基于时变Copula函数的多部件系统可靠性评估

针对多部件失效相关的机械系统,提出一种基于时变Copula函数的多部件系统可靠性评估方法。首先,引入非线性Wiener过程刻画性能退化过程,并采用Copula函数刻画多部件失效间的相关性;其次,基于傅里叶级数近似Copula函数的演化方程,并通过蒙特卡洛(MC)模拟验证傅里叶级数对常见时变形式的拟合效果;此外,采用似然比统计量检验时变相关性的存在性,指明时变相关性研究的必要性。算例分析结果表明,与静态相关性模型相比,时变相关性模型对数似然函数值提高4.36%、赤池信息量准则(AIC)减小3.81%,可靠性评估结果更加准确。

基于时变Copula函数的风电出力相关性分析

相邻风电场风电出力存在较强的相关性,但一段时间内其相关强度并非一成不变,所选取时间窗口不同,可能会得到不同的相关性结论。针对这一问题,基于Copula相关性分析理论,提出了采用时变Copula函数来分析风电出力时变相关性。并研究了3种时变Copula函数的特性,给出了时变相关系数的时变方程,再采用IFM法和AIC法进行Copula函数参数估计和拟合优度检验。通过实例分析,对比了静态Copula函数和时变Copula函数拟合优度,证明了时变Copula函数在风电场风电出力相关性分析中的可行性和优越性,为风电场风电出力相关性分析提供了更有效的新方法。

中国大豆与其主要进口来源国市场整合程度测度——基于时变Copula函数

基于2014年1月1日~2018年6月30日的中国与美国、巴西、阿根廷大豆的日度期货价格数据,构建二元时变Copula函数,运用MATLABR软件测度他们之间的市场整合程度。研究发现,中国对阿根廷大豆进口量低于美国和巴西,但是中国大豆市场与阿根廷大豆市场的整合程度最高,两国大豆市场间合作效率较高。未来需要在做好大豆产业目标规划的基础上,加大对阿根廷、巴西等南美大豆的进口,同时通过育种改良等科技支撑大豆产业发展,进而确保大豆产业安全发展。

上市银行间风险溢出研究:基于时变Copula函数测度的动态相关性

文章从研究银行间风险溢出突变入手,分析银行间的风险传染机制,利用时变Copula理论刻画了我国上市银行间的相关性,在此基础上利用Z检验方法找出银行间风险溢出的转换点,研究发现在大部分银行2008年9月18日的相关结构发生突变,说明存在风险溢出效应。文章以这一时点为分水岭,利用CoVaR方法对上市银行间的风险溢出效应分两阶段进行实证。研究结果表明,危机后国有银行对大部分股份制商业银行的风险溢出强度显著增大,而国有银行之间的风险溢出强度有所下降。

基于时变Copula函数的石油与黄金相关性研究

基于石油和黄金对社会发展的重要性,本文选择上海期货交易所的燃油期货和黄金期货为研究对象来对国内的石油和黄金的关系进行研究。本文选用时变Copula函数对相关性进行检验,得到了显著的燃油期货和黄金期货的动态相依关系,最后对相关实证结果进行了总结分析。

基于核密度估计的时变copula函数在铜期货套期保值的研究

关于套期保值的研究一直是学术研究的前沿,随着现代金融技术和计算技术的发展,对套期保值比率的计算精确性要求也越来越高。文章在传统的以最小方差为最优的套期保值模型研究的基础上,考虑金融市场中变量间相依结构的非线性与时变性以及确定变量边缘分布类型不准确可能带来的误差等问题,建立了基于核密度估计的时变copula函数模型,计算了上海期货交易所铜期货与铜现货的套期保值比率,实证表明,文章建立的模型计算得到的套期保值比率更为精准。

中国股市与房市间的双向风险溢出效应研究——基于时变Copula-CoVaR模型分析

探讨我国房市与股市间的双向风险溢出效应。采用IFM两步法确定边际和联合Copula分布,并据此计算CoVaR值以构建最优时变Copula-CoVaR模型,测度股市与房市之间的风险溢出效应,提出绝对和相对风险溢出测度并进行实证研究,指出风险溢出效应的不对称性。结果发现:时变t-Copula更适合分析双向风险溢出。相对风险溢出测量更适合于双向风险溢出强度的计算。房地产市场对股票市场具有单向风险溢出,对不同的股票价格指数的风险溢出强度存在显著差异。不同股票的价格指数对国房景气指数单向风险溢出强度的变化趋势具有较强的一致性。房市与股市之间的双向风险溢出具有不对称性,在样本期内,后者对前者的单向风险溢出强度高于前者。建议宏观调控政策制定时要多元化、精准化并兼顾不同市场的相互影响。

