几何分布产品不完全数据场合下的统计分析

几何分布是离散型寿命分布中最为重要的分布之一,许多产品的寿命（比如开关等）都可以用几何分布来描述。由于几何分布的无记忆性,它在可靠性理论与应用概率模型中有着非常重要的地位。目前,对关于几何分布在全样本场合、截尾样本场合以及加速寿命试验场合下参数的统计分析已经有了广泛的研究。并且有着重要的理论与应用价值。因此将不完全数据场合下的几何分布问题转化为指数分布问题,再利用指数分布的已有结果首次得到了几何分布在缺失数据场合和分组数据场合下参数的近似点估计,Monte—Carlo模拟算例结果令人满意,说明该方法是可行的。     

可变抽样区间的几何EWMA控制图设计

传统的c图是基于过程服从泊松分布的假设建立的，但是，这个假设在使用中很少能得到证实，其分布还经常服从几何分布。文章设计了几何EWMA控制图，并对它进行可变抽样区间’设计，利用马尔可夫链方法计算了其平均报警时间，结果表明，所设计的可变抽样区间几何EWMA控制图较固定抽样区间的几何EWMA控制图能更好地监控过程的变化。     

二状态到达的离散时间排队系统模型

顾客的到达和离去只能发生在有固定间隔的离散时刻的排队系统称为离散时间的排队系统.在这样的排队模型中,达到间隔、服务时间都是非负整值随机变量,这种模型在实际中有着广泛的应用.离散排队首先由Meisling T(1958)提出,随后Hunter J(1993)也进行了研究.本文在此基础上,考虑了有两种不同的到达顾客流的排队系统,分析其队长分布,等待时间以及忙期分布.     

基于分组数据基尼系数的一种估算方法

基尼系数是测量收入差距的最常用指标,自提出以来学者们演绎出了很多种测算方法,对于离散数据主要有平均差法、几何方法、矩阵法和协方差法等,但这些方法实质上是一致的,只是形式有所不同。文章以上述方法为基础,以分组数据为研究对象,假定各阶层的收入同分布且与总体分布相似,利用“逼近法”来拟合洛伦兹曲线,并在此基础上提出了一种较为简洁的测算基尼系数的方法。对我国部分年份不同群体基尼系数的测算结果表明,所提方法是可行的。     

周期冲击下簇生离散冲击模型的可靠性分析

文章建立一类簇生离散冲击模型,假定冲击按周期来到,每个周期的冲击次数服从独立同分布的二项随机变量,冲击强度服从独立同分布的离散随机变量.在累积冲击和极端冲击两种情形下,给出系统寿命的定义,研究了系统寿命的生存函数和平均寿命,并给出其概率分布和递推公式;定义了系统失效时所经历的具有非零冲击量的周期数和系统失效时所遭受的冲击强度总和等可靠性指标,推导并给出这些指标的概率分布的递推公式和期望的表达式.最后在周期冲击次数服从两点分布,冲击强度服从几何分布下,给出了两种情形下模型相关可靠性指标的数值分析.     

弱平稳随机过程和时间序列分析在经济预报中的应用

关于预报的研究方法很多,时间序列分析是一个重要的分支.而时间序列分析的理论基础为随机过程的弱平稳随机过程,弱平稳随机过程的时间变化是连续且其谱分析理论在经济预报也占有重要的地位.     

经济时间序列趋势模型的辨析

趋势平稳过程和随机趋势过程是刻画经济时间序列的两种截然不同的随机过程,对于经济建模分析具有不同的影响.文章从基本概念、技术处理和经济涵义上对这两种过程进行了全面的阐述和分辨,并利用渐近分布理论对于两种过程参数的统计关系进行了研究.从中讨论了单位根检验存在的问题,并给出相应的建议.     

平稳的平滑转移自回归过程之间的虚假回归问题研究

文章研究平稳的平滑转移自回归过程之间的虚假回归问题.通过推导最小二乘回归估计量及其对应的t统计量的极限分布,发现:标准的t检验流程中的t统计量并不趋于标准正态分布,其极限分布依赖于模型参数,从而导致了虚假回归的可能.采用蒙特卡洛模拟研究了有限样本下数据生成过程的各项参数对虚假回归的影响,研究表明:虚假回归现象也可能普遍存在于平稳变量之间,为此,在做统计推断时,考虑平稳变量的具体特征是必要的.     

非平稳面板数据离散选择模型的Wald统计量研究

随着大数据时代的来临和统计制度的完善,宏观金融领域越来越倾向于使用大维面板数据进行经验性研究,而大维面板数据模型理论研究已成为现代计量经济学理论研究的一个热点.本文主要进行非平稳大维面板数据离散选择模型的渐近理论研究.主要研究发现,在真实回归参数值为0假设前提下,极大似然估计量具有一致性并且渐近服从正态分布;传统显著性检验Wald统计量渐近服从卡方分布.     

