置信水平
- 含机会约束的柔性互联配电网供电恢复方法
上下限;p为置信水平。式(13)表示电压幅值不越限的概率要高于给定置信水平。2.2 确定性模型转化过程1) 机会约束转化本文利用抽样平均近似方法(sample average approximation, SAA)将随机优化问题转换成确定性问题。SAA将电压越限约束表示为:(14)式中:NS为采样数;ξj为某次样本;γ为置信水平;D［F(x,ξj)］为指示函数。由于指示函数是非凸的,上式仍不能直接求解。引入一个0-1二进制变量,将SAA问题表示为混合整数规
电气自动化 2023年5期2023-10-12
- 基于机会约束规划的智能楼宇与社区综合能源系统协调优化
并探讨了不同置信水平下的系统优化方案。然而［14-15］忽略了IB 的蓄热特性,没有充分考虑IB 提供的需求响应对于ICES 优化调度的影响,无法兼顾代理商和用户的利益。综上所述,本文首先基于楼宇的热惯性,针对楼宇用户和ICES 的差异化利益诉求,构建了以ICES运营商为上层领导者、用户为下层跟随者的主从博弈双层优化模型。其次,为应对风光出力的不确定性,采用机会约束规划方法,将含随机变量的机会约束转化为确定性约束,从而整合到主从博弈优化调度模型中,并最终转
电力系统自动化 2023年4期2023-03-13
- 动态可靠度小样本评估方法
下可靠寿命的置信水平为γ，则各应力水平下的损伤经线性累加后， 其累积损伤的置信水平仍然为γ， 从而为高置信度的可靠寿命和可靠度评估奠定了理论基础。 因此，基于文献[5]，本文进一步提出了一种产品动态可靠度小样本评估方法， 建立了程序块谱下高置信度的可靠寿命计算公式，提出了程序块谱、一般载荷和复杂情况下高置信度的可靠度计算公式， 不但能够对产品设计寿命下的可靠度进行评估， 而且还能够对产品的动态可靠度进行实时评估， 克服了传统干涉模型方法的缺点。 高置信度的
机电产品开发与创新 2022年6期2022-12-20
- 基于贝塔分布的最优置信区间研究
一种是在给定置信水平的区间估计下要求平均区间长度最短，另一种是在给定平均区间长度下要求置信度尽可能大或精确度尽可能高.本文主要考虑第1种定义，即在给定置信度水平下求解平均值区间长度最短的区间估计.在数理统计中，关于置信区间的最优性的研究较多.夏乐天等[1]讨论了指数分布参数的最短区间估计;袁长迎等[2]在伽玛分布形状参数已知时研究了尺度参数的最短区间估计;徐美萍等[3]研究了在威布尔分布中尺度参数的最短区间估计;王秀丽[4]研究了均匀分布参数的最短置信区间
江西师范大学学报（自然科学版） 2022年4期2022-10-18
- 基于VMD的CNN-BiLSTM超短期风电功率多步区间预测
间，生成给定置信水平下的风电功率预测区间。1 基本方法原理1.1 变分模态分解由于风电功率数据存在波动大、非线性强、不稳定、时间依赖性强等特点，直接输入预测网络一般难以得到准确的预测结果，故使用变分模态分解(Variational Modal Decomposition, VMD)对预测输入数据进行预处理，从而提高预测精度。VMD是一种时间-频率数据分解方法，它的作用是将一种多分量信号分解成多个单分量调幅调频信号，再通过求解约束变分问题将原始信号分解为数个
华北电力大学学报(自然科学版) 2022年4期2022-08-17
- 考虑置信水平的混合储能平抑风电波动
提出一种考虑置信水平的混合储能平抑风电波动新方法。首先对比在不同时间常数下混合储能对典型日风电出力波动的平抑效果，得到储能参考功率；然后采用EMD将储能参考功率分解成一系列本征模态函数(intrinsic mode function，IMF)，利用瞬时频率—时间曲线混叠最少将储能参考功率划分为功率型高频储能配置和能量型低频储能配置，基于储能成本对其进行合理选型；最后对湖南某地风电场实际数据进行算例仿真。仿真结果表明：考虑置信水平后，储能平抑风电波动所需要的
电力科学与技术学报 2022年1期2022-04-11
- 不同载荷条件下的可靠性转换方法
载荷谱下产品置信水平为γ、 可靠度为R 的可靠寿命单侧置信下限NRL由下式给出1.2 不同载荷条件下的可靠度转换方法若产品在应力水平为Si，加载时长为ni，i=1，2，…，q，的程序块谱下，工作了Nt次循环（以程序块谱为单位），则可通过求解下式得到满足式（3）的可靠度，根据置信限曲线等同性原理可知，此可靠度即为产品在该载荷谱下经过Nt次循环时，其置信水平为γ 的可靠度R（Nt）单侧置信下限RL（Nt）。对于一般情况，设截至某一时刻t，产品在应力水平Si下的
机电产品开发与创新 2021年6期2022-01-04
