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浅谈死亡力函数的非参数估计方法

生存分析是近些年逐渐发展起来,对生存数据进行统计分析的一门学科,它根据调查或实验得到的数据,对生物的生存时间甚至是非  (本文共1页)

《数量经济技术经济研究》1997年10期
数量经济技术经济研究

非参数回归及其应用

国外将非参数估计连同非稳定性、非线性一起称之为“三非”,将非参数估计应用于经济模型中,用来解决经济生活中的诸多问题,已被...  (本文共7页) 阅读全文>>

华中科技大学
华中科技大学

基于非参数估计方法研究中国股市波动性

我们国家的股市开始的时间相对较晚,可以说是正处在一个机遇与风险并存的时段,对外界的各种刺激都会反映的比较敏感,具体的表现即为股票的价格起伏比较大。首先随着计算机技术的发展,极大丰富了信息资源,同时随着金融市场逐渐全球化,产生了很多金融的衍生产品,使我国的金融业务和各项投资变得更加的复杂;其次是我国的股票市场的收益率序列有尖峰厚尾的特点,这一点与较成熟的股票市场的特点达成了一致,但是我国相继出台的各项相关政策,造成我国股价随各项因素波动频繁,所以我们有重视股票市场稳定性的研究的必要性。因为生活中的经济问题的多因素性与随机波动性等特点我们没有办法建立函数关系,只能够针对其特性建立相应的统计模型,所以现在非参数的估计方法开始在金融市场领域发光发热。本文基于上证指数(SI)、深证成指(ZI)、沪深300指数(HS300)和香港恒生指数(HSI)的日收盘价生成的收益率序列以及日最高价与日最低价生成的极差序列,结合经典的参数模型如GARCH...  (本文共50页) 本文目录 | 阅读全文>>

华南理工大学
华南理工大学

基于非参数估计的平滑转换资本资产定价

资本资产定价模型描述资产在均衡状态下的定价和风险度量。自60年代,Sharpe、Lintner和Black等人创立了资本资产定价模型(CAPM)以来,CAPM已经成为现代金融理论的核心内容之一,学者们对此最重要的研究内容之一就是对用来衡量系统风险的贝塔系数进行估计和实证分析。传统的CAPM模型通常认为对于某种给定的资产或资产组合而言,贝塔值不随时间变化,即对于给定资产或资产组合而言,其期望收益与市场风险之间呈简单线性关系。但大量的实证研究发现,这样的模型设定并不符合实际数据。随后对该理论进行研究的学者前仆后继,综合来说后期对资产定价的研究主要集中在了多因素资产定价模型和动态资产定价这两方面。本文采用的方法为基于非参数估计的平滑转换法,较之传统的门限回归,平滑结构转换具有不需要寻找特定的突变点,且能估计连续变化的贝塔的优点,而非参数估计可以避免参数估计中参数选择不当而导致误差较大的缺陷;另外通常人们会同时持有股票和债券资产组合来分...  (本文共61页) 本文目录 | 阅读全文>>

曲阜师范大学
曲阜师范大学

非参数估计下风险模型的研究

破产概率估计是风险理论的主要内容之一.许多学者对在各种风险模型中的破产概率进行了研究并取得一些结果,这些模型的结果通常依赖于对风险模型的参数假设,在实际应用中有一定程度的限制.随着统计学的发展,许多学者将非参数统计的思想运用到风险理论的研究中,为研究破产概率估计提供了一种新的思路.非参数密度估计是非参数统计的一个重要成分,非参数密度估计是尽可能用样本估计总体分布的密度函数,利用样本数据{X1,X2,...,Xn}对未知的概率密度函数f(x)进行估计,没有具体的函数形式,正是非参数密度估计方法这一特点,使得建立的模型更贴近原始数据,拟合效果更好,从而得到更加准确的相关结论.在本篇论文中,我们假定时刻t为止发生的索赔次数服从Poisson分布,索赔样本大小分布是未知的.本文在Gerber-Shiu期望折现罚金函数的基础上考虑破产问题,其形式如下Φ(u)= E[e-δτI(τ∞)|U(0)= u].首先考虑已知参数条件下的破产概率积分...  (本文共29页) 本文目录 | 阅读全文>>

东北电力大学
东北电力大学

相关向量机理论在风电功率实时预测中的应用

在我国,风电是目前最有潜力的,可以大力发展的非水电可再生能源。但同时风能的诸多自身特性,包括随机性、不确定性等,使大规模风电并网存在一些困难。为了实现大规模风能的开发利用,以超短期风电功率预测为背景,吉林省多个风电场的实测数据为基础,从风电功率的数据补齐、多步滚动的预测方法、风电功率预测的不确定性分析以及预测误差的非参数拟合四个方面进行了全面的分析与研究。对于风力发电的特性分析、功率预测、储能配置等研究都需要在历史数据的基础上进行展开,但实际中往往会由于各种原因导致数据不完整,缺失的数据可能会使系统变得混乱、难控制,或者存在越来越多的不确定性变化,这些情况都会对后续的分析估计造成很大的障碍。基于最大相关最小冗余原则对风电场风电功率数据进行补齐,首先分析得出与功率有关的变量,然后根据互信息理论,对变量通过最大相关最小冗余的原则进行特征选取,挖掘特征与功率之间的联系,最后根据这种联系对功率数据进行补齐。结果表明特征选取是对高维数据进...  (本文共53页) 本文目录 | 阅读全文>>