自相关过程的ARMA控制图

由于自相关过程违背了过程输出数据独立性的假定,使得常规控制图的有效性降低。ARMA控制图技术使用自回归移动平均模型作为统计量,依据两个信噪比指标来确定适宜的参数值。文章运用平均链长(ARL)系统研究了ARMA控制图的检测性能,并与残差图进行了比较。模拟结果表明,在自相关条件下,ARMA控制图对均值偏移具有较高的检测灵敏性。     

基于MMSE的AR(2)过程质量监控

基于AR(2)过程,讨论了MMSE对自相关过程进行调整的效应;进而定义信噪比、ARL和报警概率评价调整对控制图探测均值偏移的影响,发现当过程均值发生偏移时,能否及时发现取决于过程的自相关程度和均值偏移的模式,而均值偏移模式起着支配作用。     

残差控制图检测能力分析及效率评价

当质量过程呈现自相关现象时,残差控制图是解决其控制问题的有效方法之一.但是与常规控制图相比较,两者检测性能有很大不同.本文应用检测能力指数和平均链长两种衡量指标,评价了质量过程为AR(1)的残差控制图对异常状态的检测能力.     

基于支持向量机的汽车曲轴质量诊断模型

传统的多元控制图在过程失控条件下，无法提供出哪一个变量或是变量组合是导致失控的原因，因而无法进行多元异常诊断。文章结合汽车曲轴生产过程的实际问题，应用基于支持向量机的方法对该过程多元问题进行了控制与诊断；在验证曲轴生产数据为多元正态分布的情况下，构建了基于SVM的均值偏移诊断模型，对过程变量进行均值偏移诊断，该模型能够指出均值偏移的组合模式。     

稳健主成分分析方法研究及其在经济管理中的应用

传统的多元统计分析方法,如主成分分析方法和因子分析方法等的共同点是计算样本的均值向量和协方差矩阵,并在这两者的基础上计算其他统计量。当样本数据中没有离群值时,这些方法都能得到优良的结果。但是当样本数据中包括离群值时,计算结果就会很容易受到这些离群值的影响,这是因为传统的均值向量和协方差矩阵都不是稳健的统计量。本文对目前较流行的FAST-MCD方法的算法进行研究,构造了稳健的均值向量和稳健的协方差矩阵,应用到主成分分析中,并针对其不足之处提出改进方法。从模拟和实证的结果来看,改进后的的方法和新的稳健估计量确实能够对离群值起到很好的抵抗作用,大幅度地降低它们对计算结果的影响。     

连续批加工过程中嵌套自相关数据的控制图设计

文章研究了连续批加工制造过程的质量控制问题,针对工艺参数数据具有"嵌套"和"批均值自相关"的特性,提出了一种新的嵌套自相关控制图,即以嵌套控制图为基础,引入自协方差函数和自相关函数,修正了传统嵌套控制图的控制界限,使之适合嵌套自相关过程。并运用常规休哈特控制图、嵌套控制图和嵌套自相关控制图对一个实例进行了比较分析,结果表明常规休哈特控制图和嵌套控制图容易产生错误报警,而嵌套自相关控制图可正确地判断过程是否处于受控状态。     

监测SPC/EPC整合过程的残差控制图研究

针对SPC/EPC整合中的自相关问题和窗口问题,在分析整合监测规律的基础上,构建了SPC/EPC整合过程的AR(3)时间序列模型,并分析了模型的稳定性条件,构建了监测整合过程的残差控制图,通过仿真比较实验表明:该方法与常规控制图相比能准确监测到异常扰动的发生并能解决窗口问题.     

角度平均方向-合向量长度(θ)-R控制图模拟

文章以计角值控制图的性能分析为研究出发点,充分借鉴常规控制图性能分析的研究思路,结合圆上闭域的特点,从质量特性值服从VonMises分布这一角度展开分析,运用统计过程控制工具平均链长对计角值控制图中角度平均方向-合向量长度控制图进行模拟,分析该控制图在发生参数偏移的情况下平均链长的变化。分析结果显示当n取5时平均方向控制图的控制效果最好。     

考虑截面相关条件下的异质性面板数据协整回归模型的估计

 面板数据的非平稳分析是近年来迅速发展的方向,其中考虑截面相关情形下面板数据的协整分析的发展备受关注。Bai &; Kao（2006）得出了截面相关条件下面板协整估计的因子模型,但该模型只考虑了被解释变量截面相关情形,未考虑解释变量的截面相关,且假定各截面间长期协方差矩阵相同。本文在Bai（2006）考虑截面相关条件下面板数据协整回归模型估计的基础上将其结论推广至被解释变量和解释变量均截面相关及截面长期协方差矩阵不相同即异质性时的情形,并试图通过Monte Carlo 模拟讨论其小样本性质。并且由于截面间长期协方差矩阵异质性的存在,本文还针对两变量的协整系统提出了系数检验的组间均值t统计量。     

稳健高维协方差矩阵估计及其投资组合应用——基于中心正则化算法

高维协方差矩阵的估计问题现已成为大数据统计分析中的基本问题,传统方法要求数据满足正态分布假定且未考虑异常值影响,当前已无法满足应用需要,更加稳健的估计方法亟待被提出。针对高维协方差矩阵,一种稳健的基于子样本分组的均值-中位数估计方法被提出且简单易行,然而此方法估计的矩阵并不具备正定稀疏特性。基于此问题,本文引进一种中心正则化算法,弥补了原始方法的缺陷,通过在求解过程中对估计矩阵的非对角元素施加L1范数惩罚,使估计的矩阵具备正定稀疏的特性,显著提高了其应用价值。在数值模拟中,本文所提出的中心正则稳健估计有着更高的估计精度,同时更加贴近真实设定矩阵的稀疏结构。在后续的投资组合实证分析中,与传统样本协方差矩阵估计方法、均值-中位数估计方法和RA-LASSO方法相比,基于中心正则稳健估计构造的最小方差投资组合收益率有着更低的波动表现。     