- 短期风电出力预测方法研究
1-α)% 置信水平上的顶层油温预测区间，对预测结果进行反归一化处理。2 算例分析■2.1 数据预处理为验证本文所提出模型的有效性，获取内蒙某风电场在2016年6-9月间SCADA风电功率数据和风电场风速、风向记录数据，数据时间尺度为15分钟/组。经数据预处理后，识别、剔除明显错误数据并采用二阶插值法修复缺失数据。共得到8518组数据，选取前8338组数据作为训练集，后180组作为预测集。对初始训练集进行K=30次有放回的随机采样，共得到K=30个子训练集
电子制作 2021年16期2021-09-17
- 基于置信语言直觉模糊GMSM的决策
息完全熟悉(置信水平)。通过结合专家的置信水平和专家的评价信息在q阶orthopair模糊数环境中，Bhagawati等[18]给出了一些置信q阶orthopair模糊聚合算子，置信q阶orthopair模糊加权平均 (CFWAq)、置信q阶orthopair模糊有序加权平均 (CFOWAq)、置信q阶orthopair模糊加权几何 (CFWGq)、和置信q阶orthopair模糊有序加权几何 (CFOWGq)。在已有的语言直觉模糊环境中并没有考虑专家对方
绿色科技 2021年16期2021-09-09
- 基于置信水平和q阶orthopair正则模糊数的群决策方法
熟悉度(叫做置信水平)没有包括。因此，Joshi和Gegov[18]提出了基于置信水平的置信q阶orthopair模糊加权平均，置信q阶orthopair模糊有序加权平均，置信q阶orthopair模糊加权几何，置信q阶orthopair模糊有序加权几何。在q阶orthopair正则模糊环境中提出的许多属性决策问题没有将专家对方案的熟悉度纳入信息聚合中。 因此，本文提出了置信q阶orthopair正则模糊加权平均(CNFWA)和置信q阶orthopair正
绿色科技 2021年12期2021-07-22
- 程序块谱和随机谱下的可靠寿命消耗评估方法
谱加载下产品置信水平为γ、可靠度为R 的可靠寿命单侧置信下限为NRL* ，则根据Miner 损伤累积理论，可得由式（3）即可求得产品在任意指定应力水平S**下置信水平为γ、可靠度为R 的可靠寿命单侧置信下限NRL**。通常，标准载荷S**可取Si*（i=1，2，…，q）中的最大值。1.2 可靠寿命消耗评估设某一产品在使用过程中，受到应力水平Si的ni个时长（或循环数）作用，i=1，2，…，m，则产品消耗的可靠寿命百分比置信水平为γ 的单侧置信上限LCUt为
机电产品开发与创新 2021年3期2021-06-22
- 部分核实数据下基于比例差的置信区间宽度的样本量确定
然而，在给定置信水平下，关于疾病流行率之差（比例差）的置信区间的宽度控制在指定范围内的样本量确定还没有相关研究文献。因此，本文中将从置信区间宽度的角度出发对此问题进行研究，提出几种有效的样本量的确定公式或有效算法。如Nedelman［11］所论述，对此类问题假定不存在假阳性误判是合理的。因而，研究不存在假阳性误判下基于流行率之差的区间宽度控制下的样本量的确定问题。表1 疟疾数据1 数据结构和统计模型1.1 数据结构假设有来自第j组的Nj个个体，对每个个体先
重庆理工大学学报(自然科学) 2021年5期2021-06-10
- 可靠寿命消耗评估中的加速系数法
分比LCt的置信水平为γ 的单侧置信上限LCUt由下式给出[3]式中NRL，i为该机电产品在应力水平Si下置信水平为γ、可靠度为R 的可靠寿命单侧置信下限，由下式计算对于不同的加速模型，上式分别由式（3）、式（5）或式（13）给出。该机电产品剩余可靠寿命百分比LRt置信水平为γ的单侧置信下限LRLt为[3]3 双应力可靠寿命消耗评估方法4 多应力可靠寿命消耗评估方法5 算例5.1 算例1设某机械零部件主要受疲劳载荷作用， 疲劳应力幅以Sa表示，疲劳寿命以循
机电产品开发与创新 2020年6期2020-12-22
- 感恩矿工
。在90%的置信水平下，股价跌幅达到8.07%左右时，模型预测失败。在95%的置信水平下，股价跌幅达到8.84%左右时，模型预测失败。在99%时置信水平下，股价跌幅达到9.67%左右时，模型预测失败。模型预测失败说明风险不可控，所以当股价的跌幅较大时，为了控制投资风险，应及时止损，卖出股票。我们真的应该庆幸从事着最崇高的事业我们播撒着爱和光明用辛勤汗水浇灌出明媚的春天让这个世界那么充满温情谁说煤矿工人傻大黑粗谁说咱矿工在生活面前啥都不懂年轻的矿工总是充满热
当代矿工 2020年10期2020-12-13
