機械行業(yè)是我國“十一五”規(guī)劃中重點支持發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)之一,大力振興機械工業(yè)也是加速我國從機械大國向機械強國轉(zhuǎn)化的重要戰(zhàn)略舉措。隨著天津濱海新區(qū)作為“第三極”的開發(fā)已納入國家發(fā)展戰(zhàn)略,加強天津重工業(yè)制造基地的建設(shè)就更加緊迫。機械行業(yè)投資大,利潤率低,成敗風(fēng)險大,因此定量分析機械行業(yè)投資項目的風(fēng)險顯得尤為重要。合理預(yù)測未來年份利潤達(dá)到預(yù)期值的概率分布,從而明確項目的風(fēng)險程度,對于投資者的決策有著十分重要的意義。 影響利潤的因素很多,本文選取市場需求和成本這兩個決定利潤的最重要的因素進(jìn)行分析:分別選取全社會對設(shè)備、工具、器具的固定資產(chǎn)投資購置費來反映對機械行業(yè)的市場需求;以成本中變動最大的原料成本(機械行業(yè)用鐵礦石價格)來反映成本的變化。首先根據(jù)一元擬合優(yōu)度檢驗(包括正態(tài)性檢驗等方法)確定市場需求和成本各自變化率的邊緣分布,然后首次采用基于概率積分變換的copula擬合優(yōu)度檢驗方法,從Frank、Gumbel和Clayton三種Archimedian copula中選擇最優(yōu)的一種關(guān)聯(lián)函數(shù)進(jìn)行分析,其各種邊緣參數(shù)和copula參數(shù)可通過極大似然估計法得到。然后用數(shù)值積分法計算了各種相關(guān)性度量,如Spearman'sρ、Kendall'sτ、Gini'sγ、Blomqvist'sβ、Schweizer and Wolff'sσ以及基于這些系數(shù)的推廣。結(jié)果表明這些系數(shù)差別不是很大,而且市場需求變化率同成本變化率之間存在一定的負(fù)相關(guān)性。 首次運用隨機梯度Boosting、支持向量機、自適應(yīng)樣條回歸和線性回歸4種方法分別擬合了中國機械行業(yè)利稅總額變化率同市場需求和成本變化率這兩個指標(biāo)之間的函數(shù)關(guān)系,還進(jìn)行了數(shù)據(jù)檢驗,結(jié)果表明隨機梯度Boosting方法擬合得最好,并且計算了市場需求和成本對于利稅總額的相對影響和偏相關(guān)。 并首次將擬合copula產(chǎn)生的隨機數(shù)代入隨機梯度Boosting預(yù)測函數(shù)中,利用蒙特卡羅法模擬了2010年中國機械行業(yè)利稅總額的概率分布,并求得風(fēng)險度量方差、VaR和條件風(fēng)險值(CVaR)。最后還具體預(yù)測了天重江天重工公司技改項目2010年利稅總額的概率分布,利稅總額大于等于1.294億元的可能性為80%,小于1.294億元的概率為20%。本文還分別以機械工業(yè)總產(chǎn)值代替全社會對設(shè)備、工具、器具的固定資產(chǎn)投資購置費;以鋼價格代替鐵礦石價格,證實它們兩兩之間存在明顯的線性相關(guān)性,表明指標(biāo)選取的合理性。而且驗證了本文風(fēng)險分析方法的有效性。最后提出了天津市重型機械行業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略。
【學(xué)位單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2007
【中圖分類】：F426.4;F224
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 風(fēng)險管理的必要性和可行性
        1.1.2 風(fēng)險的定義
        1.1.3 風(fēng)險分析的概念
        1.1.4 風(fēng)險分析基本方法
    1.2 風(fēng)險分析研究現(xiàn)狀
    1.3 本論文主要工作
第二章 分析框架及數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.1 項目背景
    2.2 本文風(fēng)險分析的總體思路
    2.3 數(shù)據(jù)說明及預(yù)處理
        2.3.1 數(shù)據(jù)說明
        2.3.2 邊緣分布確定
第三章 市場需求與成本價格copula擬合及相關(guān)性度量
    3.1 copula及阿基米德（Archimedean）copula
    3.2 相關(guān)性度量
        3.2.1 線性相關(guān)系數(shù)
        3.2.2 和諧性度量
        3.2.3 其它相關(guān)性度量
    3.3 copula擬合優(yōu)度檢驗
        3.3.1 基于概率積分變換的擬合優(yōu)度檢驗
        3.3.2 基于核密度估計的擬合優(yōu)度檢驗
2擬合優(yōu)度檢驗'>        3.3.3 基于X²擬合優(yōu)度檢驗
        3.3.4 基于生成元核密度的擬合優(yōu)度檢驗
        3.3.5 不同方法檢驗功效模擬研究
    3.4 擬合copula
        3.4.1 選擇最優(yōu)的copula
        3.4.2 已定copula的相關(guān)性度量
第四章 利稅總額隨機梯度Boosting分析
    4.1 回歸方法、機器學(xué)習(xí)和函數(shù)估計基本思想
    4.2 集成學(xué)習(xí)技術(shù)Boosting和Bagging
        4.2.1 Boosting算法
        4.2.2 Bagging算法
    4.3 梯度Boosting
    4.4 模型的控制
    4.5 隨機梯度Boosting
    4.6 利稅總額的回歸分析
        4.6.1 隨機梯度Boosting
        4.6.2 其它算法比較
第五章 利稅風(fēng)險分析
    5.1 2010年機械行業(yè)利稅總額風(fēng)險分析
        5.1.1 利稅總額概率分布的蒙特卡羅模擬
        5.1.2 2010年利稅總額風(fēng)險度量計算
    5.2 2010年天重江天重工公司利稅風(fēng)險分析
    5.3 基于工業(yè)總產(chǎn)值和鋼價格的利稅風(fēng)險分析
第六章 天津重型機械行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略
    6.1 天津重型機械行業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)與思路
        6.1.1 天津重型機械行業(yè)優(yōu)勢
        6.1.2 天津重型機械行業(yè)不足
        6.1.3 天津重型機械行業(yè)發(fā)展的思路
    6.2 天津發(fā)展重型機械行業(yè)的規(guī)劃方案與目標(biāo)
    6.3 天津重型機械成套設(shè)備產(chǎn)品發(fā)展重點
    6.4 天津重型機械行業(yè)發(fā)展措施與建議
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 研究總結(jié)
    7.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間的研究成果
致謝

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 郭嘉良;海岸帶漁業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的隨機梯度和規(guī)則集成評價預(yù)測[D];天津大學(xué);2010年

本文編號：2878912