基于copula及隨機(jī)梯度Boosting的機(jī)械行業(yè)利稅風(fēng)險(xiǎn)分析
發(fā)布時(shí)間:2020-11-11 07:22
機(jī)械行業(yè)是我國(guó)“十一五”規(guī)劃中重點(diǎn)支持發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)之一,大力振興機(jī)械工業(yè)也是加速我國(guó)從機(jī)械大國(guó)向機(jī)械強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)化的重要戰(zhàn)略舉措。隨著天津?yàn)I海新區(qū)作為“第三極”的開(kāi)發(fā)已納入國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略,加強(qiáng)天津重工業(yè)制造基地的建設(shè)就更加緊迫。機(jī)械行業(yè)投資大,利潤(rùn)率低,成敗風(fēng)險(xiǎn)大,因此定量分析機(jī)械行業(yè)投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)顯得尤為重要。合理預(yù)測(cè)未來(lái)年份利潤(rùn)達(dá)到預(yù)期值的概率分布,從而明確項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)程度,對(duì)于投資者的決策有著十分重要的意義。 影響利潤(rùn)的因素很多,本文選取市場(chǎng)需求和成本這兩個(gè)決定利潤(rùn)的最重要的因素進(jìn)行分析:分別選取全社會(huì)對(duì)設(shè)備、工具、器具的固定資產(chǎn)投資購(gòu)置費(fèi)來(lái)反映對(duì)機(jī)械行業(yè)的市場(chǎng)需求;以成本中變動(dòng)最大的原料成本(機(jī)械行業(yè)用鐵礦石價(jià)格)來(lái)反映成本的變化。首先根據(jù)一元擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(包括正態(tài)性檢驗(yàn)等方法)確定市場(chǎng)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(yàn)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(guò)極大似然估計(jì)法得到。然后用數(shù)值積分法計(jì)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(chǎng)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(yùn)用隨機(jī)梯度Boosting、支持向量機(jī)、自適應(yīng)樣條回歸和線性回歸4種方法分別擬合了中國(guó)機(jī)械行業(yè)利稅總額變化率同市場(chǎng)需求和成本變化率這兩個(gè)指標(biāo)之間的函數(shù)關(guān)系,還進(jìn)行了數(shù)據(jù)檢驗(yàn),結(jié)果表明隨機(jī)梯度Boosting方法擬合得最好,并且計(jì)算了市場(chǎng)需求和成本對(duì)于利稅總額的相對(duì)影響和偏相關(guān)。 并首次將擬合copula產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)代入隨機(jī)梯度Boosting預(yù)測(cè)函數(shù)中,利用蒙特卡羅法模擬了2010年中國(guó)機(jī)械行業(yè)利稅總額的概率分布,并求得風(fēng)險(xiǎn)度量方差、VaR和條件風(fēng)險(xiǎn)值(CVaR)。最后還具體預(yù)測(cè)了天重江天重工公司技改項(xiàng)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(jī)械工業(yè)總產(chǎn)值代替全社會(huì)對(duì)設(shè)備、工具、器具的固定資產(chǎn)投資購(gòu)置費(fèi);以鋼價(jià)格代替鐵礦石價(jià)格,證實(shí)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(yàn)證了本文風(fēng)險(xiǎn)分析方法的有效性。最后提出了天津市重型機(jī)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(jí)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(xiǎn)管理的必要性和可行性
1.1.2 風(fēng)險(xiǎn)的定義
1.1.3 風(fēng)險(xiǎn)分析的概念
1.1.4 風(fēng)險(xiǎn)分析基本方法
1.2 風(fēng)險(xiǎn)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(xiàng)目背景
2.2 本文風(fēng)險(xiǎn)分析的總體思路
2.3 數(shù)據(jù)說(shuō)明及預(yù)處理
2.3.1 數(shù)據(jù)說(shuō)明
2.3.2 邊緣分布確定
第三章 市場(chǎng)需求與成本價(jià)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(yàn)
3.3.1 基于概率積分變換的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
3.3.2 基于核密度估計(jì)的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)'> 3.3.3 基于X2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
3.3.4 基于生成元核密度的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
3.3.5 不同方法檢驗(yàn)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(jī)梯度Boosting分析
4.1 回歸方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和函數(shù)估計(jì)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(jī)梯度Boosting
4.6 利稅總額的回歸分析
4.6.1 隨機(jī)梯度Boosting
4.6.2 其它算法比較
第五章 利稅風(fēng)險(xiǎn)分析
5.1 2010年機(jī)械行業(yè)利稅總額風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)度量計(jì)算
5.2 2010年天重江天重工公司利稅風(fēng)險(xiǎn)分析
5.3 基于工業(yè)總產(chǎn)值和鋼價(jià)格的利稅風(fēng)險(xiǎn)分析
第六章 天津重型機(jī)械行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略
6.1 天津重型機(jī)械行業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)與思路
6.1.1 天津重型機(jī)械行業(yè)優(yōu)勢(shì)
6.1.2 天津重型機(jī)械行業(yè)不足
6.1.3 天津重型機(jī)械行業(yè)發(fā)展的思路
6.2 天津發(fā)展重型機(jī)械行業(yè)的規(guī)劃方案與目標(biāo)
6.3 天津重型機(jī)械成套設(shè)備產(chǎn)品發(fā)展重點(diǎn)
6.4 天津重型機(jī)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)】
本文編號(hào):2878912
【學(xué)位單位】:天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)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(xiǎn)管理的必要性和可行性
1.1.2 風(fēng)險(xiǎn)的定義
1.1.3 風(fēng)險(xiǎn)分析的概念
1.1.4 風(fēng)險(xiǎn)分析基本方法
1.2 風(fēng)險(xiǎn)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(xiàng)目背景
2.2 本文風(fēng)險(xiǎn)分析的總體思路
2.3 數(shù)據(jù)說(shuō)明及預(yù)處理
2.3.1 數(shù)據(jù)說(shuō)明
2.3.2 邊緣分布確定
第三章 市場(chǎng)需求與成本價(jià)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(yàn)
3.3.1 基于概率積分變換的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
3.3.2 基于核密度估計(jì)的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)'> 3.3.3 基于X2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
3.3.4 基于生成元核密度的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
3.3.5 不同方法檢驗(yàn)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(jī)梯度Boosting分析
4.1 回歸方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和函數(shù)估計(jì)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(jī)梯度Boosting
4.6 利稅總額的回歸分析
4.6.1 隨機(jī)梯度Boosting
4.6.2 其它算法比較
第五章 利稅風(fēng)險(xiǎn)分析
5.1 2010年機(jī)械行業(yè)利稅總額風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)度量計(jì)算
5.2 2010年天重江天重工公司利稅風(fēng)險(xiǎn)分析
5.3 基于工業(yè)總產(chǎn)值和鋼價(jià)格的利稅風(fēng)險(xiǎn)分析
第六章 天津重型機(jī)械行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略
6.1 天津重型機(jī)械行業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)與思路
6.1.1 天津重型機(jī)械行業(yè)優(yōu)勢(shì)
6.1.2 天津重型機(jī)械行業(yè)不足
6.1.3 天津重型機(jī)械行業(yè)發(fā)展的思路
6.2 天津發(fā)展重型機(jī)械行業(yè)的規(guī)劃方案與目標(biāo)
6.3 天津重型機(jī)械成套設(shè)備產(chǎn)品發(fā)展重點(diǎn)
6.4 天津重型機(jī)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)】
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1 郭嘉良;海岸帶漁業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的隨機(jī)梯度和規(guī)則集成評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)[D];天津大學(xué);2010年
本文編號(hào):2878912
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