对Copula函数中参数检验方法的改进

基于Rosenblatt积分变换,针对Roberto De Matteis等人提出Copula参数估计拟合检验的缺陷加以改进,提出一种新的拟合优度检验方法--两步拟合优度检验法.即第一步进行W(X,Y)是否服从U[0,1]分布假设检验,第二步进行T(X,y)是否服从χ2(4)分布假设检验.     

Copula函数的非参数核密度估计方法

文章运用非参数核密度估计技术并结合极大似然估计方法来估计Copula函数中的参数,克服了传统方法在估计Copula函数参数时的不足.并通过计算机仿真分析,证实了此方法的可行性与准确性.     

Archimedean Copula函数中参数的Bootstrap估计

文章给出Archimedean Copula函数中参数的Bootstrap估计.Bootstrap估计能对所有的Archimedean Copula函数中的参数进行估计,通过计算机模拟,把Bootstrap估计方法与和的非参数法进行了比较,说明Bootstrap估计的优越性.最后对上证基金和上证B股进行了实证分析,体现了Bootstrap估计的实用性.     

二元可交换分布函数的估计

文章给出二元可交换分布函数的估计及其一些性质,并通过计算模拟说明此估计能改进经验分布函数和二元的K-S统计量。     

利用Bootstrap与核密度估计的方法计算VaR

根据历史数据估计收益率的分布来计算VaR是一种常用的方法.然而,过多的历史数据所构成的时间序列可能不独立同分布.文章选择离预测时间较近且相对较少的历史数据,使其通过BDS检验,再对其进行Bootsrap抽样,得到足够的样本,选择适当的核密度分布函数,从而算出VaR.经比较发现,这种方法算出的VaR比传统方法更准确.     

结构方程模型下的信度估计

文章给出了结构方程模型下信度估计公式的理论推导,并通过一个实例说明了估计公式的应用。结果表明,结构方程模型下的信度估计方法不但可以估计整体的信度而且可以估计单个项目的信度;同时,把结构方程模型下的信度估计和常用的信度估计公式α系数进行了比较,得出用结构方程模型估计出的信度优于α系数的结论。     

对确定等值常数Haebara方法的改进

本文研究铆测验设计下确定IRT等值常数的方法,利用Haebara提出估计等值常数的项目特征曲线法的思想导出确定等值常数的新方法,该方法充分利用项目参数之间的信息,在计算上又比特征曲线法简单得多,因此便于在实际中使用。     

教育与心理测验中的信度研究

Research is made on reliability issues in education and psychological tests, and new method of reliability estimation is advanced, which has much advantages than the current used methods.     

指数分布族的容忍区间的改进

文章对在指数分布族中,在给定容忍区间时改进了置信水平和在给定置信水平时对容忍区间进行了改进;并通过计算机模拟,将改进前和改进后的结果进行了比较。