reverseWeibull）分布拟合较好,它给出了最佳的极值风速估计值．     

极值指标下平稳序列的风险测度

平稳金融序列存在相依性,不满足独立同分布假设下极值理论的条件约束.讨论了极值指标下平稳随机序列的风险测度,通过估计极值指标θ并修正广义极值分布的位置参数和尺度参数,得到平稳随机序列的风险值.实证和检验表明平稳金融序列需要极值指标修正模型,提高风险值估计的准确度.     

台风极值风速的数值模拟及分布模型

为克服台风统计样本的不足,以厦门为例,采用Batts风场模型,利用MonteCarlo数值模拟方法来拟合最大风速的极值渐进分布,拟合结果与实际较吻合.通过3种极值分布函数包括极值Ⅰ型、Ⅱ型、反向威布尔分布以及广义Parato分布(GPD)拟合结果的对比分析,得到100年重现期内极值Ⅲ型分布(即反向威布尔分布)对于厦门地区年最大风速拟合最好,而极值II型的偏差较大,并给出了厦门地区不同重现期内最佳的极值风速估算值.     

基于EGARCH-ε_t-GPD模型的VaR计算

在传统的利用极值理论来计算VaR的过程中,一般先是对时间序列建立GARCH模型,再对残差序列运用极值理论建模,从而估计得到VaR.但建模时在GARCH模型的条件方差方程中,人们只考虑了以前时刻的随机误差项对方差的影响,而忽视了当前时刻的随机误差项对方差所作出的贡献.故作者在对时间序列建立EGARCH模型时,在方差方程中引进了当前时刻的随机误差项,然后再对残差建立GPD模型来研究风险价值,并进行了相应的实证分析,结果表明加入当前时刻的随机误差项后估计得到的VaR准确性更高.     

广西冬季极端最低气温的概率分布模型选择及其极值和重现期计算

为了解广西冬季极端最低气温概率分布类型和分析广西不同重现期的冬季极端最低气温值，根据广西88个气象站1951－2000年（1951年以后建站的站，取建站－2000年）冬季极端气温序列，分别用GumbelⅠ型极值分布，GumbelⅡ型极值分布，GumbelⅢ型极值分布，正态分布，双正态分布函数进行拟合，并按柯尔莫哥洛夫检验和ω^2检验方法进行拟合优良检验，结果表明，桂林等55个站遵从双正态分布，河池等29个站遵从正态分布，南宁等4个站遵从GumbelⅠ型极值分布，说明用双正态分布，正态分布和GumbelⅠ型极值分布函数作为广西冬委极端最低气温的分布函数效果较好，广西15年一遇的极端最低气温－2℃等值线与广西龙眼，荔枝的分布北界比较接近。     

基于极值理论和Copula的灾难风险建模研究

利用极值理论中的广义极值分布(GEVD)对单一灾难事件的特性进行刻画，然后利用Copula函数把不同的灾难风险组合起来，构造其联合分布，并提出了适合模型的蒙特卡罗算法．最后利用实例说明了GEVD-Copula组合建模的应用，得出了有益结论。     

极值风速拟合优化策略

在桥梁设计规范中假定风速随机过程为平稳过程 ,风速母体服从指数型分布并以极值Ⅰ型拟合风速极值渐近分布 .然而实际上风速并不严格地满足平稳过程假设 ,且由于样本数据的来源不同和极值分布参数估计方法各异 ,对风速母体分布及样本极值渐近分布拟合方法的结论不尽相同 .针对上述问题 ,通过蒙特卡罗数值模拟技术研究了多种风速母体分布下具有普遍适用性的极值风速拟合策略 .并以上海地区龙华、川沙气象站极值风速估算为例 ,阐明了该方法的实用性和合理性     

求总极值的一个实现算法

郑权等在“一个求总极值的方法”一文中给出了一个积分－水平集求总极值的概念性算法及Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ随机投点的实现算法,给出了总极值存在的充分和必要条件,而实现算法由于用了Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ随机投点的方法,其收敛性是一未解决的问题．本文在张连生等人的“积分－水平集总极值算法的另一实现途径”的基础上,利用数论中的一致分布佳点集列,较为简便得出“一个求总极值的方法”的概念性算法及“积分－水平集总极值算法的另一实现途径”的实现算法和算法终止准则．     

台风随机模拟与极值风速预测应用

采用Monte-Carlo台风风场随机模型，结合台风历史记录资料和近地台风观测结果，对上海周边沿海区域内的台风风场参数合理取值进行了优化．以越界峰值法和广义№分布探讨了工程场地目标重现期内极值风速预测分析过程，使在较短台风风速序列上进行极值风速预测成为可能．而后，将上述理论与方法应用于上海-崇明越江通道工程极值风环境研究，预测了台风气候模式工程场地重现期极值风速结果，并与实测结果和规范进行了对比。     

极端金融风险度量模型述评——基于一致性原理的VaR改进方法

针对VaR方法存在的不足以及其不满足风险度量的一致性原则,评述了当前国际上新近出现的系列对VaR进行改进的方法.尤其针对具有厚尾、动态性以及多变量相依特性的各种极端金融风险,需要综合考虑风险分布的各种实际状况而采用合适的度量模型,因此具体讨论了CVaR,ES,Copula,UBSR以及SRM等模型度量不同分布条件下的各种极端金融风险的思路,并对各模型的具体应用和函数功能进行了详细评述,指出了各种度量模型和方法的适用特点,以及未来的可能研究方向.     

