导读:本文包含了极端值论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,拖网,鄱阳湖,密度,户籍制度,极值,平均。
极端值论文文献综述
孙延鹏[1]（2019）在《基于稳健极端值模型构建小微企业信用风险衡量体系》一文中研究指出选取我国1995～2016年216家小微企业作为研究样本,通过构建信用风险衡量体系,并考虑"新常态"环境条件下所呈现的极端值情形,进一步采用稳健Logit递归模型分析"新常态"下的企业信用风险问题。结果发现,当在信用评估模型中加入"新常态"条件时,企业信用风险的影响因素均产生了显着的变化,意味着"新常态"条件的变动对小微企业的信用风险影响尤为明显。此外,当采用稳健极端值模型刻画小微企业的信用风险时,无论在样本内预测抑或是样本外预测,该模型均呈现出较好的预测绩效。(本文来源于《财会月刊》期刊2019年23期）
袁凌翔[2]（2016）在《贝叶斯方法下半参数混合模型在极端值的应用研究》一文中研究指出极端稀有事件具有概率小、损失强度高等特征,其事故的发生会造成大量直接或者间接的经济损失,严重威胁着保险公司的稳定经营。因此,对极端稀有事件的准确预测尤为重要。目前,对极端稀有事件预测广泛采用的方法是极值理论,然而极值理论对阈值的选取极为敏感,且是使用者主观的判断,与此同时,极值理论无法对估计出来的参数进行评估,无法了解参数的统计特征,更不能得到参数的置信区间。而贝叶斯方法能够很好的解决这个问题。本文在极值理论的基础上,提出分段相加的半参数混合模型,阈值以下采用的是属于数值逼近范畴的半参数模型,阈值以上部分采用的是广义帕累托(GPD)分布。广义帕累托模型在估计稀有事件的极端分位点有很重要的作用,特别是对重尾损失的拟合准确度很高。本文运用贝叶斯方法建模,选择合适的参数先验分布,结合似然函数,推断出混合模型的后验分布,再使用马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)对后验分布进行抽样,得到各个参数的频率分布图,再通过抽样的结果得到参数的统计特征。在选择阈值以下部分的模型时,本文选用的是半参数模型。半参数模型是数值逼近的方法,理论较为成熟,在国内外也有比较广泛的应用,但已有的研究中并没有运用到贝叶斯估计中,也没有与极值理论相结合使用的情况。因此本文在损失评估研究中引入半参数模型以实现更为精确的预测结果。理论上能够有效的改进当前流行的极值理论和参数混合模型的方法,实证结果表明,半参数模型对阈值以下部分的拟合效果要优于参数模型,最终对损失分布的预测结果也更合理,且这也为尖峰厚尾数据集的分位点预测提供了一条改进的途径。因此,本文提高了对尖峰厚尾损失评估的准确性,为损失预测提供了新的途径。(本文来源于《湖南大学》期刊2016-04-01）
王大鹏[3]（2016）在《极端值选择压力理论对农民工户籍制度改革的启示》一文中研究指出农民工是建筑施工企业人力资源的重要组成部分。近年来,我国户籍制度改革的内容与农民工群体的关系越来越密切,其改革的态度也越来越关注农民工群体的激励问题,从而对建筑施工企业的用工政策产生了重要影响。随着农民工群体的日益壮大,户籍制度改革要真正有效地做到激励农民工,最重要的是要改变城乡二元结构,建立多元户籍结构,而极端值选择压力理论对建立多元户籍结构具有重要的借鉴意义。(本文来源于《经济研究导刊》期刊2016年06期）
汪叶娜,姜培华,于曼,叶晓卿[4]（2015）在《基于更新过程极端值冲击模型的概率结构分析》一文中研究指出冲击模型是可靠性数学理论的主要内容之一,冲击模型研究的中心问题是系统失效时间和系统寿命。建立一类极端值冲击模型,在系统工作环境承受冲击到来服从更新过程条件下,讨论系统失效时寿命和冲击总量的概率分布、期望和方差。在更新间隔和冲击强度都服从指数分布条件下,给出一个应用实例。(本文来源于《河北北方学院学报(自然科学版)》期刊2015年04期）
