用改进的蒙特卡洛(MC)方法计算VaR

VaR技术是风险管理中重要的方法;蒙特卡洛模拟法(MC)计算VaR已经得到广泛的实际应用,但是其在伪随机数的产生和联合分布的确定方面过多地信赖于假定好的分布和模型.采用copula函数改进了传统的MC方法,很好地处理了以上的问题,并在汇率风险管理领域作了实证分析,得到了较好的结果.

PearsonⅦ分布在VaR模型分析中的应用

Va R(在险价值 )方法被广泛地应用在金融市场风险管理中 .传统的计算 Va R方法——历史模拟法 ,Risk Metrics方法和 Monte Carlo模拟法 ,都不能对市场风险分布的“厚尾”现象给出较满意的分布和计算方法 .本文把 Pearson 分布应用到 Va R模型的计算中 ,得到了很好的效果 .

基于极值理论的组合分布模型

文章根据极值理论的性质构造了一种新的描述金融数据整体分布的组合分布。具体地说,尾部分布选取广义Pareto分布,中间分布选取偏t分布。文章还利用上证综合指数的历史数据对模型进行了检验,得到了令人满意的结果。

基于GARCH模型和模拟退火算法的实证检验

本文以德国马克-英镑汇率数据为研究对象,以不同的GARCH模型(GARCH模型、E-GARCH模型和TGARCH模型)考察序列的异方差性和不对称性,并比较三种模型拟合效果的优劣性。最后,用模拟退火(SA)算法重新对GARCH模型的参数进行估计,并与传统的数值方法进行比较,证明了SA算法的确优于传统数值算法。

聚合信用风险模型的改进和研究

近年来的研究发现,违约损失率的分布呈现一种双峰特征。文章对传统聚合信用风险模型进行改进,用具有双峰特征的双beta分布来刻画违约损失率的变化,给出全部贷款组合信用风险概率生成函数的解析式,利用数值模拟的结果验证了模型的有效性。

利用遗传算法对上证综指EGARCH模型的实证分析

比较了改进的遗传算法和BHHH算法对EGARCH模型的估计效果.结果显示,改进的遗传算法优于BH-HH算法.然后分别用在正态分布t、分布和广义误差分布(GED分布)假设下的EGARCH模型对上证综指进行实证分析.分析结果表明,EGARCH模型在厚尾分布假设下对序列的拟合效果比在正态分布假设下的效果好.上证综指收益率序列具有明显的杠杆效应.

Copula函数在风险价值中的应用

为了解决投资组合中风险价值的计算问题,常规的方法是假设多个资产收益序列或风险因子的联合分布服从多元正态分布,然后用Var方法来解决这个问题.而这种假设经常与实际相违背,为了更好地解决这个问题,基于Copula函数从结构上能较好的拟合随机变量的联合分布,将利用阿基米德Copula函数的性质来对传统Var方法进行改进,通过实例来说明选取最优Copula函数的方法,从而可以更好地规避风险.

基于定期存款中提前支取策略的选择研究

定期存款中的提前支取行为一直都是银行工作中的常见问题。目前,国内大部分银行在处理此问题时,一般有两种策略:一种是允许存款人提前支取存款,但被支取的部分只能按活期存款利率计息;另一种是允许存款人以定期储蓄存单作抵押进行贷款获取资金。那么存款人该如何选择这两种提前支取策略呢?通过建立的数学模型,对每一笔定期存款,都可以计算出它的一个时间界点,根据这个时间界点,我们就能从这两种策略中做出选择。最后,在对模型中的相关参数进行估计的基础上,给出一个具体的例子,用以说明它在实际生活中的应用。

关于风险值VaR置信度的修正

通常用拟合分布计算的VaR值k,它的置信度并不是给定的置信度1-α,而是1-α_1。文章对1-α_1进行了研究,针对用正态分布拟合的模型新提出了拟合度,然后利用拟合度、高估概率和低估概率建立了一个新的修正因子,利用修正因子对1-α_1进行估计,使其更接近实际值。仿真计算和中国联通数据的实例应用都说明通过修正因子的调整其风险值的置信度更精确了一些,同时对计算得到的可信度与实际的可信度之间的差异也有了更好的了解。

退化矩阵Liouville、Beta、Dirichlet分布

该文引进和讨论了退化矩阵Liouville分布，由此导出退化矩阵Beta分布、退化矩阵Dirichlet分布．推广了文献［1］关于退化Wishart分布和秩为1的退化矩阵Beta分布的结果。

