一类新的极值指标估计量的渐进性质(英文)

提出了一类新的极值指标估计量,并在正规变化条件下证明了该估计量的弱相合性和渐进正态性.

极值指标下平稳序列的风险测度

平稳金融序列存在相依性,不满足独立同分布假设下极值理论的条件约束.讨论了极值指标下平稳随机序列的风险测度,通过估计极值指标θ并修正广义极值分布的位置参数和尺度参数,得到平稳随机序列的风险值.实证和检验表明平稳金融序列需要极值指标修正模型,提高风险值估计的准确度.

变点分析与极值指标和SV-t-GPD模型在原油极端风险测度中的应用

引入VaR和ES的极值理论对BRENT原油现货市场的价格风险进行研究,运用变点理论对传统Hill估计方法的阈值选择进行了改进,定量选取阈值,相应降低了因主观判断失误引致的阈值选取误差。针对GPD模型要求金融时序服从独立同分布条件,引入两种方法来消除超阈值的局部相关性:一是结合GPD模型与极值指标;二是基于BRENT收益率序列采用SV-t模型进行过滤处理,建立起度量BRENT市场波动风险的动态VaR和ES模型。实证结果表明:针对BRENT市场极端风险,结合变点分析和极值指标构建的改进型阈值定量模型在风险测度方面具有有效性和精确性。相应地,构建的动态SV-t-GPD模型在测度BRENT极端风险方面具有稳健性。

金融市场中极值指标的多步估计

建立极值指标的多步估计,通过模拟研究和金融市场中的实证研究表明多步估计和常见的极大似然估计非常接近,可以取代极大似然估计进行计算,同时又可以利用观测值数据直接计算,其计算量小,更容易应用到实践中去。在第一步估计中若选择了具有平移尺度不变性的估计,如Pickands估计,那么迭代得到的极值指标的多步估计仍然具有平移尺度不变性。

金融市场中极值指标的位移尺度不变估计

在极值统计理论中,极值指标决定着分布的类型.特别是当极值指标大于零时,Hill估计一直得到较为广泛的应用.然而,位移不变性没有在Hill估计中体现,这也是应用Hill估计的限制.应用一个改进的Hill估计,这个估计具有位移尺度不变性.通过对几种模型的模拟比较和对金融市场中极值指标的实证分析,研究了改进的Hill估计的可行性.

考虑不确定性的长江流域极值降水指标时空变异分析

降低不确定性影响是进行极值降水事件时空变异合理分析的前提。基于6种大气环流模式的输出结果,采用分位数映射校正方法和多模式集合平均方法降低不确定性影响,分析了长江流域极值降水指标的时空变异规律。结果表明:原始的气候模式输出结果具有较大的不确定性,必须对其进行定量分析和采取适当有效的措施进行缓解。5个极值降水指标总体上相对于基准期均增加,最大增幅10%左右。仅个别区域的极值降水指标显示出变异的时间一致性,而空间变异在相同情景和时段上差别明显。

基于极值理论的VaR度量模型及实证研究

在金融时间序列研究中,随着近年来全球金融危机的频繁发生,越来越多的学者开始考虑用极值理论的方法来进行金融风险管理的研究.笔者主要运用广义极值分布来分析我国A股市场,并借助极大似然估计法求解参数;同时考虑改进极值理论关于时间序列的独立性假设条件,建立更加符合实际的平稳时间序列VaR度量模型;最后将该方法运用于沪深300日收益率的风险估计.研究表明:改进后的模型能够更加准确地刻画实际市场的极端波动情况,弥补了传统极值理论低估风险的不足,从而为机构投资者如何以最少保证金来防范金融危机,提供了一个更有利的工具.