艾小青[5]（2015）在《基于极端值存在时的随机抽样改进方法》一文中研究指出极端值包括极小值和极大值两种情况,总体单元中有极端值存在时,将对随机抽样造成较大的干扰,使得估计精度较差。文章针对性地设计了对随机抽样的改进方法,主要理念是对极小值单元可以从抽样框剔除,对极大值单元可以确定为必抽单元,论证并例证了该方法在一定条件下将减小估计量的均方误差,提高估计精度。(本文来源于《统计与决策》期刊2015年14期）
Regina,B.,SesaY（陈羽涵）[6]（2014）在《使用GARCH-EVT和藤式Copula进行极端值依赖性建模和在险价值估计》一文中研究指出依赖性建模和VaR估计是金融风险管理中的重要概念。但是,必须注意VaR高度依赖我们要研究的金融收益的分布假设的合理性和精度。因此,这篇论文使用GARCH-EVT和藤式Copula对极端值依赖性建模,并且进行了VaR和期望损失估计。在这两项任务中,首先要做的就是在极端值分析之前对收益率使用GARCH类模型进行过滤。关于VaR(在险价值,Value at Risk)的估计,分析中使用了边缘分布函数推断(IMF)方法。在此,估计被分为两个阶段。第一步是边缘分布函数的建模。这一步是使用了半参数方法,其中超阈值峰值法(peak-over threshold,POT)用于对每一个残差序列尾部的分布进行建模(参数建模部分),而每一个序列的主体部分则通过核函数光滑进行实证建模(非参数建模部分)。IFM的第二步是依赖性建模。这一步是通过建立藤状copula实现,其中任意两个时间序列之间的配对copula作为构建藤状copula的基础。为了进行对照,我们也给出了使用其它方法对VaR的估计。我们建议的方法和其它方法对比的有效性评价基于VaR和尾部期望的后向检验结果性能。关于使用藤状copula对极端值的依赖性建模,超阈值峰值法用于挑选出资产组合中每一类资产的极端收益数据集合和极端损失数据集合。在本论文的依赖性建模中我们考虑了3种资产。为此我们的依赖性建模中总共使用了6个数据集合。在C类和D类藤状copula模型之间进行选择的时候,选择最佳依赖性模型的基础是看它们在统计检验中的表现。关于VaR的估计,基于后向检验结果的实证证据表明：使用半参数边缘分布,GARCH-EVT结合混合D类藤状copula模型的方法比其它方法的效果都要好一些,因为在1%和5%的显着性水平情况下,以最少的VaR越界数量通过了条件和非条件覆盖检验。关于依赖性建模,基于数据的实证证据表明,C类藤状copula模型更适用于构建极端值之间的依赖性关系。高端尾部和低端尾部的依赖性模型的有关参数显着不等于0。这些依赖性参数的大多数为负数,这表明资产组合中资产尾巴对的依赖性关系显着存在,这有助于有关人员进行资产管理规划。(本文来源于《西南财经大学》期刊2014-04-01）
程智[7]（2011）在《中国汛期降水及其极端值的统计推断模型研究》一文中研究指出本文使用再分析资料与降水观测资料,以一个预测东亚夏季风指数的多元线性回归模型为基础,增加了高原积雪项,建立模型来预测各站点的夏季降水量,根据我国夏季降水距平值的气候分布,使用广义极值原理来推断夏季的极端降水分布。对过去的1979-2010年的统计回归检验表明,本文使用的东亚夏季风指数只与一部分台站夏季降水的线性关系是显着的,故而尝试跳过东亚夏季风指数,直接利用影响因子预测站点降水。考虑单站降水存在噪音,所以对全部站点进行分区后,建立先预测区域再估计站点降水的模型。对比各个模型在2005-2009年的预测结果发现,利用因子直接预测站点降水的回归模型好于间接利用夏季风指数来预测站点降水的,用因子直接预测区域降水再估计站点降水的回归模型好于用因子直接预测站点降水的。