- 可靠寿命消耗评估和寿命管理方法
寿延寿是在高置信水平、高可靠度的要求下开展的，而现有的寿命消耗评估却没有考虑置信水平与可靠度问题，两者相互脱节，所以也就无法进行科学合理的寿命管理。 本文对此进行了深入系统的研究，给出了机电产品高置信水平的可靠损伤、 可靠寿命消耗和剩余可靠寿命百分比及其置信限的计算公式， 建立了一种服役条件下可靠寿命消耗评估和寿命管理新方法，解决了上述难题。1 可靠损伤和可靠寿命消耗1.1 可靠损伤设N 为产品在广义应力水平S（载荷、温度、湿度、载荷谱、环境谱等）下的寿命
机电产品开发与创新 2020年4期2020-08-13
- 小样本加速寿命试验方法
靠寿命tR的置信水平为γ 的单侧置信下限tRL， 采用加速寿命试验，以解决试验时间长、成本高的问题。现选取一个加速应力水平S2，按传统方法，加速应力水平S2对应力水平S0的加速系数为[1]式中，tR，0和tR，2分别为产品在S0和S2下可靠度为R 的寿命。理论上还可以证明，对于指数分布、两参数Weibull 分布、对数正态分布等，加速系数τ2～0与可靠度R 无关，可以用寿命均值或特征寿命代替tR，0和tR，2。然而，tR，0和tR，2均为真值，工程上无法求
机电产品开发与创新 2020年3期2020-06-28
- 产品控制与市场风险之间的相互作用研究
向。在一定的置信水平下，VaR告诉高级管理人员，如果市场价格对公司的头寸产生不利影响，他们能承受的最大损失是多少。风险价值模型的其中一个用途是对当前的银行和交易进行估值，包括所有交易和非交易工具。另一方面，对未来头寸进行分析，需要用该模型来预测未来市场风险因素的价值。综上所述，市场风险是一项重要的技术技能，产品控制人员需要有效地发挥其作用。阐述市场风险的背景、意义，以及银行如何衡量市场风险，并对产品控制与市场风险之间的相互作用进行研究。关键词：市场风险;风
经济研究导刊 2020年15期2020-06-21
- 温敏核不育水稻HD9802-9S育性相关基因的BSA测序初步分析
5%和99%置信水平作为筛选的阈值[9]，以1 Mb为窗口，每次分析10 kb，统计窗口内SNP位点的ΔSNP-index平均值绘制ΔSNP-index沿染色体分布图.2 结果与分析2.1 BSA重测序的结果2.1.1 HD9802-9S/R446 F2群体BSA重测序结果 HD9802-9S/R446 F2群体的ΔSNP-index沿染色体分布图如图2.以1 Mb为窗口，95%置信水平下超过阈值的连续区域作为候选区域，候选区域范围如表1，99%置信水平的
湖北大学学报(自然科学版) 2020年2期2020-04-08
- 基于SPSS分析的应用型本科院校大学生人文素养现状调查研究
1.121，置信水平值为0.290＞0.05，说明在人文知识方面两样本方差之间没有显著性差异，满足方差齐性的要求。人文知识临界置信水平是0，远小于5%，说明男性大学生与女性大学生在人文知识方面具有显著的差异性。人文精神置信水平值为0.046＜0.05，则说明方差不具有齐性。人文精神临界置信水平为0.252，大于5%，说明男性大学生与女性大学生在人文精神方面不存在明显的差异性。人文行为置信水平值为0.014，则方差不具有齐性。人文行为临界置信水平为0.324
经济师 2020年1期2020-01-16
- 基于VaR 模型中国保险资金投资风险的度量
产组合在某一置信水平下可能遭受到的最大损失。因此，本文通过建立VaR 模型对我国保险资金投资过程中的风险进行实证分析，并结合当前保险资金运用情况和相关政策提出有效建议。二、研究方法VaR（Value at Risk）在险价值，一般指在某一时间段，某项金融资产或某类投资组合在一定置信水平下的最大期望损失。目前，VaR 模型是金融行业衡量市场风险的主流工具。例如，假定在99%的置信水平下，某金融机构的投资组合持有一天的VaR 是100 万元，则可表述为：在正常
市场研究 2019年10期2019-11-04
- 计算VaR的三种历史模拟法的实证对比研究
值VaR给定置信水平1-α和时间间隔t，如果一间实体机构在时间间隔t内预计损失额超过M的概率小于α，则称这家实体机构在时间间隔t内的VaR为M，即P{损失额>M}=α。(二)一般历史模拟法一般历史模拟法将历史值作为未来可能的实现值，将历史的损益分布作为未来的损益情况，进而通过历史数据得到表示未来一段时间一定置信水平下的VaR。其计算步骤为首先确定置信水平1-α和时间间隔t；然后计算历史区间内每天的收益率；最后对得到的收益率进行有放回的抽样，将得到的损失情况
福建质量管理 2019年18期2019-10-14
