基于分位广义双曲分布的联合建模

众所周知,广义双曲(generalized hyperbolic,GH)分布因具有比高斯分布更好的拟合而在金融时间序列建模方面有着广泛的应用,例如用GH分布拟合观察到的对数收益数据,因为高斯分布不能捕捉到外汇汇率对数收益标准化后的极端值的半重尾性质.然而,在实践中我们很少使用广义双曲分布,因为很难同时有效地得到5个参数的估计.为了克服这个困难,我们对响应变量服从广义双曲分布的数据提出了一种新的联合建模的方法,其中参数可以通过协变量的简单线性和对数线性形式进行建模.此外,我们分别用使用EM算法和鞍点逼近方法来对参数和分位数进行估计.并证明了分位数估计量的相合性和渐近正态性.     

社会经济地位与教育回报率的无条件分位回归分析——基于CGSS2010年调查数据

无条件分位回归可以在不同分位点上提取教育对收入的一般边际影响。本文使用FFL的无条件分位回归技术,分析了CGSS2010年调查数据,综合父亲的最高教育程度、母亲的最高教育程度和本人认为的14岁时的家庭社会等级三个变量,使用因子分析方法度量了家庭社会经济地位,并根据不同的家庭社会经济地位分别进行了教育回报率的无条件分位回归分析,得出了家庭社会经济地位的不同正在加大群体性的教育回报率差异的结论。     

NaCl-KCl-CeCl3熔盐体系电解精炼铈的研究

用Ce作为模拟金属,开展了NaCl-KCl-CeCl3熔盐体系电解精炼提纯金属Ce的研究,为乏燃料干法后处理提纯U, Pu等金属提供了研究基础。研究了CeCl3浓度、电解温度和阴极电流密度对电解精炼Ce的收率和电流效率的影响,得到优化的工艺条件为:CeCl3浓度为20%~25%,电解精炼温度为900~950℃,阴极电流密度为0.35~0.45 A·cm^-2,得到了成型致密的金属铈锭,产品的收率大于70%。杂质元素Al, Fe, Cu, Cr,Mn的含量均有大幅度的下降,尤其是Fe的去除效果明显从1300×10^-6降低为200×10^-6。