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搜索到1411篇“ COPULA模型“的相关文章

基于Copula模型的江西省森林综合保险纯费率厘定的研究: 2025年; 基于2003—2022年江西省级数据和2009—2016年江西省11个地级市面板数据,通过构建森林综合灾害风险评价指标体系和Copula模型,厘定江西省各地级市森林综合保险纯费率。结果表明:江西省11个地级市可划分为高风险、中风险及低风险3个区域,风险系数分别为1.4、1.2和1.0;单变量森林火灾损失分布符合gamma分布特征,单变量病虫害损失分布符合对数正态分布特征,Frank-Copula模型对森林综合灾害联合损失分布具有很好的描述性;江西省各地级市森林综合保险纯费率差异明显。建议突破目前森林综合保险全省统一定价的规定,从更小的区域尺度进行差异化定价。; 王淼石焱胡明形邵杨周文琪卢妍洁; 关键词：COPULA模型聚类分析

一种混合向量自回归与GARCH-Copula模型的中长期径流概率预报方法: 本发明公开了一种混合向量自回归与GARCH‑Copula模型的中长期径流概率预报方法，包括：收集、整理待预报站点所在流域长系列中长期径流数据，选取预报模型进行模拟预报并分析预报误差统计特征参数；在不考虑多站点径流预报残差...; 徐斌季赛金莫然王森郑文

Copula模型的A-最优设计: 2024年; Copula模型广泛应用于经济与金融等领域,研究其最优设计问题可给出更具统计推断效力的试验方案。研究Copula模型的A-最优设计问题,利用方向导数建立二元Copula模型的A-最优设计的等价性定理,为A-最优设计的求解和验证提供理论工具。基于这一工具获得了边际模型为一次回归的Gaussian Copula模型和边际模型为logistic回归的Product Copula和Clayton Copula模型的A-最优设计,说明了等价性定理的作用。; 孟玉莹刘欣; 关键词：COPULA模型 A-最优设计等价性定理

Copula模型的改进及其应用: 2024年; Copula模型能精确计算投资组合尾部风险,弥补Person相关系数的不足。文章基于信用风险Cop⁃ula模型,探讨了不同抽样算法在信贷投资组合中的应用问题,优化重要性抽样和交叉熵算法,测试了高斯及t-Copula模型的风险计算算法,并通过数值模拟予以检验,结果表明:朴素蒙特卡罗模拟的精度和效率较低;重要性抽样算法通过解析逼近显著降低计算方差,提高精度,但求解复杂且耗时;交叉熵算法同样有效,但需自适应算法求解优化问题。算例分析结果表明,基于不同场景选择Copula模型,可提高信贷投资组合风险计算精度和效率。; 夏喆余浪黄洁莉; 关键词：投资组合风险分析 COPULA模型

基于Vine Copula模型的淮河干支流洪水遭遇分析: 2024年; 随着极端气候的加剧,洪水灾害越来越频繁,洪水遭遇事件会加剧洪水对下游地区的危害。采用淮河王家坝站和蚌埠站、史河蒋家集站以及颍河阜阳站共4个站点的从1959到2016年的58年实测日径流量数据,使用年日最大流量法提取出汛期中的洪现时间序列以及洪峰序列。以Von Mises分布构建年最大洪水的洪现时间的边缘分布,以对数正态分布、皮尔逊Ⅲ型分布和广义极值模型分别构建洪峰的边缘分布。通过极大似然法估计各个分布的参数,按照赤池信息量准则(AIC)选取最优模型,并使用KS检验确定边缘分布是否合格。使用Vine Copula分别构建多站点洪现时间的联合分布和洪峰的联合分布,对淮河干支流两两遭遇,三站点遭遇以及当下游发生洪水时,上游发生不同组合洪水的条件概率遭遇等多种情况的遭遇风险进行了定量化的分析。研究结果表明:Von Mises分布尤其是单峰Von Mises分布可以很好的拟合淮河流域的洪现时间;淮河干支流洪水遭遇中站点两两遭遇,以及多站点遭遇的最可能日期均在7月15日左右;干支流两两遭遇中王家坝站点与蒋家集站点遭遇概率最高,阜阳站点与蒋家集站点遭遇概率最小;当下游蚌埠站发生50年一遇洪水时,上游三站点均发生10年重现期以上洪水概率为0.076。研究进一步拓展了洪水遭遇风险的计算方法,对淮河流域防洪减灾具有重要意义。; 徐鹏程张志浪刘春明方红远王磊之; 关键词：洪水遭遇

