基于copula及隨機梯度Boosting的機械行業(yè)利稅風險分析.pdf

1、機械行業(yè)是我國“十一五”規(guī)劃中重點支持發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)之一，大力振興機械工業(yè)也是加速我國從機械大國向機械強國轉(zhuǎn)化的重要戰(zhàn)略舉措。隨著天津濱海新區(qū)作為“第三極”的開發(fā)已納入國家發(fā)展戰(zhàn)略，加強天津重工業(yè)制造基地的建設就更加緊迫。機械行業(yè)投資大，利潤率低，成敗風險大，因此定量分析機械行業(yè)投資項目的風險顯得尤為重要。合理預測未來年份利潤達到預期值的概率分布，從而明確項目的風險程度，對于投資者的決策有著十分重要的意義。本文分別選取全社會對設備、工具

2、、器具的固定資產(chǎn)投資購置費來反映對機械行業(yè)的市場需求；以成本中變動最大的原料成本(機械行業(yè)用鐵礦石價格)來反映成本的變化。首先根據(jù)一元擬合優(yōu)度檢驗(包括正態(tài)性檢驗等方法)確定市場需求和成本各自變化率的邊緣分布，然后首次采用基于概率積分變換的copula擬合優(yōu)度檢驗方法，從Frank、Gumbel和Clayton三種Archimedian copula中選擇最優(yōu)的一種關聯(lián)函數(shù)進行分析，其各種邊緣參數(shù)和copula參數(shù)可通過極大似然估計法得

3、到。然后用數(shù)值積分法計算了各種相關性度量，如Spearman’sρ、Kendall’sτ、Gini’sγ、Blomqvist'sβ、Schweizer and Wolff'sσ以及基于這些系數(shù)的推廣。結果表明這些系數(shù)差別不是很大，而且市場需求變化率同成本變化率之間存在一定的負相關性。 ㈠運用隨機梯度Boosting、支持向量機、自適應樣條回歸和線性回歸4種方法分別擬合了中國機械行業(yè)利稅總額變化率同市場需求和成本變化率這兩個指標之

4、間的函數(shù)關系，還進行了數(shù)據(jù)檢驗，結果表明隨機梯度Boosting方法擬合得最好，并且計算了市場需求和成本對于利稅總額的相對影響和偏相關。 ㈡將擬合copula產(chǎn)生的隨機數(shù)代入隨機梯度Boosting預測函數(shù)中，利用蒙特卡羅法模擬了2010年中國機械行業(yè)利稅總額的概率分布，并求得風險度量方差、VaR和條件風險值(CVaR)。最后還具體預測了天重江天重工公司技改項目2010年利稅總額的概率分布，利稅總額大于等于1.294億元的可能性