关于我国地震灾害损失分布函数的研究

文章以1978～2006年间我国发生的183起地震灾害事故为样本,选取地震损失额、每年发生地震次数为指标,建立我国地震灾害损失分布函数。针对地震损失额利用经验剩余函数值分析损失分布集中程度、初步估计损失分布函数,分组处理样本数据、拟合分布图像、参数估计、单个样本非参数检验,确定损失分布函数为对数正态分布;针对每年发生地震灾害次数初步估计分布函数,通过历史频率与理论概率比较判断拟合效果、确定分布函数为泊松分布。     

非参数拟合及其应用

随着样本量的增大和复杂度的提高,蕴含的信息更加多样化,一般的参数拟合满足不了需求.非参数拟合应运而生,其中的样条拟合就是一个典型.通过构造样条函数,转化成向量表达式Y=Xβ+ε,依据参数估计中的最小二乘法求解出插值函数.结合理财产品收益率的相关数据,在投资方向结构型、期限结构、发行金额等几个方面,对三种不同风险系数的理财产品采用非参数拟合模型拟合三条收益率曲线,对比曲线趋势,对未来时刻进行分析预测.     

带线性约束的多元线性回归模型参数估计

本文首先构造线性约束条件下的多元线性回归模型的样本似然函数,利用Lagrange法证明其合理性。其次,从似然函数的角度讨论线性约束条件对模型参数的影响,对由传统理论得出的参数估计作出贝叶斯与经验贝叶斯的改进。做贝叶斯改进时,将矩阵正态-Wishart分布作为模型参数和精度阵的联合共轭先验分布,结合构造的似然函数得出参数的后验分布,计算出参数的贝叶斯估计;做经验贝叶斯改进时,将样本分组,从方差的角度讨论由子样得出的参数估计对总样本的参数估计的影响,计算出经验贝叶斯估计。最后,利用Matlab软件生成的随机矩阵做模拟。结果表明,这两种改进后的参数估计均较由传统理论得出的参数估计更精确,拟合结果的误差比更小,可信度更高,在大数据的情况下,这种计算方法的速度更快。     

基于样本数据正态性转换的VaR估测

VaR的发展就在于不断寻求解决风险测度的真实性,是一种克服或降低风险的方法。在揭示Del-ta-Gamma非线性模型计算VaR正态假设局限性的基础上,通过对经典转换函数Delta-Gamma-Johnson转换函数以及基于Delta-Gamma-Cornish-Fisher扩展方法构造的转换函数的梳理,从实证分析的角度考察了中国股票市场VaR的估值问题。实证结果表明,Delta-Gamma-Johnson转换函数中的SU型转换基本适宜于作为中国股票市场样本数据正态化处理的转换函数,利用SU型转换后的样本数据所计算的VaR值能明显改善中国股票市场风险测度水平。     

拉格朗日插值模型与统计数据检验及应用

文章介绍了拉格朗日插值方法,针对基层统计人员采集的数据进行随机分组,并借助各组数据的中位数构造权重系数;利用拉格朗日插值建立起对应的拉格朗日插值函数,并结合权重构造总体的加权平均拉格朗日插值模型;最后基于文中建立的模型,结合具体的数据,给出判别数据质量和补充缺失数据的例子.     

统计分组与虚拟变量在线性模型中的比较应用

一、统计分组的应用及其在线性模型拟合中的优缺点统计分组是根据事物内在的特点和统计研究的目的,将特定的总体按某种划分标准区分为若干个不同的组成部分的一种统计方法。统计分组的应用相当广泛。对数据按一定的标准分组后,可以发现数据内的潜在的规律性,呈现出不同组别之间的联系与差异,便于找出深藏于表面现象之下的内在本质,比如列联表分析。统计分组也可以应用于模型的建立中。在拟合样本数据进行建立模型时,常常会有一些质的因素(比如职业、性别、战争、季节等等)影响被解释变量,这些质的因素可能会使回归模型中的参数发生变化。在这种情况下,如果对样本数据笼统地用一个模型来拟合就会产生很大的误差。相反,如果将样本数据按引起线性模型的截距或斜率变化的标志分组,再针对每一组分别拟合模型,则可以得到拟合程度更高的模型。     

负相协样本下总体分位数的经验似然渐近性质的推断

文章在强平稳负相协样本下,利用分组经验似然比方法,克服了传统经验似然方法的缺陷,所得到的渐近分布为标准的卡方分布,便于构造总体分位数的渐近置信区间.     

居民收入样本分组数与基尼系数测算的关系探讨

文献回顾表明,测算我国居民收入基尼系数的主要问题是数据源的限制,目前,年鉴提供的城镇居民和农村居民收入分组数据太少影响了对基尼系数的准确估计。文章通过实证分析,认为如粟能够提供16或20按人口等分组的收入样本数据,就可以比较准确地测算样本总体的基尼系数。因此,为了深入研究居民的收入差距,文章建议统计部门提供更为详细的居民收入分组数据。     

均匀分布和密度与正态密度的逼近速度及应用

文章根据服从均匀分布的多个独立随机变量和的密度函数一般公式,利用Matlab数学软件分别画出变量个数较少时的密度函数及与之相应正态分布函数拟合图,相应的差的绝对值函数图,计算出差绝对值的最大值,并画出最大值趋势图,图中观察到:随着变量个数增大,拟合程度愈来愈好并得出逼近速度.在统计分布中,这一性质对于产生诸如正态随机数等各种随机数,进行随机模拟有着重要应用.     

