偏度
- 動(dòng)態(tài)高階矩風(fēng)險(xiǎn)穩(wěn)健性測(cè)度與參數(shù)化組合投資決策研究
比右尾長(zhǎng),存在負(fù)偏度,意味著收益下降的可能性高于收益上升的可能性;另一方面,收益序列分布比正態(tài)分布更加陡峭,存在超額峰度,使得黑天鵝事件發(fā)生的可能性極大增加。因此,僅從收益序列前二階矩出發(fā),難以全面準(zhǔn)確刻畫金融資產(chǎn)收益行為特征,需要研究其更高階矩(偏度與峰度)行為。在偏度(Skewness)與峰度(Kurtosis)的測(cè)度中,如傳統(tǒng)的矩(分別對(duì)應(yīng)三階標(biāo)準(zhǔn)矩和四階標(biāo)準(zhǔn)矩)測(cè)度方法,其數(shù)值被放大到三次冪和四次冪,很容易受到異常值影響。為此,高階矩風(fēng)險(xiǎn)的穩(wěn)健性測(cè)
運(yùn)籌與管理 2023年8期2023-09-25
- MIMO 窄帶加寬帶非高斯隨機(jī)振動(dòng)試驗(yàn)
常還會(huì)考慮信號(hào)的偏度特征，所以如果同時(shí)考慮信號(hào)的偏度和峭度特征，必然降低了相位調(diào)節(jié)法生成非高斯隨機(jī)信號(hào)的效率。本文提出一種MIMO 窄帶加寬帶非高斯隨機(jī)振動(dòng)試驗(yàn)方式。首先，根據(jù)信號(hào)的偏度、峭度與隨機(jī)相位的關(guān)系，提出了一種迭代修正的方法，使得信號(hào)的偏度和峭度可以快速逼近給定的偏度和峭度，提高相位調(diào)節(jié)法生成具有指定偏度和峭度非高斯隨機(jī)信號(hào)的效率。然后，根據(jù)MIMO 振動(dòng)中輸入/輸出的關(guān)系，采用時(shí)域逆系統(tǒng)方法實(shí)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)信號(hào)的生成。其次，對(duì)響應(yīng)信號(hào)的PSD、偏度和峭
航空學(xué)報(bào) 2023年8期2023-06-27
- 基于矩的傳遞函數(shù)模型的“不兼容”非高斯風(fēng)壓過(guò)程模擬研究
(均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度)進(jìn)行估計(jì)，因而又被稱為基于矩的傳遞函數(shù)模型。首先，本文介紹了HPM和JTM兩個(gè)模型；其次，給出了兩個(gè)模型模擬“不兼容”非高斯風(fēng)壓的方法；隨后從理論上對(duì)比了兩個(gè)模型模擬非高斯風(fēng)壓時(shí)出現(xiàn)不兼容情況的異同；最后，基于數(shù)值案例對(duì)兩種模型模擬“不兼容”非高斯風(fēng)壓的效果進(jìn)行了系統(tǒng)的對(duì)比和評(píng)估。1 基于矩的傳遞函數(shù)模型1.1 HPM模型當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)非高斯過(guò)程Y(t)的峰度大于3時(shí)，Y(t)可表示為相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)高斯過(guò)程Z(t)的Hermite多項(xiàng)式函數(shù)(
振動(dòng)與沖擊 2022年24期2023-01-03
- 偏度風(fēng)險(xiǎn)溢酬及其預(yù)測(cè)能力研究
——基于人民幣對(duì)外匯期權(quán)的實(shí)證分析
取并分析外匯市場(chǎng)偏度及其風(fēng)險(xiǎn)溢酬對(duì)于研究匯率極端波動(dòng)，即暴漲暴跌的尾部風(fēng)險(xiǎn)事件具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。偏度風(fēng)險(xiǎn)溢酬的提取方法主要可以歸納為以下四類：第一，在資產(chǎn)定價(jià)模型中引入偏度因子，通過(guò)橫截面回歸檢驗(yàn)偏度因子是否被定價(jià)，并得出其風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格。Kraus和Litzenberger最早將偏度因子引入CAPM模型中，并論證了資產(chǎn)收益分布是不服從正態(tài)分布的，且投資者更偏好右偏的證券。Chang, Christoffersen和 Jacobs利用1996-2007年
財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐 2022年5期2022-10-04
- 基于暫態(tài)零序電流的含光伏電源配電網(wǎng)單相故障定位方法*
強(qiáng)的特點(diǎn)，引入了偏度系數(shù)，在考慮了不同故障條件的基礎(chǔ)上，提出利用偏度系數(shù)的正負(fù)值來(lái)進(jìn)行有源配電網(wǎng)單相故障定位的方法。1 考慮光伏電源接入的接地故障暫態(tài)電氣量分析在含光伏的配電網(wǎng)發(fā)生單相短路故障時(shí)，電力電子器件的過(guò)流能力和控制策略會(huì)使光伏電源的故障電流受到影響[11]，短路電流無(wú)法提供持續(xù)且穩(wěn)定的工頻分量，電壓電流的幅值受限且呈現(xiàn)強(qiáng)非線性。短路故障時(shí)的控制策略使端電壓的下降呈現(xiàn)一個(gè)暫態(tài)過(guò)程，而穩(wěn)態(tài)的輸出電流則與此暫態(tài)過(guò)程無(wú)關(guān)，因此在發(fā)生短路故障時(shí)光伏電源輸出
電機(jī)與控制應(yīng)用 2022年9期2022-09-29
- 巫山烤煙主要化學(xué)成分分析
?？偺呛瓦€原糖的偏度系數(shù)為負(fù)數(shù)，還原糖偏度系數(shù)的絕對(duì)值大于總糖的偏度系數(shù)絕對(duì)值；總氮、煙堿、鉀、氯的偏度系數(shù)為正值，煙堿的偏度系數(shù)最小，為0.03，總氮的偏度系數(shù)最大，為0.63，偏度系數(shù)整體表現(xiàn)為總氮>鉀>氯>煙堿?？偺?、還原糖、鉀的峰度系數(shù)為正值且表現(xiàn)為總糖>鉀>還原糖；總氮、煙堿、氯的峰度系數(shù)為負(fù)值，峰度系數(shù)絕對(duì)值表現(xiàn)為煙堿>氯>總氮。表1 不同年份下部葉化學(xué)成分基本特征Table 1 Basic characteristics of chemica
安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年16期2022-09-03
- 甬江潮汐不對(duì)稱性數(shù)值模擬研究
算結(jié)果，直接應(yīng)用偏度方法分析甬江河道潮汐不對(duì)稱性的時(shí)空分布特征，為該區(qū)域潮汐不對(duì)稱性、物質(zhì)凈輸運(yùn)規(guī)律及潮能資源開(kāi)發(fā)等研究提供參考。1 甬江河道及水動(dòng)力特征1.1 河道特征研究區(qū)域自甬江口門至奉化江橫漲(距方橋三江口約2.1 km)，長(zhǎng)度約51.2 km(見(jiàn)圖1)，整個(gè)河段屬?gòu)澢^(guò)渡型河道，沿程水深及河寬如圖2所示。其中，本文涉及的奉化江段為橫漲至寧波三江口，長(zhǎng)約25.0 km，僅澄浪堰以下河道較為順直，其余河段曲折多彎。該河段較窄，多年平均高潮位下河寬多在
人民長(zhǎng)江 2022年6期2022-07-01
- 集成學(xué)習(xí)方法的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率預(yù)測(cè)和偏度信息含量研究