- 基于VaR方法的股市风险分析
率密度函数，置信水平是c，则收益小于R*的概率表示为：且VaR分为绝对风险指和相对风险值，绝对风险指是指相对于当前头寸的最大损失值，而相对风险值是相对于收益期望值的最大可能损失。即VaR(相对)=-R*W+μW其中μ是期望值，W为头寸的大小。实践中也通常使用这种相对VaR方法。VaR值主要取决于以下三个因素：(1)持有期的长短；(2)置信水平的不同；(3)基础货币量。持有期是指投资组合风险值所在区间，可以是一天也可以是一个月。置信水平的不同主要取决于主体的
福建质量管理 2019年13期2019-07-01
- 一类多区间预测的深度学习模型及实验分析
在某一确定的置信水平下大致的波动范围，因而也能反映出预测结果的不确定信息.相较密度预测而言，区间预测能够较好地满足不确定预测的需要.当前，区间预测的主要研究致力于直接预测时间序列可能的上界与下界.Oord等[6-7]提出通过神经网络将回归问题转换成分类问题，根据预测分类结果的分布计算出区间预测值.然而这种方法得到的区间预测是特定置信水平下的近似区间，因此,Keren等[8]提出两种校准方法，得到更为合理且有效的区间预测值估计.还有通过区间预测的高质量原则构
广州大学学报（自然科学版） 2019年6期2019-06-24
- 聚合物驱的机会约束规划最优控制
题转化为某一置信水平下的确定性优化问题，最优决策满足约束条件的概率不小于该置信水平。对于复杂的机会约束条件，可引入Monte Carlo随机模拟技术进行处理[7]。机会约束规划问题可描述为：(1)x----n维决策向量；ξ----随机向量；Pr{·}----{·}中事件成立的概率；αj、βi----分别为给定的置信水平；fi(x,ξ)----在保证置信水平至少为βi时取得的最大值[8-9]。式(1)中，若m=1，则表示单目标机会约束规划。2 聚合物驱最优控
长春工业大学学报 2019年2期2019-06-04
- 沪铜现货与期货协整分析
ADF检定，置信水平选择5%，结果发现st和ft均是非平稳序列。接着继续对st和ft的一阶差分Δst和Δft做ADF检验，结果发现Δst和Δft均为平稳序列，所以得出结论：st和ft为I(1)变量。表1 ADF单位根检定结果注：表中为P值，***，**，*分别代表置信水平1%，5%，10%四、构建VECM模型按照SC标准构建最佳阶数的VECM模型VECM(3)(3)(4)表2 显示了Engle—Granger和Johanson MLE的协整向量从表2可知非
福建质量管理 2019年2期2019-01-22
- 关于VaR的计算方法
的时间区间的置信水平，测度预期最大损失的方法，给出其数学定义 下某个有价证券的市场值的变化。VaR回答了：发生损失大于给定的VaR的概率小于δ。也就是说，我们可以1-δ的概率保证损失不会超过VaR，这一数据不仅给出了公司市场风险暴露的大小，同时也给出了损失的概率，下面给出VaR的计算方法：1 一般分布中的VaR我们假设：W0为投资组合的初始价值，R为收益率，则在目标期末的投资组合将为W=W0（1+R）。令R的期望值与波动性分别为μ和δ，且在给定置信水平下该
科学与财富 2018年30期2018-12-28
- 两参数Cauchy分布的参数估计方法
而，参数μ的置信水平1-α的区间估计为：1.2 参数λ的区间估计构造如下仅含有参数λ的枢轴量：又：于是T（λ）是仅含有参数λ的枢轴量，又T（λ）是λ的严格单调减函数。给定显著性水平α，枢轴量T（λ）的上侧1-α/2，α/2分位数分别记为T1-α/2和，通过Monte-Carlo模拟可以得到不同样本容量所对应的枢轴量T（λ）的上侧分位数值。从而，参数λ的置信水平1-α的区间估计为：1.3 模拟分析给定置信水平1-α=0.90 ，取样本容量n=10（5）30
统计与决策 2018年20期2018-11-22
- 单因子方差分析法在卷烟均匀性检验中的研究与应用
析；临界值；置信水平；均匀DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.18.1890 引言卷烟物理指标（卷烟质量、圆周、长度、吸阻、硬度和总通风率）共同试验是烟草实验室检测能力互认的重要内容，也是CNAS判定申请认可实验室和获准认可实验室技术能力的重要技术依据之一。对于卷烟工业企业而言，针对当前多点同质化加工的要求，通过共同试验能够有效提高检测结果的一致性，进而确保各生产点卷烟品质的一致性。目前国内外开展共同试验的通用做法是按照相
山东工业技术 2018年18期2018-10-31
- 基于置信水平的毕达哥拉斯模糊综合评价方法
