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第十二届全国概率极限理论及统计大样本理论学术研讨会纪要

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应用概率统计 2022年第2期38卷 316-316页

作者：毕秀春贵州财经大学数统学院

第十二届全国概率极限理论及统计大样本理论学术研讨会于2021年7月9日-12日在贵州省的省会贵阳市召开.本次会议由浙江大学、中国科学技术大学和贵州财经大学主办,贵州财经大学数统学院、贵州省经济系统仿真重点实验室、贵州省大数据统... 详细信息

第十二届全国概率极限理论及统计大样本理论学术研讨会于2021年7月9日-12日在贵州省的省会贵阳市召开.本次会议由浙江大学、中国科学技术大学和贵州财经大学主办,贵州财经大学数统学院、贵州省经济系统仿真重点实验室、贵州省大数据统计分析重点实验室承办,并给予了会议大力资助.

关键词：重点实验室中国科学技术大学数据统计分析研讨会纪要系统仿真贵州财经大学第十二届贵阳市

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一个可变保费巨灾风险模型的局部破产概率

数学学报（中文版） 2014年第1期57卷 9-16页

作者：毕秀春李荣中国科学技术大学统计与金融系合肥230026 曲阜师范大学数学科学学院曲阜273165

考虑极端风险的情况,建立了巨灾风险模型,得到了保险公司破产概率的局部结果.预期有巨灾索赔发生的时候,模型会对保险费率做出相应的调整以减少损失.还提出一个网络马氏骨架框架下的回归型索赔相依的风险模型,该模型不仅在精算领域有很... 详细信息

考虑极端风险的情况,建立了巨灾风险模型,得到了保险公司破产概率的局部结果.预期有巨灾索赔发生的时候,模型会对保险费率做出相应的调整以减少损失.还提出一个网络马氏骨架框架下的回归型索赔相依的风险模型,该模型不仅在精算领域有很大的理论和应用价值,在网络,金融,生物,排队论等其他领域也将有广泛的应用.

关键词：巨灾索赔保费率破产概率重尾分布网络马氏骨架过程

基于深度学习算法的高频交易策略及其盈利能力

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中国科学技术大学学报 2018年第11期48卷 923-932页

作者：孙达昌毕秀春中国科学技术大学管理学院统计与金融系安徽合肥230026

深度学习算法作为机器学习中的一种重要算法,在图像处理、语音识别、机器翻译等领域已成功应用.将深度学习算法应用于高频交易中,选取卷积神经网络和LSTM神经网络分别构建涨跌分类模型,在此基础上提出高频交易策略,并以沥青期货主力合... 详细信息

深度学习算法作为机器学习中的一种重要算法,在图像处理、语音识别、机器翻译等领域已成功应用.将深度学习算法应用于高频交易中,选取卷积神经网络和LSTM神经网络分别构建涨跌分类模型,在此基础上提出高频交易策略,并以沥青期货主力合约为例进行回测检验,实证分析策略优良性.通过与人工神经网络高频交易策略的比较,回测检验结果表明基于卷积神经网络和LSTM神经网络的高频交易策略的盈利能力较强,泛化能力较好,两种策略的胜率和期望收益虽有所差异,但均比人工神经网络高频交易策略高.

关键词：深度学习卷积神经网络 LSTM神经网络量化投资高频交易

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基于t分布的贝叶斯深度学习模型及其应用

计算机系统应用 2022年第11期31卷 330-338页

作者：毕秀春杨皓峰中国科学技术大学管理学院合肥230026 贵州财经大学数统学院贵阳550025

贝叶斯深度学习(BDL)融合了贝叶斯方法与深度学习(DL)的互补优势,成为复杂问题中不确定性建模与推断的强大工具.本文构建了基于t分布和循环随机梯度汉密尔顿蒙特卡罗采样算法的BDL框架,并基于数据不确定性和模型定不确定性给出了不确定... 详细信息

