风险度量的贝叶斯估计及其统计分析

建立了贝叶斯模型,研究了在险价值及其相关风险度量的关系,给出了在险价值、期望短缺、尾条件期望、条件在险价值等风险度量的计算方法.进而研究了风险度量的贝叶斯估计和贝叶斯预测,并在指数风险模型中证明了估计的相合性和渐近正态性,最后利用数值模拟的方法验证了不同样本下估计的收敛速度.     

基于混合模型对地震巨灾风险的分析

POT模型常被用于分析巨灾风险,然而在应用POT模型时,阀值的估计及选择存在很多困难。本文提出用混合模型对巨灾风险进行估计,并讨论混合模型的贝叶斯统计分析。基于混合模型及贝叶斯统计方法,本文对我国1966年至2014年问GDP调整后的地震直接经济损失进行分析,并根据最终模型计算出不同置信度水平下的VaR值和ES值,为我国地震巨灾风险管理提供了理论依据。     

帕累托索赔分布中风险参数的经验贝叶斯估计

本文建立了贝叶斯模型,讨论了帕累托索赔额分布中参数的估计问题,得到了风险参数的极大似然估计、贝叶斯估计和信度估计,并证明了这些估计的强相合性.在均方误差的意义下比较了这些估计的好坏,并通过数值模拟对均方误差进行了验证,结果表明,贝叶斯估计比其他估计具有较小的均方误差.最后,给出了结构参数的估计并证明了经验贝叶斯估计和经验贝叶斯信度估计的渐近最优性.     

基于风险网络的大型工程项目风险度量方法研究

风险度量是风险管理的基础,提出适合大型工程项目风险的风险度量方法.针对大型工程项目风险因素、风险信息、风险损失之间的复杂联系,构建大型工程项目风险网络,分别采用贝叶斯网络推理和网络层次分析法获得风险发生概率和风险量的估计,从而提出基于风险网络的大型工程项目风险度量方法.方法将风险损失量和风险损失发生概率进行了明确合理的结合,既可用于度量客观风险,也可用于度量主观风险.最后以槽菁头隧道施工风险管理为例说明该方法的具体应用步骤和效果.     

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VaR风险度量在金融、保险中有重要的应用. 本文建立了贝叶斯模型, 在某种损失函数下研究了VaR风险度量的贝叶斯估计. 证明了指数-伽马分布下贝叶斯估计的强相合性和渐近正态性, 最后利用数值模拟的方法验证了不同样本容量下估计的收敛速度.     

基于在险价值风险度量的信度估计

在险价值度量(Value-at-Risk)是金融中的一种重要的风险度量方法,被广泛应用于金融、保险等风险管理行业.建立了在险价值的贝叶斯统计模型,利用信度理论的方法将在险价值的估计限定在经验估计的线性函数中,得到了在险价值的信度估计.进而,证明了估计相合性和渐近正态性.最后,利用数值模拟的方法在中等样本容量下验证了估计的收敛速度.     

Lee-Carter模型的理论分布和区间预测

死亡率预测是人口预测、长寿风险度量以及寿险公司产品定价和风险管理的基础。在死亡率预测模型中,Lee—Carter模型被广泛采用,但关于Lee-Carter模型的理论分布函数、期望和方差等分布特征,并没有专门的研究。本文在文献研究的基础上,对Lee-Carter模型进行了完整的理论研究,给出了完整的Lee-Carter模型理论分布和区间预测表达式,为相关研究提供了可靠的理论依据。同时,对传统的Lee-Carter预测区间估计方法和文中给出的区间预测估计方法进行了对比研究,发现使用传统Lee-Carter预测区间估计方法得到的预测区间较窄,对长寿风险存在低估,在预测时间较短时,这种低估更严重。     

基于Copula贝叶斯估计的行业风险差异分析

通过对常替代弹性资本资产定价模型中投资标度问题的分析,提出了Copula贝叶斯估计方法用以获得系统风险β与投资标度比λ的联合后验分布.Copula贝叶斯估计方法针对数据非正态特征及强相关性特征而构建,采用Copula函数取代原有普通贝叶斯估计方法中的正态假设.传统贝叶斯估计方法假设了正态的似然函数,忽略了数据可能存在尖峰后尾等在金融实证数据分析中普遍存在的非正态情况.Copula贝叶斯估计算法采用半相依回归法处理数据的强相关性问题,将原有函数依照数据形式假设为非正态结构.针对来自6个工业产业24组公司数据的系统风险参数β与其对应的投资标度参数比λ进行估计,获得不同行业中系统风险参数与投资标度之间的动态关系并进行分析,为业界投资及相关研究提供有效参考建议.     

基于贝叶斯估计的中国人均GDP之时序模型

本文应用SAS软件对1952-2009年的中国人均GDP建立时间序列模型并对2010-2013年的中国人均GDP进行了预测;在此基础上建立了以时间序列模型得到的参数信息作为先验信息的两种贝叶斯修匀模型与算法。由此所得的参数贝叶斯估计及预测,能充分利用样本信息和参数的先验信息,因而具有更小的方差或平方误差,估计参数更科学。为了检验该方法对先验分布的灵敏性,我们做了基于两种先验分布的模拟预测。将预测结果与传统时间序列预测相比,发现单一正态观测值、方差已知的先验分布的贝叶斯模型得到的预测值更准确,而基于先验分布为指数分布的贝叶斯模型的预测误差较大,预测效果差。     

