对单方程经济计量特殊模型及其估计方法的研究

单方程经济计量特殊模型包括随机解释变量模型,分布滞后模型,自回归模型及自回归分布滞后模型。对于随机解释变量的模型研究了OLS法的特性,给出了工具变量法和正交回归直线的估计;对于分布滞后模型介绍了现式估计法,考伊克方法,阿尔蒙方法和差分变换法的估计;对于自回归模型指出了工具变量如何构造;对于自回归分布滞后模型介绍了通过差分和微分变换的再参数化的估计方法。     

GARCH模型在我国深市风险度量中的应用研究

介绍了VaR的含义及计算方法,指出推测市场因子的波动率是计算的关键.从理论上对基于t分布和正态分布的GARCH模型进行了比较,得出基于t分布的GARCH模型更能刻画金融市场"尖峰厚尾"等实际特征.将基于不同分布的GARCH模型应用于我国深圳股市的风险度量,通过对比VaR的估计结果,说明基于t分布GARCH模型计算的VaR更有效地反映了金融市场的风险水平.     

基于GAMLSS模型的高频流动性指标分布特征

利用BCT分布和非线性、非参数模型对股票的高频流动性指标进行了非线性和非参数拟合,并引入广义雨村信息准则(GAIC)进行分布和模型结构的选择。实证结果表明,BCT分布能有效地拟合高频流动性指标的高偏态和高峰度特征,该分布下非参数立方样条回归在所有模型结构中拟合优度最好。通过增加有效的解释变量和选择合理的回归形式,GAMLSS模型能够不断提高对高频流动性指标分布的拟合程度。     

基于EGARCH-M模型和沪深300指数的股市风险分析

分别运用基于GED分布,t分布以及正态分布的EGARCH（1,1）-M模型计量了沪深300指数的日对数收益率序列的VaR值,并与基于正态分布的GARCH（1,1）模型进行了比较。通过统计分析和后验测试等实证研究表明,基于GED分布的EGARCH（1,1）-M模型在刻画我国股市的市场风险方面要优于其他三种模型。在此分析结果的基础上,本文提出了相关结论以及政策建议。     

基于GARCH模型的原油期货价格波动性分析

运用GARCH模型和EGARCH模型，分别在正态分布、学生t分布及广义误差分布下对纽约商品交易所WTI原油期货合约价格进行拟合，结果显示误差分布设置为学生t分布的模型较其它模型能更好地描述原油期货价格的波动．同时原油期货市场波动的非对称性显著，即此期货市场上存在杠杆效应。     

VaR模型在我国股票市场的应用研究

通过采用上证收益率1996年12月16日至2009年3月20日的数据,建立了基于GARCH模型的上证风险测度VaR模型,得到以下结论:分布不适合描述上证收益率序列的分布状况,GED模型能较好地刻画上证收益率的分布状况;上证存在较高风险,投资者风险意识较差;上证指数收益率具有明显的杠杆效应.     

多元有序Logistic模型在车险索赔次数预测中的应用

新一轮商业车险综合改革对车险的精准定价提出了更高的要求,预测索赔次数是定价中非常重要的一环.泊松分布等计数分布所对应的零膨胀回归模型是常用的预测模型,现有研究主要集中于在此基础上发展出的零膨胀混合泊松模型.但是,混合泊松模型存在混合个数的确定太过主观和模型参数难以直观解释的缺点.为此,本文避免了对计数分布的讨论,将索赔...     

基于GED-GARCH模型的沪深基金收益率波动性研究

本文对不同分布假定的ARCH族模型进行了比较,发现基于GED的GARCH类模型较好地解释了收益率分布的尖峰性和厚尾性,并在此基础上选取我国基金市场的日收益率观测数据进行实证分析,对收益率的波动性进行研究,试图找出我国基金市场价格分布的合理解释。     

基于DC-t-MSV模型的套期保值研究

利用多元随机波动率模型确定最优套期保值率：首先建立动态相关系数多元随机波动率模型（DC-MSV）,再建立基于t分布的动态相关系数多元随机波动率模型（DC-t-MSV）。以沪深300股指期货数据为样本,利用以上两种模型分别结合方差最小套期保值模型计算最优套期保值率,结果表明,利用DC-t-MSV模型的套期保值效果优于DC-MSV模型。DC-t-MSV模型引入t分布,充分考虑了金融数据尖峰厚尾的特性;同时,参数估计部分采用马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法（MCMC）,克服了MSV模型参数估计困难的缺点。     

