双边Burr分布及其在金融市场风险预测与优化中的应用

考虑到金融数据具有非对称、尖峰厚尾特征,文章将具有尖峰厚尾特征的Burr分布拓展至双边Burr(TSB)分布,给出了其重要的数字特征、极大似然估计、最小二乘估计以及加权最小二乘估计,并通过数值模拟验证了这三种参数估计方法的有效性.其次,文章基于TSB分布构建GJR-GARCH模型,旨在研究TSB分布相比于常见分布在度量金融风险方面的优势.实证结果表明,与正态分布、t分布、GED分布、双边Weibull分布和双边Lomax分布相比,基于该分布的GJR-GARCH模型具有最高的VaR预测精度.另外,文章将基于TSB分布的GJR-GARCH模型与Copula函数结合来构建均值-CVaR模型以研究多元投资组合的风险优化,实证研究亦表明能够刻画非对称特征的该模型具有更好的CVaR预测效果.最后,稳健性检验结果证实TSB分布对于金融风险预测以及投资组合优化的改进效果不依赖于波动率模型和Copula函数的设定.     

临安大明山异色瓢虫及龟纹瓢虫鞘翅色斑多样性分析

该调查分析了6月底7月初临安大明山异色瓢虫及龟纹瓢虫鞘翅色斑多样性．调查发现,临安大明山共有14个异色瓢虫色斑分布,其中黄底型11个,黑底型3个,黄底型占统计标本64．86％,黑底型占统计标本35．14％,其中黄底型以19斑型所占比例最多,占黄底型标本25．00％;临安大明山共有6个龟纹瓢虫色斑分布,分别为锚斑变型、鼎斑变型、盔斑变型、双二变型、肩斑变型和黄缘变型,占龟纹瓢虫统计标本的比例依次为：39．86％、9．79％、3．50％、26．57％、5．59％、14．69％．对比以往研究数据,由于调查的时间和地理位置有所不同,调查结果也有较大的差异,表明异色瓢虫及龟纹瓢虫的鞘翅色斑多样性受地理和季节等因素的影响．