关于总体分布的矩确定

本文引进了局部分布、局部矩、局部矩法估计、样本局部矩和局部分布的矩确定等概念。从而为著名的经典矩量问题提供了新的研究途径与方法并获得了若干新结果。     

三参数Ⅰ型广义Logistic分布参数的一类改进估计

广义Logistic分布族在生物、医学、金融管理,以及气象、水文、地质等领域有重要的应用。迄今为止,对此分布族的研究已取得了一系列重要成果;令人遗憾的是,关于三参数I型广义Logistic分布的研究还很不深入。本文利用矩法首先讨论三参数I型广义Logistic分布形状参数的估计,然后利用线性回归分析方法讨论分布的位置参数和刻度参数的估计,改进矩估计。本文所给出的分布参数的估计方法简单、有效;证明了在一定的条件下,本文给出的估计量存在、唯一,且模拟显示:估计量在中小样本情形下,一致优于分布参数的矩估计和L矩估计;特别是在样本容量n介于20和30之间时,估计量有更小的估计偏差和方差。估计方法简单、实用且有效。     

在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计

本文讨论了在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计问题．在定数截尾情形下，将威布尔分布数据转化为均匀分布数据，利用平均剩余寿命构造样本矩，同时，第三阶矩方程用样本的第一个次序统计量来代替，得到了在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计方程，用随机模拟方法得出了矩估计的偏性和均方误差．并与近似MLE进行了比较，表明此矩估计方法有较好的性质．     

广义Pareto分布的广义有偏概率加权矩估计方法

广义Pareto分布(GPD)是统计分析中一个极为重要的分布,被广泛应用于金融、保险、水文及气象等领域.传统的参数估计方法如极大似然估计、矩估计及概率加权矩估计方法等已被广泛应用,但使用中存在一定的局限性.虽然提出很多改进方法如广义概率加权矩估计、L矩和LH矩法等,但都是研究完全样本的估计问题,而在水文及气象等应用领域常出现截尾样本.本文基于概率加权矩理论,利用截尾样本对三参数GPD提出一种应用范围广且简单易行的参数估计方法,可有效减弱异常值的影响.首先求解出具有较高精度的形状参数的参数估计,其次得出位置参数及尺度参数的参数估计.通过Monte Carlo模拟说明该方法估计精度较高.     

指数分布冷贮备系统产品的统计分析——转换开关指数型的情形

给出了全样本场合下指数分布冷贮备系统产品寿命分布中参数θ≠λ时的矩估计和极大似然估计,通过Monte-Carlo给出了参数矩估计的精度,考察了1000次满足条件时所需要的模拟次数,随着样本量的增大,矩估计存在的比率逐渐增大,而极大似然估计的结果与样本有关.同时给出了参数θ=λ时的矩估计、极大似然估计和逆矩估计,通过Monte-Carlo模拟考察了参数点估计精度,认为矩估计比较优.文章还给出了求参数区间估计的两种方法——精确方法和近似方法,通过Monte-Carlo模拟认为精确方法精度较高.     

用Johnson分布族来计算非线性VaR

目前，最普遍的风险管理方法是：VaR(Value at Risk含义是风险中的价值）风险测量技术，而该技术在测量包含有非非线性头寸的资产组合回报时，因为资产回报分布已不是正态分布，因而在求组合回报在一定置信水平下的分位数时，遇到了前扎未有的挑战。在这种情况下，局部Mnte-Carlo模拟法被认为是一种较准确的VaR测量方法，但由于其计算的时间长，计算量大，且无法解决伪随机数的休聚性问题等本身缺陷，在实际中也不常用，针对这一情况，Risk Metrics技术小组于1996年就提出以Johnson分布来将回报转换为标准正态分布，但参数估计除对数正态外不存在解析形式，且需要解一个非线性方程组。而本采用分位点估计来估计参数，不但不必要解非线性方程组，计算量上大大减少，而且James F.Slifker等人已经证明分位点估计比矩估计拟合得更好，所以本把它用于VaR计算，并与局部Monte-Carlo模拟法进行了比较。     

Copula函数中参数的矩估计方法

Copula函数是将多维随机变量的联合分布和其边缘分布连接起来的一种函数.关于Copula函数的理论和应用已有不同深度的研究,特别是Copula函数中未知参数的估计问题.本文研究了Gumbel Copula函数的参数估计,提出了矩估计和近似矩估计两种方法,分别得到了未知参数的估计结果,并通过模拟研究对这两种方法进行了比较,结果显示矩估计方法更为合理.     

在定时截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计

讨论了在定时截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计问题,得到了在定时截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计方程,进而得截尾样本的矩估计(MME).用随机模拟方法表明此矩估计方法有较好的性质.     

上证股指极值模型估计和VaR计算

POT极值模型参数的准确估计是计算金融资产回报厚尾分布市场风险的关键.由n阶概率加权矩得到参数的二项式回归估计,而将参数的零,一阶概率加权矩估计予以推广.极大似然估计中.将极大化似然函转化为二元函数无条件极值问题·其他参数估计方法的结果作为迭代的初始值,通过它们的似然函数值和极大似然函数值的比较以及迭代次数判断方法的优劣.实证研究表明:参数的零、一阶概率加权矩估计较接近于真值,随着阶数的提高,二项式回归参数估计的误差很大.参数的极大似然估计优于非线性回归估计优于零、一阶概率加权矩估计.在此基础上计算上证A股指数vaR值.     

