外资大型超市开业的人类动力学模式

本文以所有在华的外资大型超市为研究对象,从群体和个体两个层面分析其开店时间间隔的分布情况.结果表明,群体行为的开店时间的时间间隔近似服从幂率分布,但是个体行为的开店时间的时间间隔服从指数截断的幂率分布.开店时间按月的分布情况也说明了这一非泊松特性,而企业行为的这种对泊松过程的偏离则可以用企业追求利益的本性来解释.     

顾客等待容忍度与银行排队服务系统的优化

本文通过实地调查发现,顾客最佳等待时间为8分钟,分析顾客等待心理可以提高银行顾客等待容忍度.利用相关数据进行统计检验,验证了客户到达率服从泊松分布,服务时间服从负指数分布,据此建立M/M/C单队多服务台模型.银行柜台费用优化模型需要权衡顾客成本与银行自身的运营成本,在不超过顾客能容忍的最长等待时间的前提下,银行应以最少...     

Tweedie分布在车险费率厘定中的应用

在车险费率厘定中经常假设索赔频率与索赔强度分别服从泊松分布与伽玛分布,即假设总索赔服从复合泊松-伽玛分布。为了估计各风险类的纯保费(即总索赔均值),通常做法是对索赔频率与索赔强度分别建立广义线性模型(GLM),进而得到各风险类的索赔频率与索赔强度的均值,然后把两均值简单相乘即可;另一种做法利用复合泊松-伽玛分布是Tweedie分布的特例这一性质,直接对总索赔建立广义线性模型,进而也可以得到各风险类的总索赔均值。本文阐述了两种建模方法在处理车险费率厘定问题时的区别,通过对来自国外、国内的两组数据进行实证分析,比较了两种建模方法的优劣,并得到了一些初步结论。     

中国商业银行操作风险损失分布甄别与分析：基于贝叶斯MCMC频率方法

确切的操作风险损失分布保障了风险度量的准确性。对银行操作风险损失数据的分析,国外学者一致认为操作风险分布近似泊松分布或负的贝奴里分布。基于中国商业银行1994～2008年的操作风险损失数据,通过对操作风险损失分布的检验、贝叶斯马尔科夫蒙特卡洛频率分析,发现中国商业银行操作风险损失分布近似服从广义极值分布(Generalized Extreme Value)。     

美元指数与原油价格暴涨暴跌的交互刺激研究

采用具有相互刺激特征的Hawkes过程探究美元指数与原油价格暴涨暴跌的交互刺激作用。结果表明:在暴涨暴跌幅度均服从广义帕累托分布的基础上, Hawkes过程对美元指数与原油价格的暴涨暴跌均拟合得较好;美元指数和原油价格的暴涨暴跌具有明显的自我刺激效应,且原油价格的暴涨暴跌会单向刺激美元指数暴涨暴跌的发生,即交叉刺激效应具有非对称性。同时,实证发现Hawkes过程对美元指数与原油价格的暴涨暴跌的预测能力要优于泊松过程。     

排队论在优化自助银行分布中的应用

随着各商业银行大力发展银行卡和改善用卡环境,越来越多的顾客逐渐接受并钟情于自助银行所提供的金融服务,在自助银行排队等候存取款的现象已经屡见不鲜。为了更好地服务于顾客,通过建立排队论模型来研究自助银行的服务状况,将有利于科学配置自助银行资源,合理规划自助银行的分布。自助银行的排队过程由顾客到达、排队规则和服务机构的服务组成。在自助银行的交易系统中,所有业务都是通过各台自动柜员机办理,由此形成了单服务台的排队系统。在这个排队系统中,顾客的到达服从泊松分布,排队规则为单排队、先到先服务。这样就建立了单服务台泊…     

基于纯跳过程下的亚式期权定价

在期权定价理论中,—般都假定股票的价格服从几何布朗运动,但在现实金融问题中,当有许多不可预测的事件发生时,譬如2008的美国次贷危机,会对股价有很大的冲击,造成股价的不连续性会出现跳扩散现氛基于这一现象,本文首先重在考虑股票价格由单个泊松过程驱动,利用费曼卡茨定理,得出算术平均亚式期权价格的偏微分方程。     

