组内相关系数的理论基础及建模应用

对用于测度数据可靠性的统计指标组内相关系数进行了理论基础论证、建模步骤分析、软件实现说明和实际数据统计分析;对组内相关系数建模中涉及的方差分析模型选择、相对一致性和绝对一致性区分、分析结果解释等都进行了详细说明。     

均值尾部相关系数及其在金融领域的应用

传统尾部相关系数用于刻画变量之间的极值相关性,但这种相关系数存在对相关性信息刻画不完全的问题。为能够捕获更多的非极值相关性信息,本文提出均值尾部相关系数的概念,研究了均值尾部系数同Copula理论之间的关系,并以t Copula为例分析了四种均值尾部相关系数的变化特征。通过将均值尾部相关系数和传统尾部相关系数分别应用于沪深股市的相关性研究,从实证角度验证了这种相关系数的实用价值。     

宏观金融运行稳定性监测的实证研究

文章首先构建了宏观金融运行状况监测指标体系,在此基础上利用结构方程模型通过计算不同指标对金融运行稳定性的影响权重选取对金融运行具有显著监测效果的指标,再利用不同监测指标与金融稳定综合得分之间的动态相关系数判断监测指标的监测时差效应,最后对金融运行稳定性与各类监测指标建立计量经济回归模型时不同类型监测指标的强度效应进行研究.实证结果显示,金融运行稳定性的显著监测指标主要集中在经济发展、政府负债和对外贸易三个方面,通过指标的监测时差效应分析,选出了对金融运行具有先行预测和实时监测效果的超前和当期类指标,指标监测强度分析则得出了超前和当期类指标对金融运行稳定性的监测强度.     

基于相关性指标与广义IOWA算子的区间型组合预测模型

文章基于诱导有序加权平均算子构建了广义IOWA算子,结合相关系数、灰色关联度、夹角余弦、Theil不等系数四种相关性指标,建立了相应的广义单目标最优化模型,并分别对基于四种相关性指标的区间组合预测模型的优劣性进行了定义,提出了基于左右端点的区间型组合预测模型与区间组合预测效果评价指标,通过实例对所建立区间组合预测模型的有效性进行了验证与评价.     

浅议相关系数与偏相关系数的使用

相关分析是经济统计学的重要内容之一。在相关分析中,人们通常利用两个经济变量之间的简单相关系数(即相关系数)和一个经济变量与多个经济变量之间的复相关系数来分析和测定这些经济变量之间的线性相关程度,并据此进行线性回归分析、预测和控制等。 我们知道,相关系数是刻划变量之间线性相关     

相关系数与连接函数

相关系数在统计及金融分析中有着广泛的应用,基于马克维茨的均值-方差理论以及现代衡量风险水平广泛应用的VaR方法等,相关系数都担当了一个重要的角色.本文对目前普遍存在的相关系数进行概括并分类,分析各类相关系数的特点,并在此基础上结合连接函数(Copula)进行分析,阐述Copula的概念、优点及其在相关分析中的应用.     

相依随机事件的度量指标

文章给出了度量两个相依随机事件的三个相依度量指标:关联系数、相依系数和相关系数,讨论了这三个相依度量指标的性质,从三个相依度量指标所具有的性质论述了它们各自度量相依随机事件的相依特征以及它们的合理性和科学性。     

股市、房市与GDP的相关性研究

在宏观经济分析中引入相关性分析工具Copula函数,能有效的捕捉变量间的非线性,非对称及尾部相关性指标等相关关系。文章通过分析Kendall秩相关系数和Copula的尾部相关性研究了GDP与股市、房市的相关性。实证表明,阿基米德族Copula函数中的Gumbel Copula准确度量了GDP与股市、房市的尾部相关性。     

基于体制转换模型的动态相关系数研究

对相关系数的马尔可夫体制转换模型（RSDC）进行拓展,将多维随机变量的协方差阵分成方差和相关系数,方差利用GARCH模型来描述,相关系数阵则划分为不同的状态。RSDC模型被应用于中国股票市场研究板块指数的动态相关性,给出行业板块的beta系数。实证结果表明两状态恰好体现高、低不同的相关性,且状态持续的概率较大,基于RSDC模型的beta系数与常相关系数的多元GARCH模型存在一定的差异。     

