基于相对强度算法和参数遍历试验的地震预测回溯性检验——以中国川滇地区为例

探索地震活动的时空分布对于地震风险评估,尤其是对于中国川滇地区这样的地震频发区和强震危险区而言具有重要意义。相对强度算法(RI)基于统计学理论,使用过去的地震强度评估预测同一地点的未来地震强度。其原理简单,已多次在国内外强震预测的实践应用中取得了良好的效果。目前,经过多年的发展完善,该方法的预测性能愈加突出。为了辅助川滇地区的地震活动性预测工作,文中使用相对强度算法(RI)和参数遍历试验(PTT)进行了全面的参数分析,深入研究了RI算法在中国川滇地区的适用性,结果表明:由于参数选择合理(包括网格大小、异常学习时间窗长度、预测时间窗起始时间和预测时间窗长度),RI和PTT的组合研究表现出了明显优于随机猜测的预测效果,揭示了川滇地震危险区地震预测的有效参数区间。相对强度算法能够对川滇地区的地震活动进行预测,文中成果丰富了地震危险区地震趋势预测的参考依据。

日本东北MW9.0地震的PI模型参数设置与预测效能回溯性检验

以日本局部地区(32.0°N—46.0°N,136.0°E—148.0°E)为研究区域,应用图像信息(PI)方法,获得了不同计算参数模型下包含2011年3月11日日本东北MW9.0地震的多组预测窗热点图像。以0.5°×0.5°和1.0°×1.0°的网格尺度和5—10年预测窗长为主要参数变量,并以R值和受试者工作特征(ROC)方法检验不同参数模型下PI方法的预测效能。结果表明,多组参数模型下MW9.0地震所在预测窗内,其震中所在网格及其摩尔邻近网格均曾出现热点图像,表明PI方法可对日本东北MW9.0地震作出预测。综合R值评分和ROC检验分析可知,网格尺度相对较大、预测窗长相对较长的模型,其预测效果更好。

多方法组合模式对川滇地区强震发生的回溯性检验

使用多方法组合模式对川滇地区近年来的强震进行回溯性检验,并尝试给出川滇地区组合预测的最佳参数模型。首先采用图像信息(PI)法进行全面扫描,从长期尺度上找出地震活动异常的地区;然后采用加卸载响应比(LURR)、态矢量(SV)法进一步估计地震发生的中短期可能;在此基础上使用矩张量加速释放(AMR)法估算地震发生的相关信息。震例研究显示,川滇地区2012-01-01—2014-12-31期间共发生M>5.5地震13次,除2013年8月31日云南中甸地震外,其余12次地震均发生在组合方法最终划定的危险区内,且时间、震级也基本一致。这一研究结果表明,相对于单一算法,将不同前兆方法适当组合能够更加明确地为未来地震危险性评估提供信息和约束。

山西地区地震综合概率预测模型及回溯性检验

概率地震危险性分析是对相关区域地震活动水平的估计,是量化地震危险性的有效手段。基于泊松分布模型获得山西地区背景地震概率,结合每个单项方法预测效能获取的指标权重,采用综合概率法得到山西地区基于多种单项预测方法的地震综合概率模型。对1985年以来山西地区M_(S)≥5.0地震进行回溯性检验,结果表明:异常点受控于统一应力场,震前各类(包括测震、形变、电磁以及流体学科)预测指标均存在且表现出准同步性;震级大小与异常数量呈一定正相关性,震级越大,异常指标越多,综合概率值越大。

PI算法在2021年玛多M_(s)7.4和比如M_(s)6.1地震回溯性检验中的应用

1研究背景图像信息学(Pattern Informatics,缩写为PI)作为一种判定区域中长期地震危险性趋势的统计物理学算法,以小地震活动强的地震区域作为未来可能发生较大地震的危险区,进行预测时段内的定量研究(蒋长胜等,2008;蒋卉等,2013)。

多方法组合模型对辽宁及邻区中强地震的回溯性检验研究

利用多方法组合模型对辽宁及邻区(36°~44°N,117°~126°E)2012年1月1日至2015年1月1日期间发生的ML >5.0级地震进行了回溯性检验,其中5次地震中,除2013年4月22日科尔沁MS5.3地震外,其余地震均处在组合模型最终划定的危险区内。通过震例回溯性检验结果表明,相对于单一的地震预测方法而言,将不同地震活动性方法适当组合,能够实现方法的优势互补,为地震预测趋势提供前兆信息和约束条件。尝试使用该地区最优的程序调试参数,多方法组合模型对辽宁及邻区发生的地震有较好的预测效果。