中国进口食品安全风险评估的统计学方法

近年来,随着对外贸易的快速发展和人民生活水平的不断提高,我国已经成为食品进口大国。运用科学的方法优化检验资源配置,强化对进口食品安全的风险管理,是一个关系到人民福社的重大问题。国际上通行的做法是对不同种类的食品和检测项目的潜在风险进行评估,并根据评估结果制定有针对性的监督抽检计划,使得更多的检验资源可以投入到对高风险产品和项目的监管中去。我国在这方面的管理实践才刚刚起步,急需建立一套符合我国食品进口自身特点和管理需求的风险评价模型和相应的估计方法。本文借鉴了其它国家的相关做法,并结合我国进口食品的管理需求和历史检测数据的特点,制定了一套完整的风险评价和估计方法。     

The empirical bayes rules with floating optimal sample size for exponential conditional distributions

Summary We consider the empirical Bayes solution in such a situation where the sample size is successively determined by a rule which includes the Bayes risks and the observation costs. The empirical Bayes floating optimal sample size depends on current as well as on previous information assumed to be collected from earlier performances of similar decisions. The sampling is done from an exponential conditional distribution, with a single parameter. The proofs, which show the asymptotic optimality of the empirical Bayes solution, are presented for a hypotheses-testing problem. A straight generalization to a multiple decision problem is also given.     

指数族刻度参数EB估计的渐近最优性

依据经验Bayes(EB)估计的思想方法,研究在LINEX损失函数下指数族刻度参数的EB估计问题.在这种损失函数下,求得参数的Bayes估计,利用密度函数的核估计方法,构造了总体X的密度函数估计,从而得到参数的EB估计,证明了这种EB估计是渐近最优的,并获得了它的收敛速度,最后将这种方法推广到多参数情形,并举例、模拟说明了它的应用.     

Calculation of Bayes premium for conditional elliptical risks

In this paper we discuss the calculation of the Bayes premium for conditionally elliptical multivariate risks. In our framework the prior distribution is allowed to be very general requiring only that its probability density function satisfies some smoothness conditions. Based on the previous results of Landsman and Nešlehová (2008) and Hamada and Valdez (2008) we show in this paper that for conditionally multivariate elliptical risks the calculation of the Bayes premium is closely related to the Brown identity and the celebrated Stein’s lemma.     

Multivariate Limited Translation Hierarchical Bayes Estimators

Based on the notion of predictive influence functions, the paper develops multivariate limited translation hierarchical Bayes estimators of the normal mean vector which serve as a compromise between the hierarchical Bayes and maximum likelihood estimators. The paper demonstrates the superiority of the limited translation estimators over the usual hierarchical Bayes estimators in terms of the frequentist risks when the true parameter to be estimated departs widely from the grand average of all the parameters.     

基于CVaR方法的房地产组合投资最优化模型研究

房地产开发项目投资是具有高风险高回报的典型的风险投资.在这个高风险的投资环境中要想达到预期目标,就必须对整个项目进行开发投资风险分析.本文运用CVaR对房地产项目投资存在的风险进行识别度量,通过建立基于CVaR下的房地产组合投资模型,达到项目风险防范的目的,提高投资回报的稳定性.     

A subclass of bayes linear estimators that are minimax

In the linear regression model with ellipsoidal parameter constraints, the problem of estimating the unknown parameter vector is studied. A well-described subclass of Bayes linear estimators is proposed in the paper. It is shown that for each member of this subclass, a generalized quadratic risk function exists so that the estimator is minimax. Moreover, some of the proposed Bayes linear estimators are admissible with respect to all possible generalized quadratic risks. Also, a necessary and sufficient condition is given to ensure that the considered Bayes linear estimator improves the least squares estimator over the whole ellipsoid whatever generalized risk function is chosen.     

Bayesian single and double variable sampling plans for the Weibull distribution with censoring

The sampling inspection problem is one of the main research topics in quality control. In this paper, we employ Bayesian decision theory to study single and double variable sampling plans, for the Weibull distribution, with Type II censoring. A general loss function which includes the sampling cost, the time-consuming cost, the salvage value, and the after-sales cost is proposed to determine the Bayes risk and the corresponding optimal sampling plan. Explicit expressions for the Bayes risks for both single and double sampling plans are derived, respectively. Numerical examples are given to illustrate the effectiveness of the proposed method. Comparisons between single and double sampling plans are made, and sensitivity analysis is performed.     

施工项目中设计风险元传递模型研究

针对设计变更对项目实施的影响,本文将影响施工项目的设计变更原因称为项目的设计风险元,基于广义项目风险元传递理论建立系统动力学模型,动态研究设计风险元传递过程。通过模型模拟分析不同时间、不同程度的设计风险元对项目工期和项目费用影响程度,当设计风险元发生后,设计审批及设计过程将影响项目工期;受施工工序影响设计风险元造成实际施工速度不饱和,使得施工效率低下形成窝工;由于设计风险元导致的返工造成施工项目的工期延误和成本超支。此模型为风险管理者或项目管理者在设计风险管理方面提供了有力依据。     

Thomas Bayes and fluxions

In 1736 Bayes wrote a tract on Newton's fluxions. The tract was one of several explanations of fluxions which appeared following Berkeley's attack upon Newton's ideas in The Analyst. Bayes began with a careful discussion of the meaning of fluxions and prime and ultimate ratios. He proceeded to develop the properties of prime and ultimate ratios in a way not unlike Cauchy's treatment of limits, using these results to prove some basic theorems concerning the calculation of fluxions.     

基于FCE的建设项目环境效益可研指标的应用——以高速公路建设项目为例

应用FCE进行建设项目环境效益可研指标体系综合评价是一条科学精简的途径.高速公路建设项目对项目沿线环境的影响典型而尖锐,以高速公路建设项目为例分析FCE在建设项目环境效益可研指标中的应用,并以福银高速公路一期工程尤溪段施工期环境效益可研为例建立应用模型.