，或者称为“置信水平”。例如，在博士论文、期刊论文、奖获评审、国家自然科学基金项目评审等问题中，专家在给出“评估值”的同时，还须以类似“熟悉程度”等形式说明自己评判的可靠性。“置信水平”的实质就是评审专家对自己评判的可靠性的主观评价，应该受到重视。然而如何规范地将“置信水平”信息融入专家的最终评判评估结果并以此做出决策却成了难题。针对此类考虑置信水平的评价问题，朱卫东等提出利用历史评估结果的准确性衡量专家提供的评价信息可靠性的方法，进而提出一种基于证据理论
统计与信息论坛 2018年10期2018-10-16
- Kelly-CVaR模型在大类资产配置中的应用
表示在给定的置信水平α下，投资者在某一市场波动范围内面临的最大可能损失，方法被广泛运用于金融市场中的风险管理。但VaR方法也存在一些不足，为了克服VaR方法的缺陷，Rockefeller和Urease(2002)提出了条件VaR模型(Conditional VaR，以下简称CVaR)。CVaR衡量尾部损失的平均值，代表了超额损失的平均值，被认为是一种比VaR更有效的风险配置方法[2]。但CVaR是衡量和管理风险的一个指标，难以单独用于资产配置，由此在CVa
重庆工商大学学报（自然科学版） 2018年5期2018-09-12
- 测试代价受限下数据的属性和粒度选择方法
用观测误差的置信水平来衡量。误差置信水平越高，数据粒度越粗。本文首先建立了包含误差置信水平、误差区间、邻域模型和可变的代价函数等内容的理论模型；接着提出了一个高效的属性和粒度选择的算法，其中运用了三个剪枝技术以提高算法的效率；最后，在多个UCI数据集的实验结果表明，所提算法能针对不同大小的总测试代价约束进行有效的属性和粒度选择，并且揭示了算法所得的最优属性子集和最优数据粒度随着总测试代价上限的大小变化的规律。2 理论模型本节建立理论模型，从而为下一节的算法
计算机工程与科学 2018年8期2018-08-23
- 高管激励、研发投入与企业绩效调节效应实证分析
6，且在1%置信水平下显著，说明企业的研发投入对于企业的业绩提升起着明显的正向作用。因此，本文的假设 H1得到验证。CG的系数是0.093，且在5%置信水平上显著，交互项 RD*CG 的系数为 0.079，且在 5%置信水平下显著。因此，假设H2得到验证。Wage的系数为0.176，在1%置信水平上显著，RD*Wage的系数为0.048，在5%置信水平上显著。因此，假设H3得到验证。3 结论本文使用中国创业板上市公司2009年至2014年的数据中有研发投入
西部皮革 2018年12期2018-07-31
- 基于F分布的最短置信区间研究
意义。在给定置信水平的情况下，基于单峰对称分布的参数的区间估计，传统方法构造的区间是最短置信区间；当分布为单峰非对称时，利用传统方法构造的区间是等尾置信区间，而不是最短置信区间。关于研究最优区间估计的文献有很多，李柏林[1]证明了最优区间估计的存在性，并推导出了常见分布的参数的区间估计公式；钱瑛[2]证明了单峰分布的最短置信区间的存在性；姜培华[3]证明了两正态总体方差比的最优区间的存在性，即F分布最优区间的存在性，这些文献都只是从理论上证明不同分布下的最
统计与决策 2018年12期2018-07-12
- 考虑市场力风险约束的最优AGC控制模型
VaR为给定置信水平α下的最大损失或最大风险上限。正常负荷波动下，假设辅助服务市场价格服从正态分布，即x～N(μ,σ2)，如图3所示，μ为期望成本，σ为标准差，可将其转换为标准正态分布：(2)图3 市场价格概率分布示意图Fig.3 Schematic diagram of probability distribution of market prices采用参数分布法根据历史价格分布，模拟市场交易价格和辅助服务的购买成本，得到电网公司购买成本的分布，进而算
电力自动化设备 2018年5期2018-05-16
- VaR模型实证分析报告
条件下，给定置信水平和持有期,某种投资组合可能发生的最大损失值。例如，某公司的投资组合在置信水平为99%，持有期为一天时的VaR为70万元。它说明该公司可以有99%的把握相信持有一天该投资组合的最大损失不会超过70万元。换句话说，该公司持有一天该投资组合的损失超过70万元的可能性只有1%。参数法可以采用直接法、移动平均和指数移动平均3种方法。二、VaR模型实例(一)数据描述在锐思数据库中，选取茂化实华(股票代码：000637)股票，将股票的日收盘价作为原始
福建质量管理 2018年7期2018-04-08
- 滚动轴承性能时间序列的模糊假设检验