基于时变Copula函数的下偏矩最优套期保值效率测度方法研究

由于下偏矩测度方法具有明显优于最小方差风险度量方法的特征,因此是更为合理的套期保值效率测度准则。本文针对已有的计算最小下偏矩套期保值比率的非参数方法与参数方法存在的局限性问题,提出使用时变Copula函数来估计现货与期货收益率的联合密度函数,然后通过数值方法计算最小下偏矩套期保值比率的新方法。并且运用上海期货交易所交易的铜期货合约价格与上海金属网公布的铜现货价格数据进行实证检验,发现使用具有随时间变化的相关系数的Copula函数,与非参数方法相比,可以得到更小下偏矩的套期保值率。

基于多维Copula函数的澜沧江-湄公河流域气象干旱特征分析

为全面揭示变化环境下澜湄流域多维气象干旱特征,采用标准化降水蒸散指数SPEI表征流域气象干旱,基于游程理论分别提取澜沧江段和湄公河段上、中、下游流域1901—1960年和1961—2021年两个时段的干旱事件,利用Copula函数分别构建两个时段不同子流域二维和三维干旱特征变量联合分布,计算不同干旱特征变量组合条件下的干旱联合发生概率,对比分析不同子流域多维气象干旱特征的时空变化。结果表明:时间上,1961—2021年各子流域平均干旱程度均较1901—1960年更严峻,尤其是极端干旱事件(单变量累积频率为25%、50%)的多维干旱联合发生概率增幅最大;空间上,1961—2021年,随着干旱历时、烈度和烈度峰值的增加,“或”情况下多维干旱联合发生概率最高值区自北向南转移,“且”情况下多维干旱联合发生概率最高值区自南向北转移。

基于Copula函数的水闸变形实时风险率量化模型

变形监测数据实时反映了水闸结构性态及所受荷载的特性,若能根据水闸变形监测资料确定其失效风险概率,将得到更可靠的结果。将原位监测资料融入水闸失效概率分析中,提出一种基于Copula函数的水闸变形实时风险率量化模型,在考虑水闸各部位监测效应量差异性与关联性的基础上,将单测点变形风险率提升为多测点变形风险率,进而实现水闸整体变形风险率的实时量化分析。实例分析表明,模型实现了水闸变形实测效应量与风险率的动态转化,对水闸变形实时风险率进行了整体分析;所得结果符合水闸整体变形风险率变化的基本规律和客观事实,可有效解读工程监测信息和直观反映工程运行性状,可为水闸工程的运行管理和安全监控提供理论依据与技术支撑。

基于Copula函数的多站洪水过程随机模拟研究

洪水过程随机模拟能够生成大量与历史洪水统计参数相似且形状各异的洪水过程,而水库群联合防洪调度需要结合流域内各水文站洪水过程统筹洪水资源的调度,实现洪水资源的科学调度,亟需发展多站洪水过程随机模拟方法。鉴于此,提出一种基于Copula函数的多站洪水过程随机模拟方法,该方法先利用二维Copula函数完成主站洪水过程的模拟,然后利用条件混合法构建三维Copula函数,依次模拟其余站的洪水过程。以长江中上游8处水文站为研究对象的结果表明,各站模拟洪水与历史洪水统计参数的相对误差较小,除了北碚和武隆站的最大值外,各水文站统计参数的相对误差在5%左右,能够反映历史洪水过程的统计特征,能够为水利工程防洪规划设计、水库群联合调度及防洪调度风险分析等工作提供支撑作用。

基于非对称乘积Copula函数的城市雨洪遭遇风险分析

针对沿江城市暴雨与外江洪水诱发的内涝问题,对城市雨洪遭遇特性开展研究。以广东省肇庆市端州区为例,利用长系列实测降水量和西江流量数据,分别采用对称和非对称乘积Copula函数构建雨洪联合分布,采用赤池信息准则和图形评价法选择最优Copula函数进行雨洪遭遇风险分析。结果表明:非对称乘积Frank CopulaⅡ函数拟合效果最优;以暴雨为主的组合中,端州区发生较大量级暴雨时,西江发生洪水的条件风险概率相对较高;以洪水为主的组合中,不同洪水重现期雨洪联合风险概率均略大于相应西江洪水出现频率。