预测中国开放式基金的业绩:基于隐性行为和回溯检验的方法

本文应用Mamaysky,Spiegel and Zhang(2007)和Kacperczyk,Sialm and Zheng(2008)基于隐性行为和回溯检验的方法,研究中国开放式非指数型股票基金业绩的可预测性。以收益率缺口,即基金报告期净值收益率和相应假设的基金持股组合收益率两者的差值,作为基金隐性行为的衡量指标,我们发现基金经理的隐性行为在短期和中长期内均具有一定持续性,即收益率缺口高的基金组合能保持较高的收益率缺口;反之亦然。收益率缺口对净值收益率具有预测能力,投资于历史收益率缺口高的基金能获得较好的净值收益率回报。回溯检验能显著提高基于基金收益率缺口所挑选出的最好基金分组的净值收益率。我们还发现基于收益率缺口分组的基金组合的回报差异与系统性风险beta有关,与超额回报alpha无关。

具有广泛学习策略的回溯搜索优化算法

回溯搜索优化算法(backtracking search optimization algorithm,BSA)是一种新型的进化算法。同其他进化算法类似,该算法仍存在收敛速度较慢的缺点。针对这一问题,在详细分析该算法原理的基础上,提出了具有广泛学习策略的改进算法。为了充分利用种群搜索到的较优位置,该策略首先利用提出的最优学习进化方程,通过与引入的随机进化方程之间随机选择来提高算法的收敛速度和搜索精度;另一方面,该策略利用提出的最优学习搜索方程,通过控制种群的搜索方向,促使种群尽快收敛至全局最优解。最后对20个复杂测试函数进行了仿真实验,并与其他3种目前流行的算法进行了比较,统计结果和Wilcoxon符号秩检验结果均表明,所提出的改进算法在收敛速度以及搜索精度方面具有明显优势。

VaR模型的反馈检验方法

VaR模型作为一种测量金融风险的有力工具 ,其模型的精确度检验是至关重要的。本文给出了若干种VaR模型的反馈检验方法。通过实证检验 ,结果表明混合Kupiec检验方法和简化的CD检验方法能有效鉴别模型的优劣。

论统计假设检验的逻辑基础

研究了统计假设检验的逻辑基础,指出小概率事件不是不可能事件,"概率反证法"不是反证法。提出了拒绝原假设的推理公式及其特征,认为接受原假设应用的是概率回溯推理。在研究中,第一次提出了偶然概括推理,并运用克瑞普克语义学讨论推理中的语义问题。

基于正态曲线和有效积温的美国白蛾发生预测和除治效果评估机制研究

经拟合,美国白蛾成虫羽化符合正态分布。求算出成虫-成虫高峰日有效积温常数为877.6±84.3日度、当年成虫高峰日有效积温常数309.3±31.5日度,并给出了通过高峰日有效积温和成虫种群消长趋势指数进行当代和下一代成虫数量预测的方法。在全种群治理理念的指导下,提出了空间覆盖量和种群覆盖量的概念,并在此基础上制定了一套幼虫种群死亡量计算方法,其可靠性在对往年飞防除治实践中得到了验证。

基于Hash的正向回溯算法的改进

中文分词一直是中文类搜索引擎的重要前提之一。针对经典的机械分词方法中字符串匹配的最长匹配字的选择问题,提出了一种基于Hash的词典结构,避免了最长匹配字的过长或过短。对于歧义的发现,引入了回溯机制,即算法在每次查询词语完毕后,再以查询的词语的最后一个字为首字,开始进行新一轮的查询。对于回溯机制带来的查询次数倍增问题,提出对词语末字的检验是否能成为首字的算法,减少查询次数和时间复杂度。该方法相比于其他融合方法,具有较快的查询速度和较好的歧义处理能力。

基于似然比检验的VaR回测研究

基于似然比检验理论,文章研究了总体服从Pascal分布、几何分布和二项分布情形下的VaR回测(Backtesting)检验问题,提出了平均首次失败次数检验法和平均失败率检验法,使得Kupiec(1995)所提出的回测检验法恰是本文研究结论的特例。最后通过数值计算验证了本文所提出方法的功效更高,在一定程度上提高了VaR预测检验的精度。

