Levy Tempered Stable金融资产收益分布及其CF-CGMM估计方法研究

本文在对经典的和修正的Levy tempered stable分布进行研究的基础上,结合现实中金融资产收益分布的实际特征,分析Levy tempered stable分布在构建模拟金融资产价格过程的Levy Jump模型的优势。由于这类分布的概率密度函数不存在解析式,直接应用传统MLE方法进行参数估计存在困难。为此,根据特征函数与概率密度函数的等价关系,本文建立基于特征函数(CF)具有连续矩条件的GMM(简称CF-CGMM)的Levy tempered Stable分布参数估计方法。同时,利用恒生指数、上证指数、标准普尔500指数数据对以上分布和参数估计方法进行实证研究,并根据参数计算结果和统计假设检验,对不同Levy tempered Stable分布的拟和优度进行检验和比较。本文也在参数估计和统计检验工作的基础上,根据Levy tempered Stable分布模型中不同参数的含义,结合实证计算的结果,对恒生指数、上证指数、标准普尔500指数价格运动特征给出符合现实的解释。     

一种基于UMHexagonS的运动估计优化算法

UMHexagonS算法是H.264/AVC所采纳的整像素的快速运动估计算法之一,该算法在保持良好的率失真性能的前提下,相比全搜索算法(FS)可节约70%的运算量。根据UMHexagonS算法的特点,可从三个方面对该算法进行优化:加入零运动块判决;改进的5*5螺旋搜索;优化的多层次六边形搜索。仿真实验结果表明,在保证PSNR和码率几乎不变的情况下,优化算法可有效降低运动估计时间,从而提高H.264/AVC编码器的实时性。     

浅析数理统计课程的教学要点

1概率公式的运用记概率的有关公式仅仅能背下来是不够的,比如全概率公式,必须从问题本身出发进行分析,如发现某若干个事件是造成一个复杂事件发生的原因,此时可考虑用全概率公式去求该复杂事件的概率。因此,从分析问题的层面来说,概率公式的运用要比微积分公式要求稍高一点,所以大家在学习时要结合实际问题和典型例题来记公式,知道公式中每一项在实际问题中是什么东西,这样才能记牢并正确应用。     

VaR与CVaR的敏感性凸性及其核估计

风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）是目前两大主流风险度量工具,如何准确地对它们进行估计是风险管理实践中首要而核心的问题。近年来非参数核估计方法因模型设定灵活、方便处理变量相依结构等优点备受关注。在本文,我们在核估计的框架内讨论VaR和CVaR估计量的性质;给出投资组合VaR和CVaR对组合头寸的一阶导数向量和二阶导数矩阵的核估计公式,并用它们来讨论组合VaR和CVaR对组合头寸的敏感性和凸性。最后,我们利用中国外汇市场的实际数据做实证分析。     

ZKB方程的衰减振荡解

应用平面动力系统理论,研究了ZKB方程有界行波解存在的条件.利用假设待定法给出了ZKB方程钟状孤波解和扭状孤波解的一般形式,特别给出了其衰减振荡解的近似解及其误差估计.     

城乡收入差距对消费支出的动态效应与区域差异研究

在全球经济遭受金融海啸袭击的大背景下,结合中国＂二元＂经济结构的具体情况,并基于中国城乡居民收入差距不断扩大的现状,对城乡收入差距对消费水平的动态效应及区域差异进行了实证分析。通过基于全国29个省、市、地区的省际面板数据,运用横截面加权的广义最小二乘法（GLS）、广义矩估计（GMM）,对城乡消费水平分别进行静态、动态分析,并进行区域对比,在此基础上提出了提高中国居民消费水平的若干政策建议。     

基于银行间同业拆放利率的长记忆随机利率模型研究

研究表明利率序列具有长记忆性,故本文使用分数布朗运动代替经典CIR模型中的几何布朗运动,构建分数CIR模型,并通过欧拉离散对分数CIR过程进行路径模拟。由于分数布朗运动的非马尔可夫性和增量不独立,无法使用极大似然估计和马尔可夫链蒙特卡洛方法对分数CIR模型进行参数估计,故本文引入间接推断估计法,并通过蒙特卡洛模拟证明该方法的可行性。本文使用间接推断估计法对我国银行间同业拆放利率数据进行实证分析及样本外预测,将经典CIR模型、分数O-U过程、分数CIR模型的拟合轨道与真实轨道进行分析对比,得出分数CIR模型更适用于描述具有长记忆性的利率序列。本文重点研究一种用于分数CIR模型的参数估计方法,未来将继续探究其他参数估计方法并对比这些方法的有效性和稳健性。     

真实固定效应空间随机前沿模型的贝叶斯估计

忽略个体效应和空间效应会严重干扰效率测算,其中忽略个体效应使得技术无效率项发生偏移,忽略空间相关性导致估计量有偏且不一致。本文基于真实固定效应随机前沿模型（引入了个体效应）,引入因变量和双边误差项的空间滞后项,构建了适用性更佳的真实固定效应空间随机前沿模型。对模型进行组内变化以消除额外参数,使用贝叶斯方法（需推导未知参数的后验分布并执行MCMC抽样）估计参数和技术效率。该方法真正克服了额外参数问题,比同类方法直观、简便。数值模拟结果表明,本文方法对参数、个体截距项及技术无效率项的估计精度均较高,且增加样本容量,估计精度变优。     

农村非农就业对中国城乡收入不均等的影响——基于中国东中西部面板数据的比较研究

通过对劳动力流动和收入分配的相关研究进行综述,并基于1989～2008年中国各省份的面板数据,采用STATA10.0计量软件,建立联立方程组,运用似不相关方法实证研究农村非农就业对中国区域城乡收入不均等的影响,结果表明：中国农村非农就业在一定程度上扩大了省际间城乡收入不均等;从中国东中西部各地区实证结果看,农村非农就业有利于缩小东部地区的城乡收入不均等,但扩大了中西部地区城乡收入不均等,且农村非农就业对西部地区城乡收入差距的影响程度远高于全国和东中部地区。     

泊松分布变异系数的贝叶斯估计

文章在熵损失函数下,针对一组泊松样本,用参数估计方法研究了泊松分布变异系数的贝叶斯估计问题,得到了变异系数的贝叶斯估计的一般形式与精确形式,并讨论了它的可容许性。最后在给定置信水平1-α下研究了变异系数的贝叶斯置信区间。模拟结果表明这两种估计都具有较高的精度。