否定域与模糊置信水平，采用Monte Carlo仿真和试验研究验证该模型的有效性。1 模糊假设检验模型1.1 基本原理滚动轴承性能参数的时间序列为X=(x(1),x(2),…,x(t),…,x(T));T>5，X⊂R，(1)式中:T为数据的个数；R为模糊集。为评估滚动轴承质量的历史演变，从X中任意取Xi和Xj，可得Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(k),…,xi(K));Xi⊂Ui;i=1,2,…，(2)Xj=(xj(1),xj(2),…,xj(k
轴承 2017年7期2017-07-25
- 寿命服从两参数对数Laplace分布的统计分析方法研究
易见参数μ的置信水平1-α的区间估计为：于是F(μ)是仅含有参数μ的枢轴量，又F(μ)为μ的严格单调增函数，且由此，给定显著性水平α，枢轴量F(μ)的上侧1-α/2,α/2的分位数记为F1-α/2和Fα/2，易见参数μ的置信水平1-α的区间估计为取样本容量n=3(1)30，通过10 000次Monte-Carlo模拟得F(μ)的0.99，0.95，0.90，0.85，0.15，0.10，0.05，0.025，0.01的上侧分位数，如表1所示。2.2 刻度参
兵器装备工程学报 2017年4期2017-04-28
- 用VaR方法分析中国A股市场的风险
股市场在不同置信水平下的风险值，并与实际投资收益做了对比。最后得出用VaR方法度量A股市场的风险是可行的。【关键词】沪深300指数；VaR；置信水平；A股1、研究背景介绍2014年下半年中国A股市场开启了一波罕见的大牛市，一时间全民炒股成为了一股热潮，尤其是新股民甚至产生一种错觉，只要炒股就能挣钱。但是15年六月中旬开始，A股开始暴跌，在短短十几天时间里，上证指数从最高的5000多点一路猛跌至3300多点，一时间千股跌停。至此一些新股民开始闻股色变。然而仅
大经贸 2017年1期2017-03-17
- 参数法、半参数法的动态VaR模型风险度量
能力最弱，在置信水平99.5%下，EGARCH模型最准确，在置信水平95%下，PGARCH模型最准确；GED分布描述市场的准确程度相对最弱，在较高的置信水平下，半参数模型能更好地度量市场的风险，在较低的置信水平下，参数模型能更好地度量股票市场的风险。动态VaR模型；风险测度；损失函数0 引言做好风险管理，最重要的一个环节是进行风险度量，金融风险度量的主要手段之一是在险价值(Value at Risk, VaR)。VaR可以看作是建立在过去和现在信息上的未来
统计与决策 2016年23期2016-12-20
- 引信可靠性考核的系统性错误及统计检验方法
信；可靠性；置信水平；假设检验0引言可靠性要求达到0.93以上，置信度0.9，我们的方案是(54,1)；同样的要求，美军制定的抽样方案是(16,2)。如此简单的问题怎么会有如此悬殊的答案？文献[1]指出，是我们错了。“不低于0.93则通过”与“低于0.93则拒止”，对于全数检验是同义语；但是对于抽样检验是完全不同的两个概念。抽样结果有随机散布，只要实际成功率不为0或100%，抽样中通过或拒止的可能性都存在。在高概率通过与高概率拒止之间有一个灰色中间地带，通
探测与控制学报 2016年3期2016-07-22
- 考虑风电置信水平的机组组合优化方法
）考虑风电置信水平的机组组合优化方法王石，吴峰 （河海大学能源与电气学院，江苏南京211100）摘要：置信水平是将风电功率波动由概率形式体现的。随着节能减排的需求越来越大，考虑置信水平能够使系统机组不过多的安排机组备用，以免增加系统的运行成本。基于机组组合的方法，提出了一种考虑置信水平下的备用决策方法。通过考虑风电功率波动的概率分布和负荷波动的概率分布，建立联合概率密度函数，然后加入置信水平，得到不同置信水平下的系统基本发电成本和校正调度成本。采用IEE
电网与清洁能源 2016年2期2016-06-22
- 含随机风电出力及电网安全的电网调度策略研究
足负荷需求的置信水平。2)机组出力约束燃煤机组的出力约束为Pimin≤Pi≤Pimax(13)风电场的出力约束为0≤PW≤PWmax(14)3)网络安全约束-PL≤BdiagLB-1[Pg-PD]≤PL(15)(16)式中:B为系统的导纳矩阵；xi为支路i的电抗；Nl为系统支路条数；L为系统支路节点的连接矩阵；PL为支路功率约束向量。2.3 模型的确定性转化求解机会约束规划问题的一种常用的方法是将其转化为确定性优化模型。式(12)可转化为(17)整理后：(
四川电力技术 2016年1期2016-03-02
- 结构性能概率模型的小样本建模方法
