多维copula函数的一种随机变量模拟生成方法

在对Archimedean copula函数性质分析的基础上,文章给出了多维copula函数的分布函数的一种计算方法,此方法的给出为多维copula函数的模型选择提供了方便,另外,基于多维copula函数的分布函数的表达式又引出了一种三维随机变量模拟生成的方法,并且通过实证分析显示此方法给出的模拟值和真实值较为接近.     

基于copula函数的保险准备金的确定方法

由于在一般情况下,各保险业务之间不是完全相关的,本文提出用t-copula可以描述各业务之间的合理相关性,并给出了一种确定准备金的方法.随机模拟的结果表明,用该方法确定的准备金要比传统上确定的准备金至少节约10%的资金.如果将这部分资金用于再投资,将给公司带来更多的收益.     

基于时变相关的混合Copula模型的投资组合风险分析

由于金融时序数据具有时变非对称相关的特征,文章通过构建时变相关的混合Copula函数对金融时序数据的尾部相关和对称相关性进行捕捉,并以此为基础估计投资组合的VaR值,通过对比,发现基于时变混合Copula的函数能够更准确地捕捉投资组合的风险。     

R-vine copula模型与PCBN模型的比较

文章对比了两类刻画高维变量相依结构模型——R-vine copula模型和PCBN模型,并将其应用于国民经济九大行业信用风险相依结构分析,结果表明,与R-vine copula模型相比,PCBN模型能更好地兼顾模型的准确性和简洁性目标.通过PCBN模型可以发现:国民经济整个系统内行业间存在条件独立关系,其中七个行业构成的子系统是整个系统内风险传染的关键媒介,而在子系统内部,水电燃气、批发零售、信息软件及金融业是信用风险传染的关键媒介.     

基于copula回归模型的损失预测

在非寿险损失预测的广义线性模型中,通常假设损失次数与损失强度相互独立,事实上二者之间往往存在一定的相依关系,可通过copula函数来刻画.在损失已经发生的条件下,假设损失次数服从零截断泊松分布,损失强度服从伽玛分布,可以建立损失次数与损失强度相互依赖的copula回归模型.把损失强度的分布扩展到逆高斯分布,并将此模型应用于一组车险保单数据进行实证研究.结果表明:该模型不但在损失预测方面优于独立假设下的广义线性模型,而且也优于损失强度服从伽马分布假设下的copula回归模型.     

关于生产函数的分析

:文章以数学理论为依据 ,用多元函数、微分法等对生产函数进行了深入分析。通过严密的数学推证 ,揭示了有关经济数量之间的内在联系 ,并指出了生产要素投入与产出应遵循的经济规律     

基于面板数据的中国供电行业 规模收益分析

 公共事业企业的规模收益关系到政府监管策略的选择。近年有关中国电力行业运营规模与效率的研究主要集中在电力需求和电价调整方面，本文利用具有面板数据模型形式的成本函数，分析资本和劳动力要素投入对企业规模收益及经营效率的影响程度。主要结论是，电力供应机制的运行受劳动力因素的制约较大，企业规模收益呈递增趋势；劳动力价格对成本的长期影响明显大于短期。     

基于Copula的金融市场的相关结构分析

本文用Copula描述金融市场间的相关结构,分析了一些Copula相关性方面的特点,构造比较灵活的M-Copula.结合GARCH模型和GPD来描述金融序列的边缘分布,运用Copula对SHFE和LME期铝市场进行实证研究发现,椭球Copula只能反映某些类型的相关性,M-Copula对金融市场相关性的描述更全面.     

基于Pair-copula方法的高维相关结构模型的构建

文章在Bedford、Cooke、Joe的工作基础上,利用条件独立的简单构造模块(pair-copula)对多元数据进行建模,模型方案是将多元密度函数分解成一系列pair-copula,为copula理论在高维下的应用提供理论基础,并给出在该模型下进行参数估计的算法.     

基于生产函数的行业规模效益实证分析

做大作强是当前我国企业适应国际市场竞争的一种战略选择,为了使企业更加明确自身从质和量两个方面发展的要求,对行业规模效益进行分析就显得非常重要。文章基于C-D生产函数和CES生产函数构建了不同的行业规模效益检验模型,并对上市公司按行业分类的样本数据进行回归分析,最后对两个生产函数得到的行业规模效益结论进行比照分析,得到各行业规模效益的相关结论。     

基于Copula函数的深市行业间的尾部相关性分析

采用Copula函数进行相关分析,能够测度到变量间的非线性、非对称的相关关系,特别是容易捕捉到变量分布的尾部相关关系。基于此分别采用Clayton Copula函数和Gumbel Copula函数对深市各行业间的尾部相关性进行分析。结果表明,除了服务行业外,其他行业之间均具有显著的非对称的尾部相关性。     

基于60分钟线的ARIMA模型分析日K线走势

本文利用比日K线更新的60分钟线数据建立ARIMA模型,并对日K线进行预测,取得了较为满意的结果.     