网上调查应注意的几个问题

国际互联网的飞速发展,正在把 我们带入一个激动人心的网络世界。适应网络时代的调查方式──网上调查随之产生。网上调查是利用网络作为信息收集渠道,获得即时有针对性的各种信息的一种调查方式,具有很高的时效性和效率,可以节省大量调查费用和人力,是二十一世纪调查研究收集数据的主要手段之一。由于国内上网用户数量有限,网上调查也刚刚起步,网上调查的使用具有一定的局限性,应注意以下几个问题: 样本的代表性网上调查的调查对象仅限于网民,网民的构成决定着预定的被调查者是否构成群体规模。如果被调查规模不够大,样本往往缺…     

基于倾向分匹配法的农民工培训收入效应实证研究——以吉林省为例

基于2006年吉林省进城务工人员调查数据,采用倾向分匹配法对农民工的培训收入效应进行估算.研究结果表明:培训对农民工的收入确实有显著的积极的影响,其中职前培训的增收效果明显高于在职培训.横截面估计和OLS估计的结果也支持这一结论.同时通过比较不同方法中的受试组和参照组个体统计特征发现,倾向分匹配法中参照组的个体统计特征更接近于受试组,亦即基于倾向分匹配法获得的估计结果更接近于随机实验结果.     

Bounds on Sample Variation Measures Based on Majorization

Using majorization theory, upper and lower bounds are derived for different measures of variation as progressively more items of information are available about the sample data. As a convenient starting point, bounds are first established for a one-parameter family of variation measures, which is a generalized mean difference measure of which Gini's mean difference, the standard deviation, and the range are particular cases. While, as pointed out, some of the derived bounds are well known, others do not appear to have been published and are tighter than established bounds. Some 40 different bounds are derived, besides any number of bounds given for the generalized family of variation measures. A number of interesting inequalities are also derived on the basis of some of the bounds. While the bounds have been developed in terms of real-valued sample data generally, the paper concludes with a brief discussion of the bounds for categorical data when the sample data consists of frequencies (counts).     

基于GARCH模型的金融冲击对企业产出影响研究

利用GARCH模型,计算了来自货币供给、汇率以及股市波动因素的金融冲击,结果表明GARCH模型能够很好地反映金融冲击情况。根据GARCH模型分析结果,利用面板数据模型研究了金融冲击对企业产出的影响,实证研究显示:金融冲击会对企业产出有显著的影响,但单独股市波动的冲击对就业影响不显著;资产负债率高的企业,金融冲击会导致产出更大的下降。     

ARCH类模型在风险价值测度中的应用

将ARCH类模型用于计算风险价值，会在很大程度上提高风险价值测度的精度。通过理论分析和实证分析都表明，利用ARCH类模型计算金融资产的风险价值，可以体现其收益率的分布状态和波动性的影响作用，适应风险价值计算的需要，能够提高风险价值的计算精度。     

连续性抽样估计方法研究综述

根据国外的理论研究及应用的经验,预计连续性抽样估计方法在中国的应用前景非常广阔。因此,将连续性抽样估计方法作为研究对象,对国外已有的相关研究成果进行理论化、系统化的研究综述,并比较分析各类连续性抽样估计方法,归纳出存在的问题及未来研究的趋势,为后续的研究提供参考,同时为该方法顺利地应用到中国实际调查工作中奠定理论基础,从而进一步推动中国统计调查方法体系的改革与发展。     

Influence on tests with focus on linear models

To assess the influence of single observations on the parameter estimates, case-deletion diagnostics are commonly used in linear regression models; one example is Cook's distance. For nested parametric models we consider a deletion diagnostic for evaluating the influence of a single observation on the likelihood ratio (LR) test. In order to have a common scale as reference, the asymptotic distribution of the diagnostic is derived and the values of the diagnostic are converted to percentiles. We focus on linear models and general linear models, and in these cases explicit results are derived. The performance of the diagnostic is explored in two small bench mark examples from linear regression and in a larger linear mixed model example.     

A note on characterizations based on truncated expectations

Many characterization results of the bivariate exponential distribution and the bivariate geometric distribution have been proved in the literature. Recently Nair and Nair (1988b, Ann. Inst. Statist. Math. 40 (2), 267–271) obtained a characterization result of the Gumbel bivariate exponential distribution and a bivariate geometric distribution based on truncated moments. In this note, we extend the results of Nair and Nair (1988b) to obtain a general result, characterizing these two bivariate distributions based on the truncated expectation of a function h, satisfying some mild conditions.     

基于粗糙理论的高速公路财务评价方法研究

在粗糙理论的背景下,介绍一种高速公路财务评价方法,该方法视高速公路中各评价指标的基础数据或参数为粗糙变量,构建粗糙向量,并提出粗糙模拟技术以及粗糙条件下求解指标期望值、概率和关键值的一般方法和步骤;最后举例说明该方法的可行性和有效性.     

基于点过程的极值VaR研究

风险无时不有、无处不在,风险本身并不可怕,金融机构就是通过承担风险、管理风险来获得收益的。真正可怕的是极值风险,即稀少或极端事件的发生给经济主体带来巨额损失的风险。因此对极值风险的建模就成为风险管理的重中之重。极值理论为极端事件的统计建模和极值风险测度的计算提供了坚实的理论基础,故有必要通过介绍和比较传统极值事件的建模,基于点过程构建极值风险的一般模型,并利用外汇市场的日数据和VaR的估计与检验进行实证分析。