［4］將風(fēng)險(xiǎn)中性偏度直接作為解釋變量加入HAR 模型，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)中性偏度包含已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)和隱含波動(dòng)率中沒(méi)有包含的信息，這些信息有助于波動(dòng)率預(yù)測(cè)。其中，隱含波動(dòng)率是由期權(quán)的市場(chǎng)價(jià)格倒推出的波動(dòng)率，反映了投資者對(duì)標(biāo)的資產(chǎn)未來(lái)波動(dòng)率的預(yù)期。Mei 等［5］將已實(shí)現(xiàn)偏度加入HAR 模型中，發(fā)現(xiàn)已實(shí)現(xiàn)偏度對(duì)未來(lái)的波動(dòng)率有明顯的負(fù)面影響。樣本外結(jié)果表明，已實(shí)現(xiàn)偏度有助于中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，但無(wú)法提高短期預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。鄭振龍等［6］在比較偏度和峰度對(duì)波動(dòng)率的影響時(shí)，發(fā)現(xiàn)期權(quán)隱含偏度
- 基于機(jī)載LiDAR的點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波方法
法的基礎(chǔ)上，引入偏度概念，對(duì)原始算法進(jìn)行了改進(jìn)，并采用國(guó)際攝影測(cè)量與遙感學(xué)會(huì)提供的數(shù)據(jù)，通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)算法的可行性，同時(shí)與原始算法進(jìn)行對(duì)比，判斷兩種算法的效果。1 常用的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波方法1.1 基于不規(guī)則三角網(wǎng)濾波算法Terrasolid軟件使用基于不規(guī)則三角網(wǎng)濾波算法?；诓灰?guī)則三角網(wǎng)濾波算法的機(jī)理：首先，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算得到初始參數(shù)，再通過(guò)選取地面種子點(diǎn)構(gòu)成不規(guī)則三角網(wǎng)；其次，設(shè)置條件，通過(guò)向不規(guī)則三角網(wǎng)中添加滿足條件的地面點(diǎn)來(lái)加密不
測(cè)繪標(biāo)準(zhǔn)化 2022年1期2022-04-29
- 偏度約束下單位收益風(fēng)險(xiǎn)最小的投資組合模型構(gòu)建與實(shí)證
收益的三階矩（即偏度）風(fēng)險(xiǎn)。早在1970年，著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家Sanuelson就明確提出：如果資產(chǎn)收益率不服從正態(tài)分布，那么高階矩風(fēng)險(xiǎn)特別是三階矩風(fēng)險(xiǎn)就不容忽視。遲國(guó)泰等（2009）在均值-方差模型基礎(chǔ)上引入偏度不小于零的約束，并證實(shí)偏度的引入可以降低投資組合風(fēng)險(xiǎn)。吳雷等（2014）在均值-CVaR模型的基礎(chǔ)上引入偏度約束，構(gòu)建了均值與偏度約束下CVaR最小的投資組合模型并予以實(shí)證。蔡小龍等（2017）通過(guò)引入偏度約束，構(gòu)建了均值-方差-偏度-正弦熵的投資組合
商業(yè)會(huì)計(jì) 2022年7期2022-04-22
- 破碎區(qū)至沖瀉區(qū)波浪非線性特征的實(shí)驗(yàn)研究
的非正態(tài)分布以及偏度的理論表達(dá)式；ELGAR et al[12]通過(guò)對(duì)二階譜在整個(gè)坐標(biāo)內(nèi)進(jìn)行積分，得出二階譜實(shí)部和虛部分別對(duì)應(yīng)波浪的偏度和不對(duì)稱度；MORI et al[13]基于高階譜法分析了高階(二階及以上)非線性對(duì)深水隨機(jī)波列的影響；丁興平等[14-15]通過(guò)發(fā)展二階譜方法對(duì)海浪的非線性進(jìn)行了深入研究；包偉斌[16]通過(guò)建立數(shù)值模型對(duì)波浪傳播、變形和波形不對(duì)稱性進(jìn)行分析，研究風(fēng)浪破碎波的二階譜特征；類淑河[17]的研究結(jié)果表明二階譜實(shí)部和虛部均可作為
海洋學(xué)研究 2022年1期2022-04-06
- 水下航行器空化噪聲偏度和峰度分析
據(jù)，對(duì)空化噪聲的偏度和峰度進(jìn)行了計(jì)算分析，比較了不同條件下空化噪聲的偏度和峰度特性差異，較之常規(guī)能量特性研究和頻率特性研究，本文的研究為水下航行器空化噪聲的特性研究提供了不同的思路。研究結(jié)果能夠用于空化噪聲背景下目標(biāo)輻射噪聲與空化噪聲的分離及識(shí)別。1 水下航行器空化噪聲空泡從生成到湮滅的過(guò)程實(shí)質(zhì)上是空泡體積膨脹和壓縮的過(guò)程。在湮滅階段，空泡膨脹到最大半徑后破裂產(chǎn)生一個(gè)尖峰壓力并伴隨聲波輻射。這個(gè)過(guò)程十分迅速，噪聲聲壓一開(kāi)始就接近階躍式快速上升并在湮滅結(jié)束時(shí)
聲學(xué)技術(shù) 2021年6期2022-01-21
- 管理者偏度偏好與企業(yè)并購(gòu)績(jī)效
受到投資收益分布偏度的顯著影響[5]。具體而言,受到主觀信念偏差以及極端事件的突出性等影響,個(gè)體表現(xiàn)出非理性的偏度偏好或者說(shuō)“博彩”傾向,過(guò)度青睞那些如彩票般有小概率獲得極高收益、即收益呈正偏分布的資產(chǎn),并為其支付過(guò)高的價(jià)格[6]。新近研究表明,公司管理者在研發(fā)投入[7-9]、資本預(yù)算[10]和員工期權(quán)激勵(lì)計(jì)劃[11-12]等財(cái)務(wù)決策中均表現(xiàn)出明顯的偏度偏好。然而,這一偏好是否同樣影響管理者的并購(gòu)決策和績(jī)效,尚未得到專門研究。下例可簡(jiǎn)要說(shuō)明偏度偏好對(duì)管理者
系統(tǒng)管理學(xué)報(bào) 2021年4期2021-08-05
- CT紋理分析在量化胰腺囊腺瘤影像表型中的診斷價(jià)值分析
值、方差、峰度及偏度。所有參數(shù)均進(jìn)行3次以上測(cè)量，取平均值。1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。采用SPSS 21.0對(duì)數(shù)據(jù)處理，使用χ2/t校驗(yàn)；P＜0.05表示有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2 結(jié)果2.1 兩組患者不同濾值下的紋理參數(shù)值對(duì)比。未過(guò)濾、濾值為1.0時(shí)，兩組患者在灰度強(qiáng)度、熵值、方差、峰度上無(wú)明顯差異（P＞0.05），但在偏度上B組大于A組（P＜0.05）；在濾值為2.5時(shí)，除灰度強(qiáng)度外，B組在熵值、方差、峰度上均要小于A組，在偏度上B組大于A組（P＜0.05）。詳見(jiàn)表1
世界最新醫(yī)學(xué)信息文摘 2021年92期2021-07-23
- T2WI 灰度直方圖定量分析在原發(fā)性中樞神經(jīng)系統(tǒng)淋巴瘤和腦膠質(zhì)瘤鑒別診斷中的價(jià)值
