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防护措施下一类高传染性多潜伏期传染病的高维动态模型
1
作者
谈树萍
张纪峰
《生物数学学报》
CSCD
北大核心
2005年第4期392-398,共7页
传染病给人们的生命带来了极大的威胁,对于高传染性的疾病,政府总会采取一 些防护措施.本文针对防护措施下的高传染性且具有潜伏期等特性的一类传染病,结合传染病模 型,在一定假设条件下给出了这类疾病单日新收治的直接确诊病例及疑似...
传染病给人们的生命带来了极大的威胁,对于高传染性的疾病,政府总会采取一 些防护措施.本文针对防护措施下的高传染性且具有潜伏期等特性的一类传染病,结合传染病模 型,在一定假设条件下给出了这类疾病单日新收治的直接确诊病例及疑似病例的高维动态模型, 并使用最小二乘法进行了参数辨识.最后以SARS为例,利用网上公布的SARS数据给出了5 月22日-5月31日的预测结果并将预测结果和实际数据进行了比较,说明了模型的有效性.
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关键词
传染病
高维动态模型
参数估计
最小二乘法
预测
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职称材料
基于动态Vine Copula模型的金融市场风险溢出效应研究
被引量:
1
2
作者
吴菲
刘蒙蒙
《运筹与管理》
CSCD
北大核心
2023年第6期179-185,共7页
随着金融全球化进程的加速,国际金融市场间的联系日益紧密,深入分析国际金融市场对中国金融市场的风险溢出效应具有重要意义。本文首先基于高维动态Vine Copula模型构建高维金融市场的联合分布函数,然后运用条件在险价值方法测度国际原...
随着金融全球化进程的加速,国际金融市场间的联系日益紧密,深入分析国际金融市场对中国金融市场的风险溢出效应具有重要意义。本文首先基于高维动态Vine Copula模型构建高维金融市场的联合分布函数,然后运用条件在险价值方法测度国际原油市场、国际黄金市场以及国际外汇市场对中国股票市场的风险溢出效应,最后采用压力测试方法从多市场情景压力的视角进行稳健性检验。研究显示:国际金融市场对中国金融市场具有显著的风险溢出效应,但不同国际金融市场的风险溢出强度存在显著差异;国际金融市场对中国金融市场的上行风险溢出效应显著大于下行风险溢出效应,风险溢出强度呈现出非对称性特征;基于高维动态Vine Copula模型的压力测试方法可以有效度量多个金融市场对单一金融市场的风险溢出效应。本文针对投资者、风险管理者以及监管者提出了相应的政策建议。
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关键词
风险溢出效应
高维
动态
Vine
Copula
模型
Stress
Testing方法
CoVaR方法
中国金融市场
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职称材料
基于即时预测方法的中间投入估算
被引量:
1
3
作者
杨翰方
李一繁
王祎帆
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2022年第6期17-35,共19页
作为反映各部门间关系的平衡表,投入产出表是投入产出分析的重要数据基础。其中的中间投入为观测经济循环、制定宏观及产业政策提供有力支撑。然而,投入产出表的编制对基础数据条件要求较高,难以提高更新频率。受国内生产总值(GDP)即时...
作为反映各部门间关系的平衡表,投入产出表是投入产出分析的重要数据基础。其中的中间投入为观测经济循环、制定宏观及产业政策提供有力支撑。然而,投入产出表的编制对基础数据条件要求较高,难以提高更新频率。受国内生产总值(GDP)即时预测(Giannone等,2008)的启发,本文利用大量相对高频的宏观及行业经济指标对中间投入进行即时有效的估计和预测。首先,构造了由2000余个序列组成的高维宏观经济指标集;其次,提出了基于自适应稀疏主成分分析的高维动态因子模型;再次,对各部门中间投入进行季度估算,并对2018年和2019年相关数据进行估测。研究结果表明,本文构建的高维模型可估算得到季度中间投入数据,其拟合和预测效果均优于传统时间序列模型和传统动态因子模型(Giannone等,2008)。此外,还对增频后估算的中间投入、中间投入率和中间投入贡献系数进行了分析。最后,本文基于即时预测的方法,尝试构建投入产出表中的中间流量矩阵,验证了本文模型在进行投入产出表预测时的可行性与稳定性。
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关键词
中间投入
投入产出表
即时预测
高维
动态
因子
模型
自适应稀疏主成分分析
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职称材料
题名
防护措施下一类高传染性多潜伏期传染病的高维动态模型
1
作者
谈树萍
张纪峰
机构
中国科学院数学与系统科学研究院
出处
《生物数学学报》
CSCD
北大核心
2005年第4期392-398,共7页
基金
国家自然科学基金
科技部重大基础研究前期研究专项资助项目
文摘
传染病给人们的生命带来了极大的威胁,对于高传染性的疾病,政府总会采取一 些防护措施.本文针对防护措施下的高传染性且具有潜伏期等特性的一类传染病,结合传染病模 型,在一定假设条件下给出了这类疾病单日新收治的直接确诊病例及疑似病例的高维动态模型, 并使用最小二乘法进行了参数辨识.最后以SARS为例,利用网上公布的SARS数据给出了5 月22日-5月31日的预测结果并将预测结果和实际数据进行了比较,说明了模型的有效性.
