中国股市风险特征分析

本文采用 GARCH类非线性时间序列模型对沪、深股票的动态风险特征进行数量分析 ,并利用因子模型探计中国股市风险的共同特征。     

双参数威布尔分布下可靠性抽样检验

对于失效时间遵从双参数威布尔分布产品，本文分别提出了制订全样本下和定时截尾样本下可靠性抽样检验方案的统计方法．质量统计是不可靠度的矩估计的严格增加函数．选择截尾时间的方法被提出．利用分布分位数的Coruish-Fisher展开，佯本量和接收常数被近似地确定．模拟结果表明。本文给出的方法是可行的．     

FAST STEPWISE PROCEDURES OF SELECTION OF VARIABLES BY USING AIC AND BIC CRITERIA BIC CRITERIA

Fast stepwise procedures of selection of variables by using AIC and BIC criteria are proposed inthis paper. We shall use a short name "FSP" for these new procedures. FSP are similar to the well-known stepwise regression procedures in computing steps. But FSP have two advantages. One of theseadvantages is that FSP are definitely convergent with a faster rate in finite computing steps. Anotheradvantage is that ESP can be used for large number of candidate variables. In this paper we alsoshow some asymptotic properties of FSP, and some simulation results.     

中国股市与宏观经济基本面的关系

本文对中国沪、深股指与宏观经济景气指标的相关关系进行统计分析 ,并探讨二者之间的协整关系     

金融市场极端日收益数据的广义Pareto分布拟合

本文基于极值理论和方法建立了上证综合指数极端日收益率的广义Pareto模型,并利用所得的模型计算出日收益率的返回水平及其上尾概率。将估计的日收益率模型比较得出,在实施涨跌停板前,日收益率的上尾明显厚于实施涨跌停板后的上尾,说明了实施该制度可以有效的控制股票市场的投机现象,从而降低投资者的收益损失风险。     

疏系数多维自回归模型的建立

§1.多维自回归模型的建立在实际问题中,我们经常需要处理多维量测数据.假设{X_t,1≤t≤N}是 k 维平稳序列,X_t=(x_(1t),x_(2t),…,x_(kt))~T,满足如下形式的多维自回归模型X_t=A_0+A_1X_(t-1)+…+A_pX_(t-p)+U_t,p相似文献   

线性模型的程序元件化计算方法

荟1线性模型的算法及程序元件化 假定{翔,二。,1《无<叱1《落《好是多维量测数据,:~(红,匀,…,‘)’是因变元,二‘~(勺,翔‘,…,气户乍,1喊感《,是自变元.在处理实际问题时经常用到如下形式的线性模型山 介一电沪:(鲡,…,二、)十内沪。(翔1,…,二,)+…十a。尹,(鲡,…,二、)+8,(1.1)其中扒,1《么<。是已知的8元函数,不包含任何未知参数.8:是模型的残差,我们假定;1,“:,…,s:是独立同分布的随机变量,且E舰~0,刀嵘~护,注意,一般只须讨论中心化模型,(1.1),非中心化模型 介~内十a姻,(二‘,…,二。)+…+“。沪.(二‘,…,二,)+如的常数项参数内,可…     

结构经济序列分析的状态空间方法

2.2状态空间模型参数的极大似然估计 在本文　1中我们建立了结构时间序列的状态空间模型(1.3),在该模型中状态转移阵Φ(其中的自回归项参数α1,α2。…,αp),状态噪声协方差阵Q(其对角线上的σξ2,σ 2n,αe2,αξ2)及量测噪声方差k都是待估计的.此外在进行Kαlmαn滤波时,状态及协方差阵的近值X(0/0), P(0,0/0)也是待估计的.我们将未知参数简记为 0=(Φ,Q,R,X(0/0),P(0,0/0)假定已得到观测数据我们通过极大化观测数据的似然函数来估计未知数. 观测数据的似然函数是上式中f是条件概率密度函数. 由状态空间的状态方程及量测方程(1.3)可得…     

离散时间保险风险模型的破产问题

本文研究了引入利率的离散时间保险风险模型，得到了描述破产严重程度的破产前盈余分布、破产持续时间分布的递推公式，并对具体实例给出数值计算结果。     

极端波动、跳跃和尾部风险——基于已实现波动率的股票市场风险动态预测

本文基于跳跃扩散波动理论,利用非参数方法估计波动中跳跃成份,研究我国股市波动中跳跃的动态演变特征,将跳跃作为股市波动的重要因素纳入模型,建立我国股指收益率的非齐次自回归已实现波动率模型,利用条件极值方法对我国股市的波动风险进行动态预测.统计结果表明:在股市大波动时期跳跃发生更为频繁,而且和连续成份相比较,跳跃对股指波动的贡献占据主要地位。和传统的EGARCH模型相比,包含跳跃的已实现波动率模型对股指波动风险预测性能明显优于EGARCH模型风险预测,跳跃对股指波动风险预测具有显著的解释力.对股市历史数据的分析和预测表明,跳跃对于股指日收益率尾部行为具有重要的影响,大跳跃的发生导致尾部风险显著增大。本文研究结果对于政府监管部门监控股市和制定有效的调控措施加强股市风险管理具有重要的参考价值。