riance）、偏度（Skewness）、峰度值（Kurtosis）、第1 百 分 位 數(shù)（Perc.01%）、第10 百分位數(shù)（Perc.10%）、第50 百分位數(shù)（Perc.50%）、第90百分位數(shù)（Perc.90%）和第99 百分位數(shù)（Perc.99%）。1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 統(tǒng)計(jì)分析采用SPSS 23.0 統(tǒng)計(jì)軟件。數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性和方差齊性檢驗(yàn)，符合正態(tài)分布采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，不符合正態(tài)分布采用秩和檢驗(yàn)，以P＜0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。對(duì)差異有統(tǒng)
醫(yī)學(xué)信息 2021年13期2021-07-15
- 飛機(jī)前輪隨滑行速度限偏的分析研究
速度變化限制前輪偏度可避免側(cè)翻的同時(shí)最大保留飛機(jī)的滑跑糾偏能力。國(guó)內(nèi)外通常采用經(jīng)驗(yàn)或者參考同類型飛機(jī)確定前輪隨速度變化的限偏，理論研究相對(duì)較少。王孝英等［4］考慮了飛機(jī)在滑跑過(guò)程起落架受到的支反力和摩擦力，但是忽略氣動(dòng)效應(yīng)；魯勝等［5］考慮了滑跑過(guò)程中所受的氣動(dòng)力，但由于飛機(jī)側(cè)翻體現(xiàn)為相對(duì)側(cè)翻軸的外力矩，因此側(cè)翻分析中需同時(shí)考慮到氣動(dòng)力和氣動(dòng)力矩；郭杰等［6］、劉剛等［7］、苑強(qiáng)波等［8］通過(guò)建立起落架動(dòng)力學(xué)模型在不同速度下進(jìn)行前輪不同偏轉(zhuǎn)的數(shù)值仿真，得到
航空工程進(jìn)展 2021年3期2021-06-28
- 對(duì)稱分布的矩刻畫
1說(shuō)明對(duì)稱分布的偏度(若存在)是0. 然而，隨機(jī)變量的偏度只能度量分布的偏斜方向和程度，描述概率密度在左右尾部的相對(duì)拉長(zhǎng)趨勢(shì). 偏度為0，并不足以推出概率分布是對(duì)稱的. 下面的兩個(gè)例子說(shuō)明存在偏度為0的非對(duì)稱分布.例2設(shè)隨機(jī)變量X的概率密度函數(shù)為X的偏度β為0，且X的分布非對(duì)稱.證易知E(X)=E(X3)=0，所以X的偏度是0. 由f(-x)≠f(x)知X的分布非對(duì)稱.通過(guò)隨機(jī)抽樣方法得到樣本的偏度為0，而總體的分布可能是對(duì)稱的，也可能是非對(duì)稱的.例3設(shè)總
大學(xué)數(shù)學(xué) 2021年2期2021-05-07
- 偏正態(tài)數(shù)據(jù)下聯(lián)合位置、尺度、偏度模型的統(tǒng)計(jì)診斷
聯(lián)合位置、尺度、偏度模型研究了極大似然估計(jì)；吳劉倉(cāng)等[17,18]基于StN 分布下聯(lián)合位置、尺度、偏度模型研究了極大似然估計(jì)以及基于偏正態(tài)數(shù)據(jù)下聯(lián)合位置與尺度混合專家回歸模型研究了參數(shù)估計(jì)；Lachos 等[19]基于SN 分布的混合尺度異方差非線性回歸模型研究了參數(shù)估計(jì)與統(tǒng)計(jì)診斷.偏態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)診斷方面：基于Cook 距離、似然距離等，Xie 等[20]研究了SN 分布下非線性均值回歸模型的統(tǒng)計(jì)診斷；萬(wàn)文等[21]基于偏正態(tài)數(shù)據(jù)下聯(lián)合位置與尺度模型研究
工程數(shù)學(xué)學(xué)報(bào) 2021年2期2021-05-07
- 基于偏度擬合的噪聲水平估計(jì)
定義的角度出發(fā)，偏度與峰度的定義相似。因此，本文中我們考慮了偏度與噪聲方差之間的關(guān)系來(lái)估計(jì)整幅圖像的噪聲方差。在本文中，我們利用峰度和偏度的理論相似性來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。算法[10]是一種基于峰度的方法，不需要知道峰度值就可以估計(jì)噪聲。類似的，本文利用偏度來(lái)建立與噪聲的關(guān)系。2 峰度濃度峰度又稱為峰態(tài)系數(shù)。其可以表示為概率密度分布曲線在平均值處峰值高低的特征數(shù)。從直觀看來(lái)，峰度反映了一個(gè)峰部的尖度。而且樣本的峰度是作為和正態(tài)分布相比較而言的統(tǒng)計(jì)量，如果峰度大于
電子技術(shù)與軟件工程 2021年3期2021-04-20
- 撫仙湖徑流區(qū)煙葉化學(xué)成分分布特征及穩(wěn)定性分析
2019年的總體偏度中，煙堿、總氮、氧化鉀、氯、鉀氯比、兩糖差和糖堿比的偏度系數(shù)大于0，為正偏離?？偺?、還原糖、氮堿比和非煙堿氮/總氮的偏度系數(shù)小于0，為負(fù)偏離。2009～2019各年度的氯、鉀氯比和兩糖差的偏度系數(shù)均大于0，且與總體偏度的分布特征相同。表2 上部煙葉(B2F)化學(xué)成分的分布特點(diǎn)在2009～2019年的總體峰度中，煙堿、總氮、氧化鉀、氯、鉀氯比、糖堿比和非煙堿氮/總氮的峰度系數(shù)均大于0，為尖峭峰，數(shù)據(jù)分布較為集中?？偺恰⑦€原糖、兩糖差和氮堿
江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào) 2021年2期2021-03-02
- 基于故障電流特征的新型牽引網(wǎng)保護(hù)方法研究*
應(yīng)數(shù)據(jù)傾斜程度的偏度和反應(yīng)數(shù)據(jù)陡峭程度的峰度來(lái)分析故障電流與負(fù)荷電流，構(gòu)造基于峰度、偏度組合算法的保護(hù)方案。1 現(xiàn)有波形數(shù)據(jù)分析圖1是在現(xiàn)有高速鐵路牽引網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，對(duì)故障數(shù)據(jù)采樣并處理后得到的故障電流波形圖，圖2是截取的故障時(shí)刻并放大后的電流波形圖。從已有的短路波形數(shù)據(jù)可以看出來(lái)，在牽引網(wǎng)發(fā)生故障時(shí)，電流波形會(huì)比正常時(shí)更陡峭和尖銳，也就是幅值會(huì)上升陡峭程度大大增加。而且故障電流波形與正弦波十分相似。但是，故障后的電流波形，其波峰都有左偏的趨勢(shì)；故障時(shí)刻電
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2021年3期2021-01-12
- 基于負(fù)半熵 下半方差 近似偏度的投資組合模型及應(yīng)用
提出了下半方差和偏度雙目標(biāo)優(yōu)化的投資組合模型；Yan W［4］考慮在多期情況下建立了多周期下半方差投資組合模型；王延章［5］構(gòu)建了下半方差的債券投資組合模型；李慧敏［6］構(gòu)建了下半方差的地產(chǎn)投資組合模型。半方差模型中下半方差度量風(fēng)險(xiǎn)，只說(shuō)明了收益率的偏離方向，而未反映證券組合的損失具體大小。信息熵也代表一種不確定性，風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)是回報(bào)的不確定性。近年來(lái)很多學(xué)者考慮用信息熵度量資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，Philippatos［7］首先將熵引入投資組合模型，用熵代替方差度量風(fēng)險(xiǎn)
- 考慮空間變異性的框架結(jié)構(gòu)可靠度分析方法
