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时变c-vine copula模型的统计推断

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统计研究 2015年第4期32卷 97-103页

作者：龚金国邓入侨西南财经大学统计学院

如何更为科学、合理地刻画高维金融变量间的非线性动态相关结构,长期以来都是学界与实务界关注的重要问题。本文基于广义自回归得分(GAS)理论,提出时变c-vine copula模型,并给出了该模型的半参数估计方法和模型拟合的假设检验。最后,蒙... 详细信息

如何更为科学、合理地刻画高维金融变量间的非线性动态相关结构,长期以来都是学界与实务界关注的重要问题。本文基于广义自回归得分(GAS)理论,提出时变c-vine copula模型,并给出了该模型的半参数估计方法和模型拟合的假设检验。最后,蒙特卡洛仿真实验结果表明,基于GAS理论的时变c-vine copula模型能刻画高维随机变量间的非线性动态相关结构,且具有较好的稳健特征。

关键词： c-vine copula 广义自回归得分时变参数动态相关结构

c-vine copula在复杂数据上的应用研究

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C-Vine Copula在复杂数据上的应用研究

作者：王蕾沈阳师范大学

学位级别：硕士

在海量数据分析过程中,数据质量往往决定数据分析结果的可靠性,影响数据在模型算法上的应用。因此,提高数据质量成为备受关注的问题。影响数据质量的关键因素就是缺失数据。在模型的应用中,缺失数据会造成分析结果的偏差甚至导致错误结... 详细信息

在海量数据分析过程中,数据质量往往决定数据分析结果的可靠性,影响数据在模型算法上的应用。因此,提高数据质量成为备受关注的问题。影响数据质量的关键因素就是缺失数据。在模型的应用中,缺失数据会造成分析结果的偏差甚至导致错误结论。所以,在统计研究中将缺失数据作为重要的研究对象。现实数据通常是不平衡的,在数据挖掘中经常存在不平衡数据分类问题。所谓不平衡数据,是指数据集中各类别的样本数目极不均衡。与多数类样本相比,少数类样本中可能包含更为重要的信息,带来的价值远远超过多数类。由于传统分类算法默认数据处于平衡状态,应用在不平衡数据时会过多关注多数类,导致少数类的分类性能下降,使得到的分类结果不具代表性甚至无效。因此,研究缺失数据和不平衡数据分类问题具有重要的现实意义。本文针对复杂数据的处理,利用c-vine copula模型描述数据之间的相关结构,提出了基于c-vine copula的缺失数据处理方法和虚拟样本生成算法,分别对缺失数据和不平衡数据进行研究。首先,在缺失率为10%、30%、50%和70%时,利用删除法、均值插补法、随机森林插补法、多重插补法、K最近邻插补法及分类回归树插补法处理有缺失的数据集,比较c-vine copula贝叶斯分类器(cVc)和朴素贝叶斯分类器的分类性能,并说明各缺失数据处理方法对cVc的影响。然后,根据c-vine copula的相关知识和逆采样方法,在数据集有缺失的情况下对cVc进行优化,提出c-vine copula缺失数据填补方法,并与常用的缺失数据处理方法对比,结果表明:与其他缺失数据处理方法相比,c-vine copula缺失数据填补方法能够有效填补缺失数据。最后,将c-vine copula缺失数据填补方法拓展到多维不平衡数据分类问题中,对不平衡数据集的少数类生成虚拟样本,使数据集各类别数目达到平衡。在人造数据集和实际数据集中分别应用c-vine copula虚拟样本生成算法和SMOTE、Borderline-SMOTE、ADASYN处理不平衡数据分类问题,实验结果表明利用c-vine copula虚拟样本生成算法处理不平衡数据分类问题具有更高的合理性,具体表现为算法所生成的虚拟样本更加符合原始样本特征,提高了传统分类器对不平衡数据的分类性能。

关键词： copula c-vine 缺失数据不平衡数据分类

基于c-vine和混合copula的贝叶斯推断

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基于C-Vine和混合Copula的贝叶斯推断

作者：郑爽天津大学

学位级别：硕士

随着互联网和信息行业的发展,如何从大量数据中获取有意义的信息越来越受到人们关注,不得不说现在真正进入了数据时代。然而现实生活中多个指标的数据常存在相互关联的情况,因此如何描述多个变量的相依结构,从而进行统计推断与决策,是... 详细信息

