基于联合估计法的债券信用利差期限结构拟合及应用

基于2016~2018年月度数据,通过独立估计的单曲线样条模型和SV 模型、联合估计的多曲线样条模型和SV模型拟合公司债信用利差期限结构,进而对模型拟合效果进行比较,讨论模型在宏观经济预测中的应用,得到以下结论:(1)拟合模型的函数形式是导致理论信用利差期限结构曲线翻折的原因。样条模型和SV模型拟合的信用利差曲线形状完全不同,且模型函数变动引起的误差变动大于曲线变动引起的误差变动。(2)联合估计模型可以修正独立估计模型的人为扭曲形式。多曲线模型的结果更接近实际信用利差,误差波动性明显减小,曲线更为平滑,且联合估计的多曲线样条模型优于独立估计的单曲线样条模型、独立估计的SV 模型和联合估计的SV模型。(3)公司债信用利差期限结构在一定程度上蕴含了市场对未来宏观经济的预期信息,且在短期内预测结果随先行期限延长而改善。因此,宏观经济政策制定者需关注信用利差和期限结构模型拟合研究,重视对信用利差期限结构的深度信息挖掘,从而提高中国宏观政策制定者调控手段的前瞻性和有效性。     

关于负超几何分布期望与方差算法的注记

研究了非还原取样模型中负超几何随机变量的联合分布,得到了若干有用的推论.据此给出了负超几何分布的期望和方差的一种分解算法.     

飞机舱音记录器背景声的联合时频分析研究

飞机舱音记录器记录的舱音主要是由话语音、噪声和具有不同物理意义的背景声组成的复杂混合体,用传统的辨听和分析方法难以获取较多的舱音特征参数。本文以一个舱音记录器记录的主告警声为例,针对传统短时傅立叶变换在舱音辨听、分析的不足,将联合时频分析引入到飞机舱音分析中,扩展了舱音分析方法。对比分析结果表明:时频分布及其重排,在时频分辨率、时频凝聚性、交叉项干扰的抑制上各有所长,都适合分析非平稳舱音背景声,从而为飞行事故调查提供一种值得采用的方法。     

标准参照测验中的统计推断问题

在一定条件下利用一次测验分数推出考生观测分数分布和真分数分布及它们的联合分布,从而给出掌握推断中分类信度的一致性指标Ｐ和Ｋａｐｐａ系数的估计,讨论一些相关的统计推断问题．     

暂留Bessel过程的将来极小值及其位置的联合分布

对暂留 Ｂｅｓｓｅｌ过程 Ｘ,令 Ｉ（ｔ）＝ｉｎｆ_s≥tＸ（ｓ）及　ξ（ｔ）＝ｉｎｆ｛ｕ≥ｔ：Ｘ（ｕ）＝Ｉ（ｔ）｝,本文求出了Ｉ（ｔ）,　ξ（ｔ）及Ｘ_t的联合分布。     

线性规划联合算法的理论与应用

本在[1]的基础上．较系统的叙述了线性规划联合算法的步骤、相关理论及其应用，指出该算法具有避免人工变量、减少迭代次数、使用灵活、应用方便等特点。     

一类解析函数的联合留数插值

The necessary and sufficient conditions are given for the simultaneous two-sided residue interpolation problem with nodes in the open upper half-plane for the matrix-valued analytic functions. A linear fractional transformation of the set of all solutions to the question is presented in terms of the original data. The method is based on characterizing least common minimal multiples and the reduction of the solution of the problem to the construction of a rational matrix function which serves as the coefficient, matrix in the linear fractional transformation.     

基于减排成本共担期权契约的供应链协调

考虑消费者具有低碳产品偏好的情况,研究需求随机且受减排影响的期权契约,建立了由单个制造商和单个零售商组成的供应链模型。该模型中制造商处主导地位,零售商处追随地位,制造商首先提出期权契约,零售商购买期权。求解发现,由于传统双重边际化效应的存在,只有当零售价格等于期权执行价格时,才能达到供应链的协调,这时零售商利润为负,不满足参与约束。为此,从降低期权执行价格的角度,对期权契约进行补充,增加了成本共担条款。研究表明,减排成本共担的期权契约能够实现供应链的协调。最后利用算例验证了结论,计算了制造商和零售商利润及零售商分担的减排成本比例随期权价格和期权执行价格的变化情况,并对减排难度系数的敏感性做了分析。     

基于偏正态数据下联合位置与尺度混合专家回归模型的参数估计北大核心CSCD

混合专家回归模型广泛应用于异质总体数据的分类,聚类及回归分析中.研究基于偏正态数据,提出了联合位置与尺度混合专家回归模型,该模型同时对位置,尺度和混合比例参数建模,应用MM算法和EM算法研究了该模型参数的极大似然估计.通过随机模拟和实例分析说明了该模型和方法的有效性与实用性.     

二维曲线型随机变量的信息度量

主要在二维曲线型随机变量的基础上,引入了信息论中常讨论的信息量和信息熵,尤其是条件熵的建立.