本文關(guān)鍵詞：證券行業(yè)操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型的Bayes估計(jì)

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【摘要】：數(shù)理統(tǒng)計(jì)是通過對某些現(xiàn)象的頻率的觀察來發(fā)現(xiàn)該現(xiàn)象的內(nèi)在規(guī)律性,并作出一定精確程度的判斷和預(yù)測;將這些研究的某些結(jié)果加以歸納整理,逐步形成一定的數(shù)學(xué)概型。國際上通常把數(shù)理統(tǒng)計(jì)分為兩類:經(jīng)典學(xué)派與貝葉斯學(xué)派。兩者的差別在于是否使用了先驗(yàn)信息。貝葉斯估計(jì)的概念是20世紀(jì)50年代由Robbins最早提出的,經(jīng)過一個多世紀(jì)的發(fā)展,貝葉斯方法已經(jīng)逐漸發(fā)展成統(tǒng)計(jì)學(xué)中極其重要的一個學(xué)派。貝葉斯方法是根據(jù)已有數(shù)據(jù)去估計(jì)未知參數(shù)的某些性質(zhì)。這樣的處理方式使得到的結(jié)果更加良好,更加貼近實(shí)際。從而說明了貝葉斯估計(jì)應(yīng)用的廣泛性。證券行業(yè)中操作風(fēng)險(xiǎn)因?yàn)槌霈F(xiàn)頻率的不穩(wěn)定性以及人為因素占有極其重要的作用,導(dǎo)致操作風(fēng)險(xiǎn)難以通過量化來進(jìn)行預(yù)測。如何將操作風(fēng)險(xiǎn)量化進(jìn)而將量化的操作風(fēng)險(xiǎn)加入證券行業(yè)操作風(fēng)險(xiǎn)管理體系已經(jīng)成為了近年來研究人員研究的重要內(nèi)容之一。操作風(fēng)險(xiǎn)難以量化的主要原因是數(shù)據(jù)缺乏并且難以搜集,損失數(shù)據(jù)的缺乏會直接影響參數(shù)的估計(jì),進(jìn)而使估計(jì)不準(zhǔn)確。所以將模型的參數(shù)通過貝葉斯方法確定是本文的一大亮點(diǎn),本文主要通過貝葉斯方法結(jié)合搜集的數(shù)據(jù)確定了先驗(yàn)分布,從而有效的解決了數(shù)據(jù)缺乏帶來的一系列問題。本論文內(nèi)容主要:第一章簡單介紹了貝葉斯估計(jì)以及操作風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)內(nèi)容;第二章簡述貝葉斯估計(jì)的決策理論和性質(zhì);第三章通過建立模型,利用極大似然估計(jì)以及貝葉斯估計(jì)將損失數(shù)據(jù)的參數(shù)進(jìn)行了確定,得出操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)的結(jié)果并進(jìn)行了比較。第四章在對參數(shù)的貝葉斯估計(jì)過程中,又發(fā)現(xiàn)了非對稱損失函數(shù)下獨(dú)立隨機(jī)變量序列的變化點(diǎn)的貝葉斯先驗(yàn)估計(jì),并將其進(jìn)行了分析研究。
【關(guān)鍵詞】：貝葉斯估計(jì) 操作風(fēng)險(xiǎn) 損失函數(shù) 非對稱損失函數(shù) 變化點(diǎn)
【學(xué)位授予單位】：山東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O212.8;F830.91
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 引言7
• 1.2 證券行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)介紹7-8
• 1.3 bayes估計(jì)發(fā)展簡介8-10
• 1.4 貝葉斯方法的本質(zhì)10
• 1.5 貝葉斯方法的應(yīng)用10-11
• 1.5.1 貝葉斯方法在經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用10-11
• 1.5.2 貝葉斯方法在保險(xiǎn)精算研究中的應(yīng)用11
• 1.5.3 貝葉斯理論在可靠性技術(shù)中的應(yīng)用11
• 1.6 論文的主要工作11-13
• 第二章 貝葉斯理論基礎(chǔ)13-20
• 2.1 統(tǒng)計(jì)決策理論13-14
• 2.1.1 統(tǒng)計(jì)決策問題三要素13-14
• 2.1.2 風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)14
• 2.2 貝葉斯決策準(zhǔn)則14-17
• 2.2.1 先驗(yàn)分布介紹14-15
• 2.2.2 貝葉斯基本公式15-16
• 2.2.3 貝葉斯共軛先驗(yàn)分布16-17
• 2.3 貝葉斯估計(jì)的性質(zhì)17-18
• 2.3.1 無信息先驗(yàn)分布17
• 2.3.2 多層先驗(yàn)分布17-18
• 2.4 容許決策18-19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 第三章 操作風(fēng)險(xiǎn)模型的建立20-28
• 3.1 引言20-21
• 3.2 參數(shù)的極大似然估計(jì)21-22
• 3.3 泊松—正態(tài)分布22-24
• 3.4 負(fù)二項(xiàng)—伽馬分布24-27
• 3.5 估計(jì)結(jié)果比較27-28
• 第四章 變參數(shù)貝葉斯先驗(yàn)估計(jì)28-31
• 4.1 變化點(diǎn)的貝葉斯先驗(yàn)估計(jì)28-31
• 第五章 結(jié)論31-32
• 參考文獻(xiàn)32-34
• 附錄34-35
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文35-36
• 致謝36

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：757267