可变抽样区间均值图的改进方法

使用控制图监控一个过程的通常作法是用固定的抽样区间在过程中抽取样本。Reynolds等人提出了可变抽样区间均值图。文章在Reynolds方法基础上通过寻找控制图的最优控制限和警戒限来增加控制图的灵敏度。同时对两者的平均报警时间进行了比较。结果表明,该方法是对可变抽样区间均值图的一种较好的改进。     

两个系统因素影响下的联合动态均值图

本文研究了两个系统因素下过程控制中样本容量和抽样区间的联合动态均值图（VSSI）,并利用马氏链方法研究了动态均值图的性质。结果表明：VSSI图比VSS图,VSI图及FSSI图能更快地发现过程均值的漂移,因此,VSSI图对于快速检测遭受不同类型系统因素的过程更加有效,且对均值的敏感性增加,最后给出了联合动态均值图在生产中的一个应用实例。     

可变抽样区间均值图的优化

常规控制图是每隔固定时间从过程中抽取样本对过程进行监控。Reynolds et al(1988)提出了变化抽样区间的均值控制图(VSI图)。本文证明了在使用两个抽样区间的VSI图中两抽样区间间隔越大越好。比较固定抽样区间图(FSI图)和优化的VSI图及Reynolds得出的VSI,表明优化的VSI图更具有实际效率。     

关于假设检验中的几个问题的探讨

文章给出了单边与双边检验拒绝域的区别;证明了各种因素对两类错误的影响及影响方向;讨论了同时减少犯两类错误的方法。     

基于RT-GAS Copula模型的经济金融行业非对称相依性及风险溢出研究

考虑到实体经济行业与金融行业间的相依关系存在杠杆效应，本文采用GJR门限结构将杠杆效应纳入包含高频信息的广义已实现自回归得分Copula(GRAS Copula)模型中，构建广义已实现门限自回归得分Copula(RT-GAS Copula)模型。利用RT-GAS Copula模型揭示实体经济行业与金融行业间时变相依关系对行业收益的非对称响应，并进一步分析经济金融行业间风险溢出的非对称性和时变特征。研究发现：各行业间的相依关系存在显著的杠杆效应，某一行业收益的上涨和下跌对该行业与其他行业间时变相依关系的影响是非对称的；行业间的相依关系会受到国家调控政策和各类市场风险事件的影响；行业间的系统性风险溢出存在非对称性，且会受到严重风险事件的影响。此外，有效性检验结果表明，当行业间相依关系存在显著杠杆效应时，RT-GAS Copula模型的拟合和预测能力优于现有时变Copula模型。