一种方式分组随机模型中估计方差分量的最小风险设计

§1.引言一种方式分组随机模型:y_(ij)=β α_i ε_(ij),i=1,…,n,j=1,…,m_i,(1.1)其中 ε_(ij)(i=1,…,n,j=1,…,m_i)是相互独立的随机误差,α_i(i=1,…,n)是独立的随机变量.Eα_i=Eε_(ij)=0,varε_(ij)=θ_1>0,varα_i=θ_2≥0,cov(α_i,ε_(ij))=0.β、θ_1、θ_2是未知参数,β∈R~1,(θ_1,θ_2)~T∈Θ(?){θ_1>0,θ_2≥0}.     

中国证券市场股指波动的条件异方差特性分析

股指的波动具有持续性、集聚性 ,如何进行判别 ?本文用 Garch模型理论探讨沪深股指的这种条件异方差特征 ,进一步分析波动是否影响股指未来变化 ,以及股市对利好、利空的消息是否存在不对称的反映。同时 ,比较不同类型的股指的共性及差异 ,并对上述现象作了解释和说明。     

水平均匀大气中多束光在接收面上的相关性及其对光强起伏的影响

在科尔莫戈罗夫理论的基础上，推广了光束在接收面上相关函数的物理含义。分析了多光束在接收面上的相关性。并在此基础上形成多光束光强起伏方差的解析表达式。分析结果表明，随着信道间距的增加，信道相关性下降。到达接收面的光强起伏方差降低；当信道完全重合，即相关系数变为1时，叠加后的光强起伏方差没有明显降低。与单光束时没有区别；在允许范围内增加光束数目可降低光强起伏。     

随机权函数非线性回归模型的异方差统计分析

在回归分析中，随机误差是否存在方差齐性是理论与实际工作者都十分关心的问题，方差齐性假设并不总是正确的，在线性和非线性回归中关于异方差的诊断问题已有许多讨论（[1],[2],[4],[5]）。本文在韦博成（1995）讨论了加权非线性回归模型的基础上，用随机系数的方法，讨论随机权函数非线性回归模型中的异方差检验问题，得到了方差齐性检验的似然比统计量和score统计量，同时，当模型存在异方差时，本文给出了估计方差的一种方法。     

重复试验随机效应模型误差方差的齐性检验$(k=2)$

本文对重复试验次数为2的随机效应方差分析模型, 给出了误差方差齐性, 即$H_0:\sigma_1^2 =\sigma_2^2\leftrightarrow H_1:\sigma_1^2\ne\sigma_2^2$的一种具有相合性的检验方法\bd 并对三个常见模型给出了检验统计量和拒绝域的具体表达式, 最后是两个应用实例\bd     

液体可视图象序列中杂质小目标的检测方法

在分析红外图象和视图象差异的基础上，研究了一种适用于可视图像序列的运动小目标检测算法。受目标影响的象素点具有较弱的时间相关性，即相对普通象素点有较大的时间方差，根据此特征，用管道更新的方法产生新方差图象序列，再用管道更新的方法累积，增加信噪比，然后用基于统计均值的自适应门限方法分割出目标，最后将原图象的梯度倒数作为象素点强度的加权，有效地抑制灰度突变边界的传感器噪音，保存目标点。     

中国股票市场波动特性的实证研究

本文以上证综指和深成分指数的日收益率为研究对象 ,应用 GARCH、TARCH模型理论 ,进一步分析了日收益率波动的条件异方差性、非对称性 ,同时比较了两个股票市场的不同波动特征     

异方差回归中的广义方差比检验

在同方差假设之下,线性模型在回归分析的理论与应用方面起着突出的作用,很受许多研究工作者的青睐.然而,回归模型中同方差性这一标准假设不一定总是成立的.因此我们考虑了用一类基于似残差的方法来检验异方差情形下线性模型拟合观测数据的情况.本文既给出了大量的模拟,又给出了实际数据作为应用的例子.效果都很好.     

混合效应模型中的D-最优设计

本研究的是混合效应-Ⅱ模型，首先，给出二阶模型存在D-最优回归设计点的必要条件。其次，组合D-最优回归设计和D-最优区组设计BIBD构造D-最优设计并给出寻找新的D-最优设计点的方法。以两种有代表性的组合误差分布为例，阐明新的D-最优设计点的获得过程，并给出了数值结果。     

均值-方差效用函数在证券组合投资决策中的应用

本文利用均值—方差效用函数，按期望效用最大化准则建立并分析了证券组合投资决策模型。在投资者的效用函数为指数型效用函数时，得到了两基金定理分离权重的计算公式。得出了在均值——方差效用函数条件下期望效用最大化准则与M—V期望收益最大化准则一致的结论。