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.     

纵向数据非参数模型的修正二次推断函数估计

文章研究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)进行展开近似,然后构造关于基函数系数的修正二次推断函数,利用割线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.最后给出基函数系数估计的相合性和渐近正态性,并通过数值方法得到了较好的模拟结果.     

利用样本分位数求逆威布尔分布参数的渐近估计

文章利用逆威布尔分布的若干个样本分住数,建立线性回归模型,由获得的逆威布尔分布参数的广义最小二乘估计的渐近正态性,得到数据缺失、分组数据、截尾样本场合逆威布尔参数的渐近估计。在样本足够大的情况下,该方法简单有效。     

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.     

样本数据正态性转换时变VaR

虽然摒弃估测VaR值的正态分布假设已成为当今金融学研究的一个重要方面及其热点问题,但利用正态性转换先处理样本数据,然后再利用基于正态分布假定下的VaR估测方法来修正VaR的估值则是精准化VaR计算的一条有效途径。本文试图在考虑收益率分布时变性特征的情况下,利用正态性转换处理样本数据这一思想来细化和改善我国证券市场不同运行阶段的VaR估测。相应的经验分析表明：我国证券市场收益率分布不仅存在时变性特征,而且牛熊市期间的VaR值存在显著的差异。Johnson转换函数之SU型适宜作为样本数据正态性转换函数,经转换样本数据估测的VaR值既提高了VaR估值的准确性,又改善了VaR估测精细化的有效性。     

样本数据缺失的模型拟合

在任何一次抽样调查中,几乎都不可能获得样本单元或样本项目的全部数据,通常称这些无法获得的数据为样本数据缺失(或丢失);对于可以获得的样本数据称为响应样本数据。显然,样本数据缺失会对抽样调查的估计精度与可信度产生影响。尽管样本数据缺失的原因是多种多样的,但无论从问卷的设计还是对样本数据缺失的防范及补救,在我国目前都没有引起理论界和实际工作部门的足够重视。本文仅对缺失的样本数据提出一种线性回归模型拟合法,仅供参考。一、样本数据缺失模型拟合的基本思路样本数据缺失模型拟合的基本思路为:(一)确立可能发生数据缺失的变…     

基于分组数据基尼系数的一种估算方法

基尼系数是测量收入差距的最常用指标,自提出以来学者们演绎出了很多种测算方法,对于离散数据主要有平均差法、几何方法、矩阵法和协方差法等,但这些方法实质上是一致的,只是形式有所不同。文章以上述方法为基础,以分组数据为研究对象,假定各阶层的收入同分布且与总体分布相似,利用“逼近法”来拟合洛伦兹曲线,并在此基础上提出了一种较为简洁的测算基尼系数的方法。对我国部分年份不同群体基尼系数的测算结果表明,所提方法是可行的。     

变分扰动模型下投资风险预测的准确度研究

为提高企业投资风险预测的准确度,本文建立两种模型进行分析。前一模拟分析是基于直观散点图观察,拟合出一条正态分布曲线并进行理论验证;后一模型是通过前基础改进的变分扰动模型进行检验和分析,利用正态变分方法进行矫正。结果表明,被偶然样本左右的几率减小,改善了最终结果的准确度,即变分扰动模型下预测的准确度更好。     

Bootstrap方法在非参数核估计中的研究与应用

当数据中存在异常值时,Bootstrap样本可能比原有样本舍有更多的"污染",这会影响要进行的统计推断的有效性.文章讨论了在非参数回归N-w估计中,如何利用影响函数(influencefunction)得到重新抽样的概率,使用调整后的非等概率Bootstrap抽样方法得到曲线的拟合,从而达到有效地抵制异常值对回归函数影响的目的.数值模拟的结果表明了这种处理方法的有效性.     

一种抽样样本质量评估方法

抽样调查是统计调查中很重要的一种调查方法,它能说明抽样结果的准确程度,可以给出抽样误差范围,但是对抽样得到的样本质量却无法评估,不能判断出每个样本的“真伪”。所以,在抽样过程中,应配合使用对样本数据异常现象的评估方法。我认为采用偏态检验法和峰态检验法对抽取到的样本进行质量控制是一种比较好的方法。     

我国国债收益率曲线构造实证研究

随着我国国债市场的发展,国债的收益率曲线也越来越能反映出经济发展的状态.文章首先对利率期限理论进行了基本的分析,继而用我国上海证券交易所2012年4月17日的所有交易国债的数据分析我国国债收益率曲线,选用连续复利指数型模型、幂函数模型和三次多项式函数模型对我国国债进行静态拟合分析,并进行对比,继而择优构造我国国债收益率曲线.