基于复杂网络的银行竞争关系网络结构分析

利用复杂网络分析方法,选取2012年沪深股市上市公司长期银行借款为研究样本,根据银行网络的特点,构建了银行贷款竞争关系共同网络模型,并以此为基础将市场共同度构建作为边权构建了加权竞争关系网络模型。通过复杂网络理论分析银行竞争网络模型的拓扑结构属性。实证研究表明,银行竞争网络的节点度服从幂率分布;银行竞争关系网络具有异配性;网络有较大的集聚系数与较小路径长度,具有小世界特性;有助于了解银行内部的竞争结构。     

我国财险企业欺诈类操作风险度量研究

我国财险企业的操作风险管理起步较晚,目前尚未建立损失事件库,损失数据的缺失导致量化分析的研究较少。通过搜集整理并分析近15年来财险企业的欺诈类操作风险损失事件,发现数据具有“高频低损”和“低频高损”的特征,因此采用两阶段损失分布法(PSD-LDA)进行拟合。考虑到操作风险事件的属性以及数据搜集的不完整性,运用复合Poisson-Geometric分布来拟合损失频率从而度量欺诈类操作风险损失,并计提了相应的经济资本来抵御非预期的操作风险损失。结果表明,相对于设定损失频率为齐次泊松分布,基于复合PG分布的PSD-LDA模型能更好的拟合财险企业欺诈类操作风险损失,为我国财险企业操作风险的度量和管理提供了新思路。     

基于车联网大数据的车险费率因子分析

随着车辆网技术的不断成熟,车联网数据的应用价值日渐凸显。车联网大数据中包含着丰富的驾驶行为信息,这些信息对于改进传统的汽车保险定价模型具有重要的应用价值。如何从车联网大数据中提取出具有实际应用价值的信息,尚需进行大量细致的研究工作。本文基于车联网记录的速度-加速度数据,应用核密度估计和主成分分析,提取了一个驾驶行为因子,并在泊松分布假设下建立了索赔频率的广义可加模型。实证研究结果表明,本文提取的驾驶行为因子对被保险车辆的索赔频率具有十分显著的非线性影响,为汽车保险定价提供了一个新的费率因子,有助于进一步提高汽车保险定价结果的准确性和合理性。     

基于有效波动率的市场一般性风险测度研究

鲁棒跳跃的波动率估计是波动率研究的新方向。本文首先采用蒙特卡洛模拟技术检验鲁棒跳跃波动率估计量MedRV的有效性以及预测的准确性,结果表明:MedRV能够有效鲁棒跳跃行为,得到有效波动率(EV)的估计量,同时相对于双幂次变差(BV)有更好的预测准确性。然后基于MedRV估计量构造了市场一般性风险测度,并对中国证券市场一般性风险分布特征进行了研究,结果表明:基于MedRV估计量所得到的MedRV-VaR指标可以有效摒除极端市场风险因子,得到市场一般性风险测度。     

相依风险条件下的汽车保险定价模型

车险保费由纯保费和附加保费两部分构成,其中纯保费往往占到保费的60%左右,主要用于覆盖保险公司的期望赔付金额,因此,纯保费预测是汽车保险定价的关键和基础。泊松-伽马模型和Tweedie模型是纯保费预测的两种主流模型。它们之间既有联系,又有区别。泊松-伽马模型中隐含了索赔频率与案均赔款之间相互独立的假设。当索赔频率与案均赔款之间存在负相依关系时,泊松-伽马模型可能高估保费,而存在正相依关系时可能低估保费。本文通过数据模拟的方法,分析了相依性对两种模型的影响,发现无论相依性如何变化,两种模型的对费率因子的估计值几乎相等。最后,通过一组实际数据的实证研究表明,两种模型的预测能力不相上下,其中Tweedie模型的预测误差略小,而泊松-伽马模型的稳健性略高。     

我国大陆地震巨灾价差期权定价研究

本文借鉴国内外相关研究结论,运用泊松分布对中国大陆地震发生频率进行拟合,并对其进行χ2检验,进一步构建模型对中国大陆地震巨灾价差期权进行蒙特卡罗模拟定价,对中国大陆地震价差期权价格的影响因素进行了实证检验,最后提出了推动中国大陆地震巨灾期权发展的建议。     

我国股市收益率波动性分布特征若何?——基于GH分布的实证分析

金融收益率序列的分布往往表现出厚尾性和不对称性,这与传统的线性框架下的线性参数建模认为资产收益率等时间序列服从正态分布相违背。在回顾比较几种扰动项的常用分布基础上,首先对GH分布族的定义以及相关统计特征作系统介绍,随后运用波动率模型对上证综指和沪深300指数日收益率进行过滤,进而借助GH分布对扰动项分布做进一步的拟合,结果表明GH分布能准确地描述和呈现收益率序列波动状况的分布特征。     

