周期冲击下簇生离散冲击模型的可靠性分析

文章建立一类簇生离散冲击模型,假定冲击按周期来到,每个周期的冲击次数服从独立同分布的二项随机变量,冲击强度服从独立同分布的离散随机变量.在累积冲击和极端冲击两种情形下,给出系统寿命的定义,研究了系统寿命的生存函数和平均寿命,并给出其概率分布和递推公式;定义了系统失效时所经历的具有非零冲击量的周期数和系统失效时所遭受的冲击强度总和等可靠性指标,推导并给出这些指标的概率分布的递推公式和期望的表达式.最后在周期冲击次数服从两点分布,冲击强度服从几何分布下,给出了两种情形下模型相关可靠性指标的数值分析.     

具有随机周期的R&D项目价值评估模型

文章针对R&D项目周期的不确定性,分析了项目周期对其期权价值的影响,并在此基础上建立了一个具有随机周期的R&D项目期权价值模型;最后将本文模型与普通的实物期权模型进行了比较,结果证明,如果忽略了R&D项目的周期,普通的实物期权模型往往高估了R&D项目的价值.     

波动与增长:基于随机增长模型的认识

在经济周期福利成本研究中,波动对增长的影响是人们争论的焦点之一。虽然大量实证研究表明许多国家的人均GDP增长率的均值与标准差之间存在统计显著的负相关关系,但缺乏理论上的说明。文章通过构建随机增长模型发现,随机冲击的增大不仅会使产出增长率的标准差增大,同时也使增长率均值减小。在数量上这就表现为增长率标准差与均值之间出现反向变化关系,从而为实证研究结论提供了一种说明。     

基于偏正态随机效应模型的信度保费

信度模型是非寿险经验费率厘定的主要方法。传统的Buhlmann-Straub信度模型可以表示为随机截距模型,而随机截距模型假设随机效应服从正态分布。在实际的保险损失数据中,部分个体风险的损失可能远远高于总体平均水平,从而使得不同个体风险之间的风险差异呈现右偏特征。在这种情况下,Buhlmann-Straub模型有可能低估高风险的信度保费。本文在随机截距模型中假设随机效应服从偏正态分布,求得了偏正态随机效应假设下的信度保费。可以证明,Buhlmann-Straub信度保费是其特例。模拟分析和实证研究的结果都表明,偏正态随机效应假设下的信度模型可以更好地预测高风险的信度保费,从而改进传统信度模型的保费估计结果。     

随机右截尾保险寿命数据的非参数回归估计

文章分别运用bagged最近邻估计与kn-最近邻估计的非参数回归方法对随机右截尾假定下的保险寿命数据进行估计,分析了两种估计的收敛速度,并对两种估计的估计精度通过随机模拟方法进行比较,结果显示bagged最近邻估计优于kn-最近邻估计。     

考虑缺货风险的具有模糊随机需求的订货量模型

文章基于模糊随机事件的机会测度,提出了不发生缺货的模糊随机事件的一种新的测度方法.设计出了当市场需求被描述为模糊随机变量时,具有不发生缺货置信水平、预算资金及库存空间约束的订货量模型,设计了给出一般解的基于模糊随机模拟的智能算法,并给出了数值例子验证优化的思想和算法的有效性.最后,文章讨论了周期服务水平对订货量的影响.     

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.     

基于随机抽取的AR模型定阶和参数评估

文章基于对平稳时间序列数据的随机抽取,选用AR模型研究其模型定阶方法和参数评估准则.根据数据有序性的特点,提出利用交叉验证的方法确定自回归模型阶数,并通过对原数据的无放回抽取实现对系数参数估计的评估.实例分析结果表明,交叉验证的定阶与AIC准则定阶结果保持较高一致性,新的参数评估在一定的模型误差范围内可以得到更为简单有效的系数估计区间.     

基于分层广义线性模型的非寿险费率厘定精算模型研究

非寿险业务中的损失数据结构日益复杂,呈现异质性与相关性并存的异象。分层广义线性模型能够突破传统费率厘定精算方法仅分析风险个体同一保单年损失数据的局限,可以提高复杂结构损失数据预测的准确性。基于分层广义线性模型等方法,研究具有多年损失数据的非寿险费率厘定问题,并以车险和工伤补偿保险的两组损失数据为例进行实证分析。研究结果表明,相对于GLM而言,考虑随机效应后GLMM的拟合优度大幅改善,GLMM与HGLM可以更有效地反映不同风险个体的差异,并有利于揭示风险个体在多个保险期内损失的异质性与相关性。     

基于STAR模型的中国货币政策对产出影响的非对称性研究

对中国GDP增长率建立以可预期到的货币冲击、未预期到的正向货币冲击和未预期到的负向货币冲击滞后三期为转移变量的LSTAR模型,拟合效果良好,分析不同类型的货币冲击对产出的非线性和非对称性影响,给出可预期到的货币冲击、未预期到的正向货币冲击和未预期到的负向货币冲击的阀值,分别为20.03%、2%和1.58%,说明不同类型的货币冲击对产出呈现不同的非对称性影响,强弱机制的转换区间存在差异,且负向货币冲击的阀值小于正向货币冲击的阀值。研究结果表明中国的货币政策存在显著的非线性和非对称性特征,且紧缩性货币政策比扩张性货币政策更有效。     

基于C-A统计模型的工程项目周期决策

文章将电力设备的故障看成随机过程,利用Crow-AMSAA统计模型对电力设备在寿命期间的故障数进行预测,考虑预防性维修对故障率的影响,引进维修效果系数ε来修正役龄,推导出设备在寿命期间的运行成本模型,利用MATLAB编程计算对应各维修周期的费用,找出运行成本最低的预防维修周期,即为经济性最好的预防维修周期.该决策模型无需建立在设备的故障分布函数基础上,为电力设备的维修管理提供了一种适用的有成效的新方法.     

