最大熵方法下的信度估计（英文）

在经典的信度理论中,计算信度保费时除了要知道历史索赔数据,还要对X_i(i=1,2….,n)的分布做出一定假设.本文在索赔数据X_i(i=1,2….,n)的分布信息完全未知时,运用最大熵的方法给出了相应的信度保费.并且在一定的假设条件下得到两个性质,即:对年份较近的索赔比年份较远的索赔赋予更大的权重;经典的信度保费是本文信度保费的一种特殊情况.最后进行数值模拟,结果表明:在均方误差标准下,本文的结果优于其它三个模型.

带趋势项GARCH误差模型参数变化的残量检验

本文研究带趋势项GARCH误差模型的参数变点检验。在参数未知的情况下,利用残量累积和检验以消除相依序列对检验结果的影响:研究表明在原假设条件成立下,残量累积和统计量的极限分布是一个标准布朗桥的上确界。蒙特卡罗数值模拟和IBM收益率数据分析的结果都充分说明了本文方法的有效性和实用性。

基于Black-Scholes模型的期权定价新方法

考虑到实际金融市场的不完备性以及收益率分布的厚尾性,基于经典Black-Scholes模型并运用函数的下凸性,期权定价公式H(a)=E[(X-a)2]被推广为Hk(a)=E[(X-a)2k].通过DJSH(道琼斯上海)指数收益率的GARCH模型,并使用随机模拟的方法对这两个公式进行定价比较.结果表明这种方法有效提高了定价,从而降低了风险.

基于Bootstrap回归分析的甘肃农村居民收入与消费模型

根据甘肃农村居民1978年-2011年收入与消费支出,建立了基于Bootstrap回归分析的收入与消费模型,比较了不同Bootstrap方法的估计效果,研究表明:成对Bootstrap方法稳定,拟合效果较好,利用此模型预测了甘肃省农村居民未来一年的消费支出,最后分析了模型的结论及优缺点,提出了相关建议.

含结构变点无限方差序列的伪回归检验

基于最小二乘回归理论,研究了含结构变点无限方差序列的伪回归检验.结果表明,对两列含结构变点无限方差序列进行线性回归分析时,当两序列尾部指数之和小于1.5时,无论结构变点位置是否相同,t检验统计量均发散,导致伪回归现象的出现.究其原因,结构变点增加了回归误差的持久性,从而产生伪回归.蒙特卡罗数值模拟结果表明,伪回归现象不仅受序列尾部指数的影响,且对结构变点的位置敏感.

基于逐步回归分析的T-S模糊神经网络预测PM_(2.5)浓度研究

以银川市2015年气象数据为例,对影响PM_(2.5)的多个指标运用多元逐步回归分析进行预处理,筛选出与日均PM_(2.5)浓度影响最大的指标作为输入变量,利用多元线性逐步回归模型、BP神经网络和T-S模糊神经网络分别得出PM_(2.5)的预测值,最后与真实数据相比,T-S模糊神经网络具有较高的准确度和精度.

基于BP神经网络的马铃薯价格预测

宁夏西吉县是国家级贫困县,特色农产品有马铃薯、冷凉蔬菜、肉牛、羊、杂粮等,马铃薯为支柱产业享誉国内外。以西吉县新营乡马铃薯批发市场2016/10/17-2020/2/2三种马铃薯每日交易价格共2894个数据样本为例。利用BP隐层神经网络理论与Matlab人工神经网络工具箱构建预测模型,对销售价格进行短期预测,并利用MAE、MAPE、MASE评价指标检验显示结果良好,能够为政府稳定市场、提高农户收入做出科学判断依据,同时为其他农产品价格预测提供理论与实操可信参考。

推广的生长曲线模型中未知参数矩阵的广义最小二乘估计的可容许性(英文)

本文在设计矩阵与结构矩阵分别正交的条件下,研究了推广的生长曲线模型未知参数矩阵的广义最小二乘估计.运用矩阵理论证明了此广义最小二乘估计在某个线性估计类中的可容许性.并对潘建新(1989)的结果的推广.

基于稳定分布的ARCH模型均值检验变点

目的讨论噪声项是稳定分布的ARCH模型的均值变点检验,其中特征指数κ∈(1,2)。方法引入残量平方累积和统计量,在原假设条件成立时,证明其极限分布是Levy过程的泛函。结果蒙特卡罗数值模拟结果表明:统计量的势函数值不仅对样本容量及特征指数敏感,也依赖于均值变点的跳跃幅度。结论残量累积和统计量能有效地检验基于稳定分布的ARCH模型均值变点。

精准扶贫农户参与农产品信息化流通体系意愿模型构建及影响因素分析

宁夏西吉县高同村属山区纯回族聚居村,为解决时常发生的农产品滞销问题,鼓励农户参与农产品信息化流通体系.以全村191户精准扶贫农户为样本,调研农户参与农产品信息化流通体系意愿及影响因子,对影响因子利用二元Logistic回归法构建意愿模型并进行深入剖析,为帮扶团队的帮扶计划提供精准参考建议.

