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.     

我国精算师资格考试奖励基金测算的实证研究

精算师资格考试在我国得到了很多保险公司和其他机构的认可。为了鼓励更多有志成为精算师的青年参加精算资格考试,为我国保险业发展培养更多的专业人才,保险公司或者有相关专业的高校都对参加考试并且成绩优良的考生予以奖励。奖励的形式多是以现金。本文从数理的角度建立了对每年所需奖励基金金额的估计模型。     

integral from n=(-∞) to x 1/(((2π)~(1/2))~e)(-(t~2/2))~dt(x=0～4)在单片机系统中的实现

在以ADμC812为CPU的单片机数据采集控制系统的基础上 ,用汇编语言实现正态分布曲线函数计算、检验和曲线输出 ,为用单片机实现更复杂算式提供了类似的方法     

基于连续混合正态分布的期货定价偏差研究

挖掘期货理论价格和实际价格之间的关系有助于提高期货市场定价效率、发挥期货价格发现功能。基于持有成本定价模型计算期货定价偏差,利用连续混合正态分布模型对定价偏差的分布进行拟合,先采用基于牛顿迭代的极大似然估计法对未知参数进行估计,再进一步利用模拟退火算法对牛顿迭代的结果进行优化。结果发现,模拟退火算法可以有效提高估计精度,连续混合正态分布模型能够更好地拟合期货定价偏差分布。     

是非“末位淘汰制”

“末位淘汰制”起源于美国通用公司前任CEO杰克·韦尔奇多年的管理实践。他根据“强制正态分布”规律。绘制了著名的“活力曲线”．将员工划分为三类：最好的20％是创造奇迹的人。失去这样的人被看作是领导的失误：中间的70％是公司的主体．也是管理和培训的重点：末尾的10％是公司必须淘汰的对象。韦尔奇也指出：“我们的活力曲线之所以能够发生作用．是因为我们花了10年时间在通用公司建立起了一种绩效文化。在这种文化里．     

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。     

单项资产与资产组合的经济资本的相关性研究

文章在给出单项资产和资产组合经济资本计算的基础上,首次得到单项资产和资产组合经济资本之间的关系,找到影响资产组合经济资本的因素,并且解释出现这种结果的原因.最后给出实例,验证上述结论.     

基于BS抽样与分段定义损失强度操作风险度量

银行的操作风险管理在我国起步晚,记录损失事件的数据库不健全,而操作风险事件的"低频高损"特征直接导致研究数据不足.针对操作风险样本数据少以及操作风险损失分布的偏峰厚尾和"低频高损"特征,对我国银行业操作风险,采用基于Bootstrap抽样与分阶段定义损失强度的损失分布法(BS-PSD-LDA)进行了度量.将操作风险损失分为高频低损和低频高损两个序列,分别用对数正态分布和广义Pareto分布对两个阶段的操作风险损失分布进行拟合,并在此基础上度量操作风险年损失.收集了我国银行业过去15年期间的操作风险损失样本数据426个,采用该方法度量了其年风险损失,并与历史模拟法、单一对数正态分布法、单一广义Pareto分布法和传统的两阶段分布法(PSD-LDA)度量的结果进行了比较,结果表明,提出的度量方法能够更好地度量我国银行业操作风险,为银行操作风险的度量提供了一种改进方法.     

中心极限定理在标准成本法中的运用

现代工业企业中 ,为了降低成本 ,都广泛地使用成本控制方法 ,标准成本法就是其中这一。标准成本的制定有着非常特殊作用 ,但是在实际工作中有许多不定因素影响到标准成本制定的准确性 ,在这种情况下 ,可以用中心极限定理来解决这一问题 ,以造纸业纸桨浓度的确定为例 ,阐述中心极限定理 ,举行实例介绍适标过程。     

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。