關(guān)結(jié)構(gòu)類型、相關(guān)偏度和變異性等)對(duì)框架結(jié)構(gòu)可靠度的影響規(guī)律。2 空間變異性的隨機(jī)場(chǎng)模型及離散采用平面內(nèi)廣義平穩(wěn)且均勻的隨機(jī)場(chǎng)來(lái)模擬框架結(jié)構(gòu)的材料參數(shù)、幾何尺寸和外荷載等因素在空間分布上的變異性。以圖1(a)所示門式剛架為例，將任一個(gè)單元(假定平面內(nèi)長(zhǎng)度為L(zhǎng)i的線性單元i或長(zhǎng)度為L(zhǎng)j的線性單元j)模擬為平面內(nèi)廣義平穩(wěn)且均勻的M維隨機(jī)場(chǎng)R(x,y,θ)，其中x和y為隨機(jī)場(chǎng)的平面坐標(biāo)，θ為隨機(jī)場(chǎng)的隨機(jī)特性參數(shù)。已知隨機(jī)場(chǎng)的均值和方差分別為μR= [μ1,μ2,…
計(jì)算力學(xué)學(xué)報(bào) 2020年6期2020-12-23
- Gram-Charlier展開(kāi)在生產(chǎn)和套期保值的應(yīng)用
勒展開(kāi)近似式研究偏度對(duì)套期保值決策的影響[1]。由于泰勒展開(kāi)在3階截尾，所以就無(wú)法考慮更高階的影響，如峰度。類似地，Lien運(yùn)用負(fù)指數(shù)效用函數(shù)分析偏度對(duì)最佳產(chǎn)量和套期保值決策的影響中使用的偏正態(tài)分布不是厚尾[2]。這些局限性啟發(fā)了Lien 和 Wang 使用厚尾的偏學(xué)生分布，但是該分布的4個(gè)系數(shù)并不一一對(duì)應(yīng)于股價(jià)的前4階矩，這樣就無(wú)法分離4階矩各自在策略中的作用[3]。基于此，運(yùn)用Gram-Charlier (GC) 展開(kāi)式作為半?yún)?shù)工具來(lái)放松通常的正態(tài)分
閩江學(xué)院學(xué)報(bào) 2020年5期2020-11-14
- 全病變表觀擴(kuò)散系數(shù)直方圖對(duì)肺部孤立性實(shí)性病變的鑒別診斷
參數(shù)，包括峰度、偏度、熵、ADC平均數(shù)、ADC中位數(shù)、ADC標(biāo)準(zhǔn)差、病變體積和ADC第5、10、15、30、50、70、80、85、90、95百分位數(shù)，其中ADC第n個(gè)百分位數(shù)表示該點(diǎn)的ADC值大于n%組成直方圖點(diǎn)的ADC值。1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 16.0軟件，計(jì)量資料以表示。良、惡性組間各ADC直方圖相關(guān)參數(shù)比較首先進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)和方差齊性檢驗(yàn)。如符合正態(tài)分布且方差齊則采用成組資料t檢驗(yàn)，否則采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)。肺癌與良性病變
中國(guó)醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志 2020年7期2020-08-04
- 樂(lè)清灣內(nèi)外潮波變形及不對(duì)稱性分析
間的相互作用產(chǎn)生偏度為負(fù)的潮汐不對(duì)稱，半日潮與其倍潮之間的相互作用則產(chǎn)生正的潮汐不對(duì)稱，漏斗形的河口有利于偏度為正的潮汐不對(duì)稱，且收縮越劇烈，漲潮時(shí)間越短；李誼純和徐群[9]發(fā)現(xiàn)甌江口潮汐不對(duì)稱空間上表現(xiàn)為沿口外向上游潮汐不對(duì)稱逐漸增強(qiáng)，時(shí)間上主要表現(xiàn)為明顯的大—小潮變化，其中大潮期最為明顯，遠(yuǎn)大于小潮期，并認(rèn)為是低頻Msf分潮所致。可以看出，這些研究者對(duì)潮汐不對(duì)稱的研究多集中于河口地區(qū)，對(duì)于強(qiáng)潮海灣的潮汐不對(duì)稱研究相對(duì)較少。為此，利用樂(lè)清灣及周邊水域9個(gè)
海洋工程 2020年3期2020-06-14
- 偏度約束的負(fù)半熵-下半方差投資組合研究
基礎(chǔ)上引入三階矩偏度系數(shù)；王波等[6]考慮用CVaR代替方差度量資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，建立投資組合模型，并選取滬市和深市的8支股票進(jìn)行實(shí)證分析。而后大量學(xué)者從信息熵的角度去度量風(fēng)險(xiǎn)，如徐湘[7]建立了可做空的Tsallis廣義熵投資決策模型；RAO等[8]給出累積熵投資組合模型；張鵬等[9]給出了熵約束的投資組合模型；朱業(yè)春等[10]給出了熵補(bǔ)償?shù)腂lack-Litterman投資組合模型；宋燕玲等[11]給出了帶偏度約束的正弦熵投資組合模型。筆者考慮從收益率下跌風(fēng)險(xiǎn)
- 偏對(duì)稱正態(tài)分布的若干性質(zhì)
函數(shù)為其中λ 為偏度系數(shù)(可取任意實(shí)數(shù))，μ 是位置參 數(shù)，σ 是 尺 度參數(shù)，則稱X 服從偏對(duì)稱正態(tài)分布。（i）μ=0,σ=1 時(shí)，g(x;λ)=2f (x)Φ(λx)，稱X 服從標(biāo)準(zhǔn)偏對(duì)稱正態(tài)分布；（ii） μ=0,σ=1,λ →+∞ 時(shí) ，g(x;λ)=2f (x)Φ(λx)趨向于 ||Y 的概率密度函數(shù)；（iii）μ=0,σ=1,λ →-∞ 時(shí) ，g(x;λ)=2f (x)Φ(λx) 趨 向 于-|Y|的概率密度函數(shù)；（iv） μ=0,σ=1,λ=
統(tǒng)計(jì)科學(xué)與實(shí)踐 2019年1期2019-03-28
- 基于相位分辨統(tǒng)計(jì)技術(shù)的局部放電類型分析
分辨數(shù)據(jù)，提出了偏度和峰度分布統(tǒng)計(jì)參量的計(jì)算方法，并對(duì)已知和未知局部放電類型的相位數(shù)據(jù)分布統(tǒng)計(jì)參量進(jìn)行了計(jì)算、比較和分析。實(shí)例分析結(jié)果表明該技術(shù)有助于檢測(cè)人員從數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)角度更好地分析局部放電類型，也為實(shí)現(xiàn)局部放電類型自動(dòng)分析提供了重要的特征參數(shù)?！続bstract】The inspectors usually determines whether the power equipment has partial discharge and its type
中小企業(yè)管理與科技·中旬刊 2018年10期2018-12-29
- 硬化非高斯結(jié)構(gòu)響應(yīng)首次穿越的Monte Carlo模擬方法
型. 新模型預(yù)測(cè)偏度和峰度的誤差比既有硬化模型小，且最大誤差分別為0.311和0.479，表明新模型具有良好精度；同時(shí)新模型擴(kuò)展了Zhao和Lu模型的適用范圍. 最后運(yùn)用新的硬化模型模擬硬化非高斯過(guò)程樣本，發(fā)展了硬化非高斯結(jié)構(gòu)響應(yīng)首次穿越的Monte Carlo模擬方法. 數(shù)值算例驗(yàn)證了本文方法用于硬化非高斯結(jié)構(gòu)響應(yīng)首次穿越失效概率計(jì)算有較高的精度；杭州新火車東站大跨屋蓋以及南水北調(diào)工程渡槽結(jié)構(gòu)工程實(shí)例說(shuō)明了本文方法的使用過(guò)程.關(guān)鍵詞：Winterstei
湖南大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版 2018年5期2018-09-26
- 中山港區(qū)表層沉積物特征分析
