导读:本文包含了尾部概率论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:尾部风险,概率,全球经贸,制造业数据,财富分配,不确定性,无风险收益率,风险偏好,美元化,流动性陷阱
尾部概率论文文献综述
徐铨翰[1]（2020）在《尾部风险概率加大 黄金避险价值更加凸显》一文中研究指出编者按 2019年是全球地缘政治风险持续变动、全球经贸摩擦加剧、美国开始步入降息周期的一年，同时也是黄金大放光彩的一年。回顾过去，展望未来。在过去一年多种因素的化学反应催化下，今年的黄金趋势会有哪些新的变化？本期邀请业内人士，对此作了分析与解读。(本文来源于《中国黄金报》期刊2020-01-07）
刘天宇[2]（2017）在《期权隐含概率分布、极值分布与尾部风险》一文中研究指出本文借鉴 Bliss 和 Panigirtzoglou(2002)以及 Figlewski(2009)的方法,计算了中国上证50ETF的“期权隐含概率分布”并对其信息含量进行了实证检验。基于Breeden和Litzenberger(1978)给出的理论公式,我们利用叁次样条插值拟合了上证50ETF期权的“波动率微笑曲线”进而得到期权隐含概率分布。由于市场上可交易的执行价格的范围是有限的,我们借鉴Figlewski(2009)的方法,利用广义极值分布函数(Generalized Extremen Value Distribution,GEV分布)填充隐含概率分布两侧的尾部,并使其能够刻画金融资产收益分布“尖峰厚尾”的统计特性。本文利用“虚拟”的期权数据进行了模拟实验。实验结果表明本文所使用的基于GEV分布的估计方法具有一定的准确性和稳定性。同时,实验结果还表明基于GEV分布的估计方法要优于基于Black-Scholes定价公式的估计方法以及基于“水平外推”的估计方法,尤其是在对分布尾部的刻画上。在实证分析方面,本文利用中国上证50ETF期权市场的交易数据计算出了50ETF的期权隐含概率分布以及隐含分布的各阶矩。实证结果表明,期权隐含的各阶矩对预测标的资产未来的各阶“已实现矩”具有信息含量。同时,“隐含矩”对预测市场的崩盘风险也具有信息含量。极值分布的“尾部参数”反映了分布的尾部信息,因而也反映了市场投资者对于标的资产价格未来“暴涨暴跌”的可能性的预期。实证分析的结果表明“隐含尾部参数”对预测标的资产价格未来“暴涨暴跌”的可能性有一定的信息含量,但其预测能力较弱。最后,本文借鉴Alentom和Markose(2008)的分析框架,计算了基于GEV分布的期权隐含的“在险价值”(ValueatRisk,VaR)。同时,本文也计算了基于“水平外推”的期权隐含的“在险价值”和基于历史数据的“在险价值”。回溯测试的结果表明,基于GEV分布的VaR模型要优于后两种VaR模型。(本文来源于《厦门大学》期刊2017-06-30）
万祖娟[3]（2017）在《信用风险组合尾部概率估计的重要抽样算法优化》一文中研究指出信用风险组合发生大额损失是一件罕见事件,但是一旦发生将造成严重后果。为了有效管理罕见事件发生造成的影响,首要任务是估计出罕见事件发生的概率,或尾概率。在计算中,由于罕见事件发生的概率很小,样本量很少,从而导致估计方差过大。目前经典的两步重要抽样算法在解决此问题时取得一定的成果,但是经典方法在构造风险因子重要分布函数时采用零方差原则和最大值原则,得到的重要分布函数与理想状况相差较大。本文根据零方差原则结合中心极限定理构造了新的重要分布函数,并通过Metropolis-Hastings算法抽取风险因子的样本,最终有效地减小了尾概率估计的方差。数据分析方面,通过与一般蒙特卡罗方法和经典的两步重要抽样方法作数值比较,发现本文提出的算法能够明显减小尾概率估计的方差,得到预期效果。(本文来源于《南京大学》期刊2017-05-01）
