基于混合Copula模型的投资组合风险分析

金融市场或股票之间的相关关系变化灵活多样,针对现实中往往需要考虑的是多个市场、股票的结构,采用Mixture-Copula模型来分析多元市场的相关性结构,进而构建了Multivariate-GARCH-Mixture-Copula,模型,并选取2002年1月1日至2011年12月31日上证工业指数、商业指数、地产指数三个行业指数序列的2425组数据利用该模型进行实证分析.分析表明,Multivariate-GARCH-Mixture-Copula模型能有效地应用于实际金融市场潜在结构的分析,对投资组合的风险研究有一定的参考意义.     

N指标d维广义Wiener过程的极性

本文讨论了N指标d维广义Wiener过程的极性,并得到了一个集合为极集的充分必要条件．     

d维平稳高斯过程重点的不存在性和象集的一致Hausdorff维数

设X^d(t)(t∈R ）是d维可分的平稳高斯过程,在一定条件下,本文得到了X^d(t)象集的一致Hausdorff维数,证明了X^d(t)没有二重点,Polya过程为其特例。     

N指标d维广义Brownian Sheet的像集及图集的Hausdorff测度

本文得到了Ｎ指标ｄ维广义Ｂｒｏｗｎｉａｎ Ｓｈｅｅｔ的像集及图集的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ测度的上、下界．     

随机阵列最大部分和的矩不等式和概率不等式

设Ｘｉｊ，ｉ＝１，…，ｍｌｊ＝１…，ｎ是任决一个随机变量阵列，令Ｓ（ｉ１，ｊ１；ｉ２，ｊ２）∑ｉ＝１，∑ｊ＝１Ｘｉｊ，Ｍ（ｉ１，ｊ１；ｉ２，ｊ２）ｍａｘｉｊｚ≤ｉ≤ｉ２，ｊ１≤ｊ≤ｊ２‖Ｓ（ｉ１，ｊ１；ｉ，ｊ）‖１≤ｉ１≤ｉ２≤ｍ，１≤ｊ１≤ｊ２≤ｎ）本文根据所设Ｅ（ｅｘｐ（ｔ，／Ｓ（ｉ１，ｊ１；ｉ２ｊ２）／）），Ｅ／Ｓ（ｉ１，ｊ１；ｉ２，ｊ２）／和Ｐ（？Ｓ（ｉ１，ｊ１；ｉ２，ｊ２?／≥ ｉ）的界     

模型FI-EGARCH-M的建立及实证分析

近年来,金融市场在经济发展中占据了越来越重要的位置,金融数据波动规律成为各国学者竞相研究的热门课题.根据我国近几年来股票市场的波动特点,为其寻找更为合适的模型来拟合股票价格波动规律,即对股票价格波动做进一步分析.提出具有有效市场和分形市场二者优点的FI-EGARCH-M模型,并用所建立的模型对上证指数进行了实证分析.     

N-d维广义Brownian单的像集一致Packing测度和一致Packing维数

我们获得了Ｎ－ｄ维广义Ｂｒｏｗｎｉａｎ单的像集的一致Ｐａｃｋｉｎｇ测度和一致Ｐａｃｋｉｎｇ维数。     

多型随机递归集关于统计自相似测度的Multifractal分解

本文构造了一类多型随机递归集Ｋ,并利用 Ｆａｌｃｏｎｅｒ的方法［１］获得了Ｋ的重分形分解集Ｋａ（ａ＞０）的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ维数和Ｐａｃｋｉｎｇ维数．     

N指标d维广义Brownian Sheet逆像的一致维数

本文获得了N指标d维广义Brownian Sheet逆像的一致Hausdorff维数和一致Packing维数。     

Polya过程的局部不确定性及逆象的一致维数

研究了某些Ｐｏｌｙａ过程的局部不确定性（ＬＮＤ）；利用ＬＮＤ得到了联合连续的局部时，此局部时对集合变量满足了阶一致Ｈｏｌｄｅｒ条件；利用局部时又获得了逆象及水平集的一致Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ维数和Ｐａｃｋｉｎｇ维数．