偏导数的统计求法

对于数学分析教材中所讲到的求解多元函数的偏导数的方法,大家都很熟悉,但是在遇到比较复杂的函数形式时,求偏导数的复杂程度也会随着增加。这时可以由偏导数的定义得到一种估计形式,而本文采用统计的方法对此问题给出了另外一种估计形式,最后通过例子对两种估计进行比较。

基于copula函数的保险准备金的确定方法

由于在一般情况下,各保险业务之间不是完全相关的,本文提出用t-copula可以描述各业务之间的合理相关性,并给出了一种确定准备金的方法。随机模拟的结果表明,用该方法确定的准备金要比传统上确定的准备金至少节约10%的资金。如果将这部分资金用于再投资,将给公司带来更多的收益。

基于稳定分布的ARCH模型均值变点Subsampling检验

讨论了基于稳定分布的ARCH模型的均值变点检验问题,其中特征指数k∈(1,2)。基于残量平方累积和统计量,利用Subsampling抽样方法确定渐近分布的临界值,从而避免特征指数k的估计。结果显示:蒙特卡罗数值模拟结果和实证分析充分说明了Subsampling抽样方法的可行性和有效性。因此,基于Subsampling的残量平方累积和检验对于稳定分布的ARCH模型均值变点检验仍不失为一种有效的方法。

基于百度指数与人工智能的短期农产品价格预测

结合百度指数和农产品价格的季节性,提出一种额外输入季节性自回归综合移动平均模型来对农产品价格进行预测.采集宁夏西吉县马铃薯1826个日均单价数构建各类模型.对比实验表明,额外输入值季节性自回归综合移动平均模型预测值与真实价格高度吻合,可信度高,可为其他农产品价格预测提供参考依据.

索赔次数的贝叶斯预测与信度近似

该文先对保单的索赔次数建立了贝叶斯模型;然后,根据样本分布和先验分布已知或未知分3种情形讨论了索赔次数的贝叶斯预测及信度预测,并给出了结构参数的估计方法;最后,通过数值模拟的方法对3个预测的均方误差和收敛性进行了比较.

模糊厌恶保险人的稳健最优再保险策略

本文探究了连续时间框架下模糊厌恶保险人在无穷维再保险空间中的均衡再保险策略.假定保险人的盈余过程服从带扰动的Cramér-Lundberg (C-L)模型,且盈余全部投入到无风险利率市场.保险人采取均衡再保险策略以最大化带有惩罚的均值方差目标函数,我们通过求解拓展的HJB方程组得到了均衡再保险策略及其相应值函数,其中均衡再保险策略是成数再保险和超额损失再保险的混合形式或者是其对偶形式.最后,我们探究了保险人的模糊厌恶参数及其他主要参数对其均衡再保险策略和相应值函数的影响.

基于ARIMA模型的新型冠状病毒肺炎疫情预测分析

以湖北省2020/1/22-2020/3/24新型冠状病毒肺炎确诊数据为样本,利用R语言构建求和自回归移动平均预测模型ARIMA(1,1,1),以1/22日-3/17日为训练数据,3/18-3/24日为预测数据。运行模型发现,预测数据与真实数据拟合度高,检验效果显著。初期确诊病例数迅速上升,2月15日左右趋于稳定进入平稳缓慢期。将预测模型用于北京市,拟合效果良好,效果同样显著。充分说明ARIMA(1,1,1)模型稳健性良好,可用于新冠肺炎预测。

Tests for Parameter Changes in Time Series

The paper considers the problem of testing for a change point in the parameters of AR（p） models.It is shown that the asymptotically limiting distribution of the residual CUSUM of squares test（RCUSQ） is still the sup of a standard Brownian bridge under null hypothesis.We also show via simulations that our asymptotic results provide good approximations in finite samples.

随机波动率和随机利率下离散障碍期权定价

本文主要对离散时间情形下的标的资产满足随机波动率和随机利率模型的欧式障碍期权定价进行研究,应用■公式、Fourier反变换,Feynman-Kac定理,PDF方程和Girsanov测度变换和数学归纳法,推导出了随机波动率和随机利率模型下欧式离散障碍期权的定价公式。

失真风险保费的最优经验厘定

研究了贝叶斯模型中失真风险保费的经验厘定问题.通过弓I入分布函数的加权积分损失函数,利用信度理论的方法最小化期望损失得到分布函数的最优线性估计,进而得到失真风险保费的两个信度估计,并对信度估计的统计性质进行了比较.文章还讨论了失真函数和权重函数的选取问题,给出了结构参数的估计方法,证明了估计的无偏性和相合性.最后,利用数值模拟的方法验证了估计的收敛情况,并对不同失真函数下的收敛情况进行了比较.