唐风琴[4]（2016）在《非负相依随机变量和的尾部概率一致渐近估计》一文中研究指出假设{X_i}_(i≥1)为一列非负不同分布的随机变量,其分布函数属于重尾子族-C族且联合分布满足多元FGM copula函数。探讨了序列{X_i}_(i≥1)的部分和及随机和的一致渐近估计,推广了相依结构随机变量尾部渐近概率的相应结果.。(本文来源于《中山大学学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
陈齐根[5]（2013）在《基于切尔诺夫界的泊松试验和的尾部概率估计及其应用》一文中研究指出由随机变量的矩母函数导出切尔诺夫界,得到泊松试验和的切尔诺夫界的几种形式。利用切尔诺夫界的优良性质,进行泊松试验和的尾部概率估计。(本文来源于《重庆科技学院学报(自然科学版)》期刊2013年04期）
顾雅娟,仰枫帆[6]（2010）在《基于修正的切尔诺夫界的尾部概率的估计》一文中研究指出在估算n个独立同分布的随机变量和的尾部概率时,我们用中心极限定理可以得到尾部概率的一个估计值;采用切尔诺夫界,可以得到尾部概率的一个宽松的上界。现在,为了得到一个更加紧凑的上界,对尾部概率进行更好的限定,本文对切尔诺夫界进行了修正。然后用修正的切尔诺夫界对两种常见概率分布下随机变量和的尾部概率进行了估算,并与近似值和切尔诺夫界进行比较。实验结果表明,修正的切尔诺夫界与切尔诺夫界相比得到了很好的改善,且n越长界越紧凑。(本文来源于《2010通信理论与技术新发展——第十五届全国青年通信学术会议论文集（下册）》期刊2010-08-06）
毕建鑫,仰枫帆[7]（2009）在《基于切尔诺夫界和中心极限定理的随机变量和的尾部概率的估计》一文中研究指出首先研究了独立同分布场合的中心极限定理以及切尔诺夫界,然后由这两个方法来估计n个随机变量和的尾部概率。在两种常见概率分布下随机变量和的尾部概率估算结果表明,利用中心极限定理,当随机变量个数n足够大时,可得到较准确的值;采用切尔诺夫界,虽然可以求出尾部概率的上界,但与真实值之间存在一定的误差。因此,若要用切尔诺夫不等式得到一个更加紧凑的界,须对切尔诺夫界作必要的修正。(本文来源于《电讯技术》期刊2009年05期）
华锐,赵秀菊[8]（2007）在《未知函数的尾部概率的鞍点逼近》一文中研究指出鞍点逼近是一种对随机变量的密度或者分布进行逼近的方法,可将复杂密度函数或者分布化成一个简单,实用的形式,而且其误差较其他传统方法,比如正态逼近法及泰勒逼近法小得多,特别是在尾部概率的逼近方面优势明显。对已知函数进行逼近是简单的,但是实际试验中,试验数据的分布是未知的,本文对一组未知数据的尾部概率用两种不同的形式去进行近似。(本文来源于《井冈山学院学报(自然科学版)》期刊2007年05期）
刘维奇,孟银凤[9]（2007）在《双线性模型的尾部概率性质及收敛性质》一文中研究指出实践中,许多来自电信、金融和经济领域的数据呈现出非线性、重尾特征．双线性模型就是刻划这类数据的一种类型．基于此,本文研究了由重尾噪声变量列{Z_t}生成的一类简单的平稳的双线性模型X_t=cX_t-_kZ_(t-l)+Z_t,t=0,±1,±2,…．首先我们验证了在一定条件下模型是稳定的,并在此基础上研究了模型的尾部概率性质及其弱极限性质．在研究弱极限性质时,由于方差不存在,我们并未采用通常的研究方法,而是运用点过程理论对其进行了分析和研究．(本文来源于《应用数学学报》期刊2007年03期）
梁贤暖[10]（2007）在《q对称熵损失下指数分布的尾部概率和尺度参数的估计》一文中研究指出本文研究在q对称熵损失函数下,指数分布的尾部概率和(关于多个指数总体的)尺度参数λ在非随机化决策下的Bayes估计和最小最大估计,并研究了e?λt0的形如的估计和λ的形如的估计的容许性,最后分别证明了在尺度参数λ的先验分布为Γ分布时这两个参数的Bayes估计的强相合性和渐近正态性.(本文来源于《吉林大学》期刊2007-03-01）
