我国保险业系统性风险溢出效应研究——基于时变Copula-CoVaR模型

本文基于扩展的时变Copula-CoVaR方法,研究2007年1月至2015年9月间我国保险业系统性风险溢出效应,并使用前瞻CoVaR模型分析保险业系统性风险溢出的影响因素。研究结果表明:样本期内保险业内部、保险业与其他金融子行业间具有显著的双向系统性风险溢出,且风险溢出呈现非对称性特征;保险业与证券业间的系统性风险溢出强度明显高于与其他金融子行业间的系统性风险溢出,银行业并不是金融业中对系统性风险贡献最大的子行业;2007年美国次贷危机期间和2014年底至样本期结束,我国保险业的系统性风险溢出强度明显高于其他时间段;在险价值、净资产收益率对保险公司系统性风险溢出有正向影响,而财务杠杆、每股净资产和资产规模有负向影响;保险公司系统性风险溢出呈现出一定的顺周期性。

内河船舶机会性互联的复杂网络模型及其时变特性

针对内河船舶间出现时空邻近的机会性现象开展建模及实证研究。在社会网络分析方法的基础上,提出了1种考虑时序特征的网络分析方法,将大尺度时间跨度上的网络聚类转化为小尺度跨度上的网络聚类,进而分析内河船舶在有限水域内的动态行为;考察船舶间形成邻近关系网络的时变特征,利用复杂网络表示船舶社会网络随时间的演化特性,并借助复杂网络模型对内河水域内存在较多互相熟识船舶的现象给出统计解释。基于长江下游200 km河段1个月的AIS数据,按时隙划分得到网络模型的序列,由此表现船舶间发生单跳数据交换关系的互联形态。实证结果表明:①船舶联网瞬时的度分布可用高斯分布拟合,拟合度在96%以上;②随着时间尺度的增加船舶社会网络的小世界特性和无标度特征愈加明显,网络形态在空间维度上呈现簇团情形,局部密集的组团网络由大部分静止和少量运动船舶连接起来,网络密度随时间缓慢增加至0.1左右,相对平均路径长度稳定在0.2~0.3之间,平均赋权集聚系数呈现缓慢下降的趋势最后趋于0.4~0.5,离散度较快趋向于1,并实现整体上的连通;③度值较高的船舶节点,其平均速度在不同时隙的船舶社会网络中分时段呈现相关性;④相对于船舶密度的增加,船舶在1 d内的平均友邻时间以指数形式递增,而船舶的重复相遇近似服从负指数分布。上述结果表明,内河船舶航行中数据交换关系的建立或断开是由物理空间中船舶间邻近关系的时变性决定的;内河船舶的历史交互行为对未来交互行为具有记忆性并产生影响。

Mecanum轮全向AGV增量线性时变模型预测控制器设计

针对工业用途中Mecanum轮驱动的全向AGV轨迹跟踪控制精度问题,设计了一种基于增量线性时变模型预测控制的轨迹跟踪控制器。先对AGV进行运动学分析并建立运动学模型,基于此,使用近似线性化和离散化处理,构建AGV的线性时变控制模型;采用仅含控制增量的优化目标函数求解,且在控制周期内考虑系统的控制量极限约束与控制增量约束,并引进松弛因子,防止控制量跳变和无最优解发生;施加求得控制增量序列的首个元素作用于控制系统;重复循环,实现控制器对Mecanum轮全向AGV的精准控制。不同工况下的仿真和实验结果表明,该控制器能够有效提高全向AGV的轨迹跟踪控制精度,同时保证了轨迹跟踪的实时性与稳定性。

基于ICEEMDAN和时变权重集成预测模型的变压器油中溶解气体含量预测

为了实现对变压器油中溶解气体体积分数的精确预测,同时克服仅使用单一预测模型导致预测精度及泛化能力不足的局限,提出了一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)和灰色关联系数时变权重集成预测模型的变压器油中溶解气体预测方法。首先将溶解气体含量序列模态分解为一系列具有不同时间尺度的子序列。然后,使用门控循环神经网络和麻雀搜索算法优化支持向量机对各子序列进行训练,组合为一个集成预测模型;并比较不同预测方法的预测精度,计算灰色关联系数时变权重,形成各子系列的预测结果。最后将各子序列的预测结果叠加重构,得到最终预测结果。算例分析结果显示:该方法单步预测的均方根误差、平均绝对误差和相关系数分别为0.593、0.422和0.768,相比其他算法在预测精度上有明显提升,同时具有很强的泛化性能,可以为油浸式变压器内部状态监测提供依据。