随着互联网和信息行业的发展,如何从大量数据中获取有意义的信息越来越受到人们关注,不得不说现在真正进入了数据时代。然而现实生活中多个指标的数据常存在相互关联的情况,因此如何描述多个变量的相依结构,从而进行统计推断与决策,是一个亟待解决的问题。vine copula将copula理论与图形建模工具“vine”相结合,通过Paircopula对多元联合分布函数进行分解,能够灵活地刻画变量之间的相关结构。本文根据copula函数与尾部相关系数之间的关系探讨Pair-copula函数的类型,根据尾部相关结构可能出现的情况,给出待选copula函数的八个种类,从而准确捕捉两两变量之间的相关关系。为了充分利用参数的先验信息,本文研究c-vine模型的贝叶斯估计方法。首先根据以往研究copula函数的相关文献,为copula函数中的相关参数做出合理假设;其次借助马尔可夫链蒙特卡洛算法产生后验样本,对参数进行统计推断;最后通过随机模拟说明Pair-copula函数的选择对vine模型的影响,随后的实证分析证实基于混合copula的c-vine模型能够更灵活地捕捉变量之间的相关关系。

关键词：相依结构 vine copula Pair-copula c-vine 贝叶斯估计

基于c-vine copula下宏观经济指标的相关性研究

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中国集体经济 2021年第15期 21-23页

作者：刘剑修戴琳杨涛昆明理工大学理学院

宏观经济指标的变动对我国居民的生活有着重要影响。文章选取1996~2020年的GDP、cPI、第三产业和M2的季度同比增长率数据,利用c-vine copula研究这4个指标间的相关性及其尾部依赖特性。研究发现,GDP与其它三个指标相关性最强,第三产业... 详细信息

宏观经济指标的变动对我国居民的生活有着重要影响。文章选取1996~2020年的GDP、cPI、第三产业和M2的季度同比增长率数据,利用c-vine copula研究这4个指标间的相关性及其尾部依赖特性。研究发现,GDP与其它三个指标相关性最强,第三产业和其它三个指标的相关性次之,而M2和其它3个指标的相关性最弱。

关键词： c-vine copula 相关性宏观经济指标

c-vine copula在不平衡数据上的应用

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沈阳大学学报（自然科学版） 2021年第4期33卷 364-368页

作者：关红钧王蕾沈阳大学师范学院辽宁沈阳110044 沈阳师范大学数学与系统科学学院辽宁沈阳110034

针对传统分类算法默认数据处于平衡状态,将其应用在不平衡数据上会导致分类结果不具代表性甚至无效的问题,首先利用c-vine copula模型描述数据之间的相关结构;然后对不平衡数据集的少数类生成虚拟样本,使数据集各类别数目达到平衡;最后... 详细信息

针对传统分类算法默认数据处于平衡状态,将其应用在不平衡数据上会导致分类结果不具代表性甚至无效的问题,首先利用c-vine copula模型描述数据之间的相关结构;然后对不平衡数据集的少数类生成虚拟样本,使数据集各类别数目达到平衡;最后对平衡数据进行分类.在不平衡数据集上进行的实验表明,所提出的方法具有较好的分类表现,可以有效提高传统分类算法的分类性能.

关键词：不平衡数据 c-vine 分类器评价指标 copula函数

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金融危机的传导效应——以欧洲金融危机为例

金融论坛 2018年第1期23卷 16-26页

作者：孙红梅朱伟琪崔百胜上海师范大学商学院

本文以欧洲金融危机为研究事件,建立GARcH模型与c-vine copula函数来检验金融危机传染的影响程度。研究结果表明:欧洲金融危机发生时,各区域间相关性较低,欧洲市场对于中国市场的直接传递效应较强,通过美国与香港的间接传递性较弱。从... 详细信息

本文以欧洲金融危机为研究事件,建立GARcH模型与c-vine copula函数来检验金融危机传染的影响程度。研究结果表明:欧洲金融危机发生时,各区域间相关性较低,欧洲市场对于中国市场的直接传递效应较强,通过美国与香港的间接传递性较弱。从长期来看,随着全球经济一体化进程的加快,金融危机的传染效应正在不断加强,对此需要提高警惕。

关键词：金融危机欧洲金融危机国际传染 c-vine copula函数

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生猪利润保险产品设计与定价研究

保险研究 2019年第10期 19-34页

作者：孙妍 Jing Yi 陈建成中央财经大学保险学院美国康奈尔大学charles H.Dyson应用经济管理学院中央财经大学中国精算研究院

中国是世界上最大的猪肉生产和消费国家,生猪市场的价格稳定性对生猪养殖户、消费者和政府来说至关重要。近年来生猪价格的波动幅度加大,中国政府采取了一系列措施来调控生猪市场价格,其中就包括2013年5月以来由北京市政府开展试点的生... 详细信息

