中国股指收益率的非对称拉普拉斯分布实证检验 被引量：6

1

作者 曾五一 刘飞 《统计与信息论坛》 CSSCI 2012年第12期27-31,共5页

应用非对称拉普拉斯分布拟合沪深两市股指日、周收益率数据。研究结果表明:非对称拉普拉斯分布能够比正态分布更好地反映两市股指的日、周收益率数据的尖峰、厚尾、偏态特征。由于非对称拉普拉斯分布有显性的表达式,便于开展参数估计和... 应用非对称拉普拉斯分布拟合沪深两市股指日、周收益率数据。研究结果表明:非对称拉普拉斯分布能够比正态分布更好地反映两市股指的日、周收益率数据的尖峰、厚尾、偏态特征。由于非对称拉普拉斯分布有显性的表达式,便于开展参数估计和数字特征的计算,因此对于股指期货投资者而言,在计算股指收益率的VaR、CVaR进行风险测量时,采用非对称拉普拉斯分布将是较好的选择。 展开更多

关键词 非对称拉普拉斯分布 股指收益率 尖峰 厚尾

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一种非对称拉普拉斯分布 被引量：3

2

作者 张帼奋 丁宁 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 2014年第6期650-653,675,共5页

讨论一种新的非对称拉普拉斯分布,研究了该分布的性质、数字特征、参数估计、应用等,并将该分布与拉普拉斯分布在实际应用中的效果进行了对比.

关键词 非对称拉普拉斯分布 数字特征 参数估计

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基于非对称拉普拉斯分布的混合分位数回归参数估计 被引量：1

3

作者 张发赶 何幼桦 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期601-610,共10页

利用非对称拉普拉斯分布提出一种新的混合分位数回归模型.传统模型仅考虑位置参数,而所提出模型同时考虑了位置参数和尺度参数,并利用期望最大化(expectation maximization,EM)算法对模型参数进行估计.数值分析结果表明,参数估计的精度... 利用非对称拉普拉斯分布提出一种新的混合分位数回归模型.传统模型仅考虑位置参数,而所提出模型同时考虑了位置参数和尺度参数,并利用期望最大化(expectation maximization,EM)算法对模型参数进行估计.数值分析结果表明,参数估计的精度在各个分位数上均较为理想,并且估计精度随着样本量的增加而提高.最后运用所提出模型及其算法对城市房价数据进行分析. 展开更多

关键词 混合分位数回归 非对称拉普拉斯分布 期望最大化(expectation maximization EM)算法

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基于广义拉普拉斯分布的低时延速率控制算法 被引量：2

4

作者 霍炎 李生红 荆涛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1078-1083,共6页

提出了一种基于广义拉普拉斯概率密度的视频编码速率模型,该模型较传统拉普拉斯概率密度来说更好的刻画了视频序列DCT特征的峰态和尾部分布.以该速率模型为基础,从宏块级目标比特分配和宏块级量化参数调整的角度提出了一种低时延速率控... 提出了一种基于广义拉普拉斯概率密度的视频编码速率模型,该模型较传统拉普拉斯概率密度来说更好的刻画了视频序列DCT特征的峰态和尾部分布.以该速率模型为基础,从宏块级目标比特分配和宏块级量化参数调整的角度提出了一种低时延速率控制算法.该算法改善TMN8中采用计算宏块方差得到量化参数所引入的复杂度,使用了在帧级确定基本量化参数,在宏块层进行调整的方法.通过仿真实验验证了该算法可有效的调节缓存占有率并降低系统时延. 展开更多

