Copula函数模型的选择

Copula理论在统计及金融分析中有着广泛的应用.目前Copula函数在实际应用中的一个关键问题是函数模型的选择.文章通过实例对Copula函数模型的选择问题进行了探讨,验证了各种方法的有效性.     

完全信息静态cournot博弈模型的改进

文章在非线性成本函数的假定条件下,对Cournot寡头竞争模型进行改进,建立了基于对数成本函数的Cournot模型.并与经典Cournot模型的均衡结果进行对比分析.结论表明,改进后的模型与现实问题的吻合度更好.     

相关性分析中Copula函数的选择

Copula函数在金融分析和风险管理中有广泛的应用,利用Copula函数可以构建组合风险资产的联合收益分布和资产之间的相关性.在构建Copula模型时,一个关键的问题就是如何选择最佳的Copula来拟合实际的金融数据.文章分析了Copula函数选择困难的原因,指出了现有的似然准则选择方法的不足,提出了基于参数Bootstrap技术的对数似然准则检验方法,考虑了更大范围的Copula函数族群,利用模拟实验检验了该方法的选择能力,模拟结果表明对于没有尾部相关性的Copula函数和具有较小的尾部相关性的Copula函数可以较好地进行区分,而且也能区分大部分的具有较大尾部相关系数的Copula函数.同现有的只能区分常见的几类Copula的似然准则选择方法相比,文章提出的方法可以在更大范围内识别不同的Copula函数.     

我国通货膨胀带来社会福利损失的计量研究

文章借鉴西方通货膨胀福利成本理论,利用Bailey的消费者剩余方法,用半对数和双对数形式的货币需求函数对我国通货膨胀带来的福利成本作了实证研究,得出有关我国通货膨胀福利成本的数据,希望能舛我国的财政、货币政策提供有益的参考.     

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.     

铁路行业并购的超越对数成本函数检验

文章以美国铁路为例研究了铁路行业并购活动的成本条件.采用超越对数成本函数,实证分析了美国铁路215起并购案例,并对并购成本函数进行次可加性模拟验证,研究铁路并购活动的网络规模临界值,发现美国Ⅰ级铁路公司的并购协同效应不是来自于规模经济和范围经济,而更多的来自于高效率的网络化运营而产生的网络运营协同.     

函数型数据的共同主成分分析探究及展望

函数型数据的主成分分析(FPCA)已经成功应用在许多领域,但它主要研究的是单样本问题.本文详细讨论了一种新近发展的函数型数据分析的理论--函数型共同主成分(CGPC)分析方法,它主要应用于检验两组函数型随机样本的分布情况.CFPC方法的理论基础是将两组函数型样本进行Karhunen-Loeve(KL)展开,并用Bootstrap方法检验两组样本的均值函数、特征值和特征函数的一致性.最后,我们对CFPC的理论研究和应用前景进行了展望.     

基于TCF模型的保险公司规模经济的实证检验

本文采用超越对数成本函数模型,利用面板数据对国有保险、中资保险和外资(合资)保险企业(1996-2002年)的规模经济水平作了实证检验.     

函数复变化在微观经济中的应用

文章是在现代复变函数理论研究发展基础之上,发现复变函数也有运用在经济中的可能性,并且经过逐步的分析讨论把函数的复变换很好的应用到微观经典的生产理论模型当中并对其用经济实例进行实证检验。首先是先分析复变换在线性生产函数应用以及数学推导分析,其次详细的进一步分析得到实系数复变量幂次生产函数,最后在上述两方面分析的同时应用上述两个复变量的生产函数模型对现实微观企业进行分析。     

基于生产函数法的企业盈利能力估计及比较研究

本文针对中国制造业企业,构建了一个基于数量生产函数估计的应用框架,利用中国规模以上工业企业数据库估算了1998-2007年企业层面的成本加成率值.作为企业盈利能力的经济学测度指标,本文将其与会计指标(会计法成本加成率、ROA、ROE)进行了比较.结果显示,基于数量的成本加成率与会计指标在分年份和所有制比较时结果较为一致,但分行业的比较结果相差较大,其原因是:行业层面会计政策的选择、隐含要素支付的忽视等因素会较大程度令会计回报率产生偏离,从而导致其无法真实反映企业的经济盈利能力.     

一种新的Copula函数的参数估计方法

Copula理论在随机变量的相关性分析中有着重要的作用,它的出现使得随机变量的之间的刻画更加精细.在利用Copula函数对随机变量进行相关性分析时,其中一个关键的问题是Copula函数的参数估计.在系统总结目前存在的几种Copula函教的参数估计方法及它们各自使用范围基础上,文章将非线性规划理论中的BFGS思想引入到copula函数的估计方法中来,并给出了一种利用BFGS的思想及经验分布函数估计的算法.     

