中国上市公司企业规模分布规律研究——基于1997—2008年全部上市公司数据的研究

针对1997-2008年全部上市公司企业规模进行研究,选取企业资产总值作为变量,数据来源于Wind数据库。分别通过对Burr分布、广义极值分布的研究,发现中国企业规模服从Burr分布。在各显著性水平下,均通过K-S检验,验证了结果的有效性。     

网络流量业务的极值分析

在网络拥塞控制与带宽分配研究中,建立合理的网络流量模型是一个非常重要的问题。本文利用极值理论,对于具有相关性的网络流量序列,借助分串的方法,引入极值指标,建立了阈值模型。根据阈值模型,得到了超过某个阈值的流量的渐近分布,并对美国贝尔实验室的测量数据进行了实证分析。结果表明,阈值模型能够很好地刻画网络业务流量的特性。根据阈值模型,可以设计合理的流量带宽分配,并对未来可能遭到的网络拥塞进行及时的预报和控制。     

一种求解基数约束投资组合优化的混合粒子群算法

如何有效求解基数约束投资组合优化问题,已成为金融学界近年来一直研究的热点.文章介绍了一种融合极值优化理论的混合粒子群优化算法(简称eo-PSO),利用极值优化方法(EO)以增强混合算法对搜索空间的挖掘能力,引入混沌变异算子提高粒子群(PSO)的探索能力.通过和其他一些智能计算方法对Markowitz基数约束投资组合优化目标函数的测试,以及应用风险范围理论的比较分析,结果显示混合粒子群算法具有良好的计算性能,其优化解也更具有效性.     

欧盟15国货币需求的“稳健性”因素检验及其对我国的启示

本文根据货币需求理论,运用EBA（极值边界分析）模型,并结合国内外相关研究成果,遴选了12个影响因素对欧盟15个国家的货币需求进行＂稳健性（robust）＂检验。结果显示,贴现率、紧缩性信贷与短期利率的积、名义汇率和实际有效汇率对货币需求具有抗干扰的＂稳健性＂影响;货币市场利率、马斯特里赫特标准利率、国库券利率、公债收益率、紧缩性信贷、通货膨胀率、存款利率、银行同业拆借利率对货币需求没有＂稳健性＂的显著影响,依据实证研究结论提出稳定我们货币市场的对策建议。     

期货市场涨跌停板幅度设置的模型研究

涨跌停板幅度规定了期货交易中每日价格波动的范围,是涨跌停板制度的核心,过高的停板幅度不利于抑制价格的剧烈波动,过低的停板幅度又会妨碍期货市场价格发现功能的实现。尽管涨跌停板制度已被期货交易所广泛采用,但对如何设置合理的涨跌停板幅度的研究尚不成熟,实用性较差。本文在国内外学者研究的基础上,基于自履行合约理论和极值理论构建期货涨跌停板幅度设置模型。模型通过合约自履行条件下涨跌停板幅度与保证金水平的关系,获得合理的涨跌停板幅度,并应用极值理论修正了以往模型中期货收益率的正态分布假设,提高了实用性。最后,本文应用该模型对我国铜和天然橡胶期货涨跌停板幅度进行了实际测算。     

股市回报率分布的厚尾性与风险估测模型的绩效探讨

当金融时间序列具有分布的厚尾性、波动的集聚性等特征时,传统的方法将难以胜任对风险的准确度量.除了讨论在厚尾分布下如何应用条件极值与无条件极值来度量风险外,还利用历史模拟、风险矩阵、条件正态模型等方法进行风险值估计,最后运用五项评估指标对各种模型的预测效果进行了比较分析.     

国际碳市场风险价值度量的新方法——基于EVT-CAViaR模型

受全球经济、政治、能源和政策等各方面因素影响,碳资产价格波动剧烈,探寻适合碳市场风险度量的计量方法具有重要的现实意义。论文以EUA和CER市场为研究对象,对比了CAViaR与GARCH-GED模型在不同预测区间、不同置信水平下度量碳市场风险时的表现,发现CAViaR模型在模型拟合和预测方面要优于GARCH-GED模型,但由于CER市场具有更大的不确定性,导致了CAViaR模型在CER市场的预测表现比EUA市场更差,并且在预测1%VaR时,CAViaR模型表现出不稳定性;论文进一步将EVT与CAViaR模型结合来改进碳市场1%VaR的预测效果,发现在处理具有高风险预测区间以及高风险的CER市场,EVT-CAViaR模型的预测表现都更加稳健,说明该方法能够一定程度上提升碳市场风险的预测精度。     

基于SV-GED模型的极值风险度量研究

把GED分布引入SV模型,构建SV-GED模型,然后与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,进而建立一种新的金融风险度量模型——基于EVT-SV-GED的动态VaR模型,并通过沪深300指数和恒生指数的每日收盘价进行实证分析,研究显示:EVT-SV-GED模型能有效刻画中国股票市场的波动性特征,并且能够既有效又合理的度量金融市场风险。     

关于多元函数的极值

建立了ｋ次齐次函数的正（负）定概念,得到了多元函数的极值判定定理