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基于大样本的非参数估计，时变Copula模型研究 (2012年)。

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简介：
近年来，研究随机变量间相关结构的Copula模型在金融统计分析领域备受关注。基于龚金国和史代敏提出的时变Copula非参数模型，本文运用时间序列极限理论，深入探究了时变参数估计量在大样本规模下的性质，并详细阐述了时变Copula模型实现非参数估算的具体方法。实验结果清晰地表明，所构建的时变Copula非参数模型的时变参数估计量表现出良好的一致性和渐近正态分布特性。

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  • 时变Copula模型非参数估计的大样本特性 (2012年)
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    本文探讨了时变Copula模型中非参数估计方法在大样本情况下的统计性质，为金融风险度量提供了理论支持。 近年来，在金融统计分析领域，运用Copula模型研究随机变量间的相关结构成为了一个热门话题。基于龚金国和史代敏提出的时变Copula非参数模型，通过应用时间序列的极限理论来探讨该模型中时变参数估计量的大样本性质，并提出了一种用于时变Copula模型的非参数估计算法。研究结果显示，这种时变Copula非参数模型中的时变参数估计量具有一致性和渐近正态性。
     
  • 基于MATLAB的Copula参数估计及混合Copula函数应用研究
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    本研究利用MATLAB软件探讨了Copula参数估计方法，并深入分析了混合Copula函数的应用价值，为复杂金融与工程数据建模提供了新思路。 使用MATLAB进行混合Copula函数的参数计算，并基于EM估计方法。
     
  • 基于Gumbel Copula函数的多维Logit模型研究 (2009年)
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    本文探讨了利用Gumbel Copula函数改进多维Logit模型的方法，分析其在处理变量间相关性时的优势，并通过实证研究验证了该方法的有效性。 针对多维Logit模型中的独立同分布(IID)条件假设，提出了一种基于Copula函数的离散选择模型。利用Copula函数获得多元随机变量的联合分布函数以及Gumbel Copula函数特性，得到了任意两个随机项之差的联合分布，它依然服从Logistic分布，在形式上只比现有的分布多了一个倍参数。进一步将此结果推广至多维选择问题中，获得了在无需IID条件下一个方案被选中的概率，从而克服了多维Logit模型的应用障碍。
     
  • 动态 Copula Toolbox 3.0：用于估计 copula GARCH 和 copula Vine 模型的函数 - MATLAB版本
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    动态Copula Toolbox 3.0是专为MATLAB设计的工具包，提供了一系列函数来估计和分析copula GARCH及copula Vine模型，适用于金融时间序列的数据分析。 从2.0版开始的更新包括：1. 边际 GARCH 模型通过工具箱函数进行估计（不使用 MATLAB 的计量经济学/GARCH 工具箱）。2. 支持边距的 Hansens Skew t 分布。3. 计算渐近标准误差，采用 Godambe 信息矩阵方法。
     
  • 基于临界面法的三参数多轴疲劳损伤模型研究 (2012年)
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    本研究探讨了基于临界面法的三参数多轴疲劳损伤模型，旨在深入理解材料在复杂应力状态下的疲劳行为及其寿命预测。 本段落提出了一种基于临界平面方法的多轴疲劳损伤模型，适用于拉伸与扭转复合加载条件。新模型采用应力和应变三参数相结合的方式，不仅考虑了当前循环内临界面上最大剪切应变范围及正应变变化对多轴疲劳寿命的影响，还兼顾非比例强化效应以及平均应力的作用。该模型具有较高的预测精度，并且无需材料常数的输入，易于在工程实践中应用。最后通过Inconel 718钢、高温GH4169合金和高温Haynes 188合金等三种材料进行多轴疲劳试验验证，结果显示理论计算与实验数据吻合良好。
     
  • 关于大规模无参考译文质量自动评估技术的研究（2012年）
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    本研究探讨了在机器翻译领域中，如何有效进行大规模无参考译文的质量自动评估的技术方法。旨在提高评估效率与准确性。发表于2012年。 传统的译文质量自动评测方法主要针对机器翻译结果，并通过与参考译文对比来评估其质量。本段落提出了一种大规模无参考的译文质量自动评测方法，在没有参考译文的情况下，可以从正确性、流畅性和忠实度等方面对人工译文进行检查并标注可能存在的错误点。具体来说，该方法利用语言规则判断句子的正确性；借助语言模型来评估文本的流畅性；通过词对齐结果和词典信息来衡量翻译内容是否忠于原文。 在国家知识产权局百万专利翻译项目中应用了基于此方法开发的译文质量辅助检查系统。结果显示，使用该系统的测试组相比未使用的测试组，在平均译文质量和最终稿完成效率方面都有显著提升。
     