“双支柱”政策调控与企业金融资产配置时变关系研究:基于TVP-SV-VAR模型的实证检验

金融科技发展和市场制度变革给传统金融体系带来的巨大冲击,使得“双支柱”政策调控的有效性面临严峻考验。借助TVP-SV-VAR模型,实证检验“双支柱”政策调控对企业金融资产配置的动态脉冲效应。研究表明,货币政策和宏观审慎政策的调控效果呈现出阶段性的演化特征,二者的协同效应能够有效抑制企业金融资产的过度配置。相比制度环境冲击,“双支柱”政策调控在面对金融环境冲击时表现出更强的作用效果和力度。进一步研究发现,“双支柱”政策通过资本流动管理、资产价格稳定和金融风险缓释途径影响企业金融资产配置,且对流动性与非流动性金融资产配置的作用效果存在显著差异。研究结论为理解实体企业金融化和完善金融市场制度提供了新的理论视角,也为政府相关部门依据金融环境和制度环境进行“双支柱”政策调控的动态调整提供决策依据。

高温蒸汽养护复掺混凝土力学性能时变特性与模型研究

为研究高温蒸汽养护下粉煤灰-矿粉机制砂混凝土(简称复掺混凝土)力学性能时变特性与模型,本文结合某高速公路高温蒸汽养护复掺混凝土预制梁项目,设计了蒸汽-标准养护、蒸汽-自然养护和标准养护三种养护方式,测试了不同阶段复掺混凝土的抗压强度、劈裂抗拉强度和弹性模量,探究了抗压强度与劈裂抗拉强度、弹性模量的关系。结果表明:合适的蒸汽养护方式能促进复掺混凝土抗压强度、劈裂抗拉强度和弹性模量更快增长,其中对抗压强度形成作用最显著,后期的力学性能不倒缩;蒸汽养护恒温阶段复掺混凝土的力学性能具有最大的增长率,其次是升温阶段,降温阶段力学性能增长率最小;蒸汽-标准养护方式下复掺混凝土的抗压强度时变模型可取对数或对数与幂函数复合函数,劈裂抗拉强度、弹性模量时变模型可取幂函数。

锂离子电池的等效时变内阻模型及应用

针对锂(离子)电池在恒流、恒压和/或恒功率等工况下,Thevenin等效电路模型无法在线辨识其模型参数,进而无法描述锂电池特性的问题,提出了一种新的等效时变内阻模型。分析表明,通过将锂电池的开路电压和内阻,描述成未知的时变电压和内阻,并利用安时积分和随机漫步模型,分别表示其未知时变电压和内阻的进化,就可为锂电池建立一种以状态空间进行描述的等效时变内阻模型。分析也表明,因电池充放电而产生的暂态极化电压,可由电池端电流与时变内阻的乘积,以及电池端电压观测噪声分布的组合进行描述。本文模型相比传统模型,在恒流恒压以及恒功率的工况下,SoC估计的均方根误差平均降低了48%。公开充放电测试数据集和实验的SoC估计,均验证了本文模型及分析结果的正确性和有效性。

Nelson-Siegel模型中的时变载荷因子及其对提高经济形势预测的重要作用

现有文献中Nelson-Siegel模型大多将载荷因子λ提前固定为常数或作为待估静态参数,较少考虑载荷因子λ的时变化。本文基于得分驱动时变参数建模方法,在状态空间模型框架内考虑时变载荷因子λ,构建GAS-λ-DNS模型,并提取相应时变载荷因子。结果显示,时变载荷因子λ_(t)呈现出极强的波动性,同时与经济周期密切相关;将时变载荷因子λ_(t)应用于预测工业产出增速,发现载荷因子相比于传统宏观预测因子具有额外增量信息,引入λ_(t)可以显著提高模型预测精度。本文结论对Nelson-Siegel利率期限结构建模和宏观经济预测因子选取具有参考价值。

带有时变杠杆效应的随机波动率模型参数估计及其应用

为了更好地捕捉金融时间序列中杠杆效应的时变非对称性,本文基于线性样条思想,提出一种带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型,并利用贝叶斯MCMC方法对所提模型中的参数进行了估计.模拟研究表明贝叶斯MCMC方法在所提模型的参数估计方面有着良好的有限样本表现.最后利用本文所提出的带有时变杠杆效应的半参数随机波动率模型对2000年1月4日至2020年8月18日的上证综合指数和深证成份指数日收益数据进行了实证分析,结果表明利用本文所提出的模型拟合这两组实例数据是合理的.

