不变方差弹性三值期权定价(英文)

不变方差弹性(CEV)模型可以阻止Black-Scholes模型中波动率微笑的实证偏差.为此,用CEV模型描述标的资产价格运动,并按照非中心x^2分布余函数导出了三值期权的解析定价公式.在此基础上,提出了一种计算非中心x^2分布余函数的简单有效算法.指出当计算精确解有问题时,提供该分布余函数近似值可以精确估计上述导出解析定价公式的结果.该研究结果可以推广到依赖时间参数的不变方差弹性奇异期权定价.

变方差条件下的信用风险度量

以期权定价模型为基础,运用平滑粘贴条件求解了变方差条件下的负债价值及违约概率.研究表明方差不变条件下获得的违约概率低于变方差条件下的违约概率.随着无风险收益率的上升,债务违约概率将会减小,这说明政府降低利息率可能会导致银行不良资产比率上升.

NA样本下变方差模型估计的强相合性

考虑变方差回归模型Yi=g(ti) +σiei,i=1,2 ,… ,n ,其中σ2 i=f(ui) ,(ti,ui)为非随机设计点列 ,g(·)和f(·)均为未知函数 .当随机误差ei 为NA变量时 ,讨论了 g(t)的一般加权估计 g^n(t)的一致强相合性 ,以及f(x)的 一般加权估计 f^n(u)

面板数据中方差的共同变点估计

文章对面板数据中方差的共同变点提出了一个含有调节参数的CUSUM(Cumulative Sum)型估计量,证明了变点估计量的相合性,并结合二元分割法将其推广到多个方差共同变点的情形。蒙特卡洛模拟发现,调节参数(γ≠0)下CUSUM型估计量的精确度要高于无调节参数(γ=0)下CUSUM型估计量的精确度。应用外汇汇率进行实证分析,结果也表明调节参数(γ≠0)下CUSUM型估计方法是有效的。

含测量误差的方差模型的多变点的估计

本文讨论当已知含测量误差的方差模型存在变点时,对方差变点给出了一个含有调节参数的“CUSUM型估计量”,研究了方差变点统计量的弱(强)相合性,得到收敛速度。结合“二元分割法”将其推广至多个方差变点的估计。模拟研究发现含调节参数γ∈(0.3,0.7)的CUSUM型估计量的精确度要优于无调节参数(γ=0)的CUSUM型估计量的精确度。进一步,对原油价格涨跌幅进行实证分析验证了本文方法的有效性和可行性。

独立序列均值与方差变点的累积和估计及应用

产品生产加工过程中,反映产品质量参数的均值和方差都有可能出现异常波动,及时发现质量异常波动,对于控制产品质量十分重要.在工业生产、通信工程等领域中独立序列有广泛应用背景.本文研究了独立序列中均值和方差都存在变点且变点时刻不相同时的变点估计问题,给出变点时刻的累积和(CUSUM)型估计,并得到变点估计的收敛速度.最后将该方法应用于航空发动机管路生产质量控制中和放射医学研究的扫描仪质量控制问题中,模拟结果和实例分析都说明方法的有效性.

基于自适应变步长最小均方差算法的磁悬浮电动机自动平衡方法

针对磁悬浮高速电动机拖动系统中会存在较大的外部不平衡量问题,提出了一种基于最小均方差(Least mean square,LMS)的变步长算法实现工作转速范围内实时自动平衡方法。在自适应LMS算法抑制电流同频量的基础上,提出切换步长因子符号的控制策略实现工作转速范围内自动平衡,同时分析步长因子的选择在不同转速下实现同频电流抑制的效果。在此基础上,改进一种随转子位移信号频率变化而变化的变步长因子实现自动平衡。那么在开环系统截止频率前以及截止频率后能够实时性地让转子绕其惯性轴旋转,保证升降速过程中转子运行状况良好。试验结果表明所提出的方法能够实时并稳定实现转子工作转速范围内的自动平衡。

随机设计下非参数回归模型方差变点检验

目的研究随机设计下非参数回归模型方差变点检验。方法用局部多项式方法估计回归曲线得到残差序列,基于残差序列的平方构造CUSUM检验统计量,推导检验统计量的极限分布。结果在一定条件下证明了原假设下检验统计量收敛于Brown桥的上确界。结论局部多项式方法同时适用于随机设计与固定设计数值,方法性是有效性的。

固定设计下时间序列非参数回归模型的方差变点检验

研究固定设计下时间序列非参数回归模型的方差变点检验问题,基于Beta-Bernstein方法估计模型中回归函数,利用残差序列构造CUSUM检验统计量,在一定条件下证明了在原假设下检验统计量收敛于Brown桥的上确界,最后通过数值模拟验证检验方法的有效性.