基于随机利率和时间偏好不一致的实物期权定价

在目前标准的实物期权模型中都假设无风险利率为一固定的常数以及投资者时间偏好一致,但已有足够的证据可以说明作为折现率的无风险利率通常并不是一个常数而且投资者对于短期的选择表现得不耐心,对于较长期的选择却表现得耐心。文章用随机无风险利率和双曲贴现函数对标准实物期权模型进行改进,通过数值模拟得知决策者不耐心程度衰减速率、利率回复均值速率、以及利率波动率与项目实物期权价值的关系。     

基于随机效用模型的黄金周旅游需求分析

本文采用随机效用模型来估计消费者在黄金周的旅游需求.通过对消费者在黄金周是否选择参加外出旅游,选择一日游还是多日游,选择哪个旅游景区的分析,发现收入、旅游成本及景区的旅游价值是影响黄金周旅游消费的决定性因素.     

含非随机缺失数据的面板数据参数估计方法

抽样调查领域常采用对多个受访者进行跟踪调查得到面板数据,进而对总体特性进行统计推断,在面板数据中常含缺失数据,大多数处理面板缺失数据的软件都是直接删去含缺失值的受访者以得到完全数据集,当数据缺失机制为非随机缺失时会导致总体参数估计结果有偏。本文针对数据缺失机制为非随机缺失情形下,如何对面板数据进行统计分析进行了阐述,主要采用的是基于模型的似然推断法,对目标变量、缺失指示变量和随机效应向量的联合分布建模,在已有选择模型和模式混合模型的基础上,引入随机效应,研究目标变量期望的计算方法,并研究随机效应杂合模型下参数的估计方法,在变量分布相对简单的情形下给出了用极大似然法推断总体参数的估计步骤,最后通过模拟分析比较方法的优劣。     

基于灰色-马尔可夫模型的房地产周期研究

文章针对我国房地产周期研究中存在的内在机理复杂、数据信息不足等问题,提出了利用灰色-马尔可夫模型进行房地产周期分析和预测的想法,即利用GM(1,1)模型估计长期趋势成分,利用马尔可夫链预测模型估计周期性波动成分,通过两者的结合完成对房地产周期的拟合和预测.实证表明,该模型能够成为当前我国房地产周期研究的一项有效工具.     

基于稀疏降噪自编码器的随机森林模型

随机森林算法是一类在机器学习中较为常见的算法,其在数据的分类以及非参数回归中都有重要的作用。如何更好地处理数据,进行特征选择是随机森林的重点研究领域。自编码神经网络在深度学习中有着不可替代的作用,其在数据压缩、特征提取等方面有着优异的性能。结合两者优点,提出一种基于使用稀疏降噪自编码器对原始数据进行特征提取的随机森林算法。采用多种常用数据集进行实验分析,对原始数据分别采用不同的特征提取方法,并利用随机森林将提取后的特征进行分类。实验结果表明,利用稀疏降噪自编码神经网络进行特征提取所得到的特征,能够使随机森林的分类精度得到一定程度的提高。     

供求冲击与中国经济波动： 基于SVAR模型的甄别分析

 本文首先利用经全国经济普查信息修正后的季度数据推算得到1992年第1季度到2008年第3季度的实际GDP和GDP减缩指数,然后借鉴Blanchard和Quah（1989）提出的方法构建二元SVAR模型,对驱动中国经济波动的供求冲击进行甄别分析。结果发现：①无论是在长期还是在短期,2/3以上的产出波动可以归因于供给冲击的影响;②对于价格波动,短期内需求冲击和供给冲击的贡献几乎相当,而长期内需求冲击能够解释70％左右;③总的来说,供给冲击和需求冲击在中国经济波动中具有几乎同等的重要性。上述结论具有重要的宏观操作政策含义。     

一种基于随机最优控制的期权定价模型

文章讨论了原生资产波动率在一定区间中变动时,期权以及期权组合价格的最大和最小值模型.首先将此金融问题转化成为随机最优控制问题,然后利用动态规划原理得到期权及其组合价格最大和最小值的定价模型并讨论模型性质和解法,最后给出了模型在期权交易市场上的应用,并和Black-sholes公式的结果做了比较.     

基于累积前景理论和随机加权法的随机多准则决策方法

针对准则权重完全未知、准则值部分缺失的随机多准则决策问题,文章提出了一种基于累积前景理论和随机加权法的决策方法。该方法引入决策者的风险偏好态度,首先通过随机加权法模拟准则值的经验分布函数,根据分布函数计算前景值。然后由信息熵确定准则权重,并根据集结算子计算备选方案的综合前景值并排序。最后通过一个可靠性评估实例验证了该方法的有效性。     

基于随机前沿模型的高技术产业技术创新实证研究

文章基于创新系统的理论和随机前沿模型,发现高技术产业技术创新投入产出过程中,研发投入呈规模报酬递减性质,并且各省高技术产业技术创新的技术效率普遍比较低,高技术产业创新产出主要是投入驱动的而非效率驱动,同时发现该技术效率,随着更多非国有企业参与市场并进行研发活动和区域技术市场交易的活跃性加强而呈上升趋势.