基于最小一乘准则的上证指数突变点研究

很多研究表明,上证指数序列既有结构突变的特征,也有厚尾的特征。但大部分现有的研究都没有考虑其厚尾特征对变点估计的影响。本文基于最小一乘准则提出了一个估计厚尾数据中变点的方法。模拟研究表明,当数据具有厚尾特征时,基于最小一乘准则的变点估计比基于最小二乘准则的估计有效。对上证指数的实证结果表明,基于最小一乘准则估计出的变点能更好地描述中国股票市场的结构突变特征。     

基于Copula的资产组合风险价值模拟方法

文章以VaR或CVaR作为度量风险的指标,建立了一种基于Copula函数的资产组合风险价值模拟方法,并对该方法的参数估计和计算过程进行了详细分析.     

基于信度加权叠加分布模型的医疗保险损失数据拟合问题研究

利用保险精算学中信度理论的思想,提出了通过构建以信度因子为权重的叠加分布模型拟合厚尾观测数据的方法。通过剩余期望函数以及P-P图和Q-Q图归纳了常用单一理论分布的尾部拟合性质,并总结了信度加权的叠加分布模型的建模流程。通过矩母函数定义和分析,给出了叠加分布的高阶矩解析式以及叠加分布模型中的四参数矩估计方法。实证分析结果表明信度加权的叠加分布模型比单一分布模型具有更好的拟合厚尾数据的能力。     

金融资产收益率波动的统计特征

本文对金融资产收益率的概率分布出现厚尾、收益率不相关但具有波动率聚类、收益率的不同程度的波动可用多重分形来刻画等有关最新研究结果进行评述.     

展望理论的权重函数与证券收益率分布

证券收益率的概率受到投资者主观判断概率的影响,从而形成“尖峰厚尾”等形态特征。在展望理论的权重函数的基础上,建立了收益率分布主观概率模型,对收益率分布的“厚尾分布”、中部形态及整体形态特征进行了理论推导。并利用深圳证券市场的441支股票的实际收益率分布的概率形态进行了实证分析,实证检验的结果与提出的模型所推导的特征性质得到了一致的吻合。     

推广的周期性破裂型资产泡沫模型

在理性预期意义下对周期性破裂基本模型进行了推广,提出了周期性多步不完全破裂泡沫模型.通过数值模拟展示泡沫滋生、膨胀、破灭到再生的全过程,研究了含有泡沫的资产价格的厚尾统计特性,并给出政策性的建议.     

厚尾数据的波动率结构变化检验及应用研究

本文构建两个稳健检验统计量来检验波动率中结构变化问题。通过基于绝对值而不是平方项来构建统计量，从而降低对矩的要求，特别适用于非正态尖峰厚尾数据；另外，通过非参数残差构建长期方差，从而提高备择假设下的检验功效。在一定假设条件下，证明两个检验统计量具有标准的极限分布，并能检验出波动率中单个或多个结构断点以及平滑结构变化。蒙特卡罗模拟也证实了两个新检验统计量在数据呈现非正态分布时，明显优于现存的几种检验方法。最后，运用新方法实证发现，俄乌冲突期间美元对俄罗斯卢布、美国次贷危机中标普500指数和2022年以中证1000为代表的我国小盘股波动率均存在明显结构变化。     

函数系数协整模型局部线性估计方法的改进

函数系数协整模型可以克服非参数建模时的“维数困难”，同时体现系数的动态变化，被广泛应用于非平稳数据间复杂问题的研究。实践中经济序列常表现出时变波动方差和厚尾特征，传统核权最小二乘估计方法将不再适用。鉴于此，文章基于L1损失函数重构估计流程，选择表现稳健的局部线性核估计方法，并引入自适应方法，提出局部线性自适应最小绝对离差估计（ALADE）。模拟结果验证了所提估计方法可提升系数估计精度，优化模型整体拟合效果，同时绝对值交叉验证方法在选取最优窗宽时优势明显。实证分析发现，所提方法可识别中英两国汇率和价差间的动态协整关系，拟合系数平滑且接近理论值。