基于蒙特卡洛方法的金融市场风险VaR的算法分析

为解决蒙特卡洛(Monte Carlo)方法在计算风险价值(Value at Risk,VaR)方面的缺陷,文章首先引入GARCH模型来刻画金融数据的波动聚集性,再引入马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法,来克服GARCH模型参数估计约束条件带来的估计误差.通过对上证50指数的实证分析表明,引入MCMC方法可以提高模型的估计精确度.     

利用M-H算法求解Logistic回归模型参数的贝叶斯估计

文章以航天飞机在不同温度下发射密封圈的失效数据为例,采用随机游动与变量变换M-H算法获得Logistic回归模型参数的后验分布样本并进行贝叶斯分析.同时,进行蒙特卡洛模拟,通过样本轨迹图、直方图、自相关系数图等考查M-H算法的抽样表现,并讨论每种抽样方法的优缺点与提高措施.结果表明:先验分布的选取直接影响贝叶斯估计效果,有先验信息的M-H算法估计的标准差比无先验信息的M-H算法要精确,但随着样本容量增大,趋势在减少,适当的建议分布与变量变换可大大提高M-H算法的抽样效率.     

控制单个随机解释变量条件下被解释变量平均改变量的估计方法

文章在将两个相关随机变量中的一个适当分解为两个随机变量的基础上,对解释变量完全是随机变量的不完全多重共线问题,给出了用一个原解释变量以及与其不相关随机解释变量线性表示被解释变量的表示方法.进而研究了单独控制一个原解释变量改变一个单位条件下被解释变量的平均改变量(单控改变量),给出了估计单控改变量的方法——剔除相关变量法,证明了估计量的无偏性和一致性,并证明了估计量方差依概率收敛到有效估计量的方差.     

基于Copula-EVT模型的巨灾再保险定价

基于巨灾损失具有厚尾分布的特征,采用POT极值模型分别估计两个保险标的的边缘分布,并用二元Copula函数刻画这两个标的的关联性,同时应用Monte Carlo模拟方法估算巨灾再保险的纯保费。通过对洪水损失数据的实证分析表明:Clayton Copula函数能较好地反映两标的间的相关结构;起赔点的设定是影响纯保费的重要因素,且起赔点按条件分位点取值更优更合理。研究结果对保险人开发多元保险标的的巨灾再保险具有重要的参考价值。     

基于线性回归变量误差模型的工具变量法与校正似然法的比较

文章介绍了线性回归变量误差模型参数估计的两种方法——工具变量法和校正似然法,然后通过数值模拟的方式对这两种方法的估计结果进行比较,说明这两种方法在不同假定下估计的优劣,最后通过实例计算来进行验证,并得到一些有用的结论.     

一种基于多变量空间非概率抽样方法的设计

文章基于样本均值无偏估计和有效估计的前提下,以行政区域单位划分为抽样框,采用多个辅助指标控制多目标抽样估计的误差,设计了一种多指标空间非概率抽样样本选取方法.并利用陕西省2014年城镇人均可支配收入以及人口增长率两个辅助指标对陕西省107个区县进行了抽样应用,结果显示样本的抽取涵盖了各个不同水平层次的区县,抽样效果良好.     

浅析仿真模拟在课堂教学中的应用

从确定性的牛顿力学到随机的热力学运动,部分学生感到迷惑和不解.由于需要借助统计工具来计算热力学量的平均值,而多数学生尚未接触或学习过概率论和数理统计,因而对于理解气体动理论中相关的物理规律和物理理论感到困难,觉得太过于抽象艰深.笔者在这部分的课堂教学中尝试引入仿真实验直观地演示分子碰撞扩散的过程,并对相关物理量进行统计平均,进而验证气体动理论的相关方程和理论,极大地加深了学生对于这部分物理知识的掌握程度,收到了良好的效果.     

中国的家庭结构转变--来自居住方式与人口因素的作用

基于历次人口普查数据,利用SOCSIM微观模拟方法将家庭转变的关键影响因素分解为人口因素和居住方式因素两个方面,并进一步将人口因素分解为人口惯性、生育率、死亡率和结婚率四个层面进行计量分析.结果发现,当前人口变动相对稳定,较小的波动使其在家庭转变中的贡献率相对较小,而居住方式的影响相对较大;对人口因素的进一步分解还发现,人口惯性及生育率水平的作用相对更大,生育率水平、结婚率水平带来的影响与人口因素的总影响方向是一致的,均提高了一人户、一代户、二代户的人口比重,降低了三代及以上户的人口比重.与之相反,死亡率的影响与人口因素的总影响方向是相反的.     

空巢真的是影响城镇老年人健康的危险因素吗?

随着老龄化程度的加剧、人口流动的日益频繁以及城镇青年注重隐私、倾向于独立居住,传统的家庭养老模式发生了变动,城镇老年人独自居住将成为未来城镇居住模式的主流。基于2011年中国老年健康影响因素跟踪调查数据,本文选取"老人有心事时是否与家人倾诉"与"住房来源"变量作为有效工具变量解决内生性问题,通过有限信息极大似然法估计空巢对老年人健康可能产生的影响,并采用两阶段最小二乘法回归作为对比。结果显示,空巢对于城镇老年人的生活自理能力、认知能力以及心理健康均存在显著的负向影响,空巢老人缺少家庭的支持与帮助,在生活自理能力、认知能力以及心理健康方面明显欠缺;同时由于自身健康、生活等条件处于劣势,空巢对于弱势城镇老年人(女性、高龄以及无配偶的老人)的健康水平影响更为显著。研究进一步发现缺乏物质生活保障、难以获得及时的医疗救助机会使得城镇空巢老人的自理能力和认知能力产生变化;参与社会活动的减少对空巢城镇老人的身心健康也存在显著的损害作用。基于以上结论,研究通过重点关注空巢对于城镇老年人健康的影响,从居住模式角度研究中国老年人健康问题,为探究居住模式和老年人健康之间的关系提供了新的证据。     

比例数据基于Tobit分位数回归模型的贝叶斯变量选择

针对家庭商业健康保险参保比例在[0,1]闭区间上取值的特点,本文基于Tobit模型给出了比例响应数据的贝叶斯分位数回归建模方法。通过引入回归系数的“Spike-and-slab”先验分布,应用EM算法我们提出了基于门限规则的贝叶斯变量选择方法。大量数值模拟研究验证了所提的贝叶斯变量选择方法的有效性,且具有易操作、计算量小等优点。最后,将此方法应用到家庭商业健康保险数据的实证分析,研究不同分位数水平下家庭健康保险参保比例的影响因素,得到了许多有意义的研究结果。