基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型的构建与应用

考虑到金融资产间的极端尾部相依结构对投资组合风险优化的影响,构建基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型,通过扭曲函数来刻画金融资产间的极端尾部特征,获得一定预期收益下的投资组合优化策略。首先,将均值-ES模型中用于刻画相依结构的协方差矩阵扩展为可以描述极端尾部相依结构的扭曲混合Copula函数,构建了基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型;其次,提出了基于该模型的ES估计算法;最后,通过数值模拟和实证研究说明了该模型用于刻画极端尾部相依结构特征并进行投资组合优化的效果。数值模拟的结果表明,基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型适用于具有极端尾部相依结构特征的数据集;利用该模型进行投资组合优化后收益明显提升,风险显著降低。实证研究的结果表明,该模型能显著提升最优投资组合的样本外策略表现,同时返回检验的结果也验证了使用该模型对投资组合优化进行风险预测的准确性。因此,基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型弥补了传统投资组合风险优化模型中忽略极端尾部风险的不足,推动了扭曲混合Copula函数在投资组合风险优化中的应用研究。

基于时变SJC-Copula函数的沪港股市尾部相关性研究

本文用时变SJC Copula函数和基于秩的极大似然估计法对沪港两市的尾部相关性进行了实证研究。结果表明沪港股市的下尾相关程度略大于上尾,按两阶段分析,第一阶段几乎不存在下尾相关,上尾相关亦不明显;第二阶段的尾部(尤其是下尾)关联程度明显高于第一阶段,并且下尾相关程度大于上尾。

基于Copula函数的宿迁市区域暴雨和外河水位遭遇组合分析

在系统化全域推进海绵城市建设背景下,为充分发挥河湖水系等海绵体的作用,江苏宿迁市开展了防洪、排涝不同系统间的衔接研究,对区域暴雨和外河水位进行遭遇组合分析。选取宿迁市老城区为研究区域,通过对比不同Copula函数对区域暴雨和外河水位遭遇组合分析情况,选择拟合精度最高的GH Copula函数进行计算分析,计算不同设计暴雨条件下遭遇概率最大的外河水位。结果表明:2年一遇设计暴雨遭遇18.6~18.7 m外河水位概率最大,3年一遇设计暴雨遭遇18.9~19.0 m外河水位概率最大,5年一遇设计暴雨遭遇19.0~19.1 m外河水位概率最大。研究成果可帮助实现城市排涝—防洪的有效衔接,对提升城市水系统的整体优化和协同发展具有重要意义,以期为宿迁市系统化海绵城市建设提供科学参考。

基于Copula函数的嘉陵江流域水沙丰枯遭遇关系探究

为了深入了解嘉陵江水沙关系的变化规律。基于嘉陵江出口北碚水文站1965-2022年的年径流量和年输沙量资料,利用Mann-Kendall检验法、双累积曲线法并结合物理成因法诊断水沙关系的变异点,通过AIC、BIC、RMSE对径流量和输沙量的边缘分布函数和Copula函数进行优选,确定最优Copula函数并建立嘉陵江流域水沙联合分布模型,运用模型对流域内水沙丰枯遭遇概率、联合和同现重现期进行计算,进而对比分析水沙单变量和联合变量设计值。结果表明:①水沙关系在1989年发生突变,变异前的水沙相关性强于变异后的水沙相关性;②1965-1989年阶段水沙序列最优边缘分布都为Logn,最优水沙联合分布模型为Gumbel Copula模型。1990-2022年阶段径流量和输沙量的最优边缘分布分别为Gamma、GP,最优水沙联合分布模型为Frank Copula模型;③2个阶段水沙序列同步概率分别是59.77%、61.14%,均大于异步概率,且出现极端情况“水丰沙枯”、“水枯沙丰”类型的概率极低,表明水沙概率存在较大的相关性,来水来沙条件相对稳定;④联合变量设计值大于单变量设计值,通过两变量联合分布计算的径流量和输沙量设计值更加可靠。水沙联合重现期集中在2年附近,同现重现期绝大部分小于50年。通过探讨嘉陵江流域来水来沙联合变化特征,可为流域的水沙调控、防灾减灾等工作提供参考。

