自回归条件方差-偏度-峰度:一个新的模型

提出一个新的自回归条件方差一偏度一峰度模型:GJRSK-M模型,讨论了模型的识别、定阶、估计等技术,运用该模型实证研究了中国股市的高阶矩波动特征,利用样本外预测方法研究了GJRSK-M模型与现有高阶矩波动模型在预测能力方面的差异.研究结果表明:中国股市的条件方差、条件偏度和条件峰度都具有波动持续性和杠杆效应,GJRSK-M模型具有比现有高阶矩波动模型更强的预测能力.最后提出了将高阶矩波动模型运用于金融风险管理研究的思路.     

一种新型的商品最优化定价方法

本文在偏态分布^[5]及收益区间定位分析^[6]的基础上,给出了商品的市场最优定价方法,从而可以方便地计算出商品在市场中的最优销售价及相应的预期利润额;本文同时给出了偏态分布的参数估计方法,这使本文所述最优化定价方法更具实用性。     

基于下偏度最小化贷款组合优化模型

运用组合偏矩刻画信贷风险原理,以贷款组合下偏度最小化为目标函数,控制商业银行发生重大损失的概率;以组合风险价值VaR为约束条件,控制贷款组合的整体风险,建立基于下偏度最小化贷款组合优化模型。研究表明：下偏度不要求贷款收益服从正态分布,并能够很好地反映收益率分布的“左尾”,降低商业银行贷款组合发生重大损失的概率;同时下偏度可以真实反映贷款的本质,符合投资者的心理,并且可以反映多笔贷款之间的相关联系,解决现有模型的解析能力不足的问题。     

基于PLS的变权重组合预测方法

在目前研究较多的组合预测模型中加权系数是不变的.事实上,假定加权系数为常数,组合预测模型并不能很好地反映预测方法的有效性.基于以上事实,本文提出基于PLS的变权重组合预测方法,利用偏最小二乘回归方法求得组合预测的权重函数.最后通过实例分析验证了方法的有效性.     

我国能源消费需求影响因素及其影响机理分析

从文献回顾中提炼出对能源需求有重大影响的宏观经济因素;基于中国1985~2005年的统计数据,利用通径分析法测算了各相关宏观经济因素与能源消费需求的直接、间接关系及总影响程度,结果表明经济增长、全国总人口、能源消耗结构是决定能源消费需求的主要因素;利用偏最小二乘法消除多重共线性,并基于各主要影响因素的信息对能源需求进行预测;最后通过实际检验说明了所提方法的有效性和实用性。     

基于FIAPARCH-skt的纽约黄金期货波动分析

本文引入正态分布、t分布以及偏t分布下的长记忆特征条件方差模型—FIAPARCH模型研究纽约黄金期货时间序列波动,通过与其他常用的方差模型进行比较,并运用AIC准则、SC准则以及比较对数似然值验证了FIAPARCH-skt模型为最佳拟合模型。最后以模型自身的特点,对期金时间序列的聚集性、非对称性和杠杆效应进行描述,从而对期金时间序列的波动特征有更深的了解。     

偏微分方程的非线性变换和精确解

利用截属的Painlev'e展开式、非线性变换和可积的微分方程，可以求出一类非线性偏微分方程的自Backlund变换和它的精确解，孤立波解。波动方程、Hirota-Satsuma方程组和非线性色散与耗散方程作为例子来说明这一方法。     

SVM、PLS方法解析光度法多组分同时测定数据的比较研究

对分光光度同时测定润滑油中的Ca,Ba,原油中的Fe,Ni,V,润滑油中的Fe,Cu,zn和铝合金中的Fe,Mn,Cu,Zn的光谱数据分别采用偏最小二乘(PLS)和ε-支持向量机(ε-SVM)两种方法进行解析,结果表明PLS和ε-SVM都能利用校正样建立有效的校正模型对合成样进行合理预测,但从预测结果的绝对误差和平均相对误差的比较看,ε-SVM的预测准确率要比PLS方法高,表明ε-SVM在紫外光谱数据解析方面有着比PLS更好的回归能力,适合用来处理多元校正问题.     

特质偏度是否被定价?

研究了中国 A 股市场上特质偏度和预期收益率的关系．结合中国市场的实际,采用横截面回归方法提取预期特质偏度,随后运用 Fama-MacBeth 方法来验证预期收益率和预期特质偏 度之间的关系． 实证结果表明二者之间存在显著的负向关系,在控制了流动性因子、协偏度和协峰度等变量的影响之后该结论仍然成立． 同时,还对“特质波动率之谜”进行了重新检验,结果发现,在控制了预期特质偏度之后,滞后的特质波动率与预期收益率之间的负相关关系不再显著,从而证实了预期特质偏度中含有一部分特质波动率的信息．最后,在区分了大、小公司的子样本中进行的稳健性检验也支持上述结论．