李凯敏
- 作品数：18 被引量：18H指数：3
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- 发文基金：国家自然科学基金云南省教育厅科学研究基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：经济管理理学文化科学社会学更多>>
- 几种非参数方法的比较分析
- 2014年
- 非参数估计方法是近二十年来现代统计学发展的一个重要方向,在实际应用中由于不需要预先设定模型的具体形式和误差分布,可以获得较宽的非线性变化,同时,在抽取样本对总体进行估计时,不必依赖于样本所从属的总体的分布形式,可以广泛地应用于不同类型的总体,这对减小偏差、提高预测精度、了解样本序列的动态结构都是极其有用的。本文就几种常用的非参数模型的优缺点进行了分析,得出使用不同方法的具体情况。
- 李凯敏
- 关键词：非参数估计方法
- 边境高校生源地助学贷款供求关系及其解释——基于KMRW声誉模型分析被引量：3
- 2015年
- 以KMRW声誉模型为视角,围绕银行对还款风险的预期和贷款学生实际还款概率之间的动态博弈进行分析,得出贷款学生注重声誉效应的积累,会一定程度上降低银行对贷款学生整体金融风险的规避,对其继续开展生源地助学贷款业务形成正向激励;声誉效应的改善包括建立和完善个人征信系统、形成助学金和贷学金的耦合机制、金融教育纳入到大学生通识教育以及还原助学贷款的抵押担保形式。
- 王俊春段丹李凯敏朱志倩
- 关键词：生源地助学贷款KMRW声誉模型重复博弈
- 状态空间模型的稳定性分析
- 2017年
- 对非线性状态空间模型进行线性化,通过构造Liapunov辅助函数,从脉冲响应函数的角度,对线性定常状态空间模型的稳定性进行分析。
- 李凯敏王景艳
- 关键词：脉冲响应函数稳定性
- 高校学生资助福利困境的非合作博弈向合作博弈的跃迁被引量：1
- 2020年
- 在论证高校资助育人中存在"福利困境"基础上,基于哈耶克—萨格登式"道德与惯例为同一社会演化过程的产物"的理论基础,构建学生资助育人对称模型和非对称模型,分析两种情形的演化稳定策略(ESS),并得出资助育人中"利德融合"的相关研究结论。
- 王俊春段丹李凯敏张宇雁赵兴国
- 关键词：资助育人非合作博弈演化稳定策略
- 云南省农业灾害救灾管理策略研究
- 2020年
- 云南省地理环境特殊,传统农业特征较强且规模化、现代化水平较低,农业灾害救灾管理手段比较单一,农业灾害保险市场体系不健全。分析了云南省农业灾害现状,探讨了目前农业灾害救灾管理体制存在的问题,提出了云南省农业灾害救灾管理策略。
- 李凯敏王景艳
- 关键词：农业灾害农业保险
- 基于斯坦科尔伯格模型的农产品供应链动态博弈问题
- 2022年
- 在农户对农民合作社合作服务供给是“有效需求”的假设下,本文集中讨论合作服务供给环节中地方政府和以专业大户为代表的农民合作社之间的动态博弈问题。从地方政府是否守信、农民合作社之间是否合作两个维度,分成三种情形,构建斯坦科尔伯格模型,分析认为两个利益主体动态博弈过程中的政策动态非一致性问题是农产品供应链的核心问题,最后从地方政府的声誉效应、仁慈政府和破除“平均主义”三个角度提出相应对策建议。
- 王俊春段丹李凯敏张宇雁
- 关键词：农民合作社农产品供应链动态博弈
- 非参数与参数GARCH类模型的比较
- 2015年
- 在对金融资产价格的波动进行定量建模研究时,使用最多的是参数GARCH类模型,这类模型有许多优点,但模型需要的设定条件却比较严格,当不清楚变量的分布形式时,利用实际样本数据建立的参数模型可能会由于错误的设定而得出错误的结论。与参数模型相比较,非参数GARCH类模型的建模方法是一种不同于参数方法建模的新思路,非参数模型不要求设定条件,不会由于错误的设定而得出错误的结论。比较了非参数与参数GARCH类模型的基本形式和适用条件,在对金融资产的波动性进行建模的时候应该根据数据的基本统计特征灵活选用非参数与参数GARCH类模型。
- 李凯敏普映娟
- 关键词：非参数GARCH类模型
- 状态空间模型在双变量时间序列分析中的推广
- 2016年
- 状态空间模型不仅能反映系统内部状态,可以将几个变量时间序列处理为向量时间序列,还能够较好地解决多输入多输出变量少情况下,应用于双变量时间序列建模具有良好的统计性质;将状态空间模型在双变量时间序列模型中进行推广,研究其统计性质及检验方法,通过实证分析验证该方法的优越性。
- 李凯敏
- 关键词：时间序列
- 三类Copula函数联接的四种分布函数模型
- 2014年
- 在金融风险的应用中,Copula函数不限制边缘分布的选择,因此,可以选用不同的边缘分布和Copula函数,以达到最好的模型效果。在研究金融资产模型时,选择一个好的边际分布同样至关重要。本文利用参数方法、非参数方法和半参数方法可以得到各种基于Copula函数的不同分布模型。
- 李凯敏
- 关键词：COPULA函数半参数非参数
- 浅谈Copula函数在金融风险分析中的应用
- 2014年
- 金融风险来自金融工具价格的变动,随着金融工具及其衍生产品的多元化发展,各种风险因素之间的关系日趋复杂和紧密,基于线性相关的金融分析模型已不能满足风险分析管理的需要。Copula函数具有许多优良的性质,可以将多元分布分解为单个变量的边缘分布和一个描述变量之间相关结构的Copula函数,从而简化模型的复杂性,提高模型的实用性和有效性。将Copula函数引入到金融风险分析中,可以更加准确的反映资产之间的相关结构,从而提高模型预测的准确性。
- 李凯敏
- 关键词：COPULA函数金融风险