齐性球对称分布的特征

设随机变量ｘ＝（ｘ１，…，ｘｎ）′服从球对称分布，密度函数是ｃｎ［ｆ（ｘ′ｘ）］ｇ（ｎ）．若分量ｘ（１）＝（ｘ１，…，ｘｐ）′的边缘密度函数是ｃｐ［ｆ（ｘ（１）′ｘ（１））］ｇ（ｐ），１≤ｐ≤ｎ－１，ｃｐ和ｇ（ｐ）是只依赖于ｐ的常数，则称ｘ具有齐性球对称分布．本文讨论了齐性球对称分布的特征，确定了函数ｆ（）、ｇ（）的形式．最后。

用copula度量相依风险函数VaR的最优界

copula(连结函数)已经成为风险管理领域强有力的工具,该文利用copula手段给出了相依风险函数Ψ(X1,…,Xn)的最优界,并对沪、深两市的收益率风险进行了实证分析,把Laplace分布作为边际分布计算出了相应的上界和下界,最后讨论了不同类的copula以及参数选取对界的影响.

基于量子三叉树的量子Black-Scholes期权定价

将量子概率引入到期权定价是最近几年一个新的研究趋势,也称为量子金融.为了期权定价更方便,文章建立了量子三叉树模型,同时利用量子概率建立了连续量子Black-Scholes(B-S)模型。实例应用和Matlab期权敏感性分析都验证了量子B-S优于经典B-S,从而为连续期权定价提供量子决策的途径。

模糊数学在图像识别中的应用

共晶碳化物分布的不均匀性是反映工具钢质量的重要指标之一。如何定量描述碳化物的不均性，如何客观地评定其级别，这是一个亟待解决的实际问题。本文应用模糊集理论，构造了三种评定碳化物不均匀性的数学模型，并编制了自动识别的计算机软件。通过实例对它们的优劣进行了比较，结果表明：模型 I 准确最高，为83%，模型 II 次之，为65%，而模型 III 仅为43%。

“概率统计”教学中注重学生认知结构的完善

介绍数学认知结构的概念,分析学生在学习概率统计中认知障碍形成的原因,提出了解决的方法.

积Fuzzy判决的FLP问题的最优解

研究了FLP问题的积Fuzzy判决，一般认为：在Fuzzy判决这一步中，用乘积来代替交运算导出的规划往往是非线性的，求解比较困难[3]。文献[1]指出在[0,1]上的图形是连续的分段曲线，每段是二次凸弧，积最优解必在（０,１）内的分界点或驻点取得。本文给出的结论是：若有驻点，则驻点是唯一的，且该驻点就是最优点。

基于Python开发气象服务器运行系统界面

介绍了使用Python下的图形工具包PyQt开发气象服务器用户图形界面的方法。利用气象专用计算机可以缩短计算时间,并可进行实时系统监控,从而提高了气象预报的准确性。另外,给出了在Python中编程的一些技巧。

改进的标准模糊神经网络的工程造价快速估算

在对影响建筑工程造价因素分析和标准模糊神经网络结构分析的基础上,通过增加输入层与模糊层之间的权值v,加入规则的重要度γ,对标准模糊神经网络进行了改进,并建立基于改进的标准模糊神经网络的工程造价快速估算模型。将基于这种结构的模糊神经网络的工程造价快速估算模型应用于建筑工程的投标报价中,从仿真结果可以看出该网络模型学习时间较短,学习速率较快,精度较高。

算子在图像变换中的基本应用

矩阵在图像处理中是一种非常常见的表示形式,其中矩阵运算在图像变换中有很大的应用,可分为图像之间的矩阵运算和图像自身的矩阵运算。结合算子的原理,对矩阵运算在图像变换中的应用做了实质的剖析,介绍了图像中矩阵计算的用途、实现图像自身变换的算子及图像自身矩阵变换的目的。

基于季节调整春节模型的CPI建模预测

如何衡量并消除以春节为代表的移动节假日影响是我国季节调整中的一项重点和难点。文章介绍了三区段变权重春节模型,选取由2001年1月至2013年6月CPI环比数据转换的物价指数,从数据中分离出趋势成分、季节因子、春节因子和随机因子,进行春节影响调整,再对调整后时间序列分别采用传统的指数平滑法和X-12-ARIMA方法进行2013年7月至2014年2月的短期建模预测。结果表明选取的CPI指数序列确实受春节因素的影响,经过春节假日调整后的温特指数模型和X-12-ARIMA模型都预测出了比较准确的结果。