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农作物区域产量保险的时空相依模型及其应用

A Spatial-Temporal Dependence Model of Crop Area Yield Insurance and Its Application

作     者:张译元 孟生旺 ZHANG Yi-yuan;MENG Sheng-wang

作者机构:哈尔滨师范大学数学科学学院黑龙江哈尔滨150025 中国人民大学统计学院北京100872 

出 版 物:《数理统计与管理》 (Journal of Applied Statistics and Management)

年 卷 期:2022年第41卷第5期

页      面:786-802页

核心收录:

学科分类:12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1204[管理学-公共管理] 020208[经济学-统计学] 020204[经济学-金融学(含∶保险学)] 07[理学] 0714[理学-统计学(可授理学、经济学学位)] 120404[管理学-社会保障] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 

基  金:2020年度黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(2020-KYYWF-0357) 2021年度黑龙江省属高等学校基本科研业务费科研项目(2021-KYYWF-0189) 

主  题:空间相依 因子模型 异方差 时变性 

摘      要:在农作物区域产量保险研究中,农作物产量模型具有十分重要的基础性地位。农作物单产数据呈现出复杂的时空相依关系,产量的均值、方差、偏度受技术进步、气候变化等因素影响呈现趋势变化,不同地区产量受气候、生产聚集性等因素影响呈现非对称偏相依特征,并且随着外部环境的变化而变化。因此,对农作物产量建模,需要准确刻画其趋势性、异方差性和空间相依的时变性特征。本文基于空间因子模型理论,用高斯过程刻画变量中间部分的空间相依关系;用厚尾分布对高斯过程的尾部相关性结构进行调整,得到非对称左尾强相依结构,并通过对因子分布的参数建模,使得空间左尾相依强度随着外部环境而变化;此外,在对边际分布的方差建模时,考虑了时间和灾害的影响,得到了非对称的异方差模型。本文所构造的模型能够反映农作物区域产量的时空相依性、时空异质性及其时变性特征,具有较强的可解释性。基于一组区域产量数据的实证研究结果表明,该模型在拟合农作物空间产量数据的时空相依关系时,显著优于目前广泛使用的建模方法。

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