基于时变参数的灰色模型在变形监测中的应用

针对传统灰色GM(1,1)预测模型拟合和预测精度较低的问题,建立了基于时变参数的灰色模型。首先介绍了传统灰色GM(1,1)和二阶GM(2,1)模型的建立过程;然后基于时变参数优化灰作用量的原理,建立了基于时变参数的灰色GM(1,1)模型和GM(2,1)模型;最后以两组矿区地表沉降监测数据为例,利用不同灰色模型方案进行预测对比,并评定了灰色模型的精度。结果表明,基于时变参数的GM(2,1)模型预测精度最高,灰色模型精度检验等级为Ⅱ级,说明该模型更加贴合矿区地表监测数据变形趋势。

基于高斯函数的中国区域时变性水汽垂直剖面模型

中国地区气候变化复杂,水汽情况多变,现有的PWV垂直改正模型主要使用简单的经验改正模型或区域模型,未能考虑水汽的精细时变特性。对此,利用2016~2018年ERA5再分析资料,使用高斯函数构建中国区域顾及年周期、半年周期、日周期和半日周期的时变性PWV垂直剖面模型(C-GPWV模型),使用2019年ERA5PWV剖面与2019年探空站地表PWV对模型进行精度验证,并与GPT3模型进行精度对比。实验结果表明,顾及水汽精细时变特性的C-GPWV模型在ERA5PWV剖面与探空站PWV的精度均高于GPT3模型。

基于分布式时变增益水文模型和CN05.1降水数据的赣江流域径流模拟研究

水文模型是径流模拟的重要手段,降水是水文循环的重要组成部分,模型的选择和降水数据的质量对流域径流模拟都具有重要意义。以赣江流域为研究区域,通过对比CN05.1降水数据与站点线性插值降水数据,分析CN05.1降水数据的可靠性,评估基于分布式时变增益水文模型(DTVGM)和CN05.1降水数据在赣江流域径流模拟的适用性。研究表明:(1)CN05.1降水和站点插值降水多年月平均降水年内变化过程类似,空间分布相关性很高,R均值为0.90,CN05.1日降水与站点插值日降水相关性较高,RMSE均小于等于7.52 mm,R均大于等于0.81;(2)基于CN05.1降水和站点插值降水数据模拟了赣江流域新田等6个水文站1961—2009年的流量,模拟流量在多数大流量处大于实测流量,表明模型对于大流量的模拟存在高估现象;(3)无论是日径流还是月径流,基于CN05.1降水数据的径流模拟精度均较高,且月径流模拟要优于日径流。因此,基于DTVGM模型和CN05.1降水数据在赣江流域径流模拟具有较高的适用性。

基于高斯过程模型的桥梁时变系统地震易损性分析

桥梁在长期服役过程中面临的氯离子侵蚀作用会导致材料性能退化,进而影响桥梁结构的抗震性能。准确评估服役桥梁的抗震性能可以有效保障和提高桥梁结构的安全性,因此开展考虑时变效应的桥梁地震易损性分析非常必要。考虑到地震易损性分析涉及大量的动力时程分析,计算效率很低,故采用高斯过程模型取代耗时的动力时程分析,旨在提高地震易损性分析效率。以一座三跨连续梁桥为例,探究氯离子侵蚀作用下桥墩材料性能的退化规律,建立纵筋、箍筋以及保护层和核心混凝土材料性能退化时变曲线;基于高斯过程模型和联合概率地震需求模型,建立桥梁系统在不同服役年限下的易损性曲线和曲面。结果表明:(1)氯离子侵蚀作用明显降低了桥墩钢筋混凝土材料的强度;(2)氯离子侵蚀作用明显提高了高等级损伤的桥梁地震易损性,结构更容易发生高等级损伤。

超声波电机二阶线性时变模型的迭代学习辨识建模

为了提高超声波电机(USM)转速控制模型的精度,提出一种基于迭代学习辨识的二阶线性时变模型建模方法。针对USM的非线性与时变特性,首先基于超声波电机驱动电压的频率作为输入变量,转速作为输出变量,建立一个描述其动态行为的线性时变模型。为提高模型辨识的精度与鲁棒性,改进迭代学习辨识(ILI)算法,通过优化误差加权范数和参数变化率范数相结合的目标函数,并且设计新的学习律,利用归一化柯西滤波窗口进一步地构造学习律的权重矩阵。仿真与实验结果表明,所提的二阶线性时变模型在描述USM转速运动特性方面具有较高的精度,迭代学习辨识算法展现了优良的收敛性和鲁棒性,能够有效应对时变扰动并改进USM的运动控制性能。