对降水资料使用不同的方式处理时发现,在相同条件下,对降水资料先取对数后再标准化的效果,要比直接标准化好。比较各个模型的预报评分和距平相关系数,获得“最优”模型,即降水资料对数标准化下的先用四因子直接预测区域降水再估计站点降水的模型。该模型在2005-2009年的夏季降水独立样本预测检验中：平均预报评分P为76.2,距平相关系数达到0.261。评分P超过全国水平的区域有：东北、华北、黄淮、华南及北疆。在应用中,仅使用一个模型来预测全国所有站点的夏季降水,仍有一定局限性,故使用一种集合模型来预测夏季降水。在对2010年的夏季降水预测试验中,其降水距平符号正确率为55%,预报评分P为71；大于16个单模型结果的平均值,同时高于“最优”模型,后者正确率为51.9%,评分P为67.6。综合6年的预测结果看,总体上在东北地区、华北、长江中下游及华南地区表现尚佳,即对东部地区的夏季降水预测情况较好。实际操作中,预测夏季降水距平分布时,可不局限单一模型,综合所有模型挑选出在历史回报中相关较好的区域作为重点地区,判断预测年的旱涝。使用在预测夏季降水中表现突出的“最优”模型得到的降水量期望值,结合由广义极值分布函数拟合得到的夏季降水极端值的分布函数,来判断2005-2009年的汛期极端降水分布情况。大体上对北方地区的极端降水判断结果要好于对南方,但更多的是漏报；仅在2005和2008年的有较好表现,且常出现在东北和长江中下游。在对2010年的预测中,增加集合模型的结果,并与“最优”模型的结果进行对比,观测值在大部分地区出现极端降水的站点,前者均有正确判断,同时好于后者的预测结果,空报的站点数较之后者也少。(本文来源于《兰州大学》期刊2011-05-01）
袁兴伟,姜亚洲,程家骅[8]（2011）在《利用Δ-分布模型法评估调查数据带有极端值的渔业生物的平均资源密度》一文中研究指出海洋生物的空间分布具有不均匀性,从而造成底拖网调查数据频数分布显着偏斜。偶尔出现的极端值,会直接影响资源密度均值和方差的估计。作者根据东海区渔业资源监测调查数据库中资料,利用Δ-分布模型法和调查设计法分别估算了2005年夏季的太平洋褶柔鱼Todarodes pacificus、2007年春季的鳀鱼Engraulis japonicus以及2008年秋季的竹荚鱼Trachurus japonicus的平均资源密度。结果表明,利用Δ-分布模型法对3种鱼类资源密度均值的估算值均低于调查设计法,且Δ-分布模型法对资源密度均值进行估算时的标准误差也相对较小。因此,针对调查数据中出现极端值的情况,如果资源密度对数转换后服从正态分布,那么利用Δ-分布模型法对资源密度均值进行估算是一种稳健的评估方法,值得在渔业评估上进行推广。(本文来源于《渔业科学进展》期刊2011年01期）
占明锦[9]（2010）在《中德首个气象合作专项获进展》一文中研究指出本报讯 通讯员占明锦报道 10月21日至26日，由中德科学中心资助的 “快速环境变化背景下土地和水资源变化及适应”中德研讨会在江西南昌召开,旨在交流由中德科学中心国际合作专项支持的《海河和鄱阳湖流域气候极端值变化趋势评价和比较》等七个项目的进展情况，并在(本文来源于《中国气象报》期刊2010-11-01）
袁兴伟,姜亚洲,程家骅[10]（2010）在《利用△-模型法评估调查数据带有极端值的渔业生物的平均资源密度》一文中研究指出海洋生物的空间分布具有不均匀性,从而造成底拖网调查数据频数分布显着偏斜。偶尔出现的极端值,会直接影响资源密度均值和方差的估计值。本文根据东海区渔业资源监测调查数据库中资料,利用Δ-分布模型法和调查设计法分别估算了2005年夏季的太平洋褶柔鱼Todarodes pacificus、2007年春季的鳀鱼Engraulis japonicus以及2008年秋季的竹荚鱼Trachurus japonicus的平均资源密度。结果表明,利用Δ-分布模型法分布模型法对叁种类资源密度均值的估算值均低于调查设计法,且Δ-分布模型法对资源密度均值进行估算时的标准误也相对较小。因此,针对调查数据中出现极端值的情况,如果资源密度对数转换后服从正态分布,那么利用Δ-分布模型法对资源密度均值进行估算是一种稳健的评估方法,值得在渔业评估上进行推广。(本文来源于《2010年中国水产学会学术年会论文摘要集》期刊2010-10-21）
