基于DIC准则的ASV模型和SV模型的实证比较

本文将标准的SV模型转化为状态空间模型,受混合状态空间模型要优于一般的状态空间模型这一结论的启发,将标准的SV模型做了两个方面的扩展,一是在原模型中加入确定性的部分,二是将模型中状态变量由AR(1)拓展到GARCH(1,1)来刻画,从而得到五个扩展模型,通过MCMC方法得到各个模型的参数估计值及DIC值,并以此来评价各个模型的优劣。本文得出以下结论:用GARCH(1,1)来刻画状态变量的变化过程要优于用AR(1)来刻画;加入适当的确定性部分并放在正确的位置能够提高模型的拟合优度。     

基于小波分析方法的非线性时间序列模型及其应用

本文主要探讨了非线性时间序列中的异方差双门限自回归模型(DTARCH)的门限和延时的小波辨识方法,并利用相应的股市数据对此模型进行了实证分析。     

非寿险精算中的贝叶斯信用模型分析

针对传统B櫣hlmann-Straub信用模型不能有效地解决缺失数据信息处理问题,本文利用贝叶斯统计方法,构造了一类新的贝叶斯信用分析模型,引入基于吉布斯抽样的马尔科夫链蒙特卡洛方法进行数值计算,建立了一个索赔后验分层正态模型进行实证分析,证明模型的有效性。研究结果表明,基于MCMC的贝叶斯信用模型能够动态模拟模型参数的后验分布,提高模型估计的精度,对保险公司经验费率厘定方法的改进具有重要的现实意义。     

贝叶斯非线性分层模型在多元索赔准备金评估中的应用

本文将贝叶斯非线性分层模型应用于基于不同业务线的多元索赔准备金评估中,设计了一种合适的模型结构,将非线性分层模型与贝叶斯方法结合起来,应用WinBUGS软件对精算实务中经典流量三角形数据进行建模分析,并使用MCMC方法得到了索赔准备金完整的预测分布。这种方法扩展并超越了已有多元评估方法中最佳估计和预测均方误差估计的研究范畴。在贝叶斯框架下结合后验分布实施推断对非寿险公司偿付能力监管和行业决策具有重要作用。     

非线性蛛网模型的动态分析

一、引言 蛛网模型是动态经济分析中的经典模型,在描述单一市场的供求波动中应用非常成功。传统蛛网模型假定供给函数和需求函数均为线性,其稳定性的充要条件是供给曲线的斜率小于需求曲线斜率的绝对值。随着非线性经济学的兴起和理性预期(Rational Expectations)理论的引入,蛛网模型再度成为人们研究的热点。刘华杰等指出:只要考虑非线性,对     

汇率交易的非线性模型及其应用

本文通过汇率市场上交易者与投机者博弈行为分析建立汇率波动的非线性模型，这一模型揭示了汇率波动行为对初始条件的敏感依赖性、汇率波动的持久性、可控性，指出了混沌理论与方法在非线性系统的动态行为研究中的意义与应用前景。     

非线性面板模型参数估计量的偏误修正方法研究

非线性面板模型在经济学研究中得到了广泛应用,相关的分析方法却面临着很大的挑战,尤其是对一些微观数据模型来说,伴随参数问题的存在使得非线性面板模型在固定效应设定下结构参数的极大似然估计量存在着严重的偏误。本文对这类模型参数估计量的偏误问题进行了详细的阐述,回顾了近些年来出现的各种偏误修正方法,其中包括解析修正法、正交性修正法、先验信息修正法以及自助修正法等,并且对不同方法之间的联系进行了简单说明,还对已取得的一些重要研究成果进行了总结。最后强调了不同的偏误修正方法在处理实际问题时存在的差异性,并对该问题最新的发展方向加以概括。     

国债回购利率模型的实证研究

波动率是利率期限结构模型的重要因素,基于CKLS模型并运用SV模型对对国债券市场中具有基准性质的市场利率国债回购利率波动性建模,运用Bayes方法对模型参数进行估计,效果良好。     

多方案非线性函数盈亏平衡分析的扩展模型研究

本文主要分析传统盈亏分析模型的应用情况与扩展方向,从经济意义和现实意义提出多方案(2≤n≤∞)非线性函数盈亏平衡分析扩展模型的研究必要性。通过采用流程图和模型数量求解过程,引入模型库来解决最优方案的最优值求解问题,最后提出多方案非线性盈亏平衡分析的其他可能扩展情况。     

