基于混合Copula模型的水稻保险费率厘定

模拟产量风险和价格风险的联合分布是农业收入保险费率厘定的重点和难点。借助核密度估计方法和混合Copula模型研究了水稻产量和价格风险因子的联合分布并厘定了产量、价格和收入三种保险的纯费率。研究表明:(1)与单一Copula函数相比,混合Copula模型更适合拟合多风险因子的联合分布。(2)早稻价格风险导致的收入损失高于产量风险导致的收入损失,中稻和晚稻产量风险导致的收入损失高于价格风险导致的收入损失。(3)由于产量风险和价格风险的对冲,江苏、安徽、江西、河南、贵州和广西具备了在中稻、晚稻主产区试点收入保险的客观条件。(4)在100%的保障水平下,中国水稻产区早稻收入险纯费率为8.60%~12.84%、中稻收入险纯费率为5.89%~12.07%、晚稻收入险纯费率为4.59%~7.94%。

下尾风险与预期收益率的灾难敏感性——基于混合Copula模型的实证分析

本文利用二元混合Copula模型刻画个股与市场的尾部相依结构,以估计出的下尾系数作为个股下尾风险,考察下尾风险的时变性与市场崩溃的关联,通过检验下尾风险与预期收益率的关系分析个股的灾难敏感性。结果发现:下尾系数具有时变性,能够刻画市场的极端崩溃事件;下尾风险对个股预期收益率具有显著正向影响,这种关系持续了较长的观测期间,但随时间不断衰减;在控制了上尾风险、协偏度、协峰度、下行风险等特征后,下尾风险与预期收益率正相关关系依然稳健。这证实预期收益具有时变的灾难敏感性,下尾风险在预期收益率中得到溢价补偿,可以为防范灾难风险提供帮助。

混合Copula模型选择及其在上证A股、B股相关性分析中的应用

混合Copula模型中Copula函数的选择直接影响模型的拟合效果,目前多数文献侧重在阿基米德族中进行组合,然而一个族中的函数性质较相似,不如从不同的族中进行组合效果好,因而本文扩大选择范围,利用单一Copula函数的AIC值从椭圆族和阿基米德族中挑选出表现较好的Copula函数进行组合,并采用EM——BFGS算法对混合Copula模型求解.最后将此方法应用于上证A股、B股相关性分析中,得出由椭圆族和阿基米德族中的Gaussian Copula、t-Copula、Gumbel Copula组成的新混合Copula模型相较于阿基米德族混合Copula模型AIC值更小,拟合效果更优的结论,证明了该方法的有效性.

基于混合Copula模型的经济增长和保险发展相关性分析——以西北五省为例

在混合Copula模型的基础上,对经济增长与金融发展之间相关性进行研究.利用频率直方图并与单一Copula的AIC值结合,选出适合的Copula函数,形成混合Copula模型.运用EM-BFGS算法,求解混合Copula模型,再利用拟合优度检验和AIC值评价该模型.结果表明,混合Copula模型的AIC值较单一Copula模型的AIC值更低.最后,将1995-2015年西北地区的保险数据与GDP数据应用于实证分析并验证了该模型的有效性.

基于状态转移-混合Copula模型的量价关系分析

利用混合Copula的权重与参数在不同状态之间的转移,构建一种基于状态转换的混合Copula模型,对相依变量之间上尾下尾的非对称结构的转换进行描述。利用该模型对上证指数和房地产板块指数进行实证研究,结果发现:整体上量价之间呈现出上尾高下尾低的非对称结构,当股市由低波动状态转向高波动状态后,量价之间的尾部结构相关程度显著增强,且下尾结构所占比例也明显增加,这种相依关系对于了解股市的信息传导机制与微观结构有重要意义。

混合Copula模型选择策略及其在风电功率中的应用

本文提出了混合Copula模型中Copula函数的选择策略,针对目前多数文献集中于阿基米德族进行选择,导致性质相似、共性较强的局限,扩大了选择范围,增加椭圆族作为备选,利用频率直方图,结合单一Copula函数的AIC值从中筛选,进而确定出引入混合Copula模型的函数,并将此方法应用于风电功率相关性分析中,得出由椭圆族和阿基米德族中的t-Copula、Clayton Copula、Frank Copula组成的混合Copula模型相较于阿基米德族混合Copula模型AIC值更小,拟合效果更优的结论,证明了该方法的有效性。

中国A、B、H股市间尾部相依性的趋势研究——基于多机制平滑转换混合Copula模型的实证分析

尾部相依性与金融市场间的风险紧密相联系,鉴于传统研究方法存在低估或高估市场间相依性的可能,提出了多机制平滑转换混合Copula模型,从极值风险视角出发考察了中国A、B、H股票市场间尾部相依性的长期变化趋势,发现不同股市的尾部相依性呈现不同运动趋势,而且左右尾部相依性存在明显的非对称性和结构性变化,其非对称程度、相依性强度以及结构变化的时间、位置和速度都存在一定差异.几次重大事件如1997年亚洲金融危机、2001年B股对境内开放、2002年引入QFII、2005年的股权分置改革、2006年引入QDII以及2007年的次贷危机对股市间尾部相依性产生的影响程度是不一样的.

