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时间序列变点模型的贝叶斯估计在商业银行压力测试中的应用

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时间序列变点模型的贝叶斯估计在商业银行压力测试中的应用

作者：崔文凤东南大学

学位级别：硕士

金融是现代经济的核心,就我国现阶段金融融资体系来看,以商业银行为主导的间接融资额在社会总融资额中占了绝大部分,使得融资违约风险较多的集中于银行系统中,因此银行业的稳定与健康运行对我国经济金融体系的健康发展起着决定性的作用... 详细信息

金融是现代经济的核心,就我国现阶段金融融资体系来看,以商业银行为主导的间接融资额在社会总融资额中占了绝大部分,使得融资违约风险较多的集中于银行系统中,因此银行业的稳定与健康运行对我国经济金融体系的健康发展起着决定性的作用。并且由于自然灾害、战争、政治斗争以及金融危机等的频繁爆发,自20世纪90年代以来,压力测试因其估计非正常市场条件下经济损失的优势被国际银行及金融机构广泛应用,成为风险管理的重要方法之一。本文首先介绍了压力测试的研究现状和基本理论,基于前人的研究成果,在Wilson模型的基础上,选取商业银行不良贷款率作为承压指标,并利用Logit变换转化成宏观综合指标作为中间变量,选取宏观经济数据进行多元线性回归。结果显示,国内生产总值(GDP)增长率、广义货币(M2)增长率、银行一年期贷款基准利率(LR)、居民消费价格指数(CPI)、国房景气指数(HIP)都对商业银行不良贷款率有影响。在对时间序列变点模型的贝叶斯方法进行了具体的介绍后,本文在压力测试情景设置环节中,创新性的引入该方法对各宏观风险因子时间序列数据的变点进行了识别,对宏观风险因子的历史发展阶段进行了更准确的分析,依据分析结果对宏观风险因子进行了情景设置,预测了在轻度、中度、重度三种情景下商业银行不良贷款率的变化,并对预测的结果进行了分析,给出了适当的政策建议。

关键词：压力测试情景设置时间序列变点贝叶斯方法

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泊松过程单变点模型的贝叶斯参数估计

兰州理工大学学报 2017年第2期43卷 163-166页

作者：何朝兵安阳师范学院数学与统计学院河南安阳455000

利用泊松分布和二项分布的关系,通过引入潜在变量得到了泊松过程单变点模型比较简单的似然函数.得到了未知参数的满条件分布,对满条件分布进行了Gibbs抽样,基于Gibbs样本对参数进行估计.随机模拟试验的结果表明贝叶斯估计的精度较高.

关键词：泊松过程变点可加性 MCMC方法满条件分布

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线性模型中变点的统计推断与计算

线性模型中变点的统计推断与计算

作者：韩姣西北大学

学位级别：硕士

变点检测及估计一直是统计学、生物学及计量经济学研究领域的热点问题之一,且在工业生产中涉及质量控制的各个环节都有广泛的应用.对线性模型中变点问题的研究有利于提高工业产品的合格率,从而提高生产效率,并能进一步改善供需关系.本... 详细信息

变点检测及估计一直是统计学、生物学及计量经济学研究领域的热点问题之一,且在工业生产中涉及质量控制的各个环节都有广泛的应用.对线性模型中变点问题的研究有利于提高工业产品的合格率,从而提高生产效率,并能进一步改善供需关系.本文从线性模型出发研究变点问题,主要考虑线性模型中带有多个变点及线性面板模型中带有单个公共变点的情况.对于多变点线性模型,首先在变点个数已知情形利用最小二乘方法评估序贯估计算法得到的变点分数估计量的大样本性质.随后通过提出参数化JIC模型选择准则来放宽变点个数已知的假设,并证明通过序贯估计算法与JIC结合所得到的变点个数估计量的相合性.最后通过Monte Carlo模拟验证了方法是有效的.对于线性面板模型中单个公共变点的估计问题,采用最小二乘法来估计公共变点,在序列个数和每个序列的观测值数量都趋于无穷时证明变点估计量的相合性,得到了相应的收敛速度,最后通过Monte Carlo模拟以验证理论的正确性.

