复杂环境下空间滞后模型的稳健LM检验

 针对误差项非正态分布和不同空间布局的复杂环境,本文提出一种新的空间滞后模型的稳健LM检验统计量及其检验方法,对比现有LM检验方法,它不仅消除了空间误差效应对检验的影响,而且克服了传统检验方法会受误差项非正态分布以及不同空间布局差异的影响。同时还具有在小样本情况下表现依然良好的优点。经过蒙特卡罗模拟的结果支持上述论断。     

基于统计模型的平均生物等效性检验

经典的生物等效性检验是平均生物等效性检验,然而其没有考虑效应的变异度和个体与药物之间可能存在的相互作用.文章在平均药物浓度服从药物代谢动力学中的一房室模型,误差变量分别服从正态分布、对数正态分布和韦伯分布的基础上分别建立统计模型.采用多重检验直接比较两种药物的浓度时间侧写,采用自助法求得多重检验过程中的置信上限.通过模拟分析说明该方法能够提高检验的效能.     

局部线性趋势模型单位根检验量分布与Bootstrap检验

本文引入局部趋势概念,研究数据生成和检验式都含有趋势单位根过程中伪t检验量的分布,结果表明该分布为标准正态分布与第四种DF分布的混合体,并揭示了向这两类分布转化的条件.为摆脱伪t检验量受到特定参数约束而不能用于实证分析的困境,本文提出了Bootstrap检验方法,并从理论上证明该方法可用于水平检验和功效研究,埃奇沃思展开进一步证实该方法能够降低水平扭曲.蒙特卡洛模拟结果显示,Bootstrap检验量具有最高检验正确率,检验功效在一定条件下也能与标准正态分布的检验结果相媲美,说明Bootstrap方法可以用于此类模型的单位根检验.     

可加模型的序列相关检验

可加模型是一类应用广泛的半参数模型,为了检验模型误差是否存在有限阶数的序列相关,基于由Backfitting估计方法得到残差构造了检验统计量,并证明了该统计量的渐近零分布为正态分布或卡方分布,最后通过模拟试验验证了该检验方法的有效性。     

线性模型中变点检测的算法分析

文章介绍了线性模型中对于回归变点检测的已有方法,包括在正态分布的假设下采用一个经验似然型的Wald计量和基于经验似然比检验统计量检测方法。还利用对经验似然法的改进给出了一个新的变点检测方法,其中包含了两个不同检验统计量,并给出了具体算法步骤,最后通过模拟比较这几种方法的检验效果,结果显示：新的变点检测方法在很大程度上提高了变点检测问题的功效和命中率。     

阈值协整中内生性解释变量下参数推断的比较

在阈值协整解释变量具有内生性下,OLS估计量具有非标准的极限分布,大大妨碍了协整参数的约束性检验。文章利用三种修正的估计法——FM—OLS、CCR和DOLS来估计阈值协整参数,并据此构造相应的约束性检验统计量,这些统计量都具有标准的极限分布。通过Monte-Carlo模拟,发现OLS估计量的分布不随样本容量增大趋于正态分布,而FM—OLS、CCR和DOLS都呈现出趋于正态分布趋势,其中FM—OLS趋于正态分布所需要的样本容量最小。模拟中也发现FM—OLS外,其他所有t统计量都有严重的过度拒绝原假设概率,FM—OLS法在样本容量较大时有过度接受原假设倾向。     

正态性检验（二）

§3 有方向检验偏离正态分布的检验根据备择假设的不同可分为两种.当在备择假设中指定对正态分布偏离的形式时,检验称为有方向检验.当在备择假设中未指定对正态分布偏离的形式时,检验称为无方向检验.如果偏离正态分布的形式的假设已经给出,也就是当一个分布与正态分布具有不同的偏度或峰度时,应该使用有方向检验,因为这样的检验的功效比无方向检验大.有方向检验基于以下事实:正态分布的偏度为0,峰度为3.如果样本所代表的分布,其偏度不等于0,就不是正态分布,峰度不等于3,也不是正态分布.只有当真实分布与正态分布可能有差别的先验信息     

基于傅里叶变换的含异质性结构突变的面板单位根检验

Lee等(2015)使用傅里叶变换近似结构突变建立了一个同时考虑结构突变和横截面相关的面板单位根检验,并证明具有优良的性质,该检验可以称为“第三代面板单位根检验”,然而其只能考虑同质的结构突变.本文建立了一个可以兼容异质性结构突变的傅里叶函数扩展型面板单位根检验,新检验也允许结构突变中含有包含多个频率的傅里叶函数.本文证明新建立的检验统计量不依赖于冗余参数且趋于正态分布.虽然正态分布的均值和方差是未知的,但可以使用蒙特卡洛模拟给出临界值.模拟表明,新的面板单位根检验具有良好的检验水平和检验功效.     

关于捕获再捕获抽样的置信区间

捕获再捕获抽样是一种应用广泛的抽样方法。运用随机模拟,研究捕获再捕获抽样的三种估计量的均值、方差、偏度、峰度、利用近似正态分布构造的置信区间的统计性质。改进了估计量的样本方差计算公式,使得利用近似正态分布构造的置信区间更优。     

变分扰动模型下投资风险预测的准确度研究

为提高企业投资风险预测的准确度,本文建立两种模型进行分析。前一模拟分析是基于直观散点图观察,拟合出一条正态分布曲线并进行理论验证;后一模型是通过前基础改进的变分扰动模型进行检验和分析,利用正态变分方法进行矫正。结果表明,被偶然样本左右的几率减小,改善了最终结果的准确度,即变分扰动模型下预测的准确度更好。     

偏斜参数对GARCH族模型估计与预测绩效的影响

本文先运用蒙特卡洛模拟考察了偏斜参数对GARCH族模型估计结果的影响并发现,若标准化扰动项偏斜且厚尾,基于对称厚尾分布的极大似然估计量渐近有偏.以上证指数收益为样本,利用SPA检验,实证考察了10种常见的GARCH族结构分别在正态分布、Student-t、GED以及Skew-t分布假设下的波动率预测绩效.结果发现:①Skew-t分布假设下的GARCH族结构能够获得优越的预测绩效;②10种GARCH族结构中,有8种模型在Student-t分布假设下的预测绩效不及正态分布,而GED分布假设下也有4种模型不及正态分布;③样本外观测值的多少以及GARCH-m结构的有无不改变主要结论.     