人民币汇率非线性相关结构的实证分析

文章对已有的方法综合改进,采用R/S分析以及基于BDS统计量和最大Lyapunov指数的替代数据方法,较为系统地探讨人民币兑4种主要货币汇率序列非线性相关结构的存在性和基本类型。研究表明,人民币汇率存在确定性的非线性相关结构,人民币兑美元和港币汇率的非线性程度要强于人民币兑其他货币汇率的非线性程度。研究为准确地进行人民币汇率预测模型的选择打下基础,进一步也为人民币汇率政策的制定提供决策参考。     

C—D生产函数的应用误区与实证分析

Cobb-Dauglas生产函数是西方经济学中应用最为普遍的生产函数,其参数的不同形态对应规模收益的三种不同类型.由于种种原因,国内理论界特别推崇考虑其中规模收益不变类型而对其它两种类型则基本不予采用(实际上等于是将其否定),从而导致了应用中许多不合理结论的出现.本文对此作出了理论上的一些探讨并辅以江西省建国48年以来全民所有制独立核算工业企业的C-D生产函数形式为佐证.     

制造业行业收入影响因素实证分析

我国行业间收入不平等近年来逐渐扩大,已成为阻碍缓解我国整体收入差距矛盾的主要原因之一。文章通过机器学习中的决策树方法,将尽可能多的影响因素纳入考察,并筛选出8个影响制造业行业收入的重要因素;进而,对筛选出的重要因素使用偏效应分析,得出单一因素对特定制造业行业收入的边际效应。结果表明：企业平均固定资产、企业平均就业人数、人均利润、利润率、企业平均收入、单位固定资产实现利润、企业单位数对数负值,以及国企总产值与行业总产值之比是影响制造业行业收入的8个重要因素。     

行业指数相关关系的多重分形时变性及实证分析

行业指数相关性对行业配置非常重要,是分散资产组合风险的核心,故以上证综合指数和三个行业指数为研究样本,运用多重分形去趋势相关分析法(MF-DXA)分析其指数日收益率序列的相关性特征。实证结果显示:各指数自身表现出多重分形特征,指数间相关性也呈现出多重分形时变性。此结论不仅从行业层面上验证了分形市场理论,而且也为构建有效的行业资产配置策略提供了理论指导。     

行业投资者情绪的测量及其对收益的影响效应研究

投资者情绪对行业收益影响研究的关键在于行业情绪的测量。基于封闭式基金折价、交易量、波动率、行业beta值和每股流通市值这5个单项情绪指标提取主成分,构建了23个申万一级行业的投资者综合情绪指数(IICSI),并通过面板数据模型分析了各行业的投资者情绪对收益的影响效应。实证结果表明,投资者情绪对当期收益具有短期、中期和长期的正向激励作用,但对预期收益则只在短期和中期表现出正向效应,而在长期反转为负向的抑制效应,并且情绪对当期收益和预期收益的影响都具有显著的行业差异性,最后基于情绪对预期收益的行业影响差异构建了不同投资期限下的套利策略。     

基于EGAROH-Gopula的金融市场条件相依分析

文章应用条件copula函数拟合上证指数和深证成指收益率的联合分布.对上证指数和深证成指收益率应用EGARCH-t模型拟合其条件分布,在此基础上根据连续条件分布Sklar定理.采用条件正态copula函数建立两者的联合分布.结果表明,EGARCH-t模型能够很好的描述两指数收益率的特征,正态Copula能够很好的描述沪深股市的相关性信息.     

基于Copula函数的行业信用风险相关关系研究

文章首先分析了当前进行信贷组合中的相关关系的研究,主要包括指标和测度的方法.然后介绍了Copula函数理论及其常用的函数形式.最后借助KMV方法将上市公司财务数据转化为信用风险指标,以此测度行业的信用风险相关性,并以房地产和制造业为例研究了信用风险模型的Copula函数选择.     

世界500强与中国500强的行业结构比较

文章以2007年世界500强企业与中国500强企业为基础,选取企业数量、平均规模、覆盖度三个指标,建立行业竞争力体系,评价分析两者间的行业结构差异,并预测中国未来哪些行业可能最先进入世界500强.