成本核算与企业业绩关系的实证研究——以汽车制造业为例

本文以汽车行业为例,利用脉冲响应函数考察销售成本对企业业绩的关系及影响。分析结果显示,企业销售业绩受销售成本波动影响在两个月后最大;税金总额受销售成本波动影响在2个月后急剧下降;税金总额受销售收入波动影响程度小于受销售成本波动影响。     

全要素生产率会影响成本函数估计吗

不同于传统的成本函数实证研究,本文关注的是企业间异质的全要素生产率对成本函数估计的影响。为此,本文首次从CES生产函数推导出一个包含全要素生产率的完整的成本函数模型,并以中国大型重化工企业的2003-2007年样本进行回归,同时使用传统模型与SFA模型回归,以进行方法论上的比较分析。结果表明,全要素生产率确实对成本函数估计产生了重要影响,改良前的传统模型可能出现“遗漏变量”问题,使似不相关回归产生内生性问题。三种方法的回归结果表明：非国有企业的规模经济效应是显著的,但国有企业的规模经济检验结果却不稳健——不同方法的测度结果不一致。因此,政府在制定规制、扶持与补贴等政策前,规模经济的测度应该尽量考虑到企业异质性,并使用多种检验方法,以保证政策干预的有效性。     

基于基函数展开的函数型数据聚类方法

文章在一个一般性的框架下研究了利用基函数展开进行函数型数据聚类的问题.在这个框架之下,大量传统的聚类方法都可以直接应用到函数型数据分析.另外,我们将Pearson相似系数引入函数型数据聚类分析,解决了欧式距离无法刻画曲线之间形态差异的问题.     

我国国有商业银行规模经济的实证分析

金融业作为国民经济命脉产业,发挥着至关重要的作用,而国有商业银行又在我国银行业中占据了主导地位,其经营效率的高低对企业的发展、金融体系的稳定以至国民经济的健康发展都具有不可忽视的作用.文章运用超越对数成本函数对农业银行、工商银行、建设银行及中国银行四家国有商业银行进行实证分析,计算各家国有商业银行在2003年至2009年的规模经济值,并根据实证结果提出了相应的建议.     

科技进步与经济增长的场理论探讨

本文以物理学的场理论作为研究工具,建立了生产函数的梯度模型,产出梯度的变化可以用来反映科技进步状况,从而为科技进步和经济增长的评价增添新的、可应用的理论和方法.用此方法对华北某省的科技进步和经济增长情况进行了实证探讨.     

Copula函数的非参数核密度估计

Copula函数包含了变量的边际分布和变量间的相关结构两方面的信息.用Copula函数可以很灵活地构造相关结构和边际分布不同的联合分布函数.Archimedean Copula函数在金融市场分析中很有用.在用Copula理论建模的过程中有一个很重要的环节是参数估计.文章采用对边际分布不作具体假设的非参数核密度方法来估计Archimedean Copula的参数,并用实证说明方法的有效性.     

企业效率研究中前沿面方法的比较

现代效率(efficiency)研究始于Farrell(1957),他开创了利用生产函数、成本函数及利润函数即所谓的前沿面来衡量、评价效率的先河.后人在此基础上不断发展,极大地丰富了效率研究前沿面方法,并在宏观经济、工业、农业、金融保险及公共事业等领域的实证分析中得到了极其广泛的应用,产生了大量的应用成果.     

纵向数据非参数模型的二次推断函数估计

文章研究了纵向数据非参数模型y=f(t)+ε,其中f(t)为未知平滑函数,ε为零均值随机误差项.我们选取一组基函数对f(t)进行基函数展开近似,然后构造关于基函数系数的二次推断函数,利用New-ton-Raphson迭代方法得到基函数系数的估计值,进而得到未知平滑函数f(t)的拟合估计.理论结果显示,所得到的基函数系数估计有相合性和渐近正态性.最后通过数值方法得到了较好的模拟结果.     

相依函数型数据的局部回归估计的渐近正态性

函数型数据研究近年来为越来越多的学者所重视,其在天文,医药,经济现象,生态环境及工业制造等诸多方面均有重要应用.非参数统计是统计研究的一个重要方面,其中核函数估计和局部多项式方法是这一类研究中重要常用方法.函数型数据的非参数方法中以核函数估计方法较为常见,且其收敛速度与极限分布无论在独立情形还是相依情形都有理论结果.而局部多项式的研究在函数型数据背景下较为少见,原因在于将局部多项式方法推广到函数型数据背景一直是一个难题. Marin, Ferraty, Vieu [Journal of Nonparametric Statistics, 22 (5) (2010), pp.617-632] 提出了非参函数型模型的局部回归估计. 这种估计可以看作是局部多项式估计在函数型数据背景下的一个推广.这种方法提出后,许多学者进一步研究了这种方法,考察了这种方法的收敛速度和极限分布,并将这种方法应用到不同的模型中以适应实际需求.但是,前人的研究都要求数据具有独立同分布的性质.然而许多实际数据并不符合这一假设.本文研究了在相依函数型数据情形下局部回归估计的渐近正态性.由于估计方法有差异,核函数估计的研究方法无法直接推广到局部回归估计,而相依性结构也给研究带来了一些挑战,我们采用Bernstein分块方法将相依性问题转化为渐近独立的问题,从而得到了估计的渐近正态性.此外我们还采用数据模拟的方法进一步验证了渐近正态的结果.