基于时变相关的混合Copula模型的投资组合风险分析

由于金融时序数据具有时变非对称相关的特征,文章通过构建时变相关的混合Copula函数对金融时序数据的尾部相关和对称相关性进行捕捉,并以此为基础估计投资组合的VaR值,通过对比,发现基于时变混合Copula的函数能够更准确地捕捉投资组合的风险。

基于混合Copula模型的铝电解槽多参数相关性分析

针对铝电解大型预焙槽操作参数较多且彼此耦合性强,难以进行准确的概率分布描述和相关性分析问题,提出一种基于混合Copula模型的铝电解槽多参数相关性分析方法。在铝电解槽参数分布类型未知的情况下,首先利用非参数核密度函数估计建立变量的边缘密度函数;再构建基于混合Copula模型的多变量联合分布函数,并通过权重参数调节不同类型Copula函数的贡献比重;最后利用极大似然法对模型参数进行估计。对取自某厂170 kA铝电解槽的1824组真实样本数据进行实验,结果得到的3种距离指标分别是0.3169、0.6239和0.9276,均优于其他单一Copula函数,表明本方法是对超低电压下具有非稳态非均一特征的多参数进行相关性分析的一种有效途径。

基于时变混合Copula模型的配对交易策略

由于金融时间序列数据通常具有动态时变、非对称和非线性相关特征,本文给出了一类权重系数和Copula参数均时变的混合Copula模型。同时基于权重系数和Copula参数时变的混合Copula模型,刻画不同频率互联网金融概念股价格序列之间的相关性,构建配对交易策略模型,并与静态混合Copula模型下的策略结果进行比较。实证分析表明:基于时变混合Copula模型的配对交易策略可以获得较高收益;Copula参数和权重系数均时变的混合Copula模型能捕获更多交易机会,策略表现最好;含有较多成分Copula的混合模型在配对交易策略中并不具有优势;高频率金融市场比相应低频率金融市场的策略盈利更高。

基于GAS-混合Copula模型的不同行业系统性风险研究

金融危机后,对系统性风险的度量、预测和监管受到理论界和实践界的广泛关注。基于2012—2018年沪深300成分股36家上市公司的数据,构建广义自回归得分(GAS)—混合Copula模型度量其边际期望损失(MES),分析行业系统性风险贡献。研究表明:除金融业个股,其他行业个股与市场的下尾相依性大于上尾;个股系统性风险贡献取决于其所属行业,同行业个股系统性风险贡献度相近;银行业系统性风险贡献最小,券商和房地产行业风险贡献最大;市场下跌期,金融业个股MES值波动小于其他行业。

混合Copula模型在股市板块分析中的应用

本文引入混合Copula函数,结合三种常用于金融数据的阿基米德Copula函数的加权和来分析变量间的相关性,从而做到更全面地了解尾部相关的特点,来选择投资组合涉及的领域。并利用EM算法来简化和处理复杂的极大似然估计,得到模型参数估计。并且将混合Copula模型应用于上证股市投资的研究,我们取1996年12月16日至2009年3月31日的上证股市中四个板块的日收盘指数数据,得出了一个较为满意的混合Copula模型。进一步,我们运用VaR值来进行描述和分析上证股市的投资环境,从数值上给出一个更为直观的解释。

混合Copula模型选择及其应用

Copula函数是处理变量间相关结构的有力工具。特别在实际的金融领域中,变量间的相关结构往往比较复杂。如果用单个Copula函数来处理,具有一定的局限性。混合Copula(M-Copula)函数是把不同的Copula函数混合在一起,这样能够更好地描述变量间的相关结构。文章主要运用由Gumbel、Clayton和Frank组成的混合Copula模型对上证A指和成份A指的相依结构进行建模,采用非参数核密度方法估计边缘分布,然后用EM算法求出混合Copula函数的权重及相关参数,实证结果表明:混合Copula模型更能够准确地描述两个市场之间的相依结构,且两个市场的上尾相依关系要强于下尾的相依关系。

时变扭曲混合Copula模型及其在风险传染测度中的应用

文章结合时变Copula理论和扭曲混合Copula模型提出了时变扭曲混合Copula模型,给出了该模型的尾部相关系数度量公式及其参数估计方法,并将其应用于国内外商品期货市场间风险传染效应的测度。结Copula模型,从而验证了模型的可行性和优越性。

基于尾部相关混合Copula模型的BDS定价研究

本文采用Clayton Copula函数和Gumbel Copula函数的线性组合来构造具有尾部相关特性的混合Copula函数来描述参考资产间的违约相关结构,从而得到基于具有尾部相关特性的混合Copula函数的一篮子信用违约互换(BDS)的定价模型。对该定价模型运用蒙特卡洛模拟求出BDS价格并进行比较分析。结果表明:混合Copula函数更加充分地刻画了参考资产间的违约相关关系,并且基于混合Copula函数的BDS定价模型考虑了参考资产间违约相关程度和违约相关模式对BDS价格的综合影响。