中国与海外股指的混沌特征的比较实证

通过深沪综合指数的5天收益率分布规律以及用R／S方法研究收益率序列得出这样的结论,即深沪综合指数的收益率不服从正态分布,并且收益率是负斜,呈现出胖尾和峰态;中国股票市场不是一个有效的市场,其收益率序列均为服从分形概率分布的持久性时间序列,它们遵循有偏随机游动,市场表现出较强的趋势行为;深综指的赫斯特指数H为0．87,非周期循环为16周(4个月),而沪综指的赫斯特指数H为0．85,非周期循环为25周(6个月)。也就是中国股市呈现出长期记忆等非线性的混沌特征。     

重尾分布尾指数估计研究进展

气象、水文、环境、电信、保险、金融等许多领域的数据不满足正态分布假设,而是具有尖峰、重尾特征.过去三十多年间,针对重尾分布及尾指数估计的研究得到了长足发展.文章回顾了冲击正态性假设的重尾分布的发现过程,描述了重尾分布的定义,极值理论及正则变换条件,并从研究内容的阶段特征、研究方法的不同类型总结、归纳、评述了各类尾指数估计方法及重尾阈值选取方法,最后就这些估计方法的不足和应用局限性以及如何改进和深化重尾指数的估计问题作了展望.     

桥梁汽车荷载响应的极值外推方法综述

对汽车荷载研究领域的极值外推方法进行了系统综述,介绍了目前应用的几种主要外推方法,对影响外推极值的关键参数(基础数据和底分布)进行了分析,并重点比较了拟合经验外推方法和最大值外推方法.研究表明:汽车荷载响应极值外推的关键是描述底分布尾部数据走势;条件允许下,应至少选用21d实测数据作为极值外推基础,才能反映实际状况.经验极值外推方法具有一定可信度,但需解决可靠度统一问题;最大值外推方法在基础数据容量大的前提下,外推极值准确性和效率都很高;穿越次数外推方法中,不仅需寻找最优拟合起点、区间和优度检验方法,包含Rice公式在内的经验分布的选择,也至关重要.     

基于核极限学习机的负荷多粒度预测模型

台区负荷数据不仅作为时序数据呈现自相关性,还易受台区环境因素影响呈现非平稳性,因此预测精度不仅与预测模型结构有关,还与输入数据的时序特征有关。为了提高台区负荷的预测精度,提出一种基于混沌时序分析与核极限学习机的短期负荷多粒度预测模型。针对负荷数据的非平稳特征,通过变分模态分解算法将非平稳的原始信号转换成一系列相对平稳的子信号;针对负荷数据中的自相关特征,通过混沌时序分析方法,求解各个模态输入预测模型时的时间窗大小;构建多粒度核极限学习机预测模型,解决负荷数据中非平稳、自相关性对负荷预测的不利影响,提高模型的预测精度。结果表明,负荷的预测精度受输入数据时间窗大小的影响,不同模态分量的最佳时间窗的大小不同。采用混沌相时序分析的方法评估各个模态分量的最佳时间窗大小,可以有效提升核极限学习机的预测精度。     

我国降雨变化趋势分析

为分析气候变化背景下我国降雨的变化趋势,将Mann-Kendall秩次相关检验、Spearman秩次相关检验等方法相结合,对1951—2008年全国长序列站雨量资料1d,3d雨量极大值和年平均降雨量变化趋势进行了显著性分析,并探讨了其空间分布.结果表明:西北地区降雨在1 d,3d极值,总量上变化趋势都较为明显,且有增加的趋势,而南方特别是东南诸省降雨在极值、总量上变化都不显著.     

Theory of multivariate compound extreme value distribution and its application to extreme sea state prediction

In this paper, a new type of distribution, multivariate compound extreme value distribution (MCEVD), is introduced by compounding a discrete distribution with a multivariate continuous distribution of extreme sea events. In its engineering application the number over certain threshold level per year is fitting to Poisson distribution and the corresponding extreme sea events are fitting to Nested Logistic distribution, then the Poisson-Nested logistic trivariate compound extreme value distribution (PNLTCED) is proposed to predict extreme wave heights, periods and wind speeds in Yellow Sea. The new model gives more stable and reasonable predicted results.     

浅谈唐传奇乐极生悲主题

乐极生悲是我国古代文学的传统主题之一。作为中国小说成熟标志的唐传奇自然有诸多名篇佳作涉及这一主题。本文即从历史的传承、现实的环境、作家的心境等方面对其进行分析和探讨。     

云南近50年极端气温及降水事件变化特征与区域气候变暖的关系

利用19612008年云南125个观测站的逐日观测资料,采用百分位值法定义了云南极端气温、降水事件阈值,分析了极端条件下的高温、低温和强降水的分布特征、气候变化趋势及其与区域气候变暖的关系.结果表明,云南极端高温阈值大于36℃的中心分别在低海拔的金沙江河谷、红河河谷及昭通和西双版纳的部分河谷地区.全省大部分地区极端高温频数具有明显的年代际变化特征.极端低温阈值小于-10℃的低值中心则集中位于迪庆州北部.大部分地区极端低温频数呈明显减少趋势.极端强降水阈值超过40mm的大值中心有3个,分别位于玉溪南部红河南部、普洱南部和曲靖南部.年平均气温与极端高温频数为正相关关系,与极端低温频数为显著的负相关关系,与极端强降水频数的相关关系不明显.     

试论中国大学“社会文明极”地位及其回归

大学的功能是探索真理、研究学问、创新知识、培养新人,其文明程度和文化程度总是整个社会的制高点;大学通过文化传播、规则传播、人才传播、制度传播等形式,扩散文明、引领社会文明进步,是"社会文明极"。但过度商业化的侵袭和改革滞后,使中国大学的"社会文明极"地位有所失落。必须通过重建大学理念、重塑大学宽松自由的办学环境、重构大学内部管理体制、重树大学校长的职务理想和文化自觉、重觅文人的"内省"传统等,使大学的"社会文明极"地位得以回归。