关键词 广义拉普拉斯概率分布 速率控制 缓存占有率 时延

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基于广义拉普拉斯分布的图像压缩感知重构 被引量：3

5

作者 何宜宝 毕笃彦 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期3196-3202,共7页

针对图像压缩感知重构问题,构建图像小波系数的广义拉普拉斯统计模型。首先通过对典型图像小波系数的直方图统计,以广义拉普拉斯分布拟合图像小波系数的先验概率密度,用KL散度法求得广义拉普拉斯分布的参数。然后基于贝叶斯准则,通过取... 针对图像压缩感知重构问题,构建图像小波系数的广义拉普拉斯统计模型。首先通过对典型图像小波系数的直方图统计,以广义拉普拉斯分布拟合图像小波系数的先验概率密度,用KL散度法求得广义拉普拉斯分布的参数。然后基于贝叶斯准则,通过取对数,将稀疏系数的最大后验概率估计问题转化为p范数优化问题,其中p的取值由待重构的图像所决定,即为该图像小波系数对应的广义拉普拉斯分布的形状参数。最后由非凸优化法求解得到图像的小波系数,并实现图像的重构。实验结果表明:对于简单稀疏信号,该方法重构成功率明显高于经典的BP和OMP法;对于测试图像的小波系数信号,所提方法能够自适应地精确重构原始图像。 展开更多

关键词 图像压缩感知 先验分布 广义拉普拉斯分布 非凸优化

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非对称三参数广义误差分布的参数估计及应用 被引量：1

6

作者 张文清 钱夕元 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期411-418,共8页

针对实际数据的尖峰厚尾和非对称特性,通过在广义误差分布中加入偏度参数,同时分别引入两个参数控制左尾和右尾,构造了一个新的非对称三参数广义误差分布。本文首先研究了该分布的基本性质,包括累积分布函数、分位数函数及各阶原点矩等... 针对实际数据的尖峰厚尾和非对称特性,通过在广义误差分布中加入偏度参数,同时分别引入两个参数控制左尾和右尾,构造了一个新的非对称三参数广义误差分布。本文首先研究了该分布的基本性质,包括累积分布函数、分位数函数及各阶原点矩等,并给出了随机变量的抽样方法;其次分别给出了用矩估计、极大似然方法和贝叶斯估计法来估计该分布参数的步骤,并通过马尔科夫链蒙特卡罗方法生成的模拟数据验证比较了这3种方法;最后将该分布应用于两组实际数据中,利用非对称三参数广义误差分布对尖峰厚尾非对称的数据进行拟合。 展开更多

关键词 非对称广义误差分布 非对称数据 尖峰厚尾 贝叶斯推断

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非对称偏斜噪声条件下一种鲁棒概率系统辨识算法研究

7

作者 刘鑫 陈强 +1 位作者 王兰豪 代伟 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2022-2035,共14页

在现有的系统辨识算法中,常用的高斯、学生氏t(Student's t,St)、拉普拉斯等噪声分布均呈现出对称的统计特性,难以描述非对称性、有偏的输出噪声,使得在非对称偏斜噪声条件下算法的性能下降.基于此,研究一类广义双曲倾斜学生氏t(Gen... 在现有的系统辨识算法中,常用的高斯、学生氏t(Student's t,St)、拉普拉斯等噪声分布均呈现出对称的统计特性,难以描述非对称性、有偏的输出噪声,使得在非对称偏斜噪声条件下算法的性能下降.基于此,研究一类广义双曲倾斜学生氏t(Generalized hyperbolic skew student's t,GHSkewt)分布,并在非对称偏斜噪声条件下,提出一种线性系统鲁棒辨识算法.首先,对GHSkewt分布的重尾特性和偏斜特性进行详细阐述,数学上证明了标准学生氏t分布可看作是GHSkewt分布的一个特例;其次,引入隐含变量将GHSkewt分布进行数学分解,以方便算法的推导和实现;最后,在期望最大化(Expectation-maximization,EM)算法下,重构具有隐含变量系统的代价函数,通过迭代优化的方式,不断从被污染数据集中学习过程的动态特性和噪声分布,实现噪声参数和模型参数的联合估计. 展开更多