关键词：变点线性模型序贯估计 JIC准则面板数据

回归模型和Weibull分布变点问题的Bayes估计

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回归模型和Weibull分布变点问题的Bayes估计

作者：陈惠上海师范大学

学位级别：硕士

本文用Bayes方法处理了已知变点数下二次线性回归模型和Weibull分布的变点问题，文章第二章处理了已知二次线性回归模型中含一个、两个及多个变点数下方差有变化及无变化情形时的变点问题，利用t分布及x~2分布的性质获得了变点位置、回... 详细信息

本文用Bayes方法处理了已知变点数下二次线性回归模型和Weibull分布的变点问题，文章第二章处理了已知二次线性回归模型中含一个、两个及多个变点数下方差有变化及无变化情形时的变点问题，利用t分布及x~2分布的性质获得了变点位置、回归系数和方差的边际后验分布，并且发现回归系数的边际后验分布的形式是加权的t分布，而方差的边际后验分布的形式是加权的逆Γ分布，这样就很容易地得到了未知参数的后验期望即Bayes估计，通过多次模拟比较发现：变点位置和回归系数的Bayes估计的均方误差要比MLE的均方误差一致地小，文章第三章用Bayes方法处理了Weibull分布的变点问题，考虑了分布的变化是由于刻度参数和形状参数的同时变化引起的一般情形，并用自适应判别抽样法（Adaptive Rejection Sampling，简称ARS）和Laplace算法，都很好地得到了变点位置、刻度参数和形状参数的Bayes估计。

关键词：变点 t分布扩分布 Gibbs抽样满条件分布 Bayes估计

中国股市波动性和风险 ——基于股指收益率序列变点的分析

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中国股市波动性和风险 ——基于股指收益率序列变点的分析

作者：贾彦可浙江工商大学

学位级别：硕士

随着金融理论、现代风险管理、现代投资组合理论以及各种金融衍生品和工具的发展,分析股市股指收益的波动变得越来越重要,股市波动的突变性也越来越备受关注。中国股票市场由于发展时间短容易受外界影响,出现异常波动的情况相对较多,因... 详细信息

随着金融理论、现代风险管理、现代投资组合理论以及各种金融衍生品和工具的发展,分析股市股指收益的波动变得越来越重要,股市波动的突变性也越来越备受关注。中国股票市场由于发展时间短容易受外界影响,出现异常波动的情况相对较多,因此有必要研究中国股市股指收益的突变性,以便更好地了解当股市发生突变时股指波动的特点和是什么因素引发了这些波动。金融资产风险和收益并存,通常都希望在收益固定时风险最小,或者在风险固定时收益最大。因此对风险的度量也是人们在研究金融市场时一直关注的热点问题之一。本文在前人的基础上,来研究这两个问题。本文分为两部分。第一部分是对波动突变性的检测和拟合。首先采用迭代累积平方和(ICSS)方法和指数加权移动平均(EWMA)方法来研究上证综合指数和深证成份指数,目的是找出它们的方差突变点,并对得到的结果进行了分析比较,发现在结果类似的情况下,EWMA方法比ICSS方法简便、易操作。因此本文利用EWMA方法得到的结果进行后续研究。其次将变点作为虚拟变量引入GARCH模型。与没用引入虚拟变量之前的结果对比发现,引入虚拟变量后的结果更理想,也反映了中国股市自1996年12月16日后日趋成熟,波动越来越平稳,而且沪深两市的相关性进一步加强。第二部分是对股市风险的度量。风险价值(VaR)是比较常用的度量风险指标。方差协方差方法是比较常用的计算VaR值的方法。本文选用EWMA方法来估计方差,并借用方差协方差方法来计算VaR。通过计算发现这里的VaR值可以用来度量中国股市的风险。同时,剔除变点后计算得到的VaR值很平稳,说明第二章的变点是有效的。

关键词：波动变点 ICSS方法 EWMA方法 GARCH模型 VaR

基于贝叶斯方法的单参数指数族分布参数变点的统计推断

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基于贝叶斯方法的单参数指数族分布参数变点的统计推断

作者：胡兴新疆大学

学位级别：硕士

近年来变点的检测和估计已经成为了统计学研究的热点问题,变点问题的理论研究与实际应用得到了快速的发展,国内外已经产生了一批有关于变点问题的理论成果,Csorgo、Horvath、Haccon、Meelis和我国的陈希孺、王黎明等人都对变点问题的研... 详细信息