基于Copula函数的江淮流域梅雨期台风降水量与梅雨雨强遭遇概率分析

在气候变化和城市化背景下,江淮流域台风与梅雨遭遇时的降水概率特征尚不明晰。为此,基于1961~2020年江淮流域及其子区域梅雨期台风降水量与梅雨雨强,使用Copula函数建立并求解台风与梅雨遭遇概率模型,分析了梅雨期台风降水量与梅雨雨强的联合概率分布、联合重现期和50年联合重现期对应的降水量。结果表明,江淮流域台风与梅雨遭遇时低台风降水量、高梅雨雨强事件发生的概率较大,高台风降水量、低梅雨雨强和高台风降水量、高梅雨雨强事件发生的概率较小,梅雨期台风降水量与梅雨雨强的联合重现期大多不超过5年,梅雨期台风降水量与梅雨雨强双变量50年联合重现期对应的降水量比单变量50年重现期对应的降水量大,说明台风与梅雨遭遇概率分析能反映出两者同时发生时较强的致灾能力,可为江淮流域暴雨洪涝灾害事件预警和水资源调度提供参考。

基于C-Vine Copula函数的台风灾害链“风-雨-潮”联合概率分布研究

现有台风灾害链研究大多采用高维对称Copula模型建立多个致灾因子的联合分布,对致灾因子之间非线性、非对称的复杂关联结构探究不足。文章以浙江岛屿城市舟山为例,通过C-VineCopula函数刻画当地台风灾害链“风-雨-潮”之间的复杂依赖关系,利用1979—2018年逐日的最大持续风速、累积降雨量以及最大风暴增水数据估算三者的联合概率分布以及重现期。研究表明:1)风速与降雨量在常规数值区间(非极端情况)具有较强的相关性,最佳联合分布为Frank Copula;风速与风暴增水具有上尾依赖的特征,最佳联合分布为Gumbel Copula;2)降雨量分布在风速条件下显示2处峰值,风暴增水分布在风速条件下近似于均匀,两者之间的最佳联合分布为Gumbel Copula;3)以单变量100 a重现期为例,风速-降雨量与风速-风暴增水组合事件的二维联合重现期分别缩短至29和30 a,而风速-降雨量-风暴增水组合事件的三维联合重现期缩短至17 a。综上,C-VineCopula函数能准确有效地刻画台风灾害链“风-雨-潮”之间的复杂依赖关系,深化对于台风灾害链内在作用机制的理解,为台风灾害风险管理和工程设计提供科学支持。

基于Copula函数的昆明市降水特征组合风险空间分布研究

气候变化导致极端降雨事件发生频率增加,成为城市水安全的重要威胁.基于不同降水特征,评估降水特征的组合风险空间分布,能够为极端降雨灾害的防治和城市防洪减灾提供重要的科学依据.本文以昆明市城区2019−2021年56个雨量站逐5 min降雨量数据为基础,采用超定量法进行降水事件选样,计算了降雨时间T、峰值雨量Q0和总降雨量Q.通过优选边缘分布函数及Copula函数构建了降水特征的组合风险概率分析模型,定量评估了不同代表情况下的降水特征组合风险概率及其空间分布特征.结果表明:昆明市各站点降雨时间大多服从皮尔逊Ⅲ型(PE3)分布,总降雨量大多服从对数正态(lognorm)分布,峰值降雨量多服从广义极值(GEV)分布、广义logistic(GLO)分布和广义帕累托(GPO)分布;所有站点的峰值雨量和降雨时间呈负相关或相互独立,均服从Frank Copula和Independent Copula函数,Clayton Copula和Frank Copula函数可以更好地描述大部分站点的(Q0,Q)和(T,Q)变量组合的联合分布;昆明市主城区东部的山区,容易发生降雨时间、峰值雨量或总降雨量较大的降雨,主城区中部则更易发生降雨时间长、峰值雨量高、总降雨量大的降雨.

基于多种Copula函数的平陆运河上游郁江段雨洪遭遇综合分析

为辨识平陆运河上游郁江段雨洪关系并揭示暴雨-洪水遭遇概率,采用多种Copula函数构建区域年最大1日降雨量和最大洪峰流量的联合分布模型,并引入图形评价法、欧式平方距离和OLS准则优选最佳模型,进而定量揭示典型情境下的区域雨洪遭遇概率和条件最可能组合。结果表明:Clayton型分布模型是雨洪联合分布拟合度最优的二维Copula函数,欧式平方距离和OLS准则分别达到0.120和0.044;暴雨-洪水联合风险高,联合风险概率是同期单暴雨发生或单洪水发生概率的1.5倍;0.5%、1%、2%的典型暴雨情景下,对应最可能洪水概率分别为0.6%、1.3%、2.6%,平陆运河上游郁江段防洪任务艰巨。