有序选择因子结构模型的MCMC估计及应用

为了评估中国分布类政策效应,根据中国微观数据的变量可得性,本文在Heckman等构建的因子结构模型基础上,将Heckman基准模型中的连续型测度方程调整为离散型有序选择模型,建立了有序选择因子结构模型,并推导出MCMC估计方法。运用该方法,结合中国样本数据,本文对高等教育的分布类政策效应进行了实证估计。有序选择因子结构模型及其MCMC估计方法对于经济政策的分布类效应评估具有普遍的理论适应性和实际应用价值。     

随机效应Logistic模型的参数估计

在经济计量学中,对面板(panel)数据的研究是一个热门的话题。目前,讨论得较多的是如何运用线性随机效应模型来对它建模。可是,当因变量是二元的数据时,用线性随机效应模型进行建模显然是错误的。这时,比较常用的是随机效应Logistic模型。本文讨论了如何运用EM算法对随机效应Logistic模型进行参数估计。     

基于贝叶斯准则的集成分类模型构筑及其应用研究

采用不同数值分类方法进行样本分类时，由于各种数值分类方法建模依据不同，致使分类结果不尽一致，给实际应用带来困难。本文构筑一种基于贝叶斯准则的集成分类模型，以解决“异议”分类样本的归属问题，应用于杭州市基准地价评估中土地级别的划分，研究表明，集成分类模型评价结果更趋合理。     

河北省十八部门非线性动态投入产出优化模型的应用

本文依据列昂惕夫发明的投入产出理论,利用河北省2000、2002、2005、2007年四张42个部门的投入产出表,通过部门归并、搜集历年基础数据,对个别时段数据利用插值和指数平滑方法处理,建立了河北省国民经济18部门的非线性动态投入产出优化模型,并通过模型对河北的未来经济发展进行了预测和规划,为河北＂十二五＂产业优化发展提供了参考依据。     

我国沪、深股市的波动性研究——基于GARCH族模型

金融市场的波动性不仅是投资者关注的焦点之一,而且也是被研究的热点之一。中国股市还非常年轻,股票市场的价格常常表现出大幅波动的特征。本研究以上证综合指数和深圳成分指数为研究对象,分别运用GARCH模型、TARCH模型和EGARCH模型同时拟合,并对比分析了中国股市日收益率波动的动态特征;结果显示,EGACH模型能更有效拟合股市的波动性。     

重大风险事件对中国商品期货市场的冲击效应——基于学生分布的随机波动模型

为检验重大风险事件对我国商品期货市场的冲击效应,本文在构建基于重大风险事件的随机波动模型的基础上,运用贝叶斯MCMC推断技术对中国商品期货市场进行了实证研究。实证结果表明:经济事件、政治事件和自然灾害对中国商品期货市场的收益和波动均存在显著的冲击,并且,"利好事件"和"利空事件"对收益和波动的影响均具有显著的不对称特征;相对而言,各类事件对期货市场影响的显著性、程度和方向既存在一定共性,也具有个体差异。     

基于GARCH族模型的股价波动性分析

运用GARCH族模型对上证综指进行建模研究,结果表明:上证股市收益率序列不服从正态分布,有"尖峰厚尾"特征;存在一定的杠杆效应,即利空消息比等量利好消息带来冲击更大;股市受外部影响时间较长,短期内难以消除。     

系统性金融风险动态测度及其非线性经济效应研究

科学准确地进行系统性金融风险动态测度与经济效应评估,是防范化解金融体系重大风险的重要前提。本文将TVP-FAVAR模型进一步拓展,加入混合创新因子（MI）,并使用新构建MITVP-FAVAR模型对系统性金融风险进行动态测度,在此基础上探讨系统性金融风险的非线性经济效应。结果表明：基于MI-TVP-FAVAR模型动态测度的系统性金融风险指数走势可识别重大风险事件,对现实情况拟合较好;经济收缩时期,系统性金融风险对宏观经济的影响程度比经济扩张时期更大;低风险时期系统性金融风险可以促进经济增长,而高风险时期系统性金融风险则会抑制经济增长。因此,应根据经济金融周期的阶段性特征,实行差异化管理手段,实现“稳增长”与“防风险”目标之间的平衡。     

杜芬振子检测模型非线性研究

杜芬振子可被用于微弱信号检测,杜芬振子检测模型决定了杜芬振子的非线性,进而决定了杜芬振子的检测性能,基于非线性系统分析方法对杜芬振子检测模型的结构和特性系统地进行了研究,得出了非线性项的最简形式。     

VaR模型及其在金融风险管理中的应用

文章阐明了VaR的基本理论和VaR计算的基本方法,并对常用的VaR模型的计算方法及特点进行了深入的比较分析.文章还对投资组合的VaR进行了实证分析,结果表明VaR模型是一种简单有效的度量金融风险的方法.