一类非平稳两值panel data模型的估计问题

在非线性panel data模型中,对于两值的panel data模型的研究越来越广泛.文章主要研究截面N和时间序列T大的两值panel data模型:yit=I(βXit-εit＞0)(i=1,2,…,N;t=1,2,…,T),其中Xit对于固定的i关于时间t是非平稳过程.在真参数β是0的条件下,文章给出了参数β的最大似然估计(MLE),并且给出了参数β的MLE的渐近分布.     

基于预测期的变权重组合预测法及其应用

文章针对传统变权重组合预测利用基期误差最小化,求得权重与各个单预测方程预测期的预测值进行组合预测的问题,在充分考虑时间信息匹配的基础上,基于变权组合预测的基本原理对最小误差进行了预测修正,使原误差矩阵进行新陈代谢求得预测权重代替基期权重,使预测方程更加平稳.实例验证了预测结果的合理性.     

统计方法的几何学研究

文章利用投影定理,推导出平稳时间序列的预报、线性回归模型参数的估计量和假设检验的统计量,并用几何直观图像形象地解释了时间序列未来值的预报,即未来值在现时值和过去值所生成空间中的投影,使对复杂的统计方法的理解变得简单易懂。     

NCD系统的数学模型和稳态分析

本文以有限齐次马尔科夫链对NCD(无索赔折扣)系统建模,指出任一NCD系统皆存在唯一的平稳分布,给出了求解这一平稳分布的一般方法.此外,本文还考虑了实际索赔中NCD制度对索赔概率的影响,分析了在这种情况下系统达成的新的平稳状态.     

检验式设定错误对时间序列单位根检验小样本性质的影响

首先对单位根检验的两类常见的数据生成系统进行比较，然后利用蒙特卡洛实验研究了时间序列单位根检验式的设定问题。研究发现在利用DF检验和DF-GLS检验进行时间序列的单位根检验时，检验式设定错误直接影响着检验结果，尤其在推断时间序列是趋势平稳过程还是有时间趋势项的随机游走过程或有二阶时间趋势多项式的随机游走过程时，检验式的错误设定很容易将趋势平稳过程误判为非平稳过程。     

对统计加权法拓展应用的探讨

统计加权法就是人们在研究或分析次数分布的集中趋势、离散趋势、对时间数列、指数、多因素影响的统计指标作平均数、标志变异指标、相对数的分析以及总量指标的外推预测以频数、频率、系数、特定数据等作为权数,实现准确计算的方法。文章从次数分布集中趋势、离散趋势、比较相对指标拓展应用、时间数列的外推预测及指数分析等方面探讨分析了统计加权法的应用。     

数据挖掘中基于可辨识矩阵的连续属性离散化方法

 连续属性的离散化在数据挖掘中有着非常重要的作用。本文基于可辨识矩阵提出一种连续属性离散化的方法，并利用平均互信息量对离散化结果进行修正。该方法通过统计模拟取得了良好的效果。     

股指时间序列的分形插值模型与R/S分析

运用分形插值模型和R/S分析法研究股指时间序列的变化规律和结构特征,通过建立分形插值模型刻画上证综合指数在一定时间内的变化规律,并预测其在短期内的指数走势。使用R/S分析法和Hurst指数,分析了上证综指的结构特征,指出市场具有状态持续性和分形分布等统计特征。     

统计学指标在财务风险决策中的应用

风险是一个非常重要的财务概念.任何决策都有风险,这使得风险观念在理财中具有普遍意义.对于风险的衡量,需要使用概率和统计方法.统计指标表现为概率、离散型分布和连续型分布、预期值、离散程度、置信概率和置信区间.     

关于我国上证指数突变点的研究

文章引入了对突变点检验的贝叶斯推断方法,介绍了该方法在指数族分布尤其是正态分布下突变点检验的基本理论,并应用该理论研究了我国上证指数的突变点问题.结果表明,上证指数序列在2005年11月附近存在突变点;加入突变点后,上证指教序列不再是单位根过程,而是趋势平稳过程.     

时变空间权重矩阵面板数据模型稳健LM检验有效性研究

空间权重矩阵是描述个体间空间关系的重要工具,通常基于个体间的地理距离构造不随时间而改变的空间权重矩阵。然而,当个体间的空间关系源自经济/社会/贸易距离或人口流动性/气候等特征时,空间权重矩阵本质上可能将随时间而改变。由此,本研究提出时变空间权重矩阵面板数据模型的稳健LM检验。大量Monte Carlo模拟结果显示：从检验水平和功效角度来看,基于误设的非时变空间权重矩阵的稳健LM检验存在较大偏差,但是基于时变空间权重矩阵的稳健LM检验能够有效地识别面板数据中的空间关系类型。尤其是,在时间较长和个体较多等情况下,时变空间权重矩阵的稳健LM检验功效更高。