基于Copula函数的CTE研究与实证分析

采用Copula函数结合非对称Laplace分布的方法来刻画股票收益的尖峰、厚尾及偏倚性,计算了以上证指数和深证成指为组合的对数收益率的CTE,与传统的正态假设进行了对比,证实了"在资本收益率不服从正态分布时,用VaR方法来度量风险就不再准确"的结论,Copula函数结合非对称Laplace分布的方法可以较好的计算投资组合的CTE。     

利用Copula函数实证分析金融风险尾部相关性

以沪深300指数和深证成份指数的尾部相关性实证分析为例,利用Copula函数分析金融风险尾部相关性。实证表明：GumbelCopula函数能够很好的模拟沪深300指数和深证成份指数的日收益率,并且在不同尾部水平下,沪深300和深证成份指数具有很强的相关性。     

上证指数与深证指数相关性的实证分析

利用相关性理论，实证分析了上海股市、深圳股市10年来指数的波动所引起的收益率变化特征及联系，结果表明深沪股市具有较大的相关性。     

基于失效率函数的相依性刻画及其应用

本文提出了寿命分布与干扰事件相依性的一种刻画方式,该方式将干扰事件对寿命分布的影响通过寿命分布的失效率函数的变化来加以刻画。具体讨论了几种特殊干扰模式下寿命分布的变化情况,并导出了有关可靠性特征量。通过例子说明了这种刻画在制定维修策略中的应用。     

基于Copula函数对由两类失效部件组成的简单相依系统的可靠性研究

应用copula函数来表示由两类失效部件组成的相依串联系统和相依并联系统的可靠性,并对这两种系统的可靠性进行比较,得到了使这两种相依系统的可靠性之间的大小关系成立的一些条件．     

基于Copula函数的径流随机模拟

随机模型的核心问题是构建联合分布或条件概率分布.建立了基于Copula函数的一阶非平稳时间序列模型,即季节性CAR(1)模型,并与季节性AR(1)模型进行比较.以宜昌站月径流模拟为例,研究了季节性CAR(1)模型的实用性.结果表明,所建模型能较好的模拟原序列的统计特性,尤其是偏态特性、非线性相关性和概率密度特征的保持上,为水文水资源随机模拟研究提供了一种新的途径.     

基于Copula函数的非连续序列洪水频率分析

现行洪水频率分析采用单变量分布曲线,应用Copula函数构造洪水联合分布时又未考虑历史洪水资料.本文将一维非连续序列的极大似然法扩展应用到二维联合分布的参数估计,建立了基于Copula函数的非连续序列洪水频率分析模型,并以长江三峡水库设计洪水为例,验证该模型的可行性和合理性.结果表明,所建模型合理可行,为多变量非连续序...     

基于三维Copula函数的CPI与GDP、M3相关性研究

利用我国1993年1月至2017年10月CPI、GDP、M3的季度同比增长率数据,运用解析法,选择出最优的三维Copula函数形式分析了CPI与GDP、M3之间的相关性以及尾部相关性特征。研究表明CPI与GDP、M3增长率的变化是一致的,即CPI与GDP、M3存在正向相关关系。     

基于Copula函数的洪水过程随机模拟

对实测截口序列进行等量变换,使变换后的截口具有较好的统计规律.应用Copula函数构造洪峰与历时的联合分布,以及相邻截口的联合分布,采用联合随机抽样方法进行大样本的洪水过程随机模拟,为洪水过程设计提出了一种新的随机模拟方法.结果表明,该方法能较好地描述洪峰、历时的统计特性及相关关系,克服了传统模拟方法对历时描述较差的缺点,且能反映出洪水过程的变化特性,截口具有随机波动性、锯齿现象较少.     

基于Copula函数的设计洪水过程线方法

采用Copula函数构造边缘分布为PIII分布的联合分布,用以描述年最大洪峰和年最大时段洪量,并介绍两变量情形下的重现期定义,根据建立的联合分布和两变量的重现期提出基于两变量联合分布的设计洪水过程线推求方法.研究有助于进一步认识设计洪水过程线的推求方法,并为设计洪水过程线推求提供了一种新思路.     

ARCH族模型对深证指数的实证分析

ARCH 族模型是动态非线性的股票定价模型,在金融和经济领域具有广阔的应用前景.依据2000 年至2007年的最新数据,将ARCH 族模型运用于我国深证指数的实证分析,得出深圳股市的总体特征.     

