常利率下二维更新风险模型的破产概率

文章研究了常利率下的二维更新风险模型,定义了三类有现实意义的破产概率,得到了它们的简单界限,并运用一维风险模型的相关理论得到了二维风险模型的破产概率所满足的不等式.     

保费随机收取的二维风险模型的破产概率

文章研究了一类相依结构的二维风险模型,其中新保单以Poisson分布流到达,且发生索赔时会依赖概率ρ的可能性同时产生一次续保,即续保过程是索赔过程的ρ-稀疏过程;运用一维风险模型的相关理论得了到二维风险模型的调节系数方程、调节系数的上下界、最终破产概率满足的不等式和最终破产概率满足的精确表达式,并给出了二维风险模型的几种破产概率的具体表达式。     

双Poisson二维风险模型的破产概率

0引言近年来许多文献对经典风险模型做出了研究,并得出了许多有用的结论。W ai-Sum等(2003)把经典模型推广到二维风险模型。二维风险模型形式如下:u1(t)u2(t=u1u2 c1c2t-N(t)k=1∑X1kX2k(1)在此模型中,和经典风险模型一样,都假定保险公司按照单位时间常数速率收取保单(假定每张     

金融系统性风险的双向溢出效应及其CoVaR模型估计

在信息化金融社会,风险的衡量与预警成为金融稳定的重要影响因素.文章以商业银行为实证,通过在险价值CoVaR模型,利用我国16家上市商业银行数据对商业银行系统性风险的双向溢出效应进行模型估算.研究显示,商业银行系统性风险存在明显的正向双向溢出效应.资产规模对商业银行应对风险的能力产生较大影响,一些规模较小但经营灵活的商业银行由于区域特色较为明显,也具有较强的风险抵御能力.     

基于FAHP的工程项目风险评价模型

针对常用的工程项目风险评价方法中存在的问题,在建立工程项目风险评价指标体系的基础上,本文将层次分析法和模糊综合评判法结合起来,利用德尔菲法中的经验数据,建立了工程项目风险评价的模糊层次分析模型。该模型在一定程度上解决了如何运用数学方法分析和处理风险评价中大量存在的模糊问题,从而为正确的风险决策提供定量依据,为决策者提供有力的参考和支持。     

等维灰数递补模型在人口预测中的应用

人口是一国和地区发展的重要因素。准确的人口预测是制定国民经济计划、区域发展规划的基础。文章介绍了灰色GM(1.1)模型在人口预测中的应用,包括模型的建立、精度检验、不同维模型的选优以及提高模型预测精度的等维递补方法;并用等维灰数递补GM(1.1)模型对甘肃省2006-2020年的总人口进行了预测,精度检验结果表明模型预测精度高,预测结果较为可靠。     

超高维数据降维与Logistic广义线性拟合分析

文章以美国威斯康星州的乳腺癌调查数据为例,分别采用SIS和TCS算法对高维数据进行降维处理,尝试将改进的Logistic广义线性模型对降维后的变量进行拟合.再与传统的一般线性模型、Logistic广义线性模型相比,结果表明,基于算法降维后的Logistic广义线性模型预测误差更小,其中基于TCS算法降维后的广义线性模型在拟合中要明显优于SIS算法降维后的广义线性模型.     

我国农村贫困的动态转化、持续时间与状态依赖研究——基于收入贫困与多维贫困的双重视角

本文使用中国健康与营养调查2000—2015年跟踪数据,比较分析了农村家庭收入贫困与多维贫困的长期变动情况。在此基础上,使用Cox比例风险与动态Probit模型实证研究了跨期贫困的动态转化概率、状态依赖及其影响因素等问题。研究发现,农村多维贫困发生率下降幅度比收入贫困发生率下降幅度高出近20个百分点,但未脱贫的多维贫困家庭比收入贫困家庭具有更明显的贫困适应性。随着贫困持续时间的增加,无论是收入贫困还是多维贫困,中断当前贫困状态的可能性都下降了。进一步分析发现,子代职业地位、子代教育、城镇化水平和交通便捷度等因素显著降低了贫困家庭的贫困适应性与状态依赖,而贫困补贴对部分贫困家庭产生了补贴依赖效应,从而一定程度上促进了其贫困适应性。本研究在理论上丰富了有关贫困动态性的探讨,为有效破解低收入群体的贫困状态依赖提供了经验证据。     