  • 基于时变Copula的多变量退化模型方法
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    本研究提出一种基于时变Copula函数的多变量退化模型方法，能够有效描述和预测复杂系统中多个性能指标随时间变化的相关性与退化趋势。 本段落标题为“基于时变Copula的多元退化建模方法”，这是一篇研究论文，其核心内容是提出了一种新的多元退化建模方法，并通过特定案例验证了该方法的有效性。 在描述中提到，现实中的许多产品由于复杂的组成部分会受到多种退化过程的影响。传统的建模方法往往忽略了这些不同退化过程之间的依赖关系。文中提出的基于时变Copula的方法考虑到了这种相互依赖性，使用漂移布朗运动来模拟产品的性能变化，并利用时变Copula描述各退化因素间的动态关联。 关键词包括多元退化、依赖结构和时变Copula，它们为理解论文提供了重要线索。 文章引入的漂移布朗运动是一种随机过程，它具有一定的趋势，在建模产品随时间的老化或磨损过程中非常有用。在退化模型中使用这种技术可以更准确地反映产品的性能变化轨迹。 时变Copula是本段落的核心概念之一，它是用来描述多个随机变量之间依赖关系的一种函数，并且能够捕捉到这些依赖结构随着时间推移而发生的变化。这使得它非常适合用于模拟多元退化的动态过程中的相互影响和关联性。 在实际应用中，作者通过电路板实例进行了数值实验来验证所提出方法的有效性。同时展示了时变Copula模型相对于传统定常Copula的优越性能，表明该模型能够更好地捕捉到复杂依赖关系的变化情况，并为可靠性分析提供更准确的基础数据支持。 理解产品退化过程中不同因素之间的相互作用对于建立可靠的预测模型至关重要。由于各种环境和使用条件的影响，这些因素之间可能存在复杂的动态关联性。时变Copula技术的灵活性使其成为处理这种变化的有效工具。 本段落在理论和技术上对多元退化建模领域做出了重要贡献，并推动该领域的研究向更精细、动态的方向发展。此外，由于其独特的非线性依赖捕捉能力，这项研究成果不仅适用于工程可靠性评估，在金融风险分析和环境科学等领域也有广泛应用潜力。
     
  • Copula函数估计与copula参数源码_copula_copula
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    简介：本文探讨了Copula函数估计方法及其应用，并提供了相关的Copula参数源代码。适合对统计学和金融数学感兴趣的读者深入研究。 Copula是一种统计学概念，在金融、保险及风险管理等领域被广泛应用以建模复杂数据结构中的多元随机变量依赖关系。它允许独立地处理每个变量的边际分布并保留它们之间的相关性。 理解Copula函数的作用，即在统计学中将两个或多个随机变量的联合分布转化为其边际分布组合的功能至关重要。这一功能使得我们可以分别选择合适的边际分布模型（如正态分布、指数分布等），并通过Copula构建联合分布来更准确地描述实际数据中的非线性依赖关系。 这个MATLAB源代码文件`Copula.m`可能包括以下部分： 1. **边缘分布估计**：在估计Copula之前，需要对每个随机变量的边际分布进行参数估算。这通常通过最大似然法实现，如对于连续变量可以采用正态分布、伽马分布或其他合适的模型。 2. **秩相关系数估计**：为了确定适当的Copula类型和参数，需计算Spearmans ρ或Kendalls τ等无量纲的依赖度量。这些指标不受变量尺度影响地反映随机变量间的关联程度。 3. **选择与估计Copulas**：根据边缘分布及上述秩相关系数的结果来选取合适的Copula函数（如Gumbel-Hougaard、Clayton、Frank或Joe），并通过最大化似然函数或其他优化算法确定其参数值。 4. **平方欧式距离求解**：在模型拟合过程中，可能会使用平方欧式距离作为衡量预测与实际数据差异的指标。最小化这个误差可以得到最优的Copula参数组合。 5. **模拟与反变换**：代码可能还包含利用估计出的Copula函数进行随机变量模拟的功能以及从Copula坐标转换回原始数据坐标的逆向操作，以验证模型的有效性。 6. **可视化与诊断**：为了评估模型适用性，可能会绘制散点图、累积分布函数（CDF）或核密度估计等图表来观察实际数据依赖结构是否符合所构建的模型。 `Copula.m`文件提供了从边缘分布估算到建立完整Copula模型的过程，包括相关性的分析、参数求解及验证。这对于处理具有非线性关联模式的多变量问题尤为有用，并允许用户根据具体需求调整边际分布和选择合适的Copula类型以适应不同的统计数据依赖结构。
     
  • 基于ARMA-GJR_GARCH与COPULA模型的VaR计算方法研究
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    本文探讨了结合ARMA-GJR-GARCH模型和Copula函数来估算风险价值(VaR)的方法，提供了一种新的金融风险管理工具。 风险价值（VaR）是风险管理中最常用的风险衡量标准之一，它表示在给定的置信水平下，在一定时间内投资组合可能遭遇的最大预期损失。我们采用了一种结合Copula函数、极值理论(EVT)以及GARCH模型的方法来估算由CTG、MSN、VIC和VNM（越南）股票组成的特定投资组合的风险价值。 首先，使用非对称的GJR-GARCH模型与EVT方法分别建模每个对数收益序列的边际分布。接着，利用不同类型的Copula函数——包括高斯、学生t型、Clayton、Gumbel和Frank Copula——将这些边缘分布结合起来形成多元联合分布。 最后一步是应用蒙特卡洛模拟(MCS)技术来估算该投资组合VaR的具体数值。为了验证这种方法的有效性和准确性，我们还采用了回溯测试（backtesting）的方法来进行评估。
     
  • 基于Bayes方法的INAR(1)模型参数估计（2010年）
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    本文利用Bayes方法对一阶整值自回归(INAR(1))模型进行参数估计，探讨了该模型在统计推断中的应用及有效性。 利用Bayes方法研究INAR(1)模型的参数估计，并给出了模型参数的Bayes估计因子。通过数值模拟将该方法与Yule-Walker估计、条件最小二乘估计以及条件极大似然估计进行了比较，结果表明在某些情况下，Bayes估计优于其他方法。