中国人口死亡率非参数二维修匀的模型比较与实证

由于人口死亡率年龄跨度长,不同年龄段人口的生命特征存在较大差异,参数修匀方法需要针对不同年龄段分别建模,且不能反映人口死亡率随时间改善这一趋势。本文针对我国动态生命表,采取非参数二维修匀方法,选取二维Beta核方法与二维泊松P-样条方法,对全年龄人口死亡率进行修匀,并对两种方法的修匀结果进行比较。研究表明：在全年龄段上,二维Beta核密度修匀法的拟合度高于二维泊松P-样条修匀法,但在边端年龄处和高龄人口年龄段,两种方法的修匀结果各有优劣,将两种方法有机结合,能够提高生命表的修匀质量。     

商业银行跨区经营与企业创新--基于中国上市公司的经验证据

商业银行体系对企业创新究竟造成何种影响,不仅事关创新驱动发展战略能否落实,也关乎中国以银行主导的间接融资体制改革方向。利用中国2009年重启银行跨区经营管制放松这一准自然实验,建立泊松分布模型与运用多期双重差分法以及615家中小板上市公司2002年至2017年的面板数据,研究了银行去管制对企业创新能力的影响。研究结果显示:(1)商业银行跨区域经营管制放松在一定程度上促进了企业的创新水平;(2)从动态来看,企业创新效果呈现先增强后减弱的趋势;(3)识别出规模较大的成熟的非国有制造业的创新水平对管制放松政策更敏感。这些实证结果对政策制定者而言,逐渐减少政府金融管制,破除银行业垄断,支持企业自主创新。     

中国股票市场收益率分布研究

在现代金融理论中,资产收益率的分布函数是一个非常重要的概念.在描述股价行为的经典计量模型中,股市收益率通常被假定服从正态分布.许多著名的计量金融学家对正态分布这一经典假设作了大量的理论与实证研究,结论是尽管收益率的分布难以确定,但肯定不服从正态分布.股票收益分布具有尖峰厚尾的特征,因此以往的关于股票收益的分布服从正态分布的论断存在缺陷.很多研究人员利用不同的分布模型进行实证研究,如Laplace分布、混合正态分布等,这些研究给进一步的研究证券投资组合和金融风险管理带来了很大的便利.     

我国股市收益率波动性分布特征若何?——基于GH分布的实证分析

金融收益率序列的分布往往表现出厚尾性和不对称性,这与传统的线性框架下的线性参数建模认为资产收益率等时间序列服从正态分布相违背.在回顾比较几种扰动项的常用分布基础上,首先对GH分布族的定义以及相关统计特征作系统介绍,随后运用波动率模型对上证综指和沪深300指数日收益率进行过滤,进而借助GH分布对扰动项分布做进一步的拟合,结果表明GH分布能准确地描述和呈现收益率序列波动状况的分布特征     

中国股票市场收益率分布研究

在现代金融理论中,资产收益率的分布函数是一个非常重要的概念。在描述股价行为的经典计量模型中,股市收益率通常被假定服从正态分布。许多著名的计量金融学家对正态分布这一经典假设作了大量的理论与实证研究,结论是尽管收益率的分布难以确定,但肯定不服从正态分布。股票收益分布具有尖峰厚尾的特征,因此以往的关于股票收益的分布服从正态分布的论断存在缺陷。很多研究人员利用不同的分布模型进行实证研究,如Laplace分布、混合正态分布等,这些研究给进一步的研究证券投资组合和金融风险管理带来了很大的便利。本文使用的三个常见的分布模…     

基于ARCH类模型的VaR方法在外汇风险计量中的应用

本文将残差项服从t分布的ARCH类模型应用于我国外汇风险的计量。通过美元/人民币汇率日波动率VaR值的实证分析发现:(1)ARCH类模型预测得到的VaR值都能很好地拟合美元/人民币汇率日波动率的实际情况,美元/人民币汇率存在明显的ARCH效应;(2)基于ARCH类模型预测的VaR值其计算精度基本上都超过了J.P.Morgan公司RiskMetrics所采用的EWMA模型,这验证了本文选取ARCH类模型以及考虑残差项服从t分布的合理性;(3)ARCH类模型中以TARCH-M(1,1)模型计算结果最为理想。本研究可为金融机构、监管部门以及外汇投资者规避外汇风险提供决策依据和理论参考。