相依稳健t过程函数型ANOVA模型

随着数据的多元化和复杂化,函数型ANOVA模型已经被越来越多的学者研究并应用到各行各业.为了减弱模型对于离群值的敏感度,本文对于相依的多元响应变量提出了一种相依稳健t过程函数型ANOVA模型.为了刻画变量之间的相依性和保证协方差函数的正定性,本文引入了随机效应变量和卷积方法构造了一个协方差函数.另外,模型中引入了随机效应函数去描述研究对象的个体特征.统计性质,例如稳健性和信息相合性在本文中也得到了相应的研究,并通过数值模拟和实例分析来验证此模型的可行性.

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.

均值函数相等检验及在高频股指收益率中应用

针对具有相依特征的函数型数据样本,提出利用经典的Newey-West估计式对它们的长期协方差函数进行估计,从而可以得到更加准确的函数主成分,进而对独立同分布条件下的均值函数相等检验统计量进行改进,并通过模特卡罗模拟和实例分析与现有独立同分布和相依条件下的检验方法进行比较。模特卡罗模拟结果表明,相比于现有检验方法,文中所提改进方法的检验水平与显著性水平更接近,而检验功效更高。实例分析结果表明,2018年沪深300和上证180股指1分钟和5分钟累积收益率的均值函数相等,即这两个金融市场的投资收益水平相当。

基于Copula函数的多维时序风速相依模型及其在可靠性评估中的应用

风速模拟是对含风电的电力系统进行可靠性评估的先决条件。基于Copula函数和马尔科夫过程理论,提出了一种多维时序风速相依模型及该模型的两阶段蒙特卡洛模拟方法。该模型将多维相依关系分解为单维风速时间序列的短期相依关系和多个风速序列之间的同期相依关系。利用1阶连续状态马尔科夫链描述风速时间序列的变化规律;利用Copula函数捕捉风速序列中存在的短期相依关系和同期相依关系。通过实际风速数据对模型进行了验证,结果表明提出的模型能够较好保持风速序列的概率分布、自相关和互相关特性。将该模型应用到IEEE-RTS可靠性测试系统中,结果表明上述模型能够直接用于风电场可靠性效益评估。

基于Gumbel Copula函数的金融高频数据极大值相依性

基于Copula函数对股指期货IF1112指数和上证000 001指数5min极大值收益率序列的相依性进行了研究,探讨了它们微观结构的相依性.

基于Copula函数的相依部件表决系统的可靠性研究(英文)

在可靠性理论中,部件相互独立是相依的特殊情况.可靠性数学研究系统的可靠性时,都是在假设部件之间相互独立的条件下进行的.本文应用Copula函数研究部件相依时表决系统的可靠性,分析系统的可靠度与Copula函数间的关系,揭示部件相依关系对表决系统可靠度的影响规律.

m相依样本下参数及分布函数的经验似然估计

在强平稳m 相依样本下讨论一般参数和分布函数的经验似然估计的求法及性质,推广了Qin and Lawless

基于向量Liapunov函数不连续系统的稳定性研究

基于局部Lipschitz连续且正则(Clarke意义下)的向量Liapunov函数,讨论不连续自治系统的稳定性(Filippov解意义下).通过定义一类新的向量Liapunov函数的"集值导数",给出了关于不连续系统的广义比较原理.基于Lipschitz连续且正则的向量Liapunov函数,进一步的给出不连续自治系统的Liapunov稳定性定理.

基于Copula函数的二维时间序列条件相依性研究

条件概率分布常用来研究马尔科夫序列相依模型的构建,研究二维时间序列的相依结构,要考虑时间序列之间的相互影响与时间上的记忆效应。文章先从时间序列之间的相依关系出发,结合条件概率的理论建立基于Copula函数短期相依关系模型,提出了模型参数的三阶段极大似然估计方法。

m相依样本概率密度函数核估计的相合性

设{Xn,n≥1}为严平稳的m相依随机变量序列,f(x)为X1的概率密度函数,基于样本X1,X2,…,Xn,构造了密度函数f(x)的核估计,并利用独立同分布样本的性质证明了f(x)核估计的r阶平均相合、逐点相合和一致强相合性.