一般可以一定置信水平下推断结果的相对误差反映统计不定性的影响．它们亦为随机变量，且随机性越大，推断中的统计不定性越大．令它们分别为矩法推断结果可能具有的相对误差．可以证明它们分别服从标准正态分布和自由度为n-1的卡方分布[8]．这时利用区间估计法[3]，可得一定置信水平下相对误差的上、下限．图1所示为置信水平C=0.9、变异系数的典型情况下相对误差的上、下限．可见：样本容量较小时，矩法推断结果存在着较大的相对误差，受统计不定性的影响显著，且主要存在于对标准
西安建筑科技大学学报（自然科学版） 2016年2期2016-01-22
- 多杯等流型气锚应用试验效果统计误差评价
，1-a称为置信水平。若成立，则称随机区间为参数q在置信水平1-a下的置信区间。式中：n— 样本容量，无因次。1.2 抽样误差与置信区间当总体方差 s2为未知时，设X1,X2,…,Xn为服从总体 N(m, s2)的一个样本，由于 s2未知，我们常用样本方差 s2估计总体方差 s2，此时统计量，对于给定的显著性水平a，根据t分布表可以确定 m的双侧临界值 ta/2(n - 1) ，使得成立。可得总体均值m的置信水平为1-a的置信区间为[9]：则式中：Dx—
当代化工 2015年11期2015-11-14
- 基于不确定性优化模型的空气质量管理
能够分析不同置信水平下的管理情景。将ISFPP模型应用到一个假设的空气质量管理案例中，结果表明，置信水平的变化，可能导致系统总成本、污染物处理量及超标排放量发生相应的变化；在不同的置信水平下，生产企业能够选择合适的污染物控制措施，确定合理的污染物处理量和超标排放量。因而，模型结果能够用于生成决策方案，进而帮助决策者制订有效的管理政策。空气质量管理；优化模型；区间线性规划；随机数学规划；模糊可能性规划；不确定性刘敏，郑川江，陆海清.基于不确定性优化模型的空气
环境工程技术学报 2015年2期2015-08-24
- 索赔额服从指数分布的聚合模型条件风险价值研究
损失变量L在置信水平α下的风险价值(Value-at-Risk,VaR)为定义2[6]损失变量L在置信水平α下的条件风险价值(CVa R)为引理[7]损失变量L的分布函数为FL(x),有,其中πα为FL(x)的α分位点.定理 在短期聚合风险模型中,若个体索赔额服从均值为θ的指数分布,理赔次数,则总理赔额S在置信水平α下的CVa R为证 根据卷积方法,由全概率公式其中F*n(x)为个别索赔额X的n重卷积分布函数.N=n时,X1,X2,...,Xn服从,由伽马
周口师范学院学报 2015年2期2015-04-24
- 基于GARCH模型的VaR方法对中国股市风险的实证分析
序列在5%的置信水平下不存在明显的相关性.因此可以对沪深300对数收益率序列建立均值方程：rt=0.000367+μt其中μt为随机误差项,0.000367为对数收益率序列均值,rt为t时刻的收益率.图1 对数收益率序列的自相关分析图将去均值化得到随机误差项的序列,并对残差的平方做分布图进行检查ARCH效应,结果如下图2.由图2可以看出序列存在自相关,即存在ARCH效应.图2 对数收益率的残差平方的自相关分析图(4)GARCH建模为了消除残差序列的ARCH
海南热带海洋学院学报 2015年5期2015-03-14
- 中心极限定理在统计推断中的应用
于总体均值的置信水平为1－α的置信区间为在许多实际问题中，我们还经常碰到总体分布和总体方差均未知的情况，此时可以用样本方差s2作为总体方差D(X)的无偏估计量，用s2代替D(X)，根据中心极限定理，仍可以求出μ的置信水平为1－α的置信区间例1 以X表示某一工厂生产的某种器材的寿命(以小时计)，经验表明D(X)=1156，现从总体中取得一容量为49的样本，得到各个观察值，并计算出样本均值珋x=1589，样本方差s2=1122.25.求总体均值μ在置信水平为0
长春师范大学学报 2015年2期2015-01-02
- 互联网金融风险度量模型选择研究
0%和95%置信水平下的最优GARCH-VaR和GARCH-CVaR模型，作为对应置信水平下的VaR和CVaR的度量。结果表明，CVaR模型能更有效地度量互联网风险，其不仅可以很好地度量现有的风险水平，还对风险具有预测性。互联网金融风险；GARCH模型；VaR；CVaR一、问题的提出2013年，余额宝拉开了互联网金融理财的序幕，带动了众多互联网企业在金融领域进行圈地运动，给传统的金融业带来前所未有的冲击。这些互联网理财产品凭借门槛低、流动性强、收益高的特点
金融理论与实践 2014年12期2014-07-18