线性过程方差变点的估计

本文研究线性过程方差变点的估计问题,给出了变点的CUSUM型估计量。在误差不相依情形下得到了线性过程的Hjek-Rnyi型不等式,在较弱的条件下推导出了估计量的收敛速度,最后模拟结果证实本文的结论。

基于西沃兹信息准则的水文时序方差变点识别

本文提出了基于西沃兹信息准则的水文时序方差变点的识别原理和方法,并以广东北江流域为例,对其主要河流的枯期径流量年系列(1957～2000年)进行了变点识别,结果显示1982年为该流域枯期径流时序方差的显著性变点。

公共安全突发事件的探测分析——利用方差多变点分析技术对SARS疫情的研究

突发事件对公共安全领域构成了严重的威胁。虽然预测突发事件几乎是不可能的,但是及时捕捉突发事件的异常变化却是完全有可能的。因为突发事件发展态势的突变通常表现为某种特征变量的方差发生突变,所以,利用方差多变点分析技术可以敏锐地监控突发事件的变动趋势。本文在Inclan研究工作的基础上,改进了方差参数的先验分布和求解方法,利用变点解的一致性构造了一个快速算法,并以公共卫生突发事件SARS为例展示了新算法的高效率和准确性,为检测突发事件提供了一种实用有效的新技术。

基于方差不变特性的快速分形图像编码方法

本文结合图像子块的自身统计特性,提出一种基于方差不变特性的快速分形编码方法。实验结果表明,该方法可使编码速度有较大提高,而解码图像质量无明显下降;且有相对确定的编码时间,有助于编码系统的硬件实现。

非参数回归中方差变点的小波检测(英文)

本文主要研究了非参数回归模型中方差函数的变点, 利用小波方法构造的检验量来检测方差中的变点,建立了这些检验量的渐近分布, 并且运用这些检验量构造了方差变点的位置和跳跃幅度的估计, 给出了这些估计的渐近性质, 并进一步通过随机模拟验证了本文方法在有限样本下的性质.

时间序列非参数回归模型的方差变点检验

研究时间序列非参数回归模型的方差变点检验.通过估计模型中的回归函数得到残差序列,利用残差序列构造Ratio检验统计量,并讨论检验统计量的极限性质,通过数值模拟验证检验方法的有效性.

相依误差下非参数回归模型的方差变点Ratio检验

运用Ratio检验方法研究相依误差下非参数回归模型的方差变点检验.首先利用核估计方法估计模型中的回归函数得到残差序列,其次利用残差序列构造Ratio检验统计量,并推导检验统计量的极限分布,最后通过数值模拟验证检验方法的有效性.

基于多尺度估计理论的晶圆减薄工艺方差变化检测方法

晶圆减薄工艺是伴随芯片堆叠技术的发展而出现的新制造过程,其制造质量直接关系最终产品成品率。文章以堆叠芯片晶圆减薄工艺质量参数为研究对象,拟建立监控晶圆减薄工艺质量的完整方法。首先,以该道生产工序质量参数序列建立自回归滑动平均模型,用于表达该道生产工序的质量特征变化。然后,在此模型的基础上,使用多尺度估计理论对该模型进行滤波分解处理,获得质量参数时间序列的高频信号,提取该道质量变异的方差变化。最终,使用统计学上的累积和控制图对质量变异信号进行诊断分析,根据工序方差变化的起始位置,提前发现系统可能存在的质量变坏趋势。经试验数据验证,相比传统的检验方法,该方法有95%的概率可以提前预测产品质量发生变化。

时间序列中方差的结构变点的小波识别(英文)

本文给出了时间序列中方差的小波系数的两种估计:连续估计和离散估计.这两种估计可以用来检测时间序列中方差的结构变点.利用这两种估计我们给出了方差变点的位置和跳跃幅度的估计,并且显示出这些估计可达到最佳收敛速度.同时,我们还给出了这些估计的收敛速度以及检验统计量的渐进分布!

均值已知时，正态分布方差变点的假设检验

讨论了均值已知时，正态分布方差变点的假设检验问题。分别导出了变点的参数检验和非参数检验，给出了一个Ｂａｙｅｓ检验。而且还给出了这些检验的渐近临界值，并对它们进行了比较．

一种线性过程方差变点的比率检验

针对现有的用于线性过程中方差变点的比率检验存在势过低的问题,提出了一种新的检验统计量.同时研究了该统计量在原假设下的渐近分布以及备择假设下的渐近性质.此外提出一种新的变点估计方法,建立了该变点估计方法的收敛性和收敛速度.蒙特卡罗模拟表明了该统计量在样本量大小适中时比原统计量具有更好的经验水平和更高的势,所提出的估计方法也具有一致性.最后通过实例分析验证了该方法的有效性.