因子Copula空间偏相依模型与农业系统性风险度量
Statistical Research（2021）
摘要
农业生产受气候和生产聚集性影响,其风险具有空间相依的特征,这种相依关系随距离的增大而变小.在距离相同的条件下,相依关系又会随气候状况的变化而不同.由于受自然灾害的影响,产量左尾的相关性通常强于中部和右尾.为此,本文构造了Gee因子Copula回归模型,在边缘分布中使用奇异帕累托分布、奇异对数逻辑分布族等新型分布以提高左尾部分的拟合效果;用高斯过程刻画变量中间部分的空间相依关系,并用两个指数分布作为共同因子,对高斯过程的尾部相关结构进行调整,以反映产量非对称的尾部相关性;在高斯协方差中引入气温、降雨量和经纬度等协变量,使得相依关系可以灵活反映气候特征和地理差异.基于一组实际数据的研究结果表明,本文所构造的因子Copula空间偏相依模型在拟合作物单产的空间相依关系时,对尾部相关性的拟合效果更好.基于本文提出的模型,通过蒙特卡洛模拟计算得到的各种风险度量值,可以为农业大灾风险管理提供参考依据.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要