关键词 鲁棒系统辨识 非对称偏斜噪声 广义双曲倾斜学生氏t 分布 期望最大化算法

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基于非对称GARCH-GH的期权定价公式及实证分析

8

作者 张高勋 张弘磊 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第11期161-168,共8页

本文应用Eerser测度转换技术构建了非对称GARCH-GH期权定价闭形公式,该公式通过非正态分布和非对称GARCH模型刻画金融资产的尖峰、厚尾、偏态分布的和随机波动特征。通过金融市场交易数据实证发现:与被称为期权定价工业新标准的Heston和... 本文应用Eerser测度转换技术构建了非对称GARCH-GH期权定价闭形公式,该公式通过非正态分布和非对称GARCH模型刻画金融资产的尖峰、厚尾、偏态分布的和随机波动特征。通过金融市场交易数据实证发现:与被称为期权定价工业新标准的Heston和Nandi(2001)的HN模型相比,本文构建的EGARCH-NIG模型定价误差更小,比HN模型的定价误差减小了26.24%,对于实值程度较强的期权,本文的EGARCH-GH、GJR-GH和GJR-NIG模型的定价误差均小于HN模型。模型的估计误差与期权实值程度成反比,即实值程度越强,估计误差越小,所估计的结果越准确。 展开更多

关键词 期权定价公式 广义双曲分布族(GH) 非对称GARCH Eerser测度转换技术

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高维混合效应模型的变分贝叶斯分位回归

9

作者 张娟娟 王维贤 田茂再 《统计与决策》 北大核心 2025年第10期36-42,共7页

文章对高维混合效应模型中的分位回归进行了研究,重点探讨变量选择、误差分布建模及高效推断方法。首先,将误差项建模为广义非对称拉普拉斯(GAL)分布,以改善模型在极端分位数下的表现;其次,针对固定效应和混合效应,均采用horseshoe+先... 文章对高维混合效应模型中的分位回归进行了研究,重点探讨变量选择、误差分布建模及高效推断方法。首先,将误差项建模为广义非对称拉普拉斯(GAL)分布,以改善模型在极端分位数下的表现;其次,针对固定效应和混合效应,均采用horseshoe+先验进行贝叶斯变量选择,以提高模型的稀疏性处理能力;最后,采用变分贝叶斯(VB)方法逼近参数的条件后验分布,从而提升计算效率。模拟结果表明,相较于传统的非对称拉普拉斯(AL)分布,GAL分布在极端分位数情况下能表现出更优的拟合效果。同时,尽管VB方法在精度上略低于Gibbs抽样,但其计算效率显著提高,使其更适用于高维纵向数据的贝叶斯分析。 展开更多

关键词 高维混合效应模型 广义非对称拉普拉斯分布 horseshoe+先验 变分贝叶斯

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偏态P范分布刻画股指收益率的实证检验 被引量：4

10

作者 童光荣 李思维 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第8期167-169,共3页

金融资产价格的分布具有略微偏斜、尖峰厚尾的特点,这种情况下适合使用P范分布对其进行拟合。文章引入偏态P范分布对上证指数的日收益率进行拟合,并与正态分布、偏态t分布及非对称拉普拉斯分布的拟合结果进行比较。研究表明偏态P范分布... 金融资产价格的分布具有略微偏斜、尖峰厚尾的特点,这种情况下适合使用P范分布对其进行拟合。文章引入偏态P范分布对上证指数的日收益率进行拟合,并与正态分布、偏态t分布及非对称拉普拉斯分布的拟合结果进行比较。研究表明偏态P范分布能较好刻画收益率分布,为股市风险度量提供了新的数据描述方法。 展开更多

关键词 偏态P范分布 偏态t分布 非对称拉普拉斯分布 股指收益率

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基于Asymmetric Laplace分布的动态风险度量 被引量：1

11

作者 杜红军 王宗军 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第23期15-18,共4页

金融资产收益率序列常具有自相关、异方差性及杠杆效应等现象,同时收益率分布具有明显尖峰肥尾和不对称等特征。从相关性、波动性及残差分布特征三方面考虑,文章建立ARMA-GJR-AL模型来刻画这些市场风险特征,给出了基于AL分布的动态风险... 金融资产收益率序列常具有自相关、异方差性及杠杆效应等现象,同时收益率分布具有明显尖峰肥尾和不对称等特征。从相关性、波动性及残差分布特征三方面考虑,文章建立ARMA-GJR-AL模型来刻画这些市场风险特征,给出了基于AL分布的动态风险VaR和CVaR的度量及准确性检验。以上海股市和纽约股市为研究对象,给出了风险度量及准确性检验,说明了模型的有效性。结果表明,基于AL分布的动态风险度量模型更具合理性和适用性,能有效地度量风险。 展开更多

