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1.
该研究致力于建立台风路径模拟模型,目的在于提高风险评估的稳健性和实用性。首先,采用中国台风网提供的CMA-STI热带气旋最佳路径数据集,以广东省为研究区域,通过引入空间统计模型,结合马尔可夫—蒙特卡罗方法模拟了西北太平洋的热带气旋路径。进一步,参数和非参数假设检验结果表明模拟结果是合理的,可以作为风险评估的数据来源。在此基础上,本研究模拟出620年的台风路径,给出了以地级市为基础的重现期估计和风险图绘制方法。研究发现,模拟数据克服了历史数据的时空局限性,与历史数据相比较,基于模拟数据估计的重现水平更具准确性和稳定性;其次,采用模拟方法还可以绘制出历史数据无法实现的大比例风险图,很大程度上提高了风险评估的实用性.研究结果可以作为保险行业开展巨灾保险业务,政府部门制定防灾减灾规划的科学依据.  相似文献   
2.
主成分分析方法是在经济管理中经常使用的多元统计分析方法,在变量降维方面扮演着很重要的角色,是进行多变量综合评价的有力工具。但传统的主成分分析对于异常值十分敏感,计算结果很容易受到异常值影响,而实际数据常包含异常情况,通常分析很少考虑它们的作用。本文基于MCD估计提出一种稳健的主成分分析方法,模拟和实证分析结果表明,该方法对于抵抗异常值有很好的效果。  相似文献   
3.
正态性检验的图示方法及其应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
用图示方法进行正态性检验,不需要作复杂的运算、简单直观、近年来,正态性的图示又有了许多发展,本文在这些发展的基础上,给出了一些图形的接受区间,提高了使用效率,排除了对图形解决的直观性,并且适合在计算机上作图,MonteCarlo模拟结果和两个实例也说明了这些方法是用的。  相似文献   
4.
本文在变量选择问题的基础上,提出了一种新的图示模型──减变残差图。并给出它的两种推广形式:均值平移异常值检验图和部分影响诊断图。通过它们不但可以容易地考察一个变量在模型中的作用和检验异常值,而且可以诊断样本点对模型和变量的影响大小。  相似文献   
5.
回归诊断中几种影响诊断量的比较   总被引:2,自引:0,他引:2  
在回归诊断的实际应用中,人们越来越认识到强影响点对回归模型的影响重要性。但由于影响评价的方法越来越多。使应用者不知采用何种方法为好。本文对一些较为常用的诊断量作了比较,并通过实例考虑它们的应用情况。  相似文献   
6.
基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
由于金融数据具有随机性特征,使得建模和预测变得极其困难.提出一种组合预测方法,即假定任何金融时序数据由线性和非线性两部分组成,将其中线性部分的数据通过随机游走(RW)模型进行模拟,剩余的非线性残差部分由前馈神经网络(FANN)和诶尔曼神经网络(EANN)协同处理.从实证结果可知,该组合方法相比单独使用RW、FANN或EANN模型有更高的预测精度.  相似文献   
7.
针对金融时间序列数据易受外界突发事件干扰而产生连续性异常点的特点,本文首先分析了Chang,Tiao和Chen(1988)~([11])提出的金融时间序列AO型异常点检测法的不稳健性,并对其进行稳健改进得到稳健检测统计量,而且在理论上证明了改进检测统计量的优良性;随后模拟了五种污染率下的时序数据,分别用三种检测法对其中的异常点进行检测,发现稳健检测法准确率最高;最后用R语言对上海黄金交易所2008年1月2日至2013年3月29日含金量为99.99%的黄金交易收益率的异常现象进行稳健检测,结果显示本文提出的稳健检测法比传统的检测法对异常点检测能力显著提高,并且能更好的捕捉到我国金融市场的异常特点。该方法不仅对于金融风险的研究具有理论上的意义而且对金融时间序列的稳健建模具有一定的参考价值。  相似文献   
8.
过程能力指数与不合格品率的关系模型   总被引:4,自引:0,他引:4  
传统的质量管理观认为,过高或过低的过程能力指数都不利于企业经济效益的提高。本文基于传统的质量管理观,研究过程能力指数与产品不合格品率之间的关系,建立了过程有无漂移时的过程能力指数与产品不合格品率之间的关系模型。  相似文献   
9.
六西格玛经济效益的计量模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
以田口玄一的质量损失函数作为研究的基础,利用六西格玛管理中最常用的西格玛水平,推导出衡量六西格玛经济效益的额外成本计量模型,以便推行六西格玛管理的公司或机构便于衡量六西格玛管理法的经济效益。  相似文献   
10.
主成分分析是多元统计分析中一种非常经典的降维技术。然而,经典主成分分析却是对离群值非常敏感的,常因离群值的存在导致结果与实际不相符。另一方面,当主成分分析用于综合评价时,主成分的含义常因载荷间绝对值大小不分明而含糊不清,从而导致综合评价难以展开。本文通过使用稳健稀疏主成分分析法进行模拟实验和实证分析,结果表明:该方法不仅能很好地抵抗离群值的影响,而且还能准确地识别出离群样本。通过该方法得出的主成分的含义也较经典主成分分析和稳健主成分分析更加地明确和贴近实际。  相似文献   
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