贝叶斯深度学习(BDL)融合了贝叶斯方法与深度学习(DL)的互补优势,成为复杂问题中不确定性建模与推断的强大工具.本文构建了基于t分布和循环随机梯度汉密尔顿蒙特卡罗采样算法的BDL框架,并基于数据不确定性和模型定不确定性给出了不确定性的度量.为了验证模型框架的有效性和适用性,我们分别基于人工神经网络(ANN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)构建了相应的BDL模型,并将模型应用于全球15个股票指数预测,实证结果显示:1)该框架在ANN、CNN和RNN下均适用,对全部指数的预测效果均很出色;2)在预测精度和通用性方面,基于t分布BDL的模型比基于正态分布的BDL模型具有显著优越性;3)在给定不确定性阈值之下的预测MAE比初始MAE显著提升,表明文中定义的不确定性是有效的,对不确定性建模具有重要意义.鉴于该BDL框架在预测精度、易于拓展和具备提供预测不确定性度量的优势,其在金融和其他具有复杂数据特征的领域均有广阔的应用前景.

关键词：贝叶斯深度学习随机梯度汉密尔顿蒙特卡罗不确定性

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关于几类风险模型的研究

关于几类风险模型的研究

作者：毕秀春曲阜师范大学

学位级别：硕士

本文致力于研究几种不同风险模型的破产理论，主要考虑带干扰经典风险模型和延迟更新风险模型的破产理论，并推广了更新风险模型，最后研究了一类特殊的更新风险模型-Erlang(n)风险模型的破产理论。第一章，绪论部分，是预备知识。首... 详细信息

本文致力于研究几种不同风险模型的破产理论，主要考虑带干扰经典风险模型和延迟更新风险模型的破产理论，并推广了更新风险模型，最后研究了一类特殊的更新风险模型-Erlang(n)风险模型的破产理论。第一章，绪论部分，是预备知识。首先介绍了文中涉及的几类风险模型。第二节介绍了轻尾和重尾分布，并简要讨论了他们的区别。最后列举了破产理论的一些经典结果，提出了研究设想和要解决的问题，并阐明了其理论意义和实用价值。在第二章中，我们讨论了带干扰的古典风险模型。给出了从负余额首次返回零点前及最后一次返回零点前两种时期内余额极大值和极小值的联合分布，得到了用不破产概率表示的精确表达式。推广了文献[6]的结果。主要结果如下：定理2．2．1 任取常数a，b，当a＞u＞0，b＞0时，有推论2．2．1 在定理2．1的条件下，有定理2．2．2 设a，b为常数，当a＞u＞0，b＞0时推论2．2．2 当a＞u＞0，b＞0时这里，u川为盈余过程，侧司为不破产概率函数. 第三章针对延迟更新风险模型，在假定个体索赔额是重尾分布的前提下得到了破产概率的一个局部等价式R(x，x+二」、二几二)P拼其中F表示索赔额的分布函数，拜为其均值，数，极限过程是二叶oo· 在第四章中，考虑到保险经营的现实情况，并对新的模型得出了破产概率的估计式p表示模型的安全负荷系我们推广了更新风险模型，重(x)、户一‘瓦(x)，和局部等价关系 R(二，x十:卜二了(x) P拼相对于已有更新模型，新的模型更接近于现实，具有更大的应用价值，为保险公司的风险估计提供了理论依据. 第五章研究了一类特殊的风险过程一Erlang(n)风险过程，这时索赔间隔时间T服从Erlang(n)分布，其密度函数为儿(亡)=k(云，。)=口n艺n一le一口t(。一l)!t>0，几全2，口>0，通过研究破产时的罚金折现期望，，。一E}。一‘T。(U(T一)，IU(T)})‘(:o成立时，u(T一)，U(劝的联合分布密度函数表示为 /刀、nJ、x‘’x2’==又刁几一1p(xl+xZ)/艺Q(a‘){熹/·。一(一)、、(二)+e一‘一，·)\o“zJ(tL一x，)+/’了这里犷=。入二，)，u(T一)，!a(劝!分别是保险公司在破产前瞬间的盈余和破产时的赤字.

关键词：风险过程强马尔可夫性破产时间破产概率重尾分布延迟更新风险模型