关键词 风险值 条件风险值 GJR 非对称拉普拉斯分布 动态风险度量

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不完备信息系统中基于相似关系的知识约简 被引量：8

12

作者 杨习贝 於东军 +1 位作者 吴陈 杨静宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第2期163-165,177,共4页

以具有丢失型未知属性值的不完备信息系统为研究对象,根据非对称相似关系,讨论了知识约简问题。在不完备决策系统中,引入了近似、粗糙分布约简以及广义决策约简,讨论了它们之间的相互关系,给出了近似分布约简的判定定理、可辨识矩阵以... 以具有丢失型未知属性值的不完备信息系统为研究对象,根据非对称相似关系,讨论了知识约简问题。在不完备决策系统中,引入了近似、粗糙分布约简以及广义决策约简,讨论了它们之间的相互关系,给出了近似分布约简的判定定理、可辨识矩阵以及约简公式,并进行了实例分析,为从不完备信息系统中获取知识提供了新的理论基础与操作手段。 展开更多

关键词 不完备信息系统 非对称相似关系 近似分布约简 粗糙分布约简 广义决策约简

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结合自然图像统计和空域变换的无参图像质量评价 被引量：8

13

作者 刘雪超 吴志勇 +1 位作者 黄德天 云海姣 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期249-255,共7页

为解决数字图像处理中的质量评价问题,从自然图像统计和空域变换角度出发,提出一种无参质量评价方法.首先采用空域变换并结合梯度关系获得图像的统计特性分布;然后采用非对称广义高斯分布进行模拟,在充分考虑非对称因素的情况下求得特... 为解决数字图像处理中的质量评价问题,从自然图像统计和空域变换角度出发,提出一种无参质量评价方法.首先采用空域变换并结合梯度关系获得图像的统计特性分布;然后采用非对称广义高斯分布进行模拟,在充分考虑非对称因素的情况下求得特征参数,以反映分布特征;最后利用失真图像与原始图像统计分布的差异,将特征参数与参考标准直接进行K-L距计算获得评价值.实验结果证明,文中方法无需参考图像,适用于任意失真类型图像的质量评价,与同类方法相比,评价结果与主观DMOS值更具一致性;同时,该方法计算复杂度较低,对Live库中图像运算耗时少于130 ms,具有广泛的实际应用价值. 展开更多

关键词 图像质量评价 自然图像统计 非对称广义高斯分布

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基于DWT域乘嵌入音频水印的优化检测算法 被引量：5

14

作者 刘海燕 郑雪峰 王颖 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期147-151,共5页

对以固定嵌入强度和未知嵌入强度的小波域乘性音频水印的优化检测算法进行了研究。利用广义高斯分布对音频低频小波系数建立统计分布模型,并使用统计决策理论知识分别对固定嵌入强度和未知嵌入强度的检测统计量进行确定,利用Neyman-Pear... 对以固定嵌入强度和未知嵌入强度的小波域乘性音频水印的优化检测算法进行了研究。利用广义高斯分布对音频低频小波系数建立统计分布模型,并使用统计决策理论知识分别对固定嵌入强度和未知嵌入强度的检测统计量进行确定,利用Neyman-Pearson准则对两种嵌入强度的算法的检测阈值进行计算,并对检测算法进行了仿真。实验结果表明,对于固定嵌入强度与未知嵌入强度的乘水印的盲检测算法,该检测算法的性能比音频水印算法中常使用的相关检测的性能优越。 展开更多

关键词 音频水印 离散小波变换 广义高斯分布 拉普拉斯分布 虚警率

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贝叶斯时空分位回归模型及其对北京市PM2.5浓度的研究 被引量：9

15

作者 梅波 田茂再 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2016年第12期91-100,共10页

