证券行业操作风险计量模型的Bayes估计

发布时间：2017-08-30 04:29

  本文关键词：证券行业操作风险计量模型的Bayes估计

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【摘要】：数理统计是通过对某些现象的频率的观察来发现该现象的内在规律性,并作出一定精确程度的判断和预测;将这些研究的某些结果加以归纳整理,逐步形成一定的数学概型。国际上通常把数理统计分为两类:经典学派与贝叶斯学派。两者的差别在于是否使用了先验信息。贝叶斯估计的概念是20世纪50年代由Robbins最早提出的,经过一个多世纪的发展,贝叶斯方法已经逐渐发展成统计学中极其重要的一个学派。贝叶斯方法是根据已有数据去估计未知参数的某些性质。这样的处理方式使得到的结果更加良好,更加贴近实际。从而说明了贝叶斯估计应用的广泛性。证券行业中操作风险因为出现频率的不稳定性以及人为因素占有极其重要的作用,导致操作风险难以通过量化来进行预测。如何将操作风险量化进而将量化的操作风险加入证券行业操作风险管理体系已经成为了近年来研究人员研究的重要内容之一。操作风险难以量化的主要原因是数据缺乏并且难以搜集,损失数据的缺乏会直接影响参数的估计,进而使估计不准确。所以将模型的参数通过贝叶斯方法确定是本文的一大亮点,本文主要通过贝叶斯方法结合搜集的数据确定了先验分布,从而有效的解决了数据缺乏带来的一系列问题。本论文内容主要:第一章简单介绍了贝叶斯估计以及操作风险的基础内容;第二章简述贝叶斯估计的决策理论和性质;第三章通过建立模型,利用极大似然估计以及贝叶斯估计将损失数据的参数进行了确定,得出操作风险损失数据的结果并进行了比较。第四章在对参数的贝叶斯估计过程中,又发现了非对称损失函数下独立随机变量序列的变化点的贝叶斯先验估计,并将其进行了分析研究。
【关键词】：贝叶斯估计 操作风险 损失函数 非对称损失函数 变化点
【学位授予单位】：山东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O212.8;F830.91
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 引言7
• 1.2 证券行业风险介绍7-8
• 1.3 bayes估计发展简介8-10
• 1.4 贝叶斯方法的本质10
• 1.5 贝叶斯方法的应用10-11
• 1.5.1 贝叶斯方法在经济研究中的应用10-11
• 1.5.2 贝叶斯方法在保险精算研究中的应用11
• 1.5.3 贝叶斯理论在可靠性技术中的应用11
• 1.6 论文的主要工作11-13
• 第二章 贝叶斯理论基础13-20
• 2.1 统计决策理论13-14
• 2.1.1 统计决策问题三要素13-14
• 2.1.2 风险函数14
• 2.2 贝叶斯决策准则14-17
• 2.2.1 先验分布介绍14-15
• 2.2.2 贝叶斯基本公式15-16
• 2.2.3 贝叶斯共轭先验分布16-17
• 2.3 贝叶斯估计的性质17-18
• 2.3.1 无信息先验分布17
• 2.3.2 多层先验分布17-18
• 2.4 容许决策18-19
• 2.5 本章小结19-20
• 第三章 操作风险模型的建立20-28
• 3.1 引言20-21
• 3.2 参数的极大似然估计21-22
• 3.3 泊松—正态分布22-24
• 3.4 负二项—伽马分布24-27
• 3.5 估计结果比较27-28
• 第四章 变参数贝叶斯先验估计28-31
• 4.1 变化点的贝叶斯先验估计28-31
• 第五章 结论31-32
• 参考文献32-34
• 附录34-35
• 攻读硕士期间发表的论文35-36
• 致谢36

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本文编号：757267