U统计量均值的固定长度的序贯区间估计

Y.S Chow 和 H.Robbins[1]讨论了一般总体方差σ~2。未知时均值μ的固定长度2d,给定置信概率1-α的序贯区间估计.此后一些作者又作了进一步的研究,其中Sproule[2]曾给出了 U 统计量均值的固定长度的序贯区间估计.本文主要讨论 U 统计量均值θ的固定长度的刻度型序贯区间估计.并顺便讨论一种构作 U 统计量均值固定长度区间估计的渐近有效两阶段抽样方案.     

从扫描统计量角度观察我国连续暖冬现象

从1986年以来我国连续出现全国性暖冬,引起了国内外学者的广泛关注."暖冬"不仅直接影响到生态环境和生态平衡等以及人类的生产与日常活动,还会对政治、经济产生重大的影响,也越来越受到人们的普遍关注。本文引入扫描统计量,对暖冬连续出现的概率进行计算,以分析其异常程度。分析结果表明,无论按照过去对暖冬划分的旧标准还是2002年起使用的新标准,我国连续出现的暖冬现象都属于显著异常的,需要引起气候环境工作者和公众的重视和警觉。     

异常交易行为的甄别研究

本文在无指导学习的研究框架下,运用分位数回归模型结合变点检验,对中国证券市场的异常交易行为进行甄别研究。通过分析持股比例变动与股价收益率间协同演化关系的异常,为甄别异常交易行为设立判别标准并客观的界定阈值提供了一种新的方法。基于这一方法监管者可以构建分期、分级、分类的实时监管体系,提高监管效率。     

从反正弦律的角度看上海和香港股市

我们把第一反正弦律推广到不对称游动的模型,并得到了其极限性质。利用反正弦律的思想,本文从一个新的角度,即投资一直赢利的时间占总时间的比例,来比较了上海和香港股市。     

带约束条件的AGARCH模型

自Engle(1982）首创ARCH模型以来,各种推广和变异模型纷纷问世,形成庞大的ARCH类模型族。这些模型普遍存在一个缺陷：通常只限制条件方差的函数的系数非负以保证条件方差非负,并且在正态分布假设下用最大似然方法进行估计。本文明确提出带约束条件的AGARCH模型这一新概念,并用非线性规划方法代替最大似然方法对模型进行估计,实证结果表明这样的作法是可行且较优的。