本文基于时空模型和非对称拉普拉斯分布提出一种新的时空分位回归模型。本文主要将空间域利用薄板回归样条展开,结合混合模型与样条之间的关系,得到分层贝叶斯分位回归模型。利用MCMC算法得到参数的后验分布,并对模型中系数的空间域进... 本文基于时空模型和非对称拉普拉斯分布提出一种新的时空分位回归模型。本文主要将空间域利用薄板回归样条展开,结合混合模型与样条之间的关系,得到分层贝叶斯分位回归模型。利用MCMC算法得到参数的后验分布,并对模型中系数的空间域进行预测。本文同时融合降秩近似的方法,简化了计算复杂度。区别于已有时空分位模型,本文考虑了协变量对因变量影响的空间分布特征,并非直接对时间或空间效应整体进行建模,有利于深入研究协变量与因变量之间的空间结构关系。数值模拟结果表明,预测的空间域与真实的空间域十分接近,并在不同分位水平下,有效地估计了协变量影响的空间效应差异。最后将该模型应用于北京市PM2.5浓度的研究,分析气象因素对PM2.5浓度影响的空间分布特征。 展开更多

关键词 时空模型 薄板回归样条 非对称拉普拉斯分布 MCMC 分位回归

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准备金评估的贝叶斯分层分位回归模型 被引量：1

16

作者 杨亮 孟生旺 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期672-682,共11页

基于AL(asymmetric Laplace)分布建立了贝叶斯分层参数化分位回归模型,并与传统的非参数化分位回归模型进行了比较.通过蒙特卡洛方法从参数的后验分布中反复抽样,借助分位函数的表达式,获得了准备金风险边际的分布,进而给出了风险边际... 基于AL(asymmetric Laplace)分布建立了贝叶斯分层参数化分位回归模型,并与传统的非参数化分位回归模型进行了比较.通过蒙特卡洛方法从参数的后验分布中反复抽样,借助分位函数的表达式,获得了准备金风险边际的分布,进而给出了风险边际的置信区间.基于一组增量赔款数据的分析结果表明,贝叶斯分层参数化分位回归模型可显著改善传统分位回归模型对未决赔款准备金的预测效果,并为保险公司的风险管理提供更多有价值的信息. 展开更多

关键词 非寿险 未决赔款准备金 分位回归 非对称拉普拉斯分布

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风电场风速时间序列峰度研究 被引量：2

17

作者 陈昊 王玉荣 《江苏电机工程》 2010年第2期6-8,12,共4页

风速预测是风力发电领域的重要课题之一。风速变化规律性较差,波动剧烈,预测难度较大,故提高风速预测的准确性需对风速数据自身特性进行深入发掘。使用广义自回归条件异方差(GARCH)模型的峰度分析技术研究了风速时间序列的高峰度特征,... 风速预测是风力发电领域的重要课题之一。风速变化规律性较差,波动剧烈,预测难度较大,故提高风速预测的准确性需对风速数据自身特性进行深入发掘。使用广义自回归条件异方差(GARCH)模型的峰度分析技术研究了风速时间序列的高峰度特征,推导并证明了BTR定理的衍生形式。另外,建立了基于不同分布的GARCH模型,模拟了风速数据的整体峰度,为GARCH风速预测模型条件分布的选择提供了一种可行方案。 展开更多

关键词 风速 GARCH 峰度 拉普拉斯分布 广义误差分布

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基于双树复小波的无参考立体图像质量评价 被引量：3

18

作者 顾婷婷 刘新会 +1 位作者 桑庆兵 李朝锋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期154-161,共8页

随着3D技术的不断发展,立体图像的使用领域越来越广泛,同时人们对图像的清晰度要求越来越高,因此,立体图像的质量评价成为关注点,基于此,提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法。使用双树复小波变换对立体图像的左、右视... 随着3D技术的不断发展,立体图像的使用领域越来越广泛,同时人们对图像的清晰度要求越来越高,因此,立体图像的质量评价成为关注点,基于此,提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法。使用双树复小波变换对立体图像的左、右视图进行处理,生成纹理结构图像,且根据最小能量误差的原理,获取左右视图的视差图;对纹理结构图像和视差图提取非对称广义高斯分布模型的参数、梯度幅值、相对梯度方向方差和奇异值曲线与坐标轴的面积等特征;使用AdaBoosting BP神经网络,进行训练和预测立体图像的质量得分。在LIVE立体图像数据库上的实验结果表明,新方法预测得分与主观得分有较好的一致性,获得了比较好的实验结果。 展开更多

关键词 双树复小波变换 非对称广义高斯分布 梯度幅值 相对梯度方向 奇异值 AdaBoosting BP神经网络

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