粒徑、分選系數(shù)、偏度等參數(shù)入手研究表層沉積物特征，分析推斷底質(zhì)泥沙的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，給出港口航道建設(shè)建議。關(guān)鍵詞：表層沉積物 中值粒徑 分選系數(shù) 偏度1.前言中山港位于珠江口伶仃洋西岸的橫門內(nèi)。中山港現(xiàn)有出海主航道為橫門東水道，由橫門口至淇澳島大王角，全長(zhǎng)24.6公里。中山港出海航道穿過(guò)橫門與洪奇瀝的復(fù)合攔門沙以及其它淺灘。本文根據(jù)69個(gè)泥沙樣點(diǎn)的試驗(yàn)成果，從粒級(jí)分布、中值粒徑、分選系數(shù)、偏度等參數(shù)入手研究表層沉積物特征，分析推斷底質(zhì)泥沙的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，為中山港出海
珠江水運(yùn) 2018年5期2018-04-12
- 經(jīng)編紗線動(dòng)態(tài)張力評(píng)價(jià)指標(biāo)
。1.2 峰度與偏度概率密度曲線只能定性地評(píng)價(jià)紗線張力的整體波動(dòng)情況，不能作定量分析，因此引入峰度和偏度這2個(gè)指標(biāo)描述數(shù)據(jù)的分布形狀[8]，通過(guò)比較這2個(gè)值的大小，來(lái)定量分析張力的整體波動(dòng)程度。設(shè)x1,x2,…，xn是來(lái)自總體x的一個(gè)樣本，總體x的峰度α為總體x的偏度β為峰度α反映各數(shù)據(jù)分布的尾部厚度，峰度越大，數(shù)據(jù)分布的尾部越厚，當(dāng)偏度一定，峰度越大，說(shuō)明張力波動(dòng)越大。偏度β反映數(shù)據(jù)分布的尾部在其中一側(cè)上是否有拉長(zhǎng)趨勢(shì)：偏度為0表示數(shù)據(jù)相對(duì)均勻地分布在平
紡織學(xué)報(bào) 2018年2期2018-03-12
- 偏度與峰度在脈沖激光回波分析中的應(yīng)用研究
機(jī)變量分布特性的偏度和峰度參量引入到了回波波形的分析中來(lái),用以表述回波波形的對(duì)稱性和尖峭程度,并研究了目標(biāo)散射特性與回波偏度和峰度的映射關(guān)系,為脈沖激光回波特征分析提供了重要依據(jù)。2 原理分析2.1 偏度和峰度對(duì)波形分析的引入偏度和峰度的概念來(lái)自于對(duì)零均值隨機(jī)變量分布特征的描述,兩種參數(shù)分別描述隨機(jī)變量概率密度函數(shù)的對(duì)稱程度和尖峭程度,其定義分別如下:r3x=E[x(n)3]=c3x(0,0)(1)r4x=E[x(n)4]-3(r2x)2=c4x(0,0,
激光與紅外 2018年2期2018-03-09
- 飛機(jī)平尾操縱系統(tǒng)偏離特性試飛驗(yàn)證方法研究
狀態(tài)下，飛機(jī)平尾偏度與縱向桿位移的對(duì)應(yīng)關(guān)系偏離設(shè)計(jì)值，如圖1所示。飛機(jī)飛行數(shù)據(jù)如圖2所示，在大表速完成大過(guò)載飛行時(shí)，平尾舵面偏度和駕駛桿位移的對(duì)應(yīng)關(guān)系偏離設(shè)計(jì)狀態(tài)，舵面實(shí)際偏度大于設(shè)計(jì)值。平尾操縱系統(tǒng)的偏離特性對(duì)于飛機(jī)的操縱特性和飛行安全有著重要的影響。國(guó)內(nèi)外針對(duì)操縱系統(tǒng)偏離特性的試驗(yàn)驗(yàn)證主要集中在地面試驗(yàn)，使用地面操縱系統(tǒng)試驗(yàn)檢查桿舵對(duì)應(yīng)關(guān)系及其遲滯效應(yīng)，保證在地面靜止?fàn)顟B(tài)下飛機(jī)的操縱系統(tǒng)對(duì)應(yīng)關(guān)系滿足設(shè)計(jì)值。而在真實(shí)飛行狀態(tài)下，飛機(jī)受到大過(guò)載、大速壓的影
科技與創(chuàng)新 2018年4期2018-02-28
- 基于LPZ譜分析法的非高斯脈動(dòng)風(fēng)壓模擬
統(tǒng)計(jì)參數(shù)(峰度和偏度)與目標(biāo)統(tǒng)計(jì)參數(shù),以及模擬的功率譜與目標(biāo)功率譜進(jìn)行比較,驗(yàn)證了基于LPZ譜分析法的非高斯脈動(dòng)風(fēng)壓模擬算法的有效性.非高斯脈動(dòng)風(fēng)壓模擬;線性預(yù)測(cè)和Z轉(zhuǎn)換譜分析法;Johnson變換系統(tǒng);數(shù)字濾波非高斯過(guò)程的模擬方法可以分為兩類:第一類是根據(jù)任意指定的高階特征統(tǒng)計(jì)參數(shù)(例如斜度與峰度)及其目標(biāo)功率譜密度(power spectral density,PSD)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn);第二類是通過(guò)任意指定的邊緣概率分布函數(shù)(probability dens
- 基于偏度的滾動(dòng)軸承聲信號(hào)故障分析方法
45036)基于偏度的滾動(dòng)軸承聲信號(hào)故障分析方法趙佳萌(柳州城市職業(yè)學(xué)院，廣西 柳州 545036)為了快速直接地對(duì)軸承故障進(jìn)行診斷，且不受載荷和轉(zhuǎn)速的影響，采用偏度作為時(shí)域分析的參數(shù)。首先，將聲信號(hào)取絕對(duì)值，去掉信號(hào)的對(duì)稱性，偏度便具有了診斷能力。其次，根據(jù)正態(tài)分布的特點(diǎn)，得到無(wú)故障軸承聲信號(hào)偏度值的參考范圍。最后，通過(guò)對(duì)仿真信號(hào)的研究得到了偏度與信噪比的擬合關(guān)系，從而初步判斷軸承的故障程度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，偏度能準(zhǔn)確地診斷出軸承是否有故障，而且在判斷軸承
噪聲與振動(dòng)控制 2017年1期2017-03-01
- 波動(dòng)率偏斜與風(fēng)險(xiǎn)中性偏度能預(yù)測(cè)尾部風(fēng)險(xiǎn)嗎
率偏斜與風(fēng)險(xiǎn)中性偏度能預(yù)測(cè)尾部風(fēng)險(xiǎn)嗎陳蓉， 林秀雀(廈門大學(xué)金融系， 廈門 361005)論文從S&P 500指數(shù)期權(quán)數(shù)據(jù)中提取出波動(dòng)率偏斜與風(fēng)險(xiǎn)中性偏度指標(biāo)，采用Logistic模型研究了波動(dòng)率偏斜/風(fēng)險(xiǎn)中性偏度是否對(duì)未來(lái)真實(shí)的市場(chǎng)尾部風(fēng)險(xiǎn)具有預(yù)測(cè)力.結(jié)果發(fā)現(xiàn)，波動(dòng)率偏斜/風(fēng)險(xiǎn)中性偏度僅含有未來(lái)市場(chǎng)尾部風(fēng)險(xiǎn)的一定信息，但并不能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)尾部風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的狀態(tài).相反，波動(dòng)率偏斜/風(fēng)險(xiǎn)中性偏度與投資者情緒指標(biāo)顯著相關(guān).波動(dòng)率偏斜； 風(fēng)險(xiǎn)中性偏度； 市場(chǎng)尾部
管理科學(xué)學(xué)報(bào) 2016年8期2016-11-12
- 利用模糊數(shù)學(xué)方法區(qū)分56沖、81步射擊彈殼（一）
（主、次口痕高、偏度、傾斜方向）進(jìn)行處理，應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)中的最大隸屬原則、聚類分析、模糊矩陣合成等方法進(jìn)行模糊運(yùn)算，較成功地區(qū)分了發(fā)射槍種。主拋殼口；次拋殼口；擊針頭；模糊矩陣；矩陣合成；模糊評(píng)判1 基礎(chǔ)理論依據(jù)1.1 槍彈痕跡依據(jù)為應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)的方法區(qū)分56沖和81步的射擊彈殼，我們選取了射擊彈殼上的主拋殼口、次拋殼口兩大類痕跡，并對(duì)其進(jìn)行測(cè)量、分析。1.1.1 痕跡的形成、性質(zhì)及其特征（1）主拋殼口痕跡該痕跡是彈殼在拋出過(guò)程中第一次與機(jī)匣蓋的棱邊碰撞形成
