适当的大气扩散模型对于核电厂假想事故的后果评价是必要的,对其进行参数不确定性分析对于提高模型预测的可信度具有重要的意义。相比于传统的不确定性分析方法,贝叶斯方法充分考虑了已有的观测数据,马尔科夫链蒙特卡罗方法(Markov Chai...适当的大气扩散模型对于核电厂假想事故的后果评价是必要的,对其进行参数不确定性分析对于提高模型预测的可信度具有重要的意义。相比于传统的不确定性分析方法,贝叶斯方法充分考虑了已有的观测数据,马尔科夫链蒙特卡罗方法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)可以方便地将贝叶斯方法和高斯烟羽模型相结合。首先使用一次改变一个变量值的方法分析模型对几个重要参数的敏感性,然后选择敏感性最大的两个参数使用贝叶斯MCMC方法进行了不确定性分析。通过分析MCMC样本序列,得到了观测值的最优拟合及模拟结果的置信区间。贝叶斯方法能获得更可靠的置信区间,从而为事故后应急响应提供更好的参考数据。展开更多
鉴于我国人口死亡率统计数据质量不高的实际和传统Lee-Carter死亡率预测模型两阶段方法存在的误差累积问题,本文采用贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法来预测我国人口死亡率。通过Win BUGS编程,文章在一体化框架下一次性给出模型的参...鉴于我国人口死亡率统计数据质量不高的实际和传统Lee-Carter死亡率预测模型两阶段方法存在的误差累积问题,本文采用贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法来预测我国人口死亡率。通过Win BUGS编程,文章在一体化框架下一次性给出模型的参数估计和未来死亡率的预测值。对研究结果的比较分析表明,贝叶斯方法不仅有效减少了数据质量问题的不利影响,提高了参数估计的稳健性,而且有效克服了参数估计和预测分开进行的弊端,在BIC值和残差项方差等模型选择标准上明显优于传统方法。展开更多
提出了采用基于贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法的三叉树期权定价模型.利用中国权证市场的实际数据,对比经典二叉树模型、三叉树模型、BS模型以及权证定价.结果表明,尽管它们都低估了市场价格,但该文方法的定价与市场价格偏差最小,...提出了采用基于贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法的三叉树期权定价模型.利用中国权证市场的实际数据,对比经典二叉树模型、三叉树模型、BS模型以及权证定价.结果表明,尽管它们都低估了市场价格,但该文方法的定价与市场价格偏差最小,特别是在较大时间步下,基于贝叶斯MCMC方法的三叉树期权定价偏差小于经典的BS模型定价.展开更多
为应对长寿风险对年金产品的影响,本文提出分段对冲策略,并以死亡率免疫和死亡率久期规则为理论基础探讨该策略的有效性问题。为避免传统久期匹配方法中参数估计误差的累积和传导,借助WinBUGS软件和贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法...为应对长寿风险对年金产品的影响,本文提出分段对冲策略,并以死亡率免疫和死亡率久期规则为理论基础探讨该策略的有效性问题。为避免传统久期匹配方法中参数估计误差的累积和传导,借助WinBUGS软件和贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法,在统一的计算框架下完成了死亡率预测、死亡率久期计算和对冲效果的数值模拟;并以4种分段组合准备金数据的三维图、方差缩减比(VRR)和VaR值为指标进行长寿风险对冲有效性的对比,结果表明低年龄寿险保单和高年龄年金保单组合具有最平滑的三维图,最小的VRR和VaR值,可明显提高长寿风险自然对冲的有效性。展开更多
文摘适当的大气扩散模型对于核电厂假想事故的后果评价是必要的,对其进行参数不确定性分析对于提高模型预测的可信度具有重要的意义。相比于传统的不确定性分析方法,贝叶斯方法充分考虑了已有的观测数据,马尔科夫链蒙特卡罗方法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)可以方便地将贝叶斯方法和高斯烟羽模型相结合。首先使用一次改变一个变量值的方法分析模型对几个重要参数的敏感性,然后选择敏感性最大的两个参数使用贝叶斯MCMC方法进行了不确定性分析。通过分析MCMC样本序列,得到了观测值的最优拟合及模拟结果的置信区间。贝叶斯方法能获得更可靠的置信区间,从而为事故后应急响应提供更好的参考数据。
文摘鉴于我国人口死亡率统计数据质量不高的实际和传统Lee-Carter死亡率预测模型两阶段方法存在的误差累积问题,本文采用贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法来预测我国人口死亡率。通过Win BUGS编程,文章在一体化框架下一次性给出模型的参数估计和未来死亡率的预测值。对研究结果的比较分析表明,贝叶斯方法不仅有效减少了数据质量问题的不利影响,提高了参数估计的稳健性,而且有效克服了参数估计和预测分开进行的弊端,在BIC值和残差项方差等模型选择标准上明显优于传统方法。
文摘提出了采用基于贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法的三叉树期权定价模型.利用中国权证市场的实际数据,对比经典二叉树模型、三叉树模型、BS模型以及权证定价.结果表明,尽管它们都低估了市场价格,但该文方法的定价与市场价格偏差最小,特别是在较大时间步下,基于贝叶斯MCMC方法的三叉树期权定价偏差小于经典的BS模型定价.
文摘为应对长寿风险对年金产品的影响,本文提出分段对冲策略,并以死亡率免疫和死亡率久期规则为理论基础探讨该策略的有效性问题。为避免传统久期匹配方法中参数估计误差的累积和传导,借助WinBUGS软件和贝叶斯Markov Chain Monte Carlo方法,在统一的计算框架下完成了死亡率预测、死亡率久期计算和对冲效果的数值模拟;并以4种分段组合准备金数据的三维图、方差缩减比(VRR)和VaR值为指标进行长寿风险对冲有效性的对比,结果表明低年龄寿险保单和高年龄年金保单组合具有最平滑的三维图,最小的VRR和VaR值,可明显提高长寿风险自然对冲的有效性。