基于黄金平价的ARMAX-GARCHX汇率模型研究

汇率是影响黄金价格最重要的因素之一,汇率对黄金价格的影响已经得到了广泛研究,但由于黄金同时具备商品和货币双重属性,黄金价格对汇率的影响同样值得关注。通过对以人民币计价的“上海金”与美元计价的“伦敦金”的价格之比作为黄金平价人民币汇率进行研究,探讨黄金平价对美元兑人民币在岸汇率波动中的影响。将黄金平价作为外生变量,建立了汇率的ARMAX-GARCHX模型,把黄金平价量化映射到汇率波动中,运用Kupiec检验证实了该模型对汇率收益率分布预测的准确性得到提升。通过2016年4月至2022年3月的日频数据进行实证分析,结果表明,黄金平价也是影响汇率走势的要素之一,这对汇率市场化、人民币国际化进程中的金融风险防范和企业日常汇率风险管理都具有重要参考价值。

一种新的地震预测方法在华南沿海地震带的检验与应用

以华南沿海地震带为例,针对孕震断层多锁固段脆性破裂理论方法应用于中等—弱震构造区的适宜性问题进行了回溯性检验。结果显示:86%的锁固段断裂点通过相对误差γ≤5%置信水平的检验,表明该理论方法基本适用于华南沿海地震带;4个孕震空间区域内各锁固段断裂点与加速应变能释放起点的累积Benioff应变之比ξ略小于1.48,这可能与地壳介质均匀程度、地质环境与实验室条件的差异及地震目录的缺失等因素有关。最后给出了各孕震空间区域未来强震的临界应变值、可能的发震时间和震级。

在不同怀孕年龄组中头3个月的唐氏综合征联合检验效能:筛查方针调整吗?

本文发表在2011年第31期的《Prenatal Diagnosis》上。对唐氏综合征(DS)头3个月的联合检测(FCT)性能在不同怀孕年龄组之间的表现是否一致?在筛查方针方面是否需要做出调整?据本文报道,通过对一个胚胎医学中心FCT(包括怀孕年龄、颈部透明带、游离β-人绒毛膜促性腺激素、怀孕相关血浆蛋白-A)的回溯性研究发现:70.

基于布朗运动欧拉离散化模拟的VaR在股票市场中的应用研究

股价波动方式为布朗运动,对布朗运动做欧拉离散化模拟。采用蒙特卡洛方法进行上证指数的VaR分析,最后进行Kupiec回溯检验,发现与传统的正态分布假设及ARCH模型结果相比,基于布朗运动做欧拉离散化处理并采用蒙特卡洛方法进行模拟的VaR的效果更好,可以为股票市场的风险分析提供较为可靠的依据。

基于非对称GARCH模型的美元/人民币汇率VaR分析

GARCH模型在金融资产序列波动率的模拟和金融风险VaR的度量中有广泛的应用。自从2005年7月21日人民币实施浮动汇率机制以来,美元/人民币汇率的波动较为频繁。因此,利用非对称GARCH模型度量美元/人民币外汇汇率的波动性,并计算95%和99%置信水平下不同模型的VaR,运用Kupiec检验对不同模型一天VaR度量的精度进行比较,结果表明无论在95%低置信水平下,还是在99%的高置信水平下,TARCH-t和EGARCH-t对美元/人民币能很好的拟合实际日损失。

稳定分布条件下的动态风险度量模型

文章在稳定分布条件下,利用EPGARCH模型对沪深指数的日对数收益率序列进行了拟合分析并计算了Va R值。由Kupiec检验的P值表明,基于EPGARCH-S模型的Va R值的计算精度高于基于EGARCH-t模型的Va R值,从而基于EPGARCH-S模型能较好地评价金融风险值。

基于HMM的VaR风险度量及其实证分析

文章基于隐马尔科夫模型(HMM)提出了度量金融资产风险价值(VaR)的HMM-ARMA-GARCH模型。首先对金融资产收益率序列建立正常状态和异常状态的隐马尔科夫模型,使用期望最大化算法估算出模型中的未知参数,再利用Viterbi算法估算出收益率序列所对应的隐状态序列,根据隐状态序列把收益率序列数据分成正常状态类序列和异常状态类序列2个大类,对2个状态类序列分别建立ARMA-GARCH模型来估算VaR。最后利用该模型和传统的ARMA-GARCH模型对上证企债指数进行了实证分析,采用Ku-piec失败频率检验法对VaR的准确性进行检验。实证结果表明,该模型的VaR计算方法具有较好的估计效果,能够有效地降低GARCH模型高估波动持续性的现象。