基于蒙特卡罗模拟的几种VaR模型度量效果比较

文章通过蒙特卡罗模拟产生误差项服从标准正态分布、t分布的GARCH过程敷据,在其基础上利用真实分位数和估计分位敷之间的误差评价了几种VaR模型的度量效果.结果显示,基于这两个过程,误差项服从t分布的GARCH模型优于误差项服从标准正态分布的GAARCH模型,而相对复杂的极值理论略微优于效果最差的历史模拟法:从而实证研究中,由于极值理论的度量效果不一定较好,应该尝试多种VaR模型,从中选择最适合的模型.     

铁路车站能力的贝叶斯区间表示法

文章在车站作业不确定性分析的基础上,得出车站能力也存在着客观的随机性,车站能力的区间估计比点估计能更有效地体现这种不确定。根据贝叶斯区间估计原理,假定车站能力为一随机变量,服从正态分布,在明确车站能力的总体信息、先验信息和样本信息之后,得到车站能力的区间表示方法,即得到可信水平α=0.05的车站能力可信区间,并以实例验证了方法的有效性。     

基于统计模型的平均生物等效性检验

经典的生物等效性检验是平均生物等效性检验,然而其没有考虑效应的变异度和个体与药物之间可能存在的相互作用.文章在平均药物浓度服从药物代谢动力学中的一房室模型,误差变量分别服从正态分布、对数正态分布和韦伯分布的基础上分别建立统计模型.采用多重检验直接比较两种药物的浓度时间侧写,采用自助法求得多重检验过程中的置信上限.通过模拟分析说明该方法能够提高检验的效能.     

含交易费用和机会约束的均值-VaR投资组合模型

文章在证券收益率服从正态分布的前提下,建立了有交易费用存在时的机会约束下的均值-VaR投资组合模型,讨论了最优解的存在性和唯一性。然后在均值-VaR模型有效边界的基础上引入机会约束,得到了该模型的有效边界及其最优解,最后举例予以说明。     

概率论中随机变量函数若干问题探讨

文章给出了连续型随机变量差以及积的分布密度公式.针对两个独立同服从标准正态分布的随机变量详细推导了其积的分布密度公式和特征函数,并给出了涉及标准正态分布随机变量乘积函数分布的几个结论.     

基于贝叶斯学习的惩罚因子的选择

文章基于贝叶斯学习,将正则化方法从贝叶斯分析的角度展开,在响应变量服从正态分布、回归系数服从指数型先验分布族的条件下,用贝叶斯准则给出了惩罚因子的取值与响应变量、系数的方差之间的关系,并将这一结果应用到岭回归和lasso回归中惩罚因子的选择.实例检验结果表明,当响应变量和系数服从正态分布,惩罚因子的值取二者方差商的方法比岭迹法和广义交叉验证法(GCV)拟合效果更优.     

中国股市有效性分析中的正态性检验

独立同分布是进行股价波动服从随机游走模型的假设条件,同时现代资产组合理论分析股市也默认这一假定分布。这些分布中又以正态分布被人们广为采用。然而,我国学者在进行股市有效性的统计检验时较为普遍地忽视了这一前提。文章通过检验得出,中国股票市场股价波动不服从正态分布,从而股价波动独立同分布假设得不到满足,对中国股市进行有效性检验需要使用诸如非参数方法、过滤检验等不受这一限制的方法。     

正态分布场合下无失效数据的可靠性参数估计

文章假设产品的寿命服从正态分布,在无失效数据情形,当失效概率pi的先验分布为π(pi|b)=b(1-pi)b-1(1相似文献   

分数布朗运动下B-S权证定价模型的修正

分析证券市场的有效性,指出其线性范式与现实市场状况并不符合。传统的金融学认为证券收益率服从对数正态分布,而大量的实证表明收益率分布与正态分布相比有＂尖峰胖尾＂特征,具有分形结构。在此基础上剖析了传统B-S权证定价模型的不足,结合分形市场中的分数布朗运动,提出了基于分形理论的B-S股本权证定价模型,考虑了股本稀释效应。由于股本权证定价模型需要已知企业股权价值及其波动率,但企业价值是权证价格的函数。基于此,运用数值方法以股票价格和波动率来估计企业价值波动率,并给出了在实际运用中的案例。     

短期聚合理赔总量的平移对数正态分布的近似计算

应用对数正态分布研究服从复合Poission分布的短期聚合理赔总量的近似计算,导出求得平移对数正态分布参数的公式。以个别理赔额服从指数分布为例,与平移伽玛分布的分布函数对比,说明短期聚合理赔的平移对数正态分布近似方法是可行的方法。     

CEV过程的参数估计研究

文章借鉴前人的经验研究了cEv过程参数估计的GMM、MLE、MCMC方法，并利用沪深300股指数据做了实证分析。从标准误比较结果来看，MLE和MCMC估计优于GMM，而且参数β〈2，说明沪深300股指收益率波动性的弹性不为0，即沪深300股指的分布不服从对数正态分布，CEV过程不等同于几何布朗运动。     