尾部概率论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文借鉴 Bliss 和 Panigirtzoglou(2002)以及 Figlewski(2009)的方法,计算了中国上证50ETF的“期权隐含概率分布”并对其信息含量进行了实证检验。基于Breeden和Litzenberger(1978)给出的理论公式,我们利用叁次样条插值拟合了上证50ETF期权的“波动率微笑曲线”进而得到期权隐含概率分布。由于市场上可交易的执行价格的范围是有限的,我们借鉴Figlewski(2009)的方法,利用广义极值分布函数(Generalized Extremen Value Distribution,GEV分布)填充隐含概率分布两侧的尾部,并使其能够刻画金融资产收益分布“尖峰厚尾”的统计特性。本文利用“虚拟”的期权数据进行了模拟实验。实验结果表明本文所使用的基于GEV分布的估计方法具有一定的准确性和稳定性。同时,实验结果还表明基于GEV分布的估计方法要优于基于Black-Scholes定价公式的估计方法以及基于“水平外推”的估计方法,尤其是在对分布尾部的刻画上。在实证分析方面,本文利用中国上证50ETF期权市场的交易数据计算出了50ETF的期权隐含概率分布以及隐含分布的各阶矩。实证结果表明,期权隐含的各阶矩对预测标的资产未来的各阶“已实现矩”具有信息含量。同时,“隐含矩”对预测市场的崩盘风险也具有信息含量。极值分布的“尾部参数”反映了分布的尾部信息,因而也反映了市场投资者对于标的资产价格未来“暴涨暴跌”的可能性的预期。实证分析的结果表明“隐含尾部参数”对预测标的资产价格未来“暴涨暴跌”的可能性有一定的信息含量,但其预测能力较弱。最后,本文借鉴Alentom和Markose(2008)的分析框架,计算了基于GEV分布的期权隐含的“在险价值”(ValueatRisk,VaR)。同时,本文也计算了基于“水平外推”的期权隐含的“在险价值”和基于历史数据的“在险价值”。回溯测试的结果表明,基于GEV分布的VaR模型要优于后两种VaR模型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
尾部概率论文参考文献
[1].徐铨翰.尾部风险概率加大黄金避险价值更加凸显[N].中国黄金报.2020
[2].刘天宇.期权隐含概率分布、极值分布与尾部风险[D].厦门大学.2017
[3].万祖娟.信用风险组合尾部概率估计的重要抽样算法优化[D].南京大学.2017
[4].唐风琴.非负相依随机变量和的尾部概率一致渐近估计[J].中山大学学报(自然科学版).2016
[5].陈齐根.基于切尔诺夫界的泊松试验和的尾部概率估计及其应用[J].重庆科技学院学报(自然科学版).2013
[6].顾雅娟,仰枫帆.基于修正的切尔诺夫界的尾部概率的估计[C].2010通信理论与技术新发展——第十五届全国青年通信学术会议论文集（下册）.2010
[7].毕建鑫,仰枫帆.基于切尔诺夫界和中心极限定理的随机变量和的尾部概率的估计[J].电讯技术.2009
[8].华锐,赵秀菊.未知函数的尾部概率的鞍点逼近[J].井冈山学院学报(自然科学版).2007
[9].刘维奇,孟银凤.双线性模型的尾部概率性质及收敛性质[J].应用数学学报.2007
[10].梁贤暖.q对称熵损失下指数分布的尾部概率和尺度参数的估计[D].吉林大学.2007
标签：尾部风险; 概率; 全球经贸; 制造业数据; 财富分配; 不确定性; 无风险收益率; 风险偏好; 美元化; 流动性陷阱;