关键词
传染病
高维动态模型
参数估计
最小二乘法
预测
Keywords
Infection
High-dimensional dynamical model
Parameter estimation
Least square algorithm
Prediction
分类号
O175.7 [理学—基础数学]
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
基于动态Vine Copula模型的金融市场风险溢出效应研究
被引量:
1
2
作者
吴菲
刘蒙蒙
机构
南京航空航天大学经济与管理学院
南京国睿防务系统有限公司
出处
《运筹与管理》
CSCD
北大核心
2023年第6期179-185,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(71804066,71834003)。
文摘
随着金融全球化进程的加速,国际金融市场间的联系日益紧密,深入分析国际金融市场对中国金融市场的风险溢出效应具有重要意义。本文首先基于高维动态Vine Copula模型构建高维金融市场的联合分布函数,然后运用条件在险价值方法测度国际原油市场、国际黄金市场以及国际外汇市场对中国股票市场的风险溢出效应,最后采用压力测试方法从多市场情景压力的视角进行稳健性检验。研究显示:国际金融市场对中国金融市场具有显著的风险溢出效应,但不同国际金融市场的风险溢出强度存在显著差异;国际金融市场对中国金融市场的上行风险溢出效应显著大于下行风险溢出效应,风险溢出强度呈现出非对称性特征;基于高维动态Vine Copula模型的压力测试方法可以有效度量多个金融市场对单一金融市场的风险溢出效应。本文针对投资者、风险管理者以及监管者提出了相应的政策建议。
关键词
风险溢出效应
高维
动态
Vine
Copula
模型
Stress
Testing方法
CoVaR方法
中国金融市场
Keywords
risk spillover effects
high-dimensional dynamic Vine Copula model
Stress Testing method
CoVaR method
Chinese financial market
分类号
F830.9 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
基于即时预测方法的中间投入估算
被引量:
1
3
作者
杨翰方
李一繁
王祎帆
机构
中国人民大学应用统计科学研究中心
中国人民大学统计学院
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2022年第6期17-35,共19页
基金
中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目(21XNH156)。
文摘
作为反映各部门间关系的平衡表,投入产出表是投入产出分析的重要数据基础。其中的中间投入为观测经济循环、制定宏观及产业政策提供有力支撑。然而,投入产出表的编制对基础数据条件要求较高,难以提高更新频率。受国内生产总值(GDP)即时预测(Giannone等,2008)的启发,本文利用大量相对高频的宏观及行业经济指标对中间投入进行即时有效的估计和预测。首先,构造了由2000余个序列组成的高维宏观经济指标集;其次,提出了基于自适应稀疏主成分分析的高维动态因子模型;再次,对各部门中间投入进行季度估算,并对2018年和2019年相关数据进行估测。研究结果表明,本文构建的高维模型可估算得到季度中间投入数据,其拟合和预测效果均优于传统时间序列模型和传统动态因子模型(Giannone等,2008)。此外,还对增频后估算的中间投入、中间投入率和中间投入贡献系数进行了分析。最后,本文基于即时预测的方法,尝试构建投入产出表中的中间流量矩阵,验证了本文模型在进行投入产出表预测时的可行性与稳定性。
关键词
中间投入
投入产出表
即时预测
高维
动态
因子
模型
自适应稀疏主成分分析
Keywords
Intermediate Input
Input-output Table
Nowcasting
High-dimensional Dynamic Factor Model
Auto-adaptive Sparse Principal Component Analysis
分类号
F223 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
防护措施下一类高传染性多潜伏期传染病的高维动态模型
谈树萍
张纪峰
《生物数学学报》
CSCD
北大核心
2005
0
下载PDF
职称材料
2
基于动态Vine Copula模型的金融市场风险溢出效应研究
吴菲
刘蒙蒙
《运筹与管理》
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
3
基于即时预测方法的中间投入估算
杨翰方
李一繁
王祎帆
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
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