葉仁道教授:構(gòu)建我國數(shù)字金融風(fēng)險最優(yōu)預(yù)警模型——偏正態(tài)下數(shù)字金融風(fēng)險預(yù)警的統(tǒng)計建模及應(yīng)用

葉仁道教授:構(gòu)建我國數(shù)字金融風(fēng)險最優(yōu)預(yù)警模型——偏正態(tài)下數(shù)字金融風(fēng)險預(yù)警的統(tǒng)計建模及應(yīng)用

作者簡介

葉仁道,杭州電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。現(xiàn)任杭州電子科技大學(xué)雜志社社長。主要從事數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘、金融統(tǒng)計等領(lǐng)域的研究。入選浙江省高校領(lǐng)軍人才培養(yǎng)計劃高層次拔尖人才、浙江省高校中青年學(xué)科帶頭人、浙江省“151人才工程”第三層次、浙江省“之江青年社科學(xué)者”。

主持國家自科、國家社科基金3項、省部級課題10項,在Journal of Multivariate Analysis、Computational Statistics & Data Analysis、《經(jīng)濟(jì)地理》等學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表論文70余篇,其中SSCI、SCI論文34篇、EI收錄14篇、CSSCI收錄4篇、一級期刊9篇,出版專著、教材4部。獲浙江省高??蒲谐晒劧泉?項、三等獎1項、杭州市哲學(xué)社科優(yōu)秀成果二等獎、浙江省教學(xué)成果二等獎等多個獎項。為教育部學(xué)位與研究生教育專家?guī)煸u審專家、International Journal of Applied & Experimental Mathematics期刊編委、中國數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會理事等。


葉仁道教授:構(gòu)建我國數(shù)字金融風(fēng)險最優(yōu)預(yù)警模型——偏正態(tài)下數(shù)字金融風(fēng)險預(yù)警的統(tǒng)計建模及應(yīng)用

2019 年2 月,習(xí)近平總書記在主持中央政治局第十三次集體學(xué)習(xí)時指出“金融安全是國家安全的重要組成部分……防范化解金融風(fēng)險特別是防止發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險,是金融工作的根本性任務(wù)”。2024 年5 月,中央政治局會議指出“防范化解金融風(fēng)險,事關(guān)國家安全、發(fā)展全局、人民財產(chǎn)安全,是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展必須跨越的重大關(guān)口”。近年政府工作報告亦屢屢提及互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險問題。因此,基于數(shù)字金融實際數(shù)據(jù)對其風(fēng)險預(yù)警開展統(tǒng)計建模及應(yīng)用研究,已成為具有國家戰(zhàn)略意義的重要課題。

然而,數(shù)字金融實際數(shù)據(jù)更常見、更頻繁地呈現(xiàn)出各種偏態(tài)分布的特征,如偏正態(tài)分布、偏t分布、偏橢球等高分布等。在眾多偏態(tài)分布中,偏正態(tài)分布可以說是實際數(shù)據(jù)擬合分布中最為常見的。顯然,此時若簡單沿用傳統(tǒng)的正態(tài)分布假定對實際數(shù)據(jù)及其理論模型進(jìn)行統(tǒng)計推斷研究,易導(dǎo)致統(tǒng)計推斷方法缺乏穩(wěn)健性,也易導(dǎo)致具有誤導(dǎo)性的結(jié)論。

對此,《偏正態(tài)下數(shù)字金融風(fēng)險預(yù)警的統(tǒng)計建模及應(yīng)用》(葉仁道等著. 北京 : 科學(xué)出版社, 2024. 12)突破經(jīng)濟(jì)金融統(tǒng)計建模中常引發(fā)質(zhì)疑的正態(tài)分布假定窠臼,創(chuàng)造性地提出非中心偏 χ2分布、廣義非中心偏 χ2分布、非中心偏F 分布等偏態(tài)分布理論。進(jìn)一步,構(gòu)建偏正態(tài)單向分類隨機(jī)效應(yīng)模型、偏正態(tài)兩向分類隨機(jī)效應(yīng)模型、偏正態(tài)非平衡面板數(shù)據(jù)模型、偏正態(tài)混合效應(yīng)模型等偏正態(tài)統(tǒng)計模型。在此基礎(chǔ)上,綜合運(yùn)用矩陣技術(shù)、極大似然估計、EM(expectation-maximum,期望最大化)算法、Bootstrap(自助)方法、廣義方法、蒙特卡羅(Monte Carlo)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)等多種研究方法和工具,建立一系列新的有效的統(tǒng)計推斷理論與方法,并將其應(yīng)用到我國數(shù)字金融風(fēng)險最優(yōu)預(yù)警模型的構(gòu)造中,以提高數(shù)字金融領(lǐng)域統(tǒng)計推斷的精度,改善實際數(shù)據(jù)分析的效果,為當(dāng)前數(shù)字金融風(fēng)險預(yù)警及防范治理實踐提供更有力的數(shù)據(jù)支撐。

本書共分10 章,系統(tǒng)闡述復(fù)雜偏正態(tài)數(shù)據(jù)下統(tǒng)計建模理論與方法、數(shù)字金融風(fēng)險評估指標(biāo)及最優(yōu)預(yù)警模型構(gòu)建等。具體內(nèi)容:

構(gòu)建若干類偏正態(tài)統(tǒng)計模型,并討論矩生成函數(shù)、密度函數(shù)、線性型分布、二次型分布、獨立性等模型性質(zhì)。

針對上述偏正態(tài)統(tǒng)計模型,探討回歸系數(shù)、方差分量函數(shù)、偏度參數(shù)等感興趣參數(shù)的可行估計問題,并從理論視角證明其統(tǒng)計優(yōu)良性。

針對上述偏正態(tài)統(tǒng)計模型,研究回歸系數(shù)、方差分量函數(shù)、位置參數(shù)等感興趣參數(shù)的可行檢驗問題,并從數(shù)值視角證明其統(tǒng)計優(yōu)良性。

構(gòu)建數(shù)字金融風(fēng)險指標(biāo)體系,并基于最優(yōu)綜合賦權(quán)法研究我國數(shù)字金融風(fēng)險指數(shù)的測度問題。

將偏正態(tài)統(tǒng)計建模理論與機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合,探究中國數(shù)字金融風(fēng)險最優(yōu)預(yù)警模型的構(gòu)建問題,并作數(shù)值模擬及對策分析。

本書將偏正態(tài)總體推廣至偏正態(tài)統(tǒng)計模型,系統(tǒng)探討數(shù)字金融風(fēng)險預(yù)警的統(tǒng)計建模理論,建立了一系列新的有效的統(tǒng)計推斷理論與方法,實現(xiàn)了對文獻(xiàn)中現(xiàn)有結(jié)果的改進(jìn)與推廣(可參見第2~4 章和第6 章)。

具體研究特色與創(chuàng)新之處:

巧妙運(yùn)用矩陣分解、矩陣微商、矩陣偏序等矩陣技術(shù)的高度技巧,結(jié)合極大似然估計、EM算法等統(tǒng)計方法,構(gòu)造回歸系數(shù)、方差分量函數(shù)、偏度參數(shù)等感興趣參數(shù)的優(yōu)良估計。

利用Bootstrap 方法和廣義方法,建立回歸系數(shù)、方差分量函數(shù)、位置參數(shù)等感興趣參數(shù)的優(yōu)良檢驗。

創(chuàng)造性地提出一系列新的偏態(tài)分布理論,基于此構(gòu)造回歸系數(shù)、方差分量函數(shù)等感興趣參數(shù)的精確檢驗統(tǒng)計量。

應(yīng)用上述統(tǒng)計推斷理論與方法,構(gòu)建我國數(shù)字金融風(fēng)險最優(yōu)預(yù)警模型,以提高數(shù)字金融領(lǐng)域統(tǒng)計推斷的精度,改善實際數(shù)據(jù)分析的效果。

本書研究成果不僅有助于深化對偏態(tài)數(shù)據(jù)統(tǒng)計建模理論與方法的探索,亦有助于提高我國數(shù)字金融風(fēng)險的預(yù)測能力,具有重要的學(xué)術(shù)價值和應(yīng)用價值:

構(gòu)建偏正態(tài)統(tǒng)計模型在平衡、非平衡、異方差情形下的可行估計和檢驗,并證明其統(tǒng)計優(yōu)良性,可深化與推廣現(xiàn)有關(guān)于此類模型的統(tǒng)計推斷理論。

突破經(jīng)濟(jì)金融統(tǒng)計建模中常引發(fā)質(zhì)疑的正態(tài)分布假定窠臼,在偏正態(tài)分布下建立統(tǒng)計推斷理論與方法,以更為準(zhǔn)確地刻畫實際數(shù)據(jù)特征及提高統(tǒng)計推斷精度,為偏態(tài)數(shù)據(jù)分析提供一種新的有效的統(tǒng)計方法。

充分契合數(shù)字金融風(fēng)險預(yù)警的統(tǒng)計建模的現(xiàn)實問題,研究成果可對數(shù)字金融風(fēng)險作出更為準(zhǔn)確有效的統(tǒng)計推斷和預(yù)測,改善實際數(shù)據(jù)分析效果,為當(dāng)前數(shù)字金融風(fēng)險預(yù)警及防范治理實踐提供更有力的數(shù)據(jù)支撐。

研究成果亦可推廣應(yīng)用于類似的復(fù)雜經(jīng)濟(jì)金融問題,具有重要的借鑒意義。

本書是作者主持完成的國家社會科學(xué)基金項目“復(fù)雜偏態(tài)數(shù)據(jù)下數(shù)字金融風(fēng)險預(yù)警的統(tǒng)計建模及應(yīng)用研究”(21BTJ068)、國家自然科學(xué)基金項目“偏正態(tài)縱向數(shù)據(jù)混合效應(yīng)模型的統(tǒng)計推斷及應(yīng)用”(11401148)、全國統(tǒng)計科學(xué)研究重點項目“數(shù)字金融風(fēng)險評估與預(yù)警的復(fù)雜數(shù)據(jù)統(tǒng)計建模研究”(2024LZ029)的重要研究成果之一。書中若有不足之處還望國內(nèi)同行及廣大讀者不吝賜教(聯(lián)系方式:yerendao@hdu.edu.cn)。


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