大科技 2016年33期2016-08-09
- 副翼偏轉(zhuǎn)對(duì)副翼受載的影響
試驗(yàn)，來(lái)研究副翼偏度對(duì)副翼載荷方程系數(shù)的影響，并將其應(yīng)用于飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測(cè)副翼偏度對(duì)飛行載荷的影響。某型機(jī)在高空超音速下，做常規(guī)對(duì)稱拉起動(dòng)作（左右升降副翼下偏21.2°），法向過(guò)載達(dá)到6.0，左壓桿滾轉(zhuǎn)改出時(shí)，左側(cè)內(nèi)副翼接頭發(fā)生斷裂。在該型飛機(jī)的改進(jìn)型進(jìn)行飛行驗(yàn)證前，特意做了多偏度的副翼載荷校準(zhǔn)試驗(yàn)，以期發(fā)現(xiàn)偏度對(duì)載荷方程系數(shù)的影響，并用于分析滾轉(zhuǎn)機(jī)動(dòng)副翼偏度對(duì)副翼受載的影響。應(yīng)變改裝某型機(jī)機(jī)翼后緣帶升降副翼，兼作升降舵和副翼用，以實(shí)現(xiàn)飛機(jī)的俯仰和
中國(guó)科技信息 2016年14期2016-07-31
- 方差和偏度的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格①
005)?方差和偏度的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格①鄭振龍， 孫清泉， 吳 強(qiáng)(廈門大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 廈門 361005)在互換合約的統(tǒng)一框架下，采用無(wú)模型方法提取方差和偏度的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格，研究隱含風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格的時(shí)序和期限結(jié)構(gòu)特征、定價(jià)和信息含量.利用S&P500指數(shù)期權(quán)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：1)對(duì)于多個(gè)互換合約期限，方差風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格顯著為負(fù)，偏度風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格顯著為正；2)方差風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格和偏度風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格有不同的水平因子和凸度因子，卻擁有相同的斜率因子；3)隱含風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格無(wú)法被規(guī)模、賬面市值比、動(dòng)量和宏觀變量等所
管理科學(xué)學(xué)報(bào) 2016年12期2016-02-08
- 正態(tài)分布在高校成績(jī)分析中的應(yīng)用
正態(tài)分布的峰度和偏度，檢驗(yàn)成績(jī)是否服從正態(tài)分布，并對(duì)可能出現(xiàn)的四種情況進(jìn)行相應(yīng)的分析，通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證正態(tài)分布在成績(jī)分析中的重要作用。關(guān)鍵詞： 正態(tài)分布 峰度 偏度 成績(jī)分析一、成績(jī)正態(tài)分析的意義成績(jī)分析在高校中有重要意義，一方面可以由此了解考試命題是否合理，成績(jī)?cè)u(píng)定是否科學(xué)，考試組織是否有問(wèn)題等，從而為改進(jìn)和完善考試工作提供重要的信息依據(jù)。另一方面可以進(jìn)一步挖掘成績(jī)中存儲(chǔ)的信息資料，發(fā)現(xiàn)教學(xué)中存在的問(wèn)題和不足，以促進(jìn)教學(xué)改革和管理工作。按照數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原
考試周刊 2015年19期2015-09-10
- 人民幣匯率高階矩風(fēng)險(xiǎn)的持續(xù)性研究
對(duì)條件方差、條件偏度和條件峰度的存在性、持續(xù)性和協(xié)同運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了研究。樊智（2002）對(duì)中國(guó)股市數(shù)據(jù)的方差持續(xù)性和協(xié)同持續(xù)性進(jìn)行了研究。李漢東（2002）研究了具有方差持續(xù)性的套利定價(jià)模型，指出方差的持續(xù)性會(huì)對(duì)長(zhǎng)期投資的資產(chǎn)收益產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響資本資產(chǎn)的長(zhǎng)期定價(jià)。李漢東（2003）探討了方差持續(xù)性的概念和性質(zhì)，并分析了條件方差持續(xù)性對(duì)資本資產(chǎn)定價(jià)模型的影響。唐勇（2006）基于股票市場(chǎng)的高頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)，從實(shí)證角度驗(yàn)證了條件方差對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響。蔣翠俠（2
金融與經(jīng)濟(jì) 2015年3期2015-05-11
- 基于偏度與峰度的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估
0043)?基于偏度與峰度的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估崔書(shū)華1,2,李 果2,劉軍虎2,宋衛(wèi)紅2,沈 思2(1 宇航動(dòng)力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安 710043;2 西安衛(wèi)星測(cè)控中心,西安 710043)針對(duì)外彈道測(cè)量數(shù)據(jù)質(zhì)量情況,拓展數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),提出了用分布偏度與峰度的分析方法描述數(shù)據(jù)質(zhì)量狀態(tài)。通過(guò)對(duì)跟蹤測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析驗(yàn)證,證明運(yùn)用該方法可有效、直觀的定量、定性的確定數(shù)據(jù)質(zhì)量情況,為跟蹤測(cè)量數(shù)據(jù)的使用提供了可靠性評(píng)價(jià)及使用決策。偏度;峰度;數(shù)據(jù)分析;結(jié)果評(píng)估0 引
彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào) 2015年6期2015-03-04
- 基于Monte-Carlo的滑坡失穩(wěn)概率計(jì)算研究