中国是世界上最大的猪肉生产和消费国家,生猪市场的价格稳定性对生猪养殖户、消费者和政府来说至关重要。近年来生猪价格的波动幅度加大,中国政府采取了一系列措施来调控生猪市场价格,其中就包括2013年5月以来由北京市政府开展试点的生猪价格指数保险(PI-Hog)。虽然PI-Hog保单设计具有承保标准和理赔相对简单的优势,但该保险也存在着对投保人的保障不足以及引发投保人的逆选择行为等缺点。因此本文提出生猪利润保险(MP-Hog)作为对PI-Hog进一步的改进,为生猪养殖户、保险公司和政府提供更为可行的生猪价格保障计划。本文首先对MP-Hog的保单进行了设计,然后通过Monte carlo方法对MP-Hog进行精算公平定价,其中包括根据豆粕和玉米相应的期货价格,ARIMA模型所估计的代理生猪期货价格以及价格基差对生猪养殖的利润收入进行拟合,应用c-vine copula衡量豆粕、玉米和生猪价格之间的相关性并产生相应的随机变量。实证结果表明,与PI-Hog相比,MP-Hog能够对生猪养殖户进行更为有效的收入保障,并且在一定程度上消除投保人的逆选择行为。

关键词：利润保险精算公平定价 Monte carlo模拟 c-vine copula

基于贝叶斯估计的空间Pair-copula预测模型及应用

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统计与决策 2019年第10期35卷 67-71页

作者：杨炜明郭益敏重庆工商大学数学与统计学院重庆400067

为了描述空间相关关系的复杂性,文章结合Pair-copula函数将空间相关结构分解成双变量之间的条件相关。对Pair-copula空间分析模型提出了边缘分布参数及相关结构参数的贝叶斯估计,结合实际数据探讨了高斯随机场下的先验分布选择问题,给... 详细信息

为了描述空间相关关系的复杂性,文章结合Pair-copula函数将空间相关结构分解成双变量之间的条件相关。对Pair-copula空间分析模型提出了边缘分布参数及相关结构参数的贝叶斯估计,结合实际数据探讨了高斯随机场下的先验分布选择问题,给出了未知参数后验分布函数。提出了基于Pair-copula函数的空间预测方法,并通过交叉验证,与传统空间预测方法的预测精度进行了比较。结果表明,Pair-copula空间预测方法在对复杂空间数据的分析上具有明显的优势。

关键词： c-vine copula 贝叶斯估计空间相关结构空间预测

基于半参数cARR模型的金砖国家股票市场波动性与相关性分析

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基于半参数CARR模型的金砖国家股票市场波动性与相关性分析

作者：韩志楠天津大学

学位级别：硕士

2001年美国高盛公司的Jim O Neill提出金砖四国(BRIc)的概念,其成员国分别为巴西、俄罗斯、印度和中国。2011年南非成为金砖四国的扩展成员,BRIc演变为BRIcS,“金砖国家”的称号正式被提出。金砖国家自成立以来已经发展成为推动全球经... 详细信息

2001年美国高盛公司的Jim O Neill提出金砖四国(BRIc)的概念,其成员国分别为巴西、俄罗斯、印度和中国。2011年南非成为金砖四国的扩展成员,BRIc演变为BRIcS,“金砖国家”的称号正式被提出。金砖国家自成立以来已经发展成为推动全球经济进步的重要力量。在全球金融一体化的大背景下,金砖国家各成员国金融市场之间的联系也日益加深。研究各个成员国股票市场的波动特征以及它们之间的相关关系变得十分重要。本文以中国上海证券综合指数(SSEc)、巴西圣保罗指数(IBOVESPA)、俄罗斯指数(RTS)、孟买敏感30指数(SENSEX30)、南非综合指数(SBK)为指标为研究对象,主要利用半参数cARR模型对金砖国家证券市场的波动性进行了拟合,其次在此模型的基础上分别运用静态和时变copula模型研究了中国同其他成员国股票市场之间的相关性,最后基于vine模型研究了金砖国家5个股票市场之间的相关关系。论文的主要工作和创新点如下:1、本文首次采用半参数cARR模型来描述证券市场的波动特征,其中运用最小二乘线性估计方法来估计模型中的参数。结果表明,半参数cARR(1,1)模型的拟合能力要高于参数cARR(1,1)模型;2、在描述证券市场的相关性方面,本文以半参数cARR(1,1)模型为边缘分布,基于静态和时变copula模型研究了中国和金砖国家其他成员国股票市场之间的相关结构;3、本文在建立c-vine和D-vine模型的过程中同样以半参数cARR(1,1)模型为边缘分布,并且扩大了内部连接函数的备选范围。基于此重点研究了这5个国家股票市场之间的相关结构。

关键词：半参数cARR模型波动性静态copula模型时变copula模型 c-vine D-vine 相关结构