近年来变点的检测和估计已经成为了统计学研究的热点问题,变点问题的理论研究与实际应用得到了快速的发展,国内外已经产生了一批有关于变点问题的理论成果,Csorgo、Horvath、Haccon、Meelis和我国的陈希孺、王黎明等人都对变点问题的研究产生过很大的影响.本文以Bayes相关知识为基础,讨论了单参数指数族分布的变点问题.本文主要分为三个部分,第一部分简述了变点问题的背景以及近些年来变点问题的研究概况和贝叶斯方面的相关知识.第二部分使用Bayes方法从理论上推导出了单参数指数族分布参数变点的后验分布表达式,并且将此方法应用在指数族分布中的三个具体分布的变点问题上,即指数分布、正态分布、泊松分布.第三部分使用MCMC方法对指数分布、正态分布、泊松分布的变点问题逐一做了实证分析,证明了方法的有效性. 本文第一章为引言叙述了变点问题产生的背景、近些年国内外的研究状况、主要的研究方法以及相关的预备知识. 第二章主要介绍了贝叶斯方面的相关理论. 第三章使用Bayes方法对指数族分布参数的变点位置m及其参数在理论上建立了推断模型,同时使用该方法解决了指数族分布中的三个具体分布的变点问题,即指数分布、正态分布、泊松分布.在推断过程中使用了Fisher信息阵来确定相关参数的先验分布. 第四章使用MCMC方法对指数分布、正态分布、泊松分布的变点问题逐一做了模拟研究,通过模拟发现最后得到的参数模拟结果与真实值非常接近,并且模拟过程中所产生的马尔科夫链是收敛的,说明模拟结果非常理想,使用该方法处理单参数指数族分布的变点问题非常有效. 第五章对本文做了一个小结同时对变点问题做了一些展望,罗列了一些在这个领域还可能有所突破的地方.

关键词：指数族分布变点 Bayes估计 Fisher信息阵后验分布 MCMC

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基于广义似然比的泊松过程变点识别

基于广义似然比的泊松过程变点识别

作者：赵俊天津大学

学位级别：硕士

统计过程控制作为质量管理领域的重要工具，在过程控制中发挥着越来越重要的角色，经过过去几十年的发展，其理论研究体系已经到达了一个新的高度。从变点问题提出到现在，越来越多的学者对各种各样的变点类型进行了研究，已经提出很多... 详细信息

统计过程控制作为质量管理领域的重要工具，在过程控制中发挥着越来越重要的角色，经过过去几十年的发展，其理论研究体系已经到达了一个新的高度。从变点问题提出到现在，越来越多的学者对各种各样的变点类型进行了研究，已经提出很多变点识别的有效方法，但是这些变点识别的研究大多是基于正态分布假设的，对于Poisson分布下的变点识别，却很少有人涉及，且对于变点识别的精度和技术层面还有待进一步提高。本文提出了一种基于广义似然比（GeneralLikelihood ***）的Poisson过程变点识别方法，该方法是GLR在正态分布假设下的拓展，在检测精度上效果也非常显著。首先，先对本文将要用到的理论背景做了介绍，在第三章我们详细的介绍了GLR变点识别模型的建立过程，包括初始参数已知和未知，过程中变点个数为一个和两个共四种情况，最后还提出了多变点识别模型，第四章本文利用Matlab软件进行仿真实验，给出了本文提出的Poisson过程变点识别模型对于变点识别的性能和可靠度，本文还有一个创新点就是将变点识别过程与受控数据寻找结合起来，在第四章的仿真实验中，我们同样验证了通过本文建立的GLR模型，可以同时得到过程受控数据集用以估计过程参数。在文章末尾，还对本文做了技术总结，陈述了优缺点，并给出本领域未来的研究方向与展望。

关键词： GLR 变点受控数据 SPC

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变点统计分析问题及其应用

内蒙古统计 2004年第3期 32-34页

作者：王黎明上海财经大学统计系

一、引言变点统计分析问题是一门较新的课题。最早是在质量工程管理中得到应用的。1954年Page在国际著名的统计杂志Biometrika上发表了第一篇关于变点统计分析的文章,他研究自动生产线上产品质量检测问题。当产品质量超过产品质量控制... 详细信息

一、引言变点统计分析问题是一门较新的课题。最早是在质量工程管理中得到应用的。1954年Page在国际著名的统计杂志Biometrika上发表了第一篇关于变点统计分析的文章,他研究自动生产线上产品质量检测问题。当产品质量超过产品质量控制警界线时,希望能及时预报,以免生产出更多的次品。这个质量发生质变的时刻,就是我们要研究的变点。从那以后。

关键词：变点统计分析检验统计量极大似然估计产品质量检测似然比检验原假设假设检验统计学家线性趋势