如何揭密“黑箱”——谈竞争情报研究中的间接推断法

本文阐述了黑箱与相关信息之间存在着四种客观联系,并针对每一种客观联系介绍了相对应的间接推断方法以及大量的实战案例,能够帮助企业决策者更深入地掌握竞争情报的实战技巧,从容解密黑箱,取得竞争优势。

基于银行间同业拆放利率的长记忆随机利率模型研究

研究表明利率序列具有长记忆性,故本文使用分数布朗运动代替经典CIR模型中的几何布朗运动,构建分数CIR模型,并通过欧拉离散对分数CIR过程进行路径模拟。由于分数布朗运动的非马尔可夫性和增量不独立,无法使用极大似然估计和马尔可夫链蒙特卡洛方法对分数CIR模型进行参数估计,故本文引入间接推断估计法,并通过蒙特卡洛模拟证明该方法的可行性。本文使用间接推断估计法对我国银行间同业拆放利率数据进行实证分析及样本外预测,将经典CIR模型、分数O-U过程、分数CIR模型的拟合轨道与真实轨道进行分析对比,得出分数CIR模型更适用于描述具有长记忆性的利率序列。本文重点研究一种用于分数CIR模型的参数估计方法,未来将继续探究其他参数估计方法并对比这些方法的有效性和稳健性。

基于小波方差的MEMS IMU随机误差模型间接估计方法

MEMS IMU(Mirco Electro Mechanical System Inertial Measurement Unit)微机电惯性测量模块广泛应用于组合导航系统,其中MEMS IMU随机误差模型的准确性对导航精度有着重要的影响。针对Allan方差法在估计随机误差模型方面的不足,研究了间接估计方法。该方法以Daubechies离散小波变换与间接推断原理为基础,根据小波系数的零均值平稳特征,对分解尺度进行确定,将小波方差作为间接估计辅助参数,分析了最优估计准则的渐近一致性,最后使用高斯牛顿法对估计结果进行校正,获得满足渐近一致性的随机误差模型参数估计结果。仿真结果表明,间接估计方法提高了随机误差模型的估计精度,其中一阶马尔科夫过程的相关时间估计精度提高了12.383%,解决了一阶马尔科夫过程模型的准确估计问题。通过试验结果分析,进一步证明了以上结论。

一类短期利率模型的最优估计、选择与定价应用

对CKLS的一般无约束模型进行了推广,提出了两个更为一般的无嵌套短期利率模型,并以中国银行间债券市场国债回购利率R 007的日数据为样本,对这两个模型以及可嵌套在CKLS框架下的GBM模型、V asicek模型和C IR SR模型的欧拉离散化形式进行了极大似然估计(M LE)。在此基础上,采用对数似然比和V uong检验统计量,对它们的模型拟合效果进行了比较,结果表明对CKLS模型推广的第二种形式(模型5)优于其他四个模型。然后,又利用间接推断方法对模型5估计得到的初始参数值的偏差进行校正,并将修正后的参数估计值及其短期利率扩散模型用于对某上市公司的股票看涨期权进行定价。

浅谈基于模拟的计量经济学方法

简要介绍了目前国际上计量经济学中比较流行的非参数统计方法,旨在推动这些方法在实际工作中的应用;广义矩方法和间接推断方法理论较完善,但在实际工作中尚未得到广泛应用;通过小结说明了这些方法可以直接调用现成的函数实现计算,帮助实际工作者更快更好地掌握和应用这些方法。

一种连续随机波动模型参数估计的新算法

金融时间序列数据中波动问题成为了近年来计量与金融工程领域的一个新热点。本文基于辅助模型提出一种连续随机波动模型参数估计的新算法—间接推断估计,并将新算法在仿真情况下进行了模拟,结果发现选择合适的辅助函数构造出来的间接推断估计具有较高地估计精度和有效性。

单倍型分析技术研究进展

单倍型是指共存于单条染色体上的一系列遗传变异位点的组合,每条染色体都有自己独特的单倍型。单倍型分析技术作为一种常用的数据分析方法,是寻找单染色体上杂合SNP变异位点的有效方法,也对挖掘致病基因、寻找疾病治疗新方法有重要作用。它主要包括间接推断法和直接实验法。文中介绍了各种单倍型分析方法及应用,尤其详细介绍了单分子稀释法和保留邻近性的转座酶测序法,同时对单倍型分析技术的应用前景进行了展望。

我国通货膨胀成因解释的理论模型选择与实证研究

本文从若干通货膨胀理论模型出发,研究了1985年以来中国通货膨胀的成因。论文从不同的角度,采用不同的计量经济方法,利用1985～2007年中国宏观经济统计数据,对通货膨胀若干理论模型进行实证与比较分析,结果发现能较好地解释中国通货膨胀成因的模型是政策失误假设理论模型。通过对不同的计量经济方法进行比较,我们认为间接统计推断方法更具一般性。

利率长记忆性识别及其对寿险公司经济资本的影响

利率作为金融市场的核心变量,对寿险公司的稳健经营具有至关重要的影响。本文对国内不同期限利率序列的赫斯特指数进行测算,并设计Wald统计检验和混洗序列检验,发现利率序列具有显著的长记忆性特征。在此基础上,使用分数CIR模型对连续时间长记忆性利率进行建模,基于神经网络间接推断进行参数估计,并采用嵌套随机模拟方法研究了利率长记忆性对寿险公司利率风险经济资本评估的影响。研究结果显示,1个月及以上期限的利率序列具有显著的长记忆性特征,若忽视利率长记忆性会低估利率均值回复速度和波动性;利率的长记忆性会增加极端事件的概率,使得寿险公司面临更大的风险损失可能性,增加寿险公司经济资本评估的尾部风险。寿险公司进行经济资本评估时应细致分析并纳入利率的长期依赖结构,以确保对潜在的尾部风险有充分预见,从而在面对复杂多变的市场环境时,能够维持公司的财务稳健性和长期价值创造能力。