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国家自然科学基金(10071082): 作品数：28 被引量：292H指数：8; 相关作者：缪柏其吴振翔方世建叶五一陶利斌更多>>; 相关机构：中国科学技术大学香港大学合肥工业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金安徽省软科学研究计划更多>>; 相关领域：经济管理理学社会学文化科学更多>>

递推M-估计的强收敛性被引量：2: 2004年; 本文对u1(t)为单调递增这一比较常见的情形和在其它一些比较常见的条件下,证明了M-估计递推算法中回归系数和散布矩阵的强相合性.; 刘东海缪柏其; 关键词：强相合性多元线性模型

复合混合Poisson模型中的破产概率被引量：5: 2001年; 论文研究了复合混合Poisson过程在有Wiener过程干扰时的破产概率 ,当理赔额分布是轻尾时。; 蒋涛缪柏其; 关键词：WIENER过程破产概率

技术交易中的逆向选择和中介效率分析被引量：39: 2003年; 本文分析了我国技术交易中逆向选择的生成机理 ,提出在一定的条件下 ,技术中介的介入可以提高技术市场的交易效率。; 方世建史春茂; 关键词：技术交易技术中介信息不对称

投资套牢问题的期权契约分析被引量：6: 2003年; 假定在法庭能证实卖方交易的基础上,分析了Hart Moore经典的套牢模型.通过对原有模型的改进分析,设定一份期权契约即可达到投资的激励最优解,没有必要进行更为复杂的重谈.; 华武缪柏其; 关键词：套牢期权契约分析

汇率波动下跨国公司战略投资期权价值研究被引量：5: 2006年; 跨国公司可以在全球范围内进行资源的最佳配置,实行区域间生产和销售的战略调整,并能够利用汇率波动产生战略投资的灵活性,获得灵活性期权。文章通过将汇率的运动过程模型化为简单的几何布朗运动,探讨了汇率风险不确定条件下跨国公司投资灵活性的期权定价,并结合具体算例对期权价值的各个影响因素进行了分析,最后给出相应的启示。; 方世建秦正云缪柏其; 关键词：跨国公司汇率波动

利率期限结构模型估计中的GMM方法述评被引量：1: 2008年; 广义矩方法(GMM)在利率期限结构模型的估计中有着广泛的应用。文章综述了在利率期限结构模型的估计中GMM方法涉及的各方面问题,其中包括过度估计问题、最优权重矩阵的选取、矩条件的选择、理论矩的计算、模拟矩方法(SMM)和有效矩方法(EMM)。; 潘婉彬陶利斌缪柏其; 关键词：利率期限结构模型广义矩方法

TGARCH模型在利率波动建模中的应用被引量：7: 2007年; 波动率是利率期限结构模型的重要因素。本文从对利率的波动进行建模,进而对利率的波动进行预测的角度出发,在考虑利率波动的异方差性质,以及利率对正的信息和负的信息的不同的波动模式的基础上,用门限广义自回归条件异方差模型(TGARCH)对CKLS模型中的波动部分进行建模。; 潘婉彬陶利斌缪柏其; 关键词：利率期限结构模型 CKLS模型

汇率不确定下跨国公司投资灵活性期权价值研究被引量：3: 2006年; 跨国公司可以在全球范围内进行资源的最佳配置,利用不同国家间的汇率波动灵活地投资以获得灵活性期权。以此为出发点,通过数学建模探讨汇率风险不确定条件下,跨国公司灵活投资的期权定价,并结合具体算例分析了期权价值的影响因素。; 方世建秦正云缪柏其; 关键词：跨国公司实物期权

STATISTICAL INFERENCE FOR CONTAMINATION DISTRIBUTION被引量：1: 2001年; For the contamination distribution model F (x) = (1 -α) F1 (x) +αF2 (x), the estimators of o and F1 (x) are studied when F2 (x) is known, and the strong consistency of the two estimators is proved. Then the rate of consistency of estimator a and a testing problem are discussed.; WU Shanshan MIAO Baiqi (Department of Statistics and Finance, University of Science & Technology of China, Hefei 230026, China); 关键词：CONTAMINATION STRONG

关于股市重尾现象的实证研究被引量：3: 2004年; 本文在比较不同国家的金融市场的指数收益率的分布特征的基础上,就分布的重尾现象进行深入的研究,同时分析了收益率分布的两侧尾部:左侧尾和右侧尾(高损失和高回报)的情况。在验证重尾这个定性结论的基础上,具体量化重尾发生在分布中的位置。最后通过重尾情况比较了不同国家金融市场的金融风险。最后得出结论:中国股市的重尾现象发生在下分位点2.8%以前,所以在估计5%小概率下的高损失不宜采用重尾的参数方法。; 缪柏其潘婉彬陶利斌吴振翔; 关键词：风险管理

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