- 跨国技术转移和扩散与国家创新能力的协整及因果关系检验
是在10%的置信水平下，国家创新能力、国际贸易、跨国研发机构嵌入及其一阶差分序列的零假设(即时间序列是非平稳的)都不能被拒绝 (ADF 检验值大于10%置信水平的临界值)，说明国家创新能力、国际贸易、跨国研发机构嵌入及其一阶差分序列是非平稳序列。无论在1%、5%还是在10%的置信水平下，国家创新能力、国际贸易、跨国研发机构嵌入的二阶差分序列的零假设(即时间序列是非平稳的)被拒绝 (ADF 检验值小于1%、5%、10%置信水平的临界值)，说明国家创新能力、国
中国科技论坛 2014年4期2014-02-06
- 分形市场理论下中国股市VaR研究
R），在给定置信水平c下期末资产的最小价值为P*=P0（1+R*），因此根据定义，VaR可表示为：由以上定义可以看出，计算VaR最主要的计算组合最低收益率R*。假定投资组合未来收益率的概率密度为f（P），则对于某一置信水平c下投资组合的最小值，有VaR在本质上是统计投资组合价值的波动，所以关键在于构造投资组合价值变化的概率分布。根据VaR的定义，VaR分析依赖于收益率特别是极端收益率的分布，而极端收益率的特性与整个过程的收益率特性是不同的。因此，如何准确描
湖北社会科学 2013年11期2013-05-25
- 基于CVaR度量的投资组合优化研究
期内、给定的置信水平下潜在的最大损失。关于对 VaR 的改进，ROCKAFELLAR［3］等提出了条件风险价值CVaR的优化投资组合模型，并得出CVaR最优化投资组合与VaR最优化投资组合近似一致的结论。CVaR作为一致性的风险度量，已成为金融风险度量的有力工具。近年来，国内在关于风险价值度量方面的研究相对较热。刘小茂等研究了均值-CVaR有效前沿［4］;何洁琳等研究了一致性风险度量意义下的投资组合［5］，并给出了相关的实证;高岳琳等研究了基于CVaR约束
武汉理工大学学报（信息与管理工程版） 2012年1期2012-09-08
- 模糊范数法评估纳米添加剂润滑脂摩擦试验数据
率密度函数与置信水平系统总体属性参数的经验概率密度函数可以用隶属函数表示为(21)置信水平P为(22)(22)式必须满足0≤P≤1。(23)由(22)式可知，P受q和L的影响。若要求P为某一常数，如P=95%或P=99%或P=100%，则可以调节q和L来满足此要求。此外，因小样本数据个数很少，故L值一般是很小的，如L=1，2或3。在实际计算中，一般给定P，优选L=3，再调节q以满足P，就可以得到在P置信水平下的区间评估结果[xL,xU]。3 评估结果及理论
轴承 2011年2期2011-07-22
- 不重复抽样下总体比例的估计
置信概率或称置信水平。由于超几何分布是离散分布，而正态分布是连续分布，因此考虑对其进行连续性修正[1,2]：正态近似产生的误差主要与P和n相关，P接近于0和1时误差相当大，文献[1]列出了正态近似的最小np值与n值。除正态近似外，Burstein[4]提出由二项分布近似超几何分布而借用二项参数的置信区间略作修正近似成为p的置信区间，当然此时二项参数的置信区间要尽可能准确。本文研究比较区间CI1、CI2、CI3的统计性质，以决定它们的取舍。1 范围概率设总体
统计与决策 2011年12期2011-03-09
- 基于GARCH-CVaR与GARCH-VaR的人民币汇率风险测度及效果对比研究
、分布假定和置信水平对VaR和CVaR风险测度的影响以及CVaR相对于VaR的优势.1 VaR及CVaR概述1.1 VaR及CVaR的概念(1)VaR(Value at Risk)指处于风险中的价值，一般称为风险价值或在险价值，Jorion P(1996)把VaR定义为:资产在给定的置信水平和持有期下预期的最大损失.即:其中，Δp为资产在持有期内的损失，VaR为置信水平c(一般取为99%、95%、90%)下的风险价值.(2)CVaR(Conditional
中南民族大学学报（自然科学版） 2011年2期2011-02-07
- 区间估计中一个问题的探讨
组样本，给定置信水平1－α，若μ已知，求σ2的置信区间。解2 对于样本随机变量X1，X2，…，Xn，由于Xi～N（μ，σ2），i＝1，2，…，n，显然是σ2的无偏估计。又μ已知，所以可由此找σ2的置信区间。显然（Xi－μ）／σ～N（0，1），i＝1，2，…，n，那么故对于给定的置信水平1－α，σ2的置信区间为对于σ2的这两个置信区间，我们该如何选择了下面我们来看一个很常见的例子。例1 某工厂用包装机包装奶粉，设包装机称得的奶粉重量（单位：克）X服从正态分布
衡阳师范学院学报 2011年6期2011-01-09