【摘 要】
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2020年,新型冠状病毒肺炎在全世界肆虐,给世人敲响了突发公共卫生事件风险防控的警钟。而作为世界第一强国,美国的疫情状况受到了全世界的关注。本文从此现实情况出发,使用善于处理非线性的集合经验模态分解模型来处理美国当日新增确诊数据,将其拆解为趋势项、低频分量和高频分量。趋势项表明美国疫情仍有继续严重化的可能,新的风险管理举措还亟待提出,本文对于美国乃至于世界的风险预期仍保持谨慎的态度。另外,本文使用
【机 构】
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中央财经大学保险学院,中国精算研究院
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2020年,新型冠状病毒肺炎在全世界肆虐,给世人敲响了突发公共卫生事件风险防控的警钟。而作为世界第一强国,美国的疫情状况受到了全世界的关注。本文从此现实情况出发,使用善于处理非线性的集合经验模态分解模型来处理美国当日新增确诊数据,将其拆解为趋势项、低频分量和高频分量。趋势项表明美国疫情仍有继续严重化的可能,新的风险管理举措还亟待提出,本文对于美国乃至于世界的风险预期仍保持谨慎的态度。另外,本文使用迭代累计平方和算法对低频分量进行了变点检验,结果表明某些政策和事件可在一定时间内抑制或加速疫情传播,其中推行疫苗的正面效果尤其显著。本文的创新点在于,本文引入了集合经验模态分解方法对美国疫情数据进行了定量的分析,为风险管理找到一些脉络。
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