正态性检验（一）

正态分布是自然界最重要的分布,它能描述许多随机现象.以总体服从正态分布为前提的统计方法已被越来越多的统计工作者所掌握.然而,在一个实际问题中,总体一定是正态分布吗?如果不顾这个前提成立与否,盲目套用公式,可能影响统计方法的效果.因此,正态性检验是统计方法应用中的重要问题.长期以来,我国有关的教科书沿袭前苏联的模式,在谈到正态性检验时,只介绍拟合优度检验和柯尔莫哥洛夫     

分位数单位根检验的有限样本绩效及其应用

利用蒙特卡洛模拟方法,在不同的数据产生过程下比较了分位数单位根检验与传统的ADF和PP单位根检验的绩效。研究发现:当误差项服从正态分布时,传统单位根检验与分位数单位根检验的检验功效相差不大,前者甚至略优于后者;但当误差项服从t分布时,分位数单位根要优于传统的单位根检验。在此基础上,采用中国商品价格指数(增长率)数据,给出分位数单位根检验的实例应用,实证结果显示中国商品价格指数具有非对称的惯性特征。     

基于Monte Carlo随机模拟的几种正态性检验方法的比较

文章概述了几种主要的正态性检验方法,指出了它们的联系和区别.在Monte Carlo随机模拟的基础上,计算了Shapiro-Wilk检验、Kolmogrov-Smirnov检验、Gramer-von Mises检验和Anderson-Darling检验等四种检验方法在显著性水平为0.01,0.05和0.1,样本容量为10,20,30和100的条件下的检验功效.并在比较和分析各检验方法功效的基础上,给出了相关结论和建议.     

含方程误差的重复测量误差模型参数的假设检验

含方程误差的重复测量误差模型解决了协变量真值与响应变量真值之间存在的不完全匹配问题.为使中小型样本量下的假设检验结果更为准确,文章基于多元正态分布推导改进形式的Skovgaard似然比检验统计量,提高其在原假设下收敛到卡方分布的渐近速度,并应用该检验统计量对重复测量误差模型中回归参数的显著性进行假设检验.模拟研究的结果表明改进的似然比检验统计量在有限样本检验下的优越性;实例分析中通过检验气温与气压之间回归参数的显著性来说明该方法的实用性.     

修正成绩为正态分布的一种新算法

大量研究表明,凡符合教学规律的考试,其总体成绩应服从或接近服从正态分布,即成绩呈现中间多、两头少的态势。对正态性分布的检验,文章采用了基于国家标准的爱泼斯-普利(Epps-Pulley)检验法。文章在此基础上提出了一种将成绩修正为正态分布的算法,可以在维持原始成绩的排名基础上调整成绩,使得它符合正态分布,即修正前后学生成绩排名没有改变。     

厚尾数据的波动率结构变化检验及应用研究

本文构建两个稳健检验统计量来检验波动率中结构变化问题。通过基于绝对值而不是平方项来构建统计量，从而降低对矩的要求，特别适用于非正态尖峰厚尾数据；另外，通过非参数残差构建长期方差，从而提高备择假设下的检验功效。在一定假设条件下，证明两个检验统计量具有标准的极限分布，并能检验出波动率中单个或多个结构断点以及平滑结构变化。蒙特卡罗模拟也证实了两个新检验统计量在数据呈现非正态分布时，明显优于现存的几种检验方法。最后，运用新方法实证发现，俄乌冲突期间美元对俄罗斯卢布、美国次贷危机中标普500指数和2022年以中证1000为代表的我国小盘股波动率均存在明显结构变化。     

中国股市有效性分析中的正态性检验

独立同分布是进行股价波动服从随机游走模型的假设条件,同时现代资产组合理论分析股市也默认这一假定分布。这些分布中又以正态分布被人们广为采用。然而,我国学者在进行股市有效性的统计检验时较为普遍地忽视了这一前提。文章通过检验得出,中国股票市场股价波动不服从正态分布,从而股价波动独立同分布假设得不到满足,对中国股市进行有效性检验需要使用诸如非参数方法、过滤检验等不受这一限制的方法。     

Copula函数拟合检验的一种新方法

文章在介绍已有的两种检验方法的基础上建立了一种新的检验方法--基于Rosenblatt积分变换的x2拟合优度检验法,并进行了模拟检验.从模拟检验的过程及结果可以看出,所建立的新检验法与已有的检验法相比,具有实施方便、效果好的特点.     

Alpha正态分布及其在环境污染中的应用

目前,对实际数据的处理常采用一些对称分布,如正态分布和t分布等,而这种对称分布所给出的结果往往并不能令人满意。偏分布常用来处理有偏重尾数据,基于传统正态分布,提出一种处理偏态和重尾数据的alpha正态分布,并研究其参数估计方法及基本性质。将所提分布应用于环境污染数据,通过拟合检验alpha正态分布给出了很好的结果。