极端值论文开题报告
（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：
极端稀有事件具有概率小、损失强度高等特征,其事故的发生会造成大量直接或者间接的经济损失,严重威胁着保险公司的稳定经营。因此,对极端稀有事件的准确预测尤为重要。目前,对极端稀有事件预测广泛采用的方法是极值理论,然而极值理论对阈值的选取极为敏感,且是使用者主观的判断,与此同时,极值理论无法对估计出来的参数进行评估,无法了解参数的统计特征,更不能得到参数的置信区间。而贝叶斯方法能够很好的解决这个问题。本文在极值理论的基础上,提出分段相加的半参数混合模型,阈值以下采用的是属于数值逼近范畴的半参数模型,阈值以上部分采用的是广义帕累托(GPD)分布。广义帕累托模型在估计稀有事件的极端分位点有很重要的作用,特别是对重尾损失的拟合准确度很高。本文运用贝叶斯方法建模,选择合适的参数先验分布,结合似然函数,推断出混合模型的后验分布,再使用马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)对后验分布进行抽样,得到各个参数的频率分布图,再通过抽样的结果得到参数的统计特征。在选择阈值以下部分的模型时,本文选用的是半参数模型。半参数模型是数值逼近的方法,理论较为成熟,在国内外也有比较广泛的应用,但已有的研究中并没有运用到贝叶斯估计中,也没有与极值理论相结合使用的情况。因此本文在损失评估研究中引入半参数模型以实现更为精确的预测结果。理论上能够有效的改进当前流行的极值理论和参数混合模型的方法,实证结果表明,半参数模型对阈值以下部分的拟合效果要优于参数模型,最终对损失分布的预测结果也更合理,且这也为尖峰厚尾数据集的分位点预测提供了一条改进的途径。因此,本文提高了对尖峰厚尾损失评估的准确性,为损失预测提供了新的途径。
（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。
极端值论文参考文献
[1].孙延鹏.基于稳健极端值模型构建小微企业信用风险衡量体系[J].财会月刊.2019
[2].袁凌翔.贝叶斯方法下半参数混合模型在极端值的应用研究[D].湖南大学.2016
[3].王大鹏.极端值选择压力理论对农民工户籍制度改革的启示[J].经济研究导刊.2016
[4].汪叶娜,姜培华,于曼,叶晓卿.基于更新过程极端值冲击模型的概率结构分析[J].河北北方学院学报(自然科学版).2015
[5].艾小青.基于极端值存在时的随机抽样改进方法[J].统计与决策.2015
[6].Regina,B.,SesaY（陈羽涵）.使用GARCH-EVT和藤式Copula进行极端值依赖性建模和在险价值估计[D].西南财经大学.2014
[7].程智.中国汛期降水及其极端值的统计推断模型研究[D].兰州大学.2011
[8].袁兴伟,姜亚洲,程家骅.利用Δ-分布模型法评估调查数据带有极端值的渔业生物的平均资源密度[J].渔业科学进展.2011
[9].占明锦.中德首个气象合作专项获进展[N].中国气象报.2010
[10].袁兴伟,姜亚洲,程家骅.利用△-模型法评估调查数据带有极端值的渔业生物的平均资源密度[C].2010年中国水产学会学术年会论文摘要集.2010
论文知识图