我国金融行业间风险相依性研究——基于隐马尔科夫混合Copula模型

基于GAS边缘分布模型,将混合Copula嵌套于隐马尔科夫模型框架中,构建高维动态混合Copula模型,实证研究了我国金融行业中的银行、保险、证券和信托4个子行业间的动态相依性与最优动态路径,并对金融四大子行业间的尾部情况进行了分析。研究结果显示:基于隐马尔科夫混合Copula模型优于3个单一Copula模型和混合Copula模型,它能较好地描述金融行业间的动态相依性和动态转换路径;还能通过高相依状态来有效地捕捉加剧金融行业风险传染的重大事件;两状态的尾部相关系数显示,金融行业高状态时更易发生尾部风险,发生风险时,银行业和保险业对彼此冲击最敏感,且更易受到对方冲击的影响。

基于混合Copula模型的灾害相关结构分析——以内蒙古中部强沙尘暴为例

为解决自然灾害发生频率评估中的偏差问题,利用内蒙古中部强沙尘区的植被返青期和春季大风事件资料,构建了单一类型和多类型混合的Copula函数模型,对比了拟合精度并进行了相关结构的分析,通过计算极端灾害事件对应的各变量的尾部阈值,评估了变量的尾部风险。结果表明:混合Copula函数比单一Copula函数更适合于构建两个特征变量的联合分布模型;两个特征变量具有非对称的尾部关系,且极端下尾有较强的正相关关系,出现极端低值时,两者具有更高的相关性;植被返青期早于90d和春季大风事件小于9次,以及植被返青期晚于223d和春季大风事件大于100次时,两个特征变量有较高的正相关关系,当两者同时取得尾部阈值时,发生强沙尘暴可能性更高。因此利用混合Copula函数能够有效提高灾害特征变量相关结构模型的拟合优度,改善灾害发生频率评估精度。

中国内地与香港地区股票市场尾部相依性分析——基于混合旋转Clayton Copula模型

构建基于BFGS算法优化的混合旋转Clayton Copula模型,选取上证指数收益率与恒生指数收益率分别代表中国内地与香港地区股票市场收益率的研究表明,我国内地与香港地区股票市场尾部呈正相依关系,且尾部相依结构具有不对称性,下尾分布较上尾分布更重;相比于单个Copula模型和混合Copula模型,基于BFGS算法优化的混合旋转Clayton Copula模型能更准确地估计参数,更全面地拟合我国内地和香港地区股票市场的尾部相依性。建议两地加强监管合作,共同制定和执行市场监管政策;通过大数据分析、机器学习等技术手段,提高风险识别的准确性和时效性,完善风险预警机制;引导投资者理性看待尾部风险,使其认识到市场收益率尾部相依结构的存在,并在投资决策中充分考虑尾部风险。

基于内聚力模型的再生沥青混合料低温断裂性能研究

内聚力模型(CZM)在沥青混凝土开裂研究中得到了广泛应用,但采用内聚力模型对再生沥青混凝土断裂的研究还很少。本文采用随机算法和坐标控制法建立包含旧集料和新集料的再生沥青混合料半圆弯拉模型,将模型分为集料同分布模型和集料随机分布模型两类。研究-10℃时不同RAP掺量(0、25%、50%、75%、100%,质量分数)对再生沥青混合料SCB试件应力强度因子K_(IC)、断裂能G_(F)和抗裂指数I_(CR)的影响。研究结果表明:无RAP掺入的SCB试件具有较好的断裂性能;随着RAP掺量增大,应力强度因子K_(IC)、断裂能G_(F)和抗裂指数I_(CR)均减小,表明RAP的掺入会削弱沥青混合料的低温断裂性能;采用有限元模型得到的断裂参数与室内试验结果一致;相比于集料同分布模型,集料随机分布模型各评价指标的变异性系数整体更大,表明集料分布状态对开裂结果有一定影响;当计算样本足够多时,这两类模型获得的抗裂参数变化规律一致,可有效评价再生沥青混合料断裂性能。

ADDIE模型结合混合式教学在药理学思政中的实践

药理学作为专业基础课,是连接基础医学和临床医学的桥梁学科,内含丰富的思政元素。为突出思政教育在医学专业课程中的作用,通过智慧化教学工具与传统教学方法相结合的方式,将ADDIE模型结合混合式教学融入药理学课程思政的建设与应用中,充分挖掘专业知识中所蕴含的思想价值和精神内涵,创新课程思政载体,深度融入课堂设计中。通过ADDIE模型从分析到评估阶段的课程设计,结合混合式教学的具体实施过程,注重思政元素在教学活动中与知识点的融合和切入,从而持续改进教学过程,实现思政教育与专业课程的融合。