多维尺度法在服务质量评价中的应用

1多维尺度法原理多维尺度法穴M ultidim ensional Scaling熏简称M DS雪处理的一般是表示事物之间的接近的观察数据,既可以是实际距离,也可以是主观评判的相似性。多维尺度法的目的是寻找决定多个事物的少数几个潜在变量,并在低维空间内以图形的形式表现出来,并用较少的变量对事     

利用多维数据模型设计普查数据汇总模块

近年来普查数据处理程序的汇总模块执行效率大幅提高,但还远低于用户的期望。通过对统计汇总表结构的分析,发现它们与多维数据模型非常相似,前者无非是后者的二维展示。因此,用业务数据库的基本汇总数据,作为基础数据来构建多维结构,经过一定的多维操作,最后输出平面化的统计汇总表。实践表明,此方法能够很好地满足用户对效率的需求,同时也能设计复杂的汇总表。     

源于关系强度悖论的产业集群知识转移递进三维模型

文章以关系强度为切入点,首先阐述了什么是关系强度悖论,并对其形成做了全面深入的解释;针对关系强度悖论形成的三个方面的原因,递进式的提出了产业集群知识转移的一维、二维、三维模型,并对各个模型做了较为深入的分析;最后,以产业集群固有的生命周期特性为依托,对关系强度在产业集群知识转移中的应用的调节作了说明。     

偏态t分布下FIGARCH模型的动态VaR计算

针对金融时间序列多是有偏分布和"长记忆性"的特征,讨论偏态t分布下分数维GARCH模型的动态VaR测算问题.在分析正态分布、学生t分布、广义误差分布下和偏态t分布的基础上估计模型参数,得出了动态VaR,并进行了失败率检验.实证结果表明:基于偏态t分布下的FIGARCH模型测算的动态VaR值克服了其他分布假设上的不足,能够较好地反映金融收益率的实际风险,并在该分布下的Pearson吻合度检验也证实了模型分布选择的正确性.     

极值Copula在商业银行操作风险度量中的应用

本文主要内容是针对新巴塞尔协议把商业银行操作风险纳入风险量化和监管领域,应用极值Copula函数分析我国商业银行各类操作风险之间的相依结构,将操作风险度量从一维拓展到多维。目前对所有的事件类型值简单加总求得操作风险的总资本要求,没有考虑事件类型之间的相关性,这与实际情况是不符合的。为此本文在分析我国商业银行各类操作风险之间的相依性的基础上,运用极值Copula函数建立实际操作风险的相依结构,构建计算操作风险总VaR值的极值Copula模型。     

Rasch模型在多维贫困测度中的应用

文章首次将Rasch模型引入中国多维贫困测度的研究中,并利用2011年《中国健康与营养调查》(CHNS)数据对中国家庭的多维贫困状况进行了实证研究。结果表明:1各省份的家庭贫困状况差异明显,且大体与经济发展水平相一致,就全国家庭而言,收入维度的贫困发生率最高,基础设施类维度贫困发生率较低;2在多维贫困测度方法中,Rasch模型具有方便、独立、客观、可预测等优点,其既可用于计算贫困的发生状况,也可用来快速评估个体的贫困程度。     