相依样本下回归函数分割估计的渐近正态性

在一种相依样本下,利用鞅的理论证明了回归函数基于分割的估计■渐近正态性,其中I_A(x)为集合A的示性函数。给出了相关定理:在一定的假设条件下,X_i具有密度函数f(x),E|Y|^(2+δ)<∞,EV^(2+δ)(X)<∞,x∈R^d为固定点,nv_N^2→∞。

MLINEX损失函数下具有风险相依效应的信度模型

该文既考虑了制定保费的公平性、合理性,又考虑了各风险组之间的相依效应,利用信度理论的方法得到了MLINEX损失函数下Bühlmann-Straub模型的具有特殊相依效应的信度保费,进而推导出MLINEX损失函数下Bühlmann模型的具有此种相依效应的信度保费,也得到了结构参数的估计量,因此,推广了经典信度理论.

平衡损失函数下具有风险相依结构的信度模型（英文）

在经典信度理论中,一个保单组合各个保单索赔额之间是相互独立的,同时在均方损失函数下推导出信度保费.温利民等(2012)给出了一个保单过去索赔额间具有一种相依结构——被称为时间变化效应的信度模型的保费表达式.本文将这种被称为时间变化效应的相依结构推广到一个保单组合各个保单索赔额间,在平衡损失函数下,得到了Büglmann和Bühlmann-Straub模型的信度保费表达式.

相依误差下非参数回归函数估计的强相合性

当误差为平稳、—混合过程时,在一定的条件下证明了一类非参数回归函数加权核估计的强相合性。

人民币汇率间相依关系研究——基于高阶矩波动和Copula函数视角

随着人民币汇率市场化改革和人民币国际化进程的不断推进,人民币汇率风险越发受到重视,考察人民币汇率间的相依关系是有效管理外汇风险的前提。本文通过选取人民币对美元、欧元和日元汇率的中间价,运用GJRSK-M高阶矩波动模型刻画它们各自的波动特征,然后结合EVT极值理论构建边缘分布,再选取拟合效果更好的时变Copula函数,研究三组人民币汇率间的相依关系。结果表明:人民币对美元、欧元汇率存在着较强的负相依特征;人民币对美元、日元汇率相依系数下降趋势比较明显;人民币对欧元、日元汇率相依系数波动较大,但整体上呈现出较弱的负相依特征。

LINEX损失函数下具有风险相依结构的信度模型

在经典信度理论中,运用平方损失函数来估计保费会导致很高的惩罚额,影响保险市场的竞争力;另一方面,经典信度理论假设一个保单组合的每个保单索赔额间互相独立;但在实际应用中,各个保单索赔额间却是风险相依的.采用LINEX损失函数,将温利民等人在2012年提出的一个保单各年索赔额间具有时间变化效应的风险相依结构推广到一个保单组合的各个保单索赔额间,并且给出了LINEX损失函数下具有风险相依结构的Bühlmann模型的信度保费和LINEX损失函数下Bühlmann模型的信度保费.

基于相依函数型数据具有稳健性质的条件分位数核估计

文章基于相依函数型数据,通过一种具有稳健性质的方法,研究了条件分位数核估计,避免了采用双核方法中存在的问题;并在一定的条件下建立了估计量的几乎完全收敛的速度,推广了现有文献的结果。

连接函数下部件相依可修系统的可靠性分析

将Copula函数应用到部件相依可修系统的可靠性分析中,刻画出两相依部件组成的串联系统的寿命分布,实现单部件可修系统的虚拟化;利用增加变量法将虚拟单部件可修系统转化为马尔可夫可修系统,计算出系统的可靠性指标。通过算例验证了所讨论思路的有效性。

联系函数生成元与随机变量相依的几个关系

应用阿基米德联系函数探讨随机变量的相依性和独立性,分析了相依和独立随机变量的阿基米德联系函数生成元的形式,提出了随机变量完全正(负)相依和相对正(负)相依的概念,并讨论了正(负)相依时阿基米德联系函数生成元所应满足的条件.

相依样本情形下回归函数核估计的强相合性

设(x_i,y_i)。i-1,…,n,是从取值于R^d×R′的随机向量(x,y)中抽取的平稳,φ一混合样本,设E|y|<∞,记m(x)=E(y|X=x},我们在一定的条件下证明了m(x)的如下三种核估计的强相合性,同时对m_a^(1)(x)还讨论了收敛速度。