论属性总体方差估计

计算抽样平均误差需要总体方差，总体方差通常未知，可以用样本方差代替总体方差。用样本方差替代属性总体方差是一个经常遇到的问题。文章阐述了在简单随机抽样时，因抽样方法不同，属性总体方差的无偏估计量是三种不同的形式，而一般理论书籍叙述的属性总体方差的无偏估计量是一种形式。用样本方差估计总体方差，只有样本调整方差才是总体方差良好的估计量，特别是在小样本的条件下比使用样本方差更为合理     

新疆城、乡居民收入与经济增长的互动关系

本论文以VAR模型为基础,运用脉冲响应函数和预测方差分解方法分析了新疆城市居民收入、农村居民收入与经济增长相互之间的动态响应情况和响应路径.最后得出结论增加农村居民收入是实现新疆经济增长的关键所在.     

目前的统计形势(下)

四、分析和解释问题(一 )当然 ,关于新分析方法的发展 ,有着很大数量和日益增加的专业化文献。这是超出问题之外试图进行一项综合性观察。因此 ,下面的讨论 ,集中在具有潜在的相当广阔应用性的少数主要问题方面。(二 )测度问题。当其许多统计工作无疑与各种具体测度有关 ,一般地讨论测度的性质和发展新测度方法的技术问题 ,是不奇怪的。测度的两个关键特征是正确性和可靠性。在方差成分方面更直接地详细列举分析技术似乎更为合适 ,而可靠性十分普遍地是通过某种形式的相关系数来测度。它们在 2 0世纪 3 0年代和 40年代与平衡数据一起得到发…     

经济增长及其影响因素的动态关联与交互影响

经济增长是经济学中一个永恒的话题,众多学者对影响中国经济增长的因素进行了相应的讨论。现有的文献主要是探讨各种不同的因素对经济增长的直接影响,没有系统地考虑到因素之间可以通过间接的传递作用而影响经济增长。本文从系统的角度,动态地分析经济增长及其影响因素之间的互     

回归模型的异方差性消除方法探讨——以SPSS和Eviews为分析工具

异方差性的消除方法是采用加权最小平方法进行参数估计,用自变量的幂函数的倒数形式作为权数对原模型进行加权;SPSS提供了权数估计的功能,但我们研究发现,SPSS提供的权数有时并不能消除异方差;我们的观点是,能够消除异方差的权数形式才是最有的权数。     

改进的GARCH-M模型在股市风险分析中的应用

首先对上海和深圳的收益序列进行自相关检验，发现两市均不具有明显的自相关特征．其次对两市收益进行异方差检验，发现它们的异方差特征显著．在前两步基础上提出改进的GARCH—M（1，1）模型进行风险分析，结果表明：沪深两市的风险都具有时变、正偏、高峰、波动聚集性和长记忆性等特点；中国股市的收益与风险没有必然联系，投资者还处于不完全理性阶段；风险对市场的正负面消息的反应存在显著差别，负面消息在一定程度上加剧了市场波动．     

在SAS中拟合ARCH/GARCH模型

在现代时间序列分析中,各种软件程序扮演了越来越重要的角色,而SAS是其中最重要的软件之一;ARCH/GARCH模型也越来越多的被人们用于分析包含了风险和不确定性的时间序列,比如在外汇市场中ARCH/GARCH模型的结果被认为是作出决策的重要依据.本文就该如何运用SAS来拟合ARCH/GARCH模型进行了较为详细的介绍.     

极端值影响下总体均值估计量的调整

在含有极端值总体中,由于样本均值不具有耐抗性,往往难以代表“平均水平”,因此样本方差也难以有效衡量离散程度。在简单随机抽样假设下,可以构造一个考虑极大值和极小值对样本均值大小影响作用不同时的调整均值估计量,并给出了其期望与方差。根据方差最小原则,确定估计量中的参数。随后的统计模拟比较了各种估计量的表现,结果表明：调整的估计量是稳健的和有效的。     

企业财务风险预测模型实证比较分析

企业财务风险一直是风险管理理论和实务界关心的热点话题。运用判别分析和计量经济方法对重庆市某商业银行的461个样本企业2002-2005年的违约特征进行实证检验和预测。结果发现最重要的决定变量是资产负责率、酸性试验比率、资产净利率等7个财务比率以及企业所处的产业部门,考虑了异方差性的probit模型有更好的预测能力。     

试卷数量化指标分析

本软件对考试试卷及每道试题进行了数量化指标分析,并给出了评价指标,实现了手工无法计算的工作量.