Polya分布在气候统计中的应用

Polya分布在气候统计中常用来拟合雾、雷暴等。本文给出了Polya分布总体在全样本场合下参数的矩估计和极大似然估计，并研究了估计的存在性，并通过大量的Monte,Carlo模拟说明了估计的精度，认为在样本较大的情形下极大似然估计优于矩估计。最后通过具体的雾与雷暴等气候统计数据说明本文方法的可行性。     

基于区间分析的投资组合VaR计算新方法

基于区间分析估计变量的累计概率分布是进行风险价值分析的一种新方法。本文将区间分析运用到股票投资组合的VaR计算中,研究区间分析在VaR计算方法中的应用。首先给出了基于区间分析估计分布函数的计算步骤,然后将区间分析运用到VaR的计算中,以两只股票的投资组合为例得出收益率的累计概率分布,从中得到某一置信度下的VaR值,最后与蒙特卡洛模拟方法做了比较研究,结果表明,基于区间分析的VaR计算方法的运算精度和计算速度明显优于蒙特卡洛模拟方法。     

深沪股市收益率分布特征的统计分析

本文通过对深沪两地股票市场的股指收益率数据进行分析,发现两地股票收益率分布均呈现"尖峰厚尾"反正态特征,本文通过引入Laplace分布代替过去人们常用的正态分布去刻画收益率分布,结果显示Laplace分布比正态分布拟合效率有了明显的提高。     

沪深股市收益分布尾部特征研究

本文运用跳跃扩散模型和极值理论方法对沪深股指收益分布特征进行了研究。跳跃扩散模型定量化地给出沪深股市股票收益分布产生的原因,沪深股市收益分布为具有胖尾的非正态分布,股票收益变动主要是由离散信息作用引起,一般帕累托分布较好地拟合股票收益左尾分布。     

Estimation of return values of wave height: consequences of missing observations

Extreme-value statistics is often used to estimate so-called return values (actually related to quantiles) for environmental quantities like wind speed or wave height. A basic method for estimation is the method of block maxima which consists in partitioning observations in blocks, where maxima from each block could be considered independent. Typically a block could be chosen as one year. Large portions of missing data could result in problems for estimation and seems to be an issue not highlighted in detail in the literature. The method of block maxima is here applied to real data and a related simulation study was performed, pointing out that substantially low values tend to increase the estimated return values. A plausible explanation is given by studying the redistribution of probability mass and the implications of this for the behaviours of the tails of distributions.     

A new method to simulate the triangular distribution

A new method is developed to simulate the triangular distribution. The result is of interest from a practical as well as a theoretical viewpoint. The new method is surprisingly simple and is more efficient than the standard method of simulation by inversion of the cumulative distribution function. The method is also generalized to simulate the two-sided power distribution.     

基于非参数分布的沪深股市VaR测度

沪深大盘指数的收益率分布函数并不服从通常人们所认为的正态分布.因此,采用一种新的方法—非参数核密度估计,对沪深股指收益率分布进行拟合.该方法不仅很好地刻画了收益率分布的尖峰和肥尾特征,而且由此建立的VaR模型比一般的基于参数分布的VaR模型更能捕捉市场的风险特征,结论也更加准确.     

Return and Value at Risk using the Dirichlet Process

There exists a wide variety of models for return, and the chosen model determines the tool required to calculate the value at risk (VaR). This paper introduces an alternative methodology to model‐based simulation by using a Monte Carlo simulation of the Dirichlet process. The model is constructed in a Bayesian framework, using properties initially described by Ferguson. A notable advantage of this model is that, on average, the random draws are sampled from a mixed distribution that consists of a prior guess by an expert and the empirical process based on a random sample of historical asset returns. The method is relatively automatic and similar to machine learning tools, e.g. the estimate is updated as new data arrive.     

Research on Flood Loss Distribution and Catastrophe Bond Pricing Based on Bayesian Inference

Taking flood catastrophe risk in China as the research background, aiming at the characteristics of flood loss ``low frequency and high loss', Bayesian inference method is used to fit the loss distribution, and Bayesian inference is used to obtain the loss frequency distribution and loss quota distribution of flood in China. On this basis, Monte Carlo simulation method is used to calculate the probability distribution of annual flood loss in China under different trigger conditions, and then CAPM is used to study the pricing of flood catastrophe bonds in China. It is concluded that under different trigger conditions, as the trigger value increases gradually, the corresponding trigger is triggered. Comparing the three types of bonds, it can be found that the price of bonds decreases with the decrease of principal guarantee ratio and the increase of principal loss ratio, that is, the investment risk is directly proportional to the return, which provides reference for issuing flood catastrophe bonds in China.     

用随机模拟法提留权益指数年金准备金

权益指数年金(Equity-Indexed Annuities)是一类新型年金产品,有最小收益保证,在最小保证基础上年金实际支付给保户的收益率与预先规定好的某类股票指数或债券指数收益相关联。本文研究了用随机模拟法提留权益指数年金准备金的问题,并分析了各参数对准备金的影响。     

风险值的估计及其周期分析

本文提出了两种风险值的估计方法，这两种方法均是先估计出收益的分布，然后求得分布左侧p分位点作为风险值的估计．第一种方法是用核估计方法得到收益的分布估计；第二种方法则是由分布的核估计算得收益的众数，引入所谓的广义半t分布拟合众数左侧的样本．文章以上证指数为实例验证了这两种方法的可行性与精确性．最后我们利用上述两种估计方法得到了上证指数风险值的波动主周期．