分数年龄假设的新方法：Kriging模型

在生存函数的计算中,生命表只提供了其在整数年龄上的值。当计算非整数年龄上的生存函数时就需要进行分数年龄假设。经典的分数年龄假设在数学上容易处理,但却容易导致死力函数不连续,更重要的是无法保证其在分数年龄上估计的精确性。分数年龄假设本质上是一种插值技术。本研究尝试将一种插值性能优越的Kriging模型引入到分数年龄假设中,对整数年龄上的生存函数进行插值,并基于良好拟合的生存函数进一步构建死力函数及平均余命函数。基于Kriging模型的分数年龄假设的有效性通过了Makeham法则下的生存函数的验证,其结果表明,Kriging模型的插值性能远胜过经典的分数年龄假设模型。     

基于复发瞬间链接间隔的动态网络社区发现

纵向网络数据是较为常见的复杂网络数据，也是目前网络数据分析的热点之一。随机块模型是网络社区发现的经典模型，但是该模型无法直接用于模拟纵向网络数据。基于随机块模型，引入半参数比例风险模型去分析纵向网络数据，并利用随机块模型来描述复发瞬间链接间隔。结合变分EM算法，采用两步估计来分别估计模型参数和非参数部分，通过不同场景下的模拟试验来验证所提议模型的优良性，最后利用法国小学生的社交网络数据进行了实证分析。模拟和实证结果表明，在统计计算的时效和参数或非参数估计的精度上，本文所提出的网络数据模型和统计分析方法比现存文献的模型和方法具有较好的优势。     

多维博弈视角下不同R&D模式对比研究

文章根据多维博弈理论,建立了两个企业关于R&D投资水平和产量的多维博弈模型,求解出了其二维Nash均衡;分析了知识吸收系数对非合作多维模式、合作多维模式及非合作一维模式下均衡研发投资水平和均衡产量的影响,并对它们进行了对比研究.     

基于Copula函数度量违约相关性

一、问题的提出在现代信用分析中 ,信用风险计量模型可按其计量的风险层次分为三种类型 :一是单个交易对手或发行人的计量模型 ,二是信用资产组合层次的计量模型 ,三是信用衍生产品的计量模型。对于第一类模型 ,主要有基于期权定价技术的风险计量模型 ,基于风险价值 (VaR)的信用度量模型 ,基于保险思想的CSFP信用风险附加模型 ,以及麦肯锡公司的宏观模型。目前这一类模型的研究者较多 ,思想也较为成熟。而对于后两类模型 ,研究起来则相对复杂和困难的多。现代资产组合理论 (MPT)表明 :适当地利用资产之间的相关关系 ,可以有效地降低风险…     

大数据下张量充分降维方法及其应用研究

在大数据时代,金融学、基因组学和图像处理等领域产生了大量的张量数据。Zhong等(2015)提出了张量充分降维方法,并给出了处理二阶张量的序列迭代算法。鉴于高阶张量在实际生活中的广泛应用,本文将Zhong等(2015)的算法推广到高阶,以三阶张量为例,提出了两种不同的算法:结构转换算法和结构保持算法。两种算法都能够在不同程度上保持张量原有结构信息,同时有效降低变量维度和计算复杂度,避免协方差矩阵奇异的问题。将两种算法应用于人像彩图的分类识别,以二维和三维点图等形式直观展现了算法分类结果。将本文的结构保持算法与K-means聚类方法、t-SNE非线性降维方法、多维主成分分析、多维判别分析和张量切片逆回归共五种方法进行对比,结果表明本文所提方法在分类精度方面有明显优势,因此在图像识别及相关应用领域具有广阔的发展前景。     

贫困的多维测度研究述评

贫困与福利问题的定量研究要求尽可能准确地描摹贫困的状态及其程度。传统的单纯考察货币性指标的方法已不适应社会对贫困测度质量的要求,因此包含更多非货币性指标的多维模型应运而生。此类模型多建立在Sen的可行能力理论基础之上,总体思路是构造综合性的贫困指数,但是研究者所采用的维度与指标设计体系方案以及数学处理方法均表现出较大的差异。文章通过梳理贫困多维测度的有关文献,辨析各种方法之间的内在联系,并对他们的优劣进行了评判,为探索更理想的测度模型奠定了基础。