网络流量业务的极值分析

在网络拥塞控制与带宽分配研究中,建立合理的网络流量模型是一个非常重要的问题。本文利用极值理论,对于具有相关性的网络流量序列,借助分串的方法,引入极值指标,建立了阈值模型。根据阈值模型,得到了超过某个阈值的流量的渐近分布,并对美国贝尔实验室的测量数据进行了实证分析。结果表明,阈值模型能够很好地刻画网络业务流量的特性。根据阈值模型,可以设计合理的流量带宽分配,并对未来可能遭到的网络拥塞进行及时的预报和控制。

平稳序列的POT模型及其在汇率风险价值中的应用

经典的极值模型要求数据是独立同分布的,本文考虑平稳序列,引入极值指标,并利用分串方法,建立POT模型,对VaR和CVaR进行估计,最后对日元/美元的汇率进行实证研究。通过比较发现,引入极值指标后,提高了VaR估计的精度。

基于BMM模型的金融极端风险研究及实证分析

介绍极值理论,包括广义极值分布、区组最大值模型的拟合方法、检验方法等,重点考虑极值相依机构,引入极值指标,考虑不同频率下收益率的极值分布,并计算相应的VaR。之后对股票的对数收益率进行分析,首先从偏度峰度等基本统计量可知服从左偏尖峰分布,然后拟合边缘分布参数,判断都属于Frechet分布,最后用BMM模型和正态分布进行连接,得出结论正态分布模拟得到的极端损失和极端收益远远低于BMM方法。

指标标准化方法在气藏开发效果评价体系中的应用

随着气藏开发效果评价体系的推广和应用,评价体系的评价方法及评价思路越来越受到重视。目前运用较多的综合评分法严重依赖指标和评价结果的等级划分,缺少客观性、合理性。数据处理存在离散性,数据的完整度不能充分保证。为了更加直观、有效、科学地评价气藏开发效果,基于综合评分法评价思路,通过大量文献调研,开展气藏评价指标对标研究,引入气藏开发效果评价体系指标标准化方法。该方法是在综合评分法基础上,对评价指标得分参数进行改进,将评价指标标准化,然后根据指标权重计算总得分,确定评价等级。研究结果表明:①指标标准化方法不仅克服了综合评分法的主观因素和数据离散性,而且简单、省时且易操作;②通过典型气藏应用证实,与综合评分法结果相比,此方法评价结果更为客观可靠,能够较为直观地评价气藏开发效果,指导下步生产实践。

平稳收益率序列的极值VaR研究

极值理论的阈值模型是研究“厚尾”收益率序列风险价值(value—at—risk,VaR)的有利工具。但是普通的极值模型都是假设序列是由独立同分布的随机变量构成的,这一假设对于一些实际的数据类型常常并不成立。本文将其推广为平稳收益率序列,引入极值指标消除极值数据间的局部相关性,并应用改进的极值模型对证券指数进行了实证计算。

平稳序列的GPD模型在风险测度中的应用

文章旨在运用极值理论提高VaR的适用性和估计的精确度。VaR技术作为一种统计方法常用来测度金融市场风险,极值理论则是研究随机变量或过程的极端情形的统计规律性。然而,经典的极值模型要求金融时序服从独立同分布条件。考虑满足平稳性条件下的金融时序,针对序列相关引致的极值成串现象,引入极值指标来刻画极值数据间的相关结构,采用除串技术过滤数据的相关性,进而得到渐进独立的同分布序列,再构建GPD模型来测度VaR。实证分析和回测检验表明:改进的GPD阈值模型具有对风险测度的有效性和精确性。

分布函数上尾端点估计量的渐近性质

给出了当极值指标小于0时,分布函数F(x)的上尾端点估计量,并证明了该估计量的强相合性和弱相合性,给出了其强收敛速度,证明了渐近正态性,进而获得了分布函数F(x)的上尾端点的渐近置信区间.

分布函数尾端点估计量的渐近性质

当极值指标小于0时,本文给出了分布函数F(x)的尾端点估计量,证明了该估计量的强相合性和弱相合性;在二阶正规变化条件下,通过限制正规变化函数的收敛速度,给出了强收敛速度,证明了渐近正态性,进而可以构造F(x)的尾端点的渐近置信区间.