基于Copula函数的郁江与西江干流洪水遭遇概率

为了计算郁江和西江干流洪水遭遇的概率,依据Copula函数理论及分析方法,利用实测洪水资料进行参数估计,建立了几种常用的Copula函数,并对它们拟合的效果进行了对比,最后选用Clayton Copula函数展开分析.结果表明,随着西江干流洪水等级的增加,郁江发生同一大洪水的条件概率增加的趋势不明显;郁江与西江大洪水遭遇的概率非常小,郁江和西江干流50年一遇以上洪水同时发生的概率不超过0.05%,在西江干流发生大于50年一遇以上洪水的条件下,郁江发生大于50年一遇以上洪水的概率仅为2.73%.该成果可为西江流域的防洪控制水库在制定联合调度规则时利用两江大洪水错开的特点,充分发挥水库的调洪能力提供依据.     

基于Copula函数的单部件可修系统的可靠性分析

基于Copula函数,对部件寿命和故障后修理时间存在相依关系的单部件可修系统的可靠性进行分析,得出系统的可靠度与（0,t]时间中系统的平均故障次数都与独立情形时相同,只有系统的瞬时可用度与其Copula有关.     

相依样本非参数回归函数估计的相合性

应用Priestley和Chao提出的一种加权核估计gn（x）=nΣi=1Yixi-xi-1/hnK（x-xi/hn）,在α-混合误差下,讨论了非参数回归函数Yi=g（xi）＋εi（1≤i≤n）中g（x）的相合性,在较弱的条件下证明了它的一致强相合性.     

基于Copula函数的建筑动力风荷载相关性组合

为了得到经济合理的抗风设计方案,提出一种基于Copula函数的高层建筑动力风荷载相关性组合方法.在某高层建筑模型高频动力天平试验(HFFB)数据的基础上,通过Copula函数和风荷载分量的边缘分布构建任意两分量的联合概率密度函数(JPDF),引入条件极值,计算二者的相关关系和组合值;利用各风向角下的组合值构建了最不利包络荷载组合,并以此为结构的设计风荷载.结果表明,该方法能够确定给定保证率下任意两风荷载分量的组合关系;以最不利包络荷载组合为设计风荷载能保证结构的抗风安全性.     

基于Copula函数的杭州地区多风向极值风速估计

为了合理确定建设场地的结构抗风设计风速,提出多风向极值风速估计方法.以杭州地区日极值风速风向为统计样本,采用核密度-广义帕累托混合模型来描述各风向下的极值风速边缘分布,提高了Up-crossings法估计极值风速的准确性.基于严格选择的Copula函数建立杭州地区风速风向联合分布模型.采用该联合分布模型计算得到了不同重现期下考虑风向相关性的多风向极值风速,并与不考虑风向相关性的极值风速估计值进行对比.结果表明,具有给定重现期的设计风速估计应考虑风向相关性的影响.在不考虑风向相关性的情况下,容易给出偏于风险的极值风速估计值.     

银企关系型借贷与中小企业成长——基于深市中小板企业数据的实证研究

本文以深市中小板422家中小企业为研究样本,实证分析银企关系与中小企业成长的相关性。研究结果表明:企业成长性与企业维系关系的银行数量以及银企关系维系时间的长度负相关,但与银企关系深度呈正相关;关系型借贷在促进较大规模企业和非国有企业的成长方面作用明显;小规模企业在同银行建立深度关系方面更具优势。文章揭示了重视和培养银企关系的重要价值,为我国银企关系发展提供可借鉴的模式。     

消费函数的非参数回归与实证分析

讨论了传统线性消费函数模型估计的不足,采用随机变量密度函数的非参数核估计和核回归,对我国2004年城镇居民的实际消费数据进行实证分析,结果表明非参数回归结果要优于线性回归.     

保险投资组合的个体风险相依性分析

在个人和团体风险模型中,我们用S=X1+X2+…+Xn-1+XN表示保险投资组合的累积索赔,其中,Xi(i≥1)表示第i个保单产生的损失,N表示保险公司在一定时期内(例如一年)总的索赔项数,每一个保单可能包含若干个不同的项目,假定一个保单的损失是这些不同项目索赔的总和,而一个保单的不同项目的索赔往往是相关的,本文考虑了保险投资组织中个体风险之间的相依性,证明索赔向量之间随机序关系成立.     

基于非参数核密度估计和Copula函数的配电网供电可靠性预测

为了提高配电网供电可靠性预测精度,借鉴Copula函数在可靠性评估方面的应用,提出了基于非参数核密度估计法和Copula函数相结合的配电网供电可靠性预测算法。首先通过考虑线路平均故障率和平均维修时间之间的相关性,采用非参数核密度估计法拟合二者的边缘分布,通过最大似然法估计Copula函数的相关参数;然后采用最小欧式距离进行Copula优选,进而建立线路故障率和维修时间的模型,预测下一年的供电可靠性指标;最后以华东某地供电公司提供的数据为例进行仿真分析。结果表明,该模型能较好地满足供电可靠性预测要求,预测精度高于BP算法。