一种度量风险的新方法- - 基于极值理论的拓展和应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11001225
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    17.0万
  • 负责人：
    罗荣华
  • 依托单位：
    西南财经大学
  • 学科分类：
    A0403.贝叶斯统计与统计应用
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

风险度量一直在金融等诸多领域中发挥着极其重要的作用，其中常见的一类方法是基于帕累托类（Pareto-type）分布的尾部指数（tail index）估计方法。在现实中估计尾部指数时，除了目标变量本身的特性，还必须要考虑与相关变量之间的关系。而现实里这种关系往往是非常复杂的，可能涉及的变量数目众多，通常也不是简单的线性关系所能刻画。这里面所涉及的高维与非线性特征在数据分析中一直是较难处理的。为了有效地刻画这种复杂的关系，本研究引入能够有效处理高维变量的充分数据降维(sufficient dimension reduction)方法和变量选择方法，在它们的结果之上再对可能的非线性关系进行估计，进而得到更精确、更容易解释的估计结果。从而，可以对风险度量有更深入、更精细的了解。除了理论性质的研究，本研究还将上述方法应用到我国资本市场进行详细的实证研究，在检验方法有效性的同时加深对我国资本市场的理解

结项摘要

在国家自然科学基金委员会的大力资助下，本课题组对风险方法及其在中国金融市场的应用进行了研究。本研究重点切合中国金融市场快速发展的现实，特别是对我国商业银行在理财产品方面的经营发展和开放式基金的行为特征进行了深入研究。本课题组取得了一系列的科研教学成果。到目前为止，本课题组已经在国内重要金融期刊上发表2篇学术论文，另有2篇论文已接受、即将刊出。参加国际学术会议2次，国内学术会议3次，均有报告展示。截止目前，培养硕士研究生25人，其中10人毕业，15人在读。培养博士研究生2 名，目前均在读。

项目成果

期刊论文数量（2）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
银行理财产品与开放式基金业绩比较分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    财经科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗荣华
  • 通讯作者：
    罗荣华
银行理财产品收益率曲线的构建与分析基于随机效应半参数模型的方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    金融研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗荣华
  • 通讯作者：
    罗荣华

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  • 作者：
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其他文献

基金网络、竞争阻隔与股票信息环境
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗荣华;田正磊
  • 通讯作者：
    田正磊
基于联合条件随机场的移动机器人多目标跟踪
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    机器人
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗荣华;闵华清;林盛锋
  • 通讯作者：
    林盛锋
基金业绩分析——— 基于有向学习网络的研究
  • DOI：
    10.19343/j.cnki.11-1302/c.2021.08.0
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    统计研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗荣华;赵森杨;方红艳
  • 通讯作者：
    方红艳
区域金融发展会促进家庭理性投资吗?——基于家庭资产组合多样化的视角
  • DOI：
    10.13502/j.cnki.issn1000-7636.2019.10.005
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    经济与管理研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    路晓蒙;赵爽;罗荣华
  • 通讯作者：
    罗荣华
多尺度最稳定极限区域仿射不变特征
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    计算机研究与发展
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗荣华;闵华清;陈聪
  • 通讯作者：
    陈聪

其他文献

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罗荣华的其他基金

大数据背景下的机构投资者高质量发展研究
  • 批准号：
    72373119
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相似国自然基金

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  • 批准号：
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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