时变参数灰色模型在变形监测中的应用

为提高沉降数据的准确预测并分析监测目标的变形趋势,避免重大工程事故的发生,建立了基于优化背景值的时变参数的灰色模型。首先,介绍了传统灰色GM(1,1)模型与新陈代谢灰色模型;其次,基于时变参数优化灰作用量的原理,建立了基于时变参数的灰色GM(1,1)模型和新陈代谢灰色模型,并采用黄金分割法优化灰色模型中权重参数,建立优化背景值的时变参数的灰色模型;最后,以某矿区地表沉降监测数据为例进行预测结果验证与精度评定。实验结果表明,基于优化背景值的时变参数的灰色模型预测精度最高,更加贴合地表监测数据变形趋势。

基于非线性时变增益模型的朝阳地区中小河流洪水模拟

干旱半干旱地区中小河流洪水非线性特征十分明显,为提高干旱半干旱地区中小河流洪水模拟精度,采用非线性时变增益模型对朝阳地区中小河流洪水模拟的适用性进行分析。结果表明:非线性时变增益模型在朝阳地区中小河流模拟合格率总体可达到50%,适用于干旱半干旱地区中小河流洪水模拟。研究成果对于东北干旱半干旱地区的中小河流洪水模拟方法具有参考价值。

制度环境对中国水产品出口RCEP伙伴国贸易效率的影响——基于时变随机前沿引力模型的实证分析

采用2010—2020年UN Comtrade的数据,运用随机前沿引力模型分析制度环境对中国水产品出口RCEP国家贸易效率的影响。结果表明:加入FTA有利于提高中国水产品出口RCEP国家的贸易效率;RCEP国家的商业自由度、政府效率、政府稳定性能够促进贸易效率的提高,而财政支出、贸易自由度和金融自由度对出口效率起负作用。为提高中国对RCEP国家的水产品出口贸易效率,应改善出口目的国的贸易制度和社会经济制度,提高中国与RCEP其他国家的经济一体化和贸易往来。

中国对RCEP成员国直接投资效率的研究——基于时变随机前沿模型

以RCEP成员国为研究对象,建立时变随机前沿模型,探究中国对东道国直接投资的影响因素,测算中国对东道国直接投资效率,并分析其空间特征。研究发现:中国对RCEP成员国直接投资效率总体呈现波动上升趋势;从国别上看,中国对RCEP成员国直接投资效率表现出明显的差异性和低竞争性,投资效率偏低,发展潜力有待提高;从区域划分上看,中国对RCEP成员国直接投资空间特征具有协同效应和空间集聚性。

宏观经济不确定性对碳交易市场时变波动的溢出效应——基于GARCH簇-SVAR-AB模型的实证研究

为探究经济不确定性影响中国碳交易市场排放权交易价格的影响因素,选取宏观经济、全国碳交易价格、煤炭能源、证券市场与电力消费五类变量,采用GARCH簇-SVAR-AB模型时域和频域溢出指数度量五大变量,对2014年-2022年我国碳交易市场价格的时变波动溢出效应水平及其非对称性进行实证研究。结果表明:碳交易价格波动对我国金融市场具有显著的时变波动风险溢出效应,且在不同冲击规模和正向、负向冲击下表现出风险传染的异质性和明显的非对称性;极端状态与正常状态下的风险溢出走势存在较大差异,极端状态下风险溢出水平远高于正常状态;经济政策不确定性短期上对碳交易市场交易价格有着显著影响,但长期的影响较弱。进一步分析发现,冲击规模和冲击方向均会对碳交易市场波动产生明显的非对称性影响,在极端风险事件冲击下风险的溢出效应及其非对称性更加显著。因此,政府应与金融机构一道,健全碳交易市场的政策调控体系与价格调控机制,创新碳金融衍生产品,降低碳交易市场价格波动对我国金融市场系统性风险的传递水平,阻断风险传递路径,不断提升我国绿色碳金融市场的发展。

时变多元NBSCopula模型与美国股指期货市场可视化相依性分析

基于多元NBS(Normal Birnbaum-Saunders)分布构造了一种新的多元偏斜厚尾Copula,即多元NBS Copula,并进一步采用DCC(Dynamic Conditional Correlation)模型构造了时变NBS Copula模型。以美国道琼斯30指数期货、标准普尔500指数期货和纳斯达克100指数期货为例,可视化分析了收益率序列之间的各种相依特征,比较了DCC-NBS Copula模型与其他一些Copula模型在相依结构拟合上的效果差异。实证结果表明:美国三大股指期货之间的相依结构具有正相依性、厚尾相依性、非对称相依性和时变相依性,其中,NAGARCH模型可以较好地描述收益率序列的动态特征,椭圆Copula优于阿基米德Copula,非对称椭圆Copula优于对称椭圆Copula,厚尾椭圆Copula优于正态Copula,时变椭圆Copula优于静态椭圆Copula。综合来看,DCC-NBSCopula模型是所有模型中对相依结构的拟合效果最优的。