準(zhǔn)差、變異系數(shù)、偏度系數(shù)，見(jiàn)表1。表1 滑帶土物理參數(shù)3.3 考慮變異系數(shù)和偏度系數(shù)計(jì)算滑坡失穩(wěn)概率對(duì)于非標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，可采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(0,1)的隨機(jī)變量x′經(jīng)過(guò)線性轉(zhuǎn)換得到：X=μ+σx′。(5)式中：x′為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)變量；μ和σ分別為所求非標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)變量X的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。本文采用Box和Muller提出的變換法[11]，取2個(gè)獨(dú)立的[0,1]區(qū)間均勻隨機(jī)數(shù)u1和u2，利用二元函數(shù)轉(zhuǎn)換，再由式(5)得到正態(tài)分布N(0,1)的隨機(jī)變量。對(duì)
長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào) 2014年7期2014-08-17
- 基于線性回歸的試題和試卷質(zhì)量評(píng)價(jià)研究
線性回歸；峰度；偏度中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）18-4312-031 概述考試是學(xué)校教學(xué)工作的不可缺少的重要環(huán)節(jié)，組織考試是為了讓學(xué)生通過(guò)這個(gè)形式來(lái)檢驗(yàn)自己的學(xué)習(xí)成果和檢查老師的教學(xué)質(zhì)量。那么，它不僅僅是為了檢查學(xué)生有沒(méi)有達(dá)到目標(biāo)而存在的，更是不斷完善教學(xué)的過(guò)程以及對(duì)課程進(jìn)行改進(jìn)的最佳依據(jù)，指導(dǎo)學(xué)生更快的調(diào)整學(xué)習(xí)方向，并將獲得的考試信息做進(jìn)一步的加工后進(jìn)行的反饋，這些就是教學(xué)和教務(wù)方面的常態(tài)，只有這樣才
電腦知識(shí)與技術(shù) 2014年18期2014-07-28
- 均值與偏度約束下CVaR最小投資組合優(yōu)化模型研究
了收益的三階矩（偏度）風(fēng)險(xiǎn)。Arditi（1975）指出偏度越大意味著低收益率出現(xiàn)的概率越小而高收益率發(fā)生的概率越大，忽略偏度得出的最優(yōu)組合可能是一個(gè)無(wú)效的組合，但未予實(shí)證。張樹(shù)斌等（2004）對(duì)構(gòu)建的均值-方差-偏度模型進(jìn)行靈敏度測(cè)試，進(jìn)一步證實(shí)了偏度的引入極大改變投資組合的選擇。高岳林等（2010）構(gòu)建了均值和VaR約束下偏度最大的多期投資組合模型。遲國(guó)泰等（2009）、吳灝文（2011）在均值-方差模型基礎(chǔ)上引入偏度大于等于零約束，建立了正態(tài)分布下的
財(cái)會(huì)通訊 2014年4期2014-03-29
- Lyot型單色光退偏器設(shè)計(jì)與研究
片組成的樣品的退偏度，充分驗(yàn)證了理論的正確性及設(shè)計(jì)方案的可行性。1 光路分析以石英晶體為例來(lái)分析。在圖1中，組成Lyot退偏器的前后2個(gè)石英波片平行豎直放置，厚度分別為d1、d2。前面波片的慢軸(晶體光軸)沿x方向，后面波片的慢軸在xoy面內(nèi)且與前者夾角為45°。單色線偏振光垂直入射(沿z軸)，其振動(dòng)方向在xoy面內(nèi)與x軸夾角，即為方位角。圖中的θ為一般角度，此時(shí)線偏振光在前半塊分解為振動(dòng)方向正交且傳播方向一致的非常光和尋常光，兩者的相位差隨波片厚度增加。
應(yīng)用光學(xué) 2014年2期2014-03-27
- 運(yùn)用期權(quán)偏度分析對(duì)BlackLitterman模型的改進(jìn)
，通過(guò)期權(quán)波動(dòng)率偏度分析建立BlackLitterman模型中的投資者主觀收益，是對(duì)該模型的有效改進(jìn)。關(guān)鍵詞：期權(quán)隱含波動(dòng)率；期權(quán)偏度分析；投資者主觀收益；BlackLitterman模型；仿真方法中圖分類號(hào)：F224.0；F830.91 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：16748131（2014）01007105一、引言盡管馬爾科維茨的投資組合理論被譽(yù)為投資界的經(jīng)典，但在現(xiàn)今發(fā)達(dá)國(guó)家的實(shí)際金融資產(chǎn)量化投資分析中，投資者很少直接運(yùn)用傳統(tǒng)的均值方差投資組合理論來(lái)建
重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào)(西部論壇) 2014年1期2014-01-24
- 低矮房屋風(fēng)壓時(shí)程的概率分布
析都基于風(fēng)壓時(shí)程偏度都較?。ㄔ?.20以下）的情況，而實(shí)際的時(shí)程偏度有時(shí)會(huì)較大.本文對(duì)一低坡度低矮房屋進(jìn)行了剛性模型測(cè)壓試驗(yàn)，通過(guò)引進(jìn)廣義極值（GEV）分布、對(duì)數(shù)正態(tài)（Lognorm）分布和Gamma分布，將偏度從0.20～2.90的時(shí)程用該三種分布進(jìn)行擬合比較，發(fā)現(xiàn)對(duì)于偏度較小的時(shí)程，對(duì)數(shù)正態(tài)分布擬合得最好，偏度較大的時(shí)程，廣義極值分布擬合得最好.最后對(duì)面積平均后的時(shí)程進(jìn)行了概率分布分析.1 試驗(yàn)概況本次試驗(yàn)是在同濟(jì)大學(xué)TJ-2風(fēng)洞完成的.選取低矮房屋的
- 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)功效比較
以便得到在不同的偏度和峰度時(shí)的功效模擬值，表1～4分別列出了4種備擇分布的參數(shù)取不同值時(shí)所對(duì)應(yīng)的偏度及峰度值，圖1～圖4是分別從4種不同的備擇分布中進(jìn)行抽樣模擬時(shí)的功效比較圖形，最后通過(guò)分析圖形對(duì)6種正態(tài)性檢驗(yàn)方法的功效進(jìn)行了總體的評(píng)價(jià)和排序。3.1備擇假設(shè)為Beta分布從功效模擬圖形1可得如下結(jié)論：①當(dāng)備擇分布Beta的偏度為零時(shí)，D統(tǒng)計(jì)量的功效是最高的，但是若偏度非零則D統(tǒng)計(jì)量的功效最低，這說(shuō)明D統(tǒng)計(jì)量在檢驗(yàn)時(shí)對(duì)峰度比較靈敏而對(duì)偏度不靈敏。②當(dāng)備擇分布
- 無(wú)需閾值支持的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波方法