基于Copula模型的多维地震动参数相关性分析被引量：1: 2024年; 地震动常被拆解为两个水平向分量(x、y)和一个竖向分量(z)。为探寻Copula模型在多维地震动参数相关性分析中的应用可行性,从太平洋工程抗震研究中心选取1500组实测地震动,并从强度、持时和频谱3个方面筛选出12组地震动参数用于表征分析地震动不同向分量间的相关性。首先,计算得到u-v(u、v为地震动两个水平向分量和一个竖向分量中的任意两个分量,u、v=x,y,z)向分量间12组地震动参数的Pearson线性相关系数、Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数。其次,结合柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫(Kolmogorov-Smirnov,K-S)检验和贝叶斯信息准则(the Bayesian information criteria,BIC)建立了12组地震动参数在x、y、z向分量上的最优概率模型。最后,利用BIC准则确定了u-v向分量间地震动参数的最优Copula函数,建立了u-v向分量间12组地震动参数的联合概率函数。结果表明:12组地震动参数相关性较好,但反应谱峰值对应周期参数在u-v向分量间的相关性和阿里亚斯强度参数在x-z向、y-z向分量间的相关性较低;通过Copula理论可以较为精准的建立u-v向分量间地震动参数的联合概率函数;在给定u向分量地震动参数条件下,得到的Copula条件均值和条件随机数能够用于v向分量地震动参数预测。; 刘明旭姚国文彭刚辉姜云木喻宣瑞宋安祥靳红华; 关键词：COPULA模型相关系数

中美大豆期货价格的关联性分析——基于小波分析和Copula模型: 2024年; 大豆期货作为大宗农产品交易中重要的品种,关乎着中国的粮食安全与金融安全。选取2014—2023年中国大豆期货价格(大连商品交易所)和美国大豆期货价格(芝加哥商品交易所)的日度数据,利用小波分析将中美大豆期货价格数据分解、重构为低频趋势和高频细节两部分,随后通过构建Copula模型检验中美大豆期货价格数据的低频趋势与高频细节之间的关联性,并研究了中美大豆期货价格数据的低频趋势和高频细节之间的传导方向。结果发现:中美大豆期货价格数据的低频趋势之间存在高度关联性,但高频细节关联性较弱;在传导方向上,中美大豆期货市场在低频趋势方面存在双向影响关系,但高频细节方面,仅体现出美国大豆期货市场对中国市场的溢出效应。; 王晓艺邹家骏; 关键词：大豆期货价格小波分析 COPULA模型

中国内地股票市场板块泡沫存在特征与传染机制——基于GSADF检验法与R-Vine Copula模型: 2024年; 面对国内宏观经济下行压力和金融市场超预期等多因素挑战,我国内地股票市场易产生周期性泡沫与金融系统性风险问题。本文基于2011年9月至2023年7月我国部分股指数据,对可能存在的周期性泡沫进行存在性检验,探讨泡沫存在特征与泡沫期起止时间。构建R-Vine Copula模型识别风险传染的核心股指,建立条件结构探究传染相关性与传染机制。研究表明,样本期内股指序列均存在泡沫,情绪循环性和市场联动性是主板市场的股指泡沫的主要特征,创业板泡沫具有季节性和创新关联性。面对信息不对称挤压和羊群杀跌行为,要素之间的局部相互作用使泡沫的形成机制具有自组织性。进一步研究表明,股指风险传播强度在溢出效应影响下与连接层级成反比,呈现出动态相关性和非对称性属性。本文揭示了我国内地股票市场周期性泡沫的存在特征、形成机制和风险传播机理,为促进股票市场健康发展、构建风险监测与防范机制和探索资本市场服务实体经济效能提供了理论依据与经验支撑。; 王璇葛新权; 关键词：股票市场泡沫 COPULA模型

基于DCAC-Copula模型的金融市场相依性及风险度量: 2024年; 基于相依关系的非线性动态结构视角,结合动态条件角相关(DCAC)模型能够捕捉瞬时变化的特征以及Copula函数能刻画非线性相依关系的特点,构建DCAC-Copula模型,旨在研究金融市场的非线性动态相依性以及组合风险。首先,通过蒙特卡洛模拟比较DCAC-Copula模型与对照模型在刻画相依关系上的有效性,模拟结果表明DCAC-Copula模型能够较好地捕捉金融时间序列间相依关系的厚尾和动态特征。其次,使用DCAC-Copula模型来预测原油市场的组合风险,并使用MCS检验评估基于VaR和ES的联合损失函数值差异。实证结果显示,DCAC-Copula模型对应的联合回测检验p值在不同置信水平下均为1,由此表明,DCAC-Copula模型能更有效地提高风险预测的精度。; 陈振龙金上; 关键词：COPULA函数蒙特卡洛模拟

黄金期货与白银期货的动态相关性研究——基于GJR-MRS-SJC-Copula模型的分析被引量：1: 2024年; 金银期货具有“尖峰厚尾”、波动聚集、有偏和非对称等特征。文章通过构建ARMA(p,q)-GJR-SkT模型刻画金银期货的边缘分布,接着引入Markov状态转换的MRS-SJC-Copula模型考察上期所金银期货主力合约间的动态相关性及结构。结果表明,金银期货间存在有偏和非对称等特征,同时都具有负向“杠杆效应”,其相依结构是动态变化的,且持续存在高低两种不同状态的概率转换;利空消息对当期金银期货的冲击较大,且下跌带来的冲击要大于上涨产生的影响;动态联动性的内部结构显示金银期货收益率受过去信息的持续影响,同时各自的基差变化对动态相关性影响显著;突发事件的冲击会使金银期货的上下尾发生结构突变,引发风险传染。; 赵海涛曾树峰吴含英孟令捷任瑞; 关键词：结构突变

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