基于双侧等截尾正态分布的过程能力指数

传统过程能力指数基于总体质量特性值服从正态分布假设,而在生产领域中,总体质量特性值的取值往往仅局限于某个实数域区间,在该区间以外反映质量特性值的数据不可能出现。文章基于此背景,给出了分布中心与公差中心重合及不重合两种情况下双侧等截尾正态分布的过程能力指数的计算公式及参数估计方法,并给出了算例分析。     

我国股市有效性的统计检验

本文首先对我国沪深两市股票指数收益率的正态性作出了检验,得到了都不服从正态分布的结论,在此基础上又进行了股票异常收益的非参数统计检验,从而在更严谨的方法下对我国股票市场的有效性作出了判断。     

中国股市股票组合的正态性检验

在许多金融问题中,假定资产的行为服从正态分布.这种假定给理论分析和实际应用带来很大方便.例如,有名的Black-Scholes期权定价公式便是在股票收益率服从正态分布的假定下推导出来并且加以应用的.又如,在VaR的应用中,如果现金流或其收益率服从正态分布,就可在一定的置信水平下,很容易地计算出VaR的数值.因此,一个经济变量是否服从正态分布就十分重要了.本文正是出于这一考虑研究我国股市股票行为的.除了对1072支股票的收益率逐一进行正态性检验外,还对120个最小方差股票组合作正态性检验.实验结果表明股票组合的正态性比单个股票有明显的改进.     

考虑高阶矩的广义Sharpe比率影响的投资基金绩效评价

文章运用Sharpe比率对基金绩效排名需要假设收益率序列服从正态分布,但基金收益率序列具有明显的尖峰厚尾和有偏等特征。为研究收益率的高阶矩在基金绩效排名中的影响以及Sharpe比率在基金绩效排名中的适用性,在预期效用理论框架下,从理论角度研究投资者对高阶矩偏好的问题,并提出了考虑高阶矩的广义Sharpe比率,同时使用参数和非参数方法计算广义Sharpe比率。实证分析结果显示,尽管基金收益率序列不服从正态分布,但基于Sharpe比率和广义Sharpe比率的排名基本一致,Sharpe比率在我国投资基金绩效排名中仍然适用。     

结构方程模型中关于有序分类数据的处理方法

现有的结构方程模型(SEM)分析软件有LISREL、AMOS、EQS、Mplus等,但它们都要求变量是连续的,并且服从多元正态分布,然而现实中却很难达到要求。文章基于有序分类数据研究幸福指数,对有序分类数据作了连续化处理,使其符合现有的SEM分析软件的假设条件,从而建立结构方程模型;并用AMOS、SPSS等软件进行了分析。事实证明,这样的处理方法是可行的,并且比原有数据有了改进。     

随机利率下的完全离散型寿险精算模型

寿险中的利率随机问题,是近来保险精算研究的热点和重点问题之一.文章在传统精算学基础上,对随机利率下的完全离散型死亡保险进行分析.考虑对随机利息力分别采用正态分布和布朗运动建模,在死亡服从De Moive假设下,得到完全离散型均衡纯保费以及责任准备金的一般表达式,并对相关的风险进行分析.最后用数值例子说明模型与计算方法的正确性和有效性.     

油田开发规划的机会约束妥协规划模型

文章在已有的确定性的油田开发规划模型的基础上,建立了油田开发规划的机会约束妥协规划模型。该模型以利润作为目标函数,投产措施的井次数作为决策变量,将增油量、增水量、耗电量、措施工作量及投资上限等作为约束参数,并假定这些参数都是随机的且服从正态分布。在求解模型时,应用了把非线性部分线性化的方法把最优化问题转化为线性规划问题。最后提供了一个例子来说明所提议方法的有效性。     

带测量误差的分位数回归模型的参数估计研究

近年来,研究预测变量带测量误差的分位数回归模型的参数估计问题已逐渐成为统计学中的一大热点问题,但由于带测量误差的分位数回归模型的参数估计十分复杂,所以相关研究很少,而目前的研究主要集中于误差分布为球形对称分布的正交回归法和误差分布自由的校正损失函数法等。在回归误差分布为正态分布的假设下,提出修正因子得分法(CFS),即在因子得分法的基础上进行参数估计,并对估计偏差进行修正得到最终估计;通过模拟研究,比较修正因子得分法相对正交回归估计(H-L估计)的优劣,并对修正因子得分法进行综合评价。     

基于逆γ偏正态分布的Tobit回归模型

Tobit模型是一种应用很广泛的截尾回归模型,并假定其误差项服从正态分布.相对于对称分布,偏态分布能获得更全面准确、及时有效的信息.基于此,文章提出了基于逆尺度因子偏正态分布的Tobit回归模型,并给出了该模型参数的极大似然估计,通过数值模拟与正态假设下的Tobit模型进行比较,结果表明该模型和方法是有用和有效的.