本文引入統(tǒng)計(jì)學(xué)中偏度和峰度的概念，在不需要閾值以及各種參數(shù)和權(quán)因子的情況下，通過(guò)實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了一種無(wú)需閾值支持的基于偏度平衡的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波。圖1 不對(duì)稱分布及正態(tài)分布1 偏度與峰度在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，偏度（Skewness）也稱偏度系數(shù)，它是表征某變量的概率密度分布曲線對(duì)稱性的統(tǒng)計(jì)量，從樣本的概率密度函數(shù)曲線直觀看來(lái)就是其尾部的相對(duì)長(zhǎng)度。而峰度（Kurtosis）也可以稱之為峰度系數(shù)，是表征某變量概率密度分布曲線陡緩程度的統(tǒng)計(jì)量，直觀上來(lái)看，它反應(yīng)了概率
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2013年15期2013-07-19
- 基于曲率統(tǒng)計(jì)的LiDAR點(diǎn)云二次濾波方法
249)針對(duì)傳統(tǒng)偏度平衡方法濾波結(jié)果中存在低矮植被、建筑物側(cè)面墻腳等非地面點(diǎn)云問(wèn)題,在傳統(tǒng)偏度平衡方法的點(diǎn)云一次濾波算法的基礎(chǔ)上,提出一種基于曲率統(tǒng)計(jì)的點(diǎn)云二次濾波方法。對(duì)該方法進(jìn)行試驗(yàn),并將試驗(yàn)結(jié)果與傳統(tǒng)偏度平衡方法濾波結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明:基于曲率統(tǒng)計(jì)的點(diǎn)云二次濾波方法比傳統(tǒng)偏度平衡法能夠多濾除83%的植被點(diǎn)云、5%的建筑物點(diǎn)云,能夠有效地濾除傳統(tǒng)偏度平衡方法濾波結(jié)果中的低矮植被、建筑物側(cè)面墻腳等非地面點(diǎn)云。激光雷達(dá)；點(diǎn)云；濾波方法；曲率統(tǒng)計(jì)機(jī)載
- 基于偏度-峰度檢驗(yàn)的無(wú)線局域網(wǎng)室內(nèi)定位算法
文提出了一種基于偏度-峰度檢驗(yàn)的室內(nèi)定位算法：離線訓(xùn)練階段根據(jù)偏度-峰度檢驗(yàn)法檢驗(yàn) RSS樣本是否來(lái)自正態(tài)總體，對(duì)于接受和拒絕零假設(shè)的樣本分別利用正態(tài)分布和核函數(shù)估計(jì)其總體的概率密度，在線定位階段利用貝葉斯匹配法估計(jì)位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法比傳統(tǒng)算法有更高的定位精度，平均定位誤差減小15%以上，而且在達(dá)到相同定位精度的情況下離線階段訓(xùn)練樣本數(shù)比傳統(tǒng)算法少，能明顯降低離線階段的工作量。2 基于偏度-峰度檢驗(yàn)的室內(nèi)定位算法2.1 偏度與峰度檢驗(yàn)一個(gè)樣本是否
通信學(xué)報(bào) 2012年5期2012-08-04
- 方形高層建筑風(fēng)壓脈動(dòng)非高斯特性分析
正壓區(qū)域也會(huì)出現(xiàn)偏度.Kumar［3］在其博士論文中定性地給出偏度大于0.5且峰度大于3.5為高斯和非高斯的界限.但文獻(xiàn)［3］的研究對(duì)象為低矮建筑物，該結(jié)論并不能完全適用于其他形式的結(jié)構(gòu).譬如孫瑛等［4］在對(duì)大跨屋蓋結(jié)構(gòu)進(jìn)行非高斯分析時(shí)采用同樣的方法得到的標(biāo)準(zhǔn)卻是偏度絕對(duì)值大于0.2且峰度絕對(duì)值大于3.7.本文的研究對(duì)象為高層建筑，在用Kumar的結(jié)論進(jìn)行非高斯分析時(shí)同樣發(fā)現(xiàn)其并不適應(yīng)于這種結(jié)構(gòu)形式，所以，本文在其研究的基礎(chǔ)上，獨(dú)立給出了高層建筑結(jié)構(gòu)非高斯
- 粒度分析中偏度系數(shù)的影響因素及其意義
稱的。粒度參數(shù)中偏度或稱偏態(tài)(數(shù)值為度,曲線為態(tài))系數(shù)(SK)是用來(lái)度量頻率曲線的不對(duì)稱程度的,即表示非正態(tài)性特征的,可用平均值、中值(中位數(shù))和眾數(shù)(最大值)的相對(duì)位置來(lái)描述。但是在這個(gè)問(wèn)題上,一些教材或文獻(xiàn)出現(xiàn)不同程度的歧義[3,8],或描述不清,或文字前后矛盾,如粗偏,有的說(shuō)是負(fù)偏,有的說(shuō)是正偏,甚至同一樣品,用矩法和圖解法計(jì)算可能正負(fù)顛倒,出現(xiàn)完全不同的分析解釋。因此,筆者認(rèn)為有必要對(duì)偏度進(jìn)行一下深入探討,明確偏度的含義和意義。2 偏度的定義在概率
海洋科學(xué) 2012年2期2012-03-14
- 海溫觀測(cè)資料的三維時(shí)空分布和偏度特征研究
的三維時(shí)空分布和偏度特征研究王輝贊1,2，張韌1,2，安玉柱1，陳奕德1（1.解放軍理工大學(xué)氣象學(xué)院 全軍海洋水文環(huán)境數(shù)值模擬中心， 江蘇 南京 211101; 2.中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所 大氣科學(xué)和地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100029）利用包含Argo和WOD05的歷史現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)集，分析研究了全球歷史海溫觀測(cè)的三維時(shí)空分布特征，并對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)的偏度特征進(jìn)行研究。研究結(jié)果表明：1）海溫觀測(cè)數(shù)據(jù)在全球許多海域（特別是南大洋和北冰洋）較為稀
海洋通報(bào) 2011年2期2011-09-25
- 雙三角機(jī)翼前緣渦襟翼的試驗(yàn)研究
襟翼的平面形狀、偏度、渦襟翼效率以及與后緣襟翼配合等方面做了原理性和應(yīng)用性研究。由于在結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)上的簡(jiǎn)便易行,目前國(guó)外正在進(jìn)行渦襟翼技術(shù)在強(qiáng)調(diào)低成本的高速無(wú)人機(jī)上的應(yīng)用研究[6]。但有關(guān)渦襟翼技術(shù)仍有許多需要深入探討的問(wèn)題,很多資料強(qiáng)調(diào)使旋渦的再附線處于或靠近渦襟翼鉸接線作為渦襟翼設(shè)計(jì)原則,值得注意的是隨迎角變化,大后掠機(jī)翼前緣渦在翼面上的影響區(qū)及再附線位置變化較大,影響渦襟翼效率的因素較多,很難按此完成渦襟翼高效設(shè)計(jì)。筆者以復(fù)合平面形狀的雙三角機(jī)翼為載體,
實(shí)驗(yàn)流體力學(xué) 2011年3期2011-04-17
- 偏肥尾分布的APARCH模型研究
獻(xiàn)對(duì)金融時(shí)間序列偏度的關(guān)注相對(duì)較少。由于受到估計(jì)方法和計(jì)算效率的約束，波動(dòng)率模型通常假定條件分布為正態(tài)分布或?qū)ΨQ肥尾分布，如t分布和廣義誤差分布，偏度建模比肥尾建模要復(fù)雜得多。通過(guò)運(yùn)用芬南德茲—斯蒂爾方法，在對(duì)稱分布的基礎(chǔ)上構(gòu)造出有偏肥尾分布。在假定APARCH模型的殘差項(xiàng)服從這種偏肥尾分布的情況下，研究波動(dòng)率的擬合效果與預(yù)測(cè)能力。實(shí)證結(jié)果顯示，與殘差項(xiàng)服從對(duì)稱分布的波動(dòng)率模型相比，有偏性對(duì)波動(dòng)率模型的估計(jì)和預(yù)測(cè)都有顯著影響，向前預(yù)測(cè)的步數(shù)越多，影響越明顯
哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版） 2010年2期2010-12-31