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基于Gumbel Copula函数的多维Logit模型研究 (2009年)

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于MATLAB的Copula参数估计及混合Copula函数应用研究
    优质
    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。
     
  • 基于路径长度的Logit模型的随机用户均衡研究 (2012年)
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    本文探讨了采用基于路径长度的Logit模型在交通网络中实现随机用户均衡的方法，分析了不同参数设置下的交通流分配特性。 为了克服传统路径选择模型中的独立同分布（IID）假设问题，本段落将考虑路径长度的Logit模型（Path Size Logit, PSL）引入随机用户均衡模型中，构建了基于PSL的SUE模型。通过数学证明该模型解与随机用户平衡解的一致性以及唯一性。基于PSL的SUE模型在计算时考虑到路径长度的因素，从而部分解决了由于传统Logit模型对误差项假设为IID所引发的独立无关假设（IIA）问题。本段落设计了MSA算法作为求解该模型的方法，并对比分析了考虑路径长度的Logit型随机用户均衡模型与传统Logit型随机用户均衡模型在分配结果上的差异，结果显示，在SUE模型中，引入PSL后能够更准确地反映实际交通状况。
     
  • 基于Copula的开放式基金投资组合风险实证研究（2009年）
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    本文通过运用Copula方法对开放式基金的投资组合风险进行了深入的实证分析，为投资者提供了有效的风险管理策略依据。 通过使用多元阿基米德Copula来捕捉多个金融资产之间的复杂相关性结构，并利用非参数核密度估计方法描述单个金融资产的边缘分布，可以建立一个Copula-Kernel模型。然后，结合该模型与VaR风险测度以及蒙特卡洛模拟技术，对我国股票型开放式基金中的华夏成长基金的投资组合进行风险分析。
     
  • 基于Clayton、Frank和Gumbel Copula函数的混合二维数据拟合及结构参数与系数分析
    优质
    本研究运用Clayton、Frank和Gumbel三种Copula函数对复杂二维数据进行建模，深入探讨其结构参数及关联性度量，并提出了一套优化的数据拟合方法。 本段落研究了基于Clayton、Frank和Gumbel Copula函数的混合二维数据拟合方法及其结构参数与系数解析过程。通过构建这三种Copula函数的不同组合来实现混合copula，从而得到相关结构参数与系数。 主要内容包括： - 混合Copula在处理二维数据时的应用。 - Clayton、Frank和Gumbel Copula的结合方式及其实现细节。 - 使用Matlab代码进行具体的计算与模拟实验。 核心关键词：混合copula；二维数据拟合；相关结构参数与系数；Clayton copula；Frank copula；Gumbel copula；Matlab代码实现；构建。
     
  • 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。
     
  • 关于Repast智能体模型与GIS集成的研究（2009年）
    优质
    本研究探讨了将Repast智能体建模工具与地理信息系统(GIS)进行有效集成的方法和应用案例，旨在增强空间数据分析能力。 本段落介绍了Repast建模的基本流程，并探讨了用Repast构建的智能体模型与GIS集成的重要性及可行性。最后还概述了智能体模型和GIS集成的研究进展。随着研究不断深入，智能体仿真程序将在社会各个领域发挥越来越重要的作用。
     
  • 关于Holling-Ⅲ型功能性捕食模型的定性研究 (2009年)
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    本论文聚焦于Holling-Ⅲ型功能性捕食模型，进行深入的数学分析与定性研究，探讨了捕食者与猎物之间的复杂动态关系及其稳定性。 研究了一类具有Holling-Ⅲ型功能性响应函数的捕食模型。首先证明了常数平衡解的稳定性，然后给出了平衡态问题正解的先验估计以及非常数正解不存在性的结论，最后利用计算拓扑度的方法得到了平衡态问题中的非常数正平衡解的存在性。
     
  • 动态 Copula Toolbox 3.0：用于估计 copula GARCH 和 copula Vine 模型的函数 - MATLAB版本
    优质
    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。
     
  • 基于高维Copula函数的月径流量联合概率分析（2013年）
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    本文采用高维Copula函数对月径流量进行联合概率分析，旨在探究不同月份间径流的相关性及其分布特性，为水资源管理提供科学依据。 以长江支流罗田站月径流量资料为例，研究了高维阿基米德Copula函数在月径流量联合概率分布中的应用。利用极大似然法估计每个月单变量分布的参数，并通过AIC准则选择最优单变量分布。采用四种常用阿基米德Copula函数构造以每个月为自变量的12维月径流量联合概率分布，有效保护了每个月的信息量。同样使用极大似然法估计其12维Copula函数的参数，并根据AIC准则选择最优Copula，运用Bootstrap方法进行拟合优度检验。最终采用Clayton模型作为拟合效果最好的模型。