几种相关系数辨析及其在R语言中的实现

对常见的Pearson简单相关系数、Spearman和Kendall等级相关系数、Cramer’s V系数、偏相关系数、广义相关测度、复相关系数、典型相关系数、广义相关系数和多向量间相关系数的适用条件、联系和区别等进行了辨析,给出了这些相关系数在R软件中的实现方法,并选取2016年中国31个省市的数据,对经济、能源和环境污染三方面进行相关分析,计算相关系数并解释其实际意义,最后对这些相关系数的基本情况进行了总结。     

灰色统计相关系数探讨

文章在灰色系统理论的基础上,建立了在随机样本信息下,相关分析的相关系数灰色统计假设检验方法,应用于实例与经典的N-P假设检验方法进行比较,从而说明灰色统计估计和假设检验方法能够提供更多的有效信息,以便解决更多带有灰色的数据系统研究.     

均值、标准差和相关系数在风险投资中的应用

分散投资能够降低投资风险的道理可以用统计指标来量化说明.投资风险的衡量涉及到平均数、标准差和相关系数的计算与分析.与单一投资比较,组合投资可以在相同收益水平下降低风险,或在相同的风险条件下获取较高的收益.     

对证券组合投资收益率与风险的统计分析

文章运用统计分析方法 ,论述了证券组合投资的积极意义 ,并用实例对风险和收益率进行了测度。     

关于统计预测的两个问题

文章对统计预测中的估计标准差和相关系数进行了阐述,并对相关文献中存在的错误进行了纠正.     

基于Copula理论的尾部相关性分析

根据沪深股市非线性的特征,文章利用Kendall秩相关系数与Copula函数之间的关系．对Copula函数的参数进行估计。通过P—P图和K—S检验选择最优的Clayton Copula函数来度量上证A股、深证A股和沪深300指数之间的尾部相关性。由实证结果验证表明,Clayton Copula函数在度量尾部相关性上有所侧重,上尾相关系数趋近于1,下尾相关系数趋近于0;且沪深300指数对组合的尾部风险影响较大。     

天津城市化水平综合测度研究

把人口城市化作为城市化水平的惟一测度指标,似乎不能全面具体地反映城市化水平。而真正认识和测度城市化水平,对于我国的城市建设和国民经济发展具有重要意义。针对这一问题,文章分析了人口城市化的片面性,提出了新的城市化概念。在此基础上,依据牛顿第二定律,建立了基于城市发展评价城市化水平的城市化水平综合测度模型,对天津市基于城市发展的城市化水平进行了测度,并且对2010年我国部分省、市基于城市发展的城市化水平进行了测度,测度结果与以人口城市化为惟一测度指标的城市化水平进行了对比研究,表明利用城市化水平综合测度模型测度城市化水平的合理性。     

正态概率纸检验的改进及推广

利用蒙特卡洛方法在正态概率纸检验中引入相关系数等指标,将定性判断与定量判断相结合,使得检验结果更加客观。最后,将正态概率纸检验及其改进推广到对数正态分布、指数分布、威布尔分布。概率纸检验的正确率与数据总体有关,数据总体与检验分布有差异且差异越小正确率越低。     

相关系数的另一种计算方法

作者利用例子详实地证明了相关系数的另外一种计算方法,给我们在相关的工作中提供了一种可供参考的工具。     

两变量相关关系的度量

阐明了刻画变量间的相关关系的各种相关系数的计算方法和应用条件。指出要正确的分析相关关系,就一定要找准合适的计算相关系数的方法。     

已知Gini相关系数对Copula函数上界的改进

如果已知Copula函数的某些信息,通常其Frechet-Hoeffding上下界则可以进一步收窄。R.B.Nelson分别在已知Kendall相关系数tau、Spearman相关系数rho、Blomqvist相关系数beta的条件下,给出了Copula函数的上下确界。鉴此,在给定Gini相关系数gamma的条件下,证明Copula函数的上界也可以进一步变窄,并给出上确界的表达式。