奥运会临时超市网点设计与评价

首先在运用线性回归和指数模型基础上建立了总人数与观众的出行、用餐、购物等人数之间的线性模型；其次，在等概率的假设下，运用概率计算出了20个商区人流量分布及各商区消费群体的购物欲望；最后，通过以上资料给出奥运会临时超市网点在满足购物、分布均衡、商业赢利条件下的模型设计，并检验此模型进一步验证其可行性。     

聚合风险模型累计损失分布研究

保险公司为了准确估计和预测某险种和多个险种在定期内累计损失(即累计索赔额)的大小，需要研究聚合风险模型累计损失分布。本文探讨了单个险种和多个险种这两种聚合风险模型累计损失分布。     

证券市场收益率的分布特征对VaR测算的影响

用EGARCH-M模型计算收益率的波动率,计算了基于正态分布t、分布和GED分布(广义误差分布)的VaR值,认为证券市场收益率具有强烈的GARCH效应,基于广义误差分布的VaR测算优于基于正态分布和t分布的VaR测算。     

中国股票市场的价格行为研究

本文研究了我国股票市场的价格分布行为,分别讨论了正态分布、混合正态分布、t-分布以及含有序列相关的DGE-GARCH模型,对股票收益率无条件分布所表现出的尖峰肥尾、有偏性和波动聚集特征进行解释.实证分析的结果表明,尽管混合正态分布能够较好地拟合股票收益率,但是它需要估计的参数过多,比较而言,T-GARCH模型似乎更适于描述我国股票市场的价格行为.     

基于GARCH模型族的上证综指VaR计算

VaR已成为近年来国际广泛应用的风险度量方法。文章选取我国2008年至2012年每个交易日。上证综指的收盘价,结合GARCH模型族,在正态分布、t分布、GED分布三种收益率序列分布假设下,对VaR的值进行了分析和对比,并应用Kupiec提出的"失败频率检验法"进行了准确性检验,通过实证分析得出,采用TGARCH—GED模型能够较好地反映股市风险。     

具有“双峰”现象损失数据的分布拟合

保险实务中我们经常观察到损失数据分布的“双峰”或“多峰”现象，常见的拟合分布方法不能对此进行精确度量．由帕累托分布与广义帕累托分布组成的混合分布模型提供了一种新的思路，拟合效果最好。     

不同残差分布下GARCH族模型的分析对比——对上证A股的研究

目前,对于高频金融数据,相关模型残差序列的方差衡量了投资的风险程度,因而对残差序列分布的拟合成为人们关注的焦点.本文通过对三种常见残差分布下GARCH族模型的分析对比,以上证A股收益率为研究对象,得出t分布可以较好的拟合均值方程的残差序列,并以此对上证A股进行研究.     

山西省教育投入与经济增长关系的实证研究

本文运用单位根检验、格兰杰因果关系检验、自回归分布滞后模型等计量方法，对1996—2008年山西省的教育投入与经济增长之间的关系进行实证研究。结果表明：山西省教育投入与经济增长之间存在着单向因果关系，并用自回归分布滞后模型对二者的关系进行了模拟。     

免赔额影响下的损失分布问题研究

本从直接免赔和限度免赔两种方式分析损失分布的拟合问题，为研究在缺失部分损失数据的情况下如何建立损失分布模型提供了方法和技术支持。     

武汉市人口与零售商业网点分布优化配置研究

本文根据湖北和武汉统计年鉴等资料中的人口数据和社会商品零售额数据 ,拟合出反映人口分布和商业网点分布的计量模型。然后根据模型的含义 ,并综合考虑其它影响商业网点配置的因素 ,提出适合武汉市人口分布的商业网点优化配置的合理性建议     

用于分析商业地产租金的改进的IRR模型研究

分析了用于在商业地产投资中分析租金价格的传统的内部收益率模型,从财务统计数据出发,分析了现实存在的影响因素,修改了内部收益率模型,并比较了两种模型的数据处理结果,实证分析说明改进的股价模型能更准确地反映租金和IRR之间的分布关系,有助于商业投资的决策。