一种新的弱相依系数和应用(英文)

本文在积分概率距离意义下提出了两个随机变量之间一种新的弱相依系数,并证明了此系数可获得协方差不等式和强大数定律,而且对于相关随机变量序列,我们还可以进一步研究矩不等式.

动态二元偏正态分布的尾相依函数

基于二元正态分布在Hüsler-Reiss条件下有关尾相依函数的研究,再结合二元偏正态相关性质的研究及其尾相依系数的推导,给出了动态二元偏正态分布的在偏度参数大于零和小于零情况下的尾相依函数.

一类相依风险模型破产概率上界的数值分析

研究了一类带干扰相依风险模型的破产概率。对此模型的各种具体分布进行假定,给出了调节系数满足的具体方程式。针对此模型对其破产概率上界进行数值模拟,并给出随着相依系数,干扰系数的变化对破产概率上界的影响。

相依随机事件的度量指标

文章给出了度量两个相依随机事件的三个相依度量指标:关联系数、相依系数和相关系数,讨论了这三个相依度量指标的性质,从三个相依度量指标所具有的性质论述了它们各自度量相依随机事件的相依特征以及它们的合理性和科学性。

沪深股市股票收益尾相依特征分析

一、引言 相依结构研究是金融分析领域的一个重要研究方向.精准的刻画不同金融变量之间的相依结构,对资产组合管理、金融风险测度等问题的研究尤为重要.大量的实证研究表明,金融时间序列往往具有尖峰厚尾、条件方差时变性、长记忆性和波动集聚等特征,因而使用基于椭圆分布的线性相关系数来刻画相依结构就显得捉襟见肘,甚至得到错误的结论.Copula技术的发展为相依结构的研究提供了强有力的分析工具,Copula方法将联合分布与边际分布分开考虑,可以灵活的选择相依结构,且不同的c叩ula函数代表着不同的相依结构,这为研究金融现象之间的相互影响及相关模式带来了极大的便利.……

基于Copula方法的条件VaR估计

给出了股价日内波幅的定义,并应用Copula方法得到了股票价格日内波幅和收益率的相依结构,以及两者之间的尾部相依系数.利用Copula相依结构可以估计出联合分布以及日内波幅条件下的条件分布,进而得到条件VaR的估计.最后对上证指数和浦发银行股票进行了实证分析和比较,获得了有意义的结果.

美国货币政策对中国宏观经济的影响

本文研究美国货币政策对我国宏观经济的影响,从存在性检验和强度测算两个方面予以分析,运用虚拟变量刻画量化宽松货币政策的实施情况,并引入Gumbel Copula上尾相依系数来检测其波动效应的存在。实证结果不仅验证了理论分析的合理性,也证明了美国货币政策的负波动效应,以及量化宽松货币政策与传统货币政策间的协同效应。

风险评价中重复操作人误事件概率的定量化

介绍了用于风险评价中重复连续操作人误事件的概率模型和概率的估算方法,推导了多重并联和串联任务时人误事件失效概率计算的常用公式。通过计算实例证明,本模型能较精确地解决重复连续相关操作人误事件的概率计算,并可以应用于计算考虑人误事件时的冗余系统的不可用度。

高斯Copula的一点注记

Copula函数把边缘分布函数与联合分布函数联系起来,是研究变量间相依性的一种有效工具.而高斯分布在实际应用中占有重要的地位,本文主要研究高斯分布的极尾相依系数、极高斯Copula函数,推导出极值高斯Copula函数.

基于Copula模型变点检测的投资者情绪传染分析

文章设计了六个备选投资者情绪代理指标,通过主成分分析方法构造出综合投资者情绪指标,利用格兰杰因果检验作为传染路径方法,运用非参数方法选择出最合适的Copula函数模型,检测模型中的变点,最后将变点前后数据的尾部相关系数变化量大小作为情绪是否发生传染的判断标准。实证结果表明：只存在美国对中国的传染,发生三次传染并呈现阶段性特征,并且传染会随着被传染国市场发展而减弱。

相依非线性回归系统中的附加信息Bayes拟似然

对多个相依统计模型的研究,现有成果主要集中在相依线性回归系统.本文则首次提出多个相依非线性回归系统中的附加信息Bayes拟似然,给出误差相关信息和先验信息在拟似然中的迭加方法,在较弱的条件下得到附加信息Bayes拟似然的一些性质,在Bayes风险准则下。讨论了其估计函数和参数估计的最优性,证明了附加信息Bayes拟似然的渐近 Bayes风险随着相依信息的增力。而逐步减少.