Poisson—Geometric过程在可靠性理论中的应用

研究了Poisson—Geometric过程的性质,针对损伤次数为Poisson—Geometric过程的冲击模型,在损伤可累加的情形下研究了期望损伤、可靠度和平均寿命等可靠性指标。     

Logistic回归模型及其应用

为了利用Logistic模型提高多分类定性因变量的预测准确率,在二分类Logistic回归模型的基础上,对实际统计数据建立三类别的Logistic模型.采用似然比检验法对自变量的显著性进行检验,剔除了不显著的变量;对每个类别的因变量都确定了1个线性回归函数,并进行了模型检验.分析结果表明,在处理因变量为定性变量的回归分析中,Logistic模型具有很好的预测准确度和实用推广性.     

基于小波的部分线性自回归预测模型及其在沪深股市中的应用

首先采用部分线性自回归模型对上海和深圳股票走势进行模拟预测,然后利用小波函数结合部分线性自回归模型建立小波预测模型,又分别对上海和深圳股票走势进行了模拟预测,最后对两种预测方法的预测结果进行了比较和分析．结果表明：小波预测模型比单纯的部分线性自回归模型预测精度高,在股票市场的预测中具有很好的应用前景．     

自助法再生样本的获取方法研究

系统地比较了3种自助法再生样本的获取方法：经验分布函数法、改进的经验分布函数法和随机加权法。模拟结果表明,自助法再生样本最好的获取方式是改进的经验分布函数法,经验分布函数法次之,随机加权法最差。     

基于小波的GARCH模型及其在汇率中的应用

将GARCH模型和小波多分辨分析相结合,通过小波Mallat算法把RMB／HKD汇率一阶差分数据分解为若干层时间序列,然后用GARCH模型对每层的单支重构信号进行预测,综合每层的预测值得到原时间序列的预测值．实证研究表明：结合小波后的预测效果要优于传统的预测模型;且RMB／HKD汇率没有明显的杠杆效应．     

国际黄金价格的小波变换FAR预测模型

针对黄金价格时间序列的非平稳性特征,将小波分析与FAR(函数系数自回归)模型结合,并作预测分析.利用Mallat算法中的Daubechies小波变换和多项式样条估计,对1991年1月～2007年12月的厅平均国际黄金价格,建立了基于小波变换的FAR模型,并对2008年1月～2008年3月的数据进行短期预测.预测误差明显减小.在国际黄金价格的预测中,基于小波变换的FAR模型优于单纯的FAR模型.     

Esscher保费原理及竞争策略

研究Esscher保费计算原理及其一系列合理性质，并对保险公司的竞争策略提出了几点建议。     

小波分析与非参数估计在汇率中的应用研究

首先,用小波Mallat算法对CHY/USD汇率一阶差分数据进行了分解和单支重构,得到了各层单支重构后的近似分量和细节分量;然后,基于局部线性非参数估计理论,对近似分量和细节分量分别建立了NARCH(1)模型;最后,对均值和波动率进行了10步预测.计算结果表明,非参数估计理论结合小波多分辨分析理论可以较好地应用于人民币汇率的预测,预测精度较高.