随机设计下非参数回归模型方差变点检验

目的 研究随机设计下非参数回归模型方差变点检验.方法 用局部多项式方法估计回归曲线得到残差序列,基于残差序列的平方构造CUSUM检验统计量,推导检验统计量的极限分布.结果 在一定条件下证明了原假设下检验统计量收敛于Brown桥的上确界.结论 局部多项式方法同时适用于随机设计与固定设计数值,方法性是有效性的.     

长记忆时间序列趋势项变点的CUSUM检验

本文研究长记忆时间序列趋势项的变点检验问题.基于最小二乘拟合残差构造了一种新的CUSUM型检验统计量,在无变点原假设下证明了检验统计量的极限分布是I型分数布朗运动的泛函,在备择假设下证明了检验统计量的一致性,并提出用Sieve Bootstrap方法确定检验统计量的临界值来避免精确估计冗余参数.数值模拟结果表明,提出的新方法在原假设下能较好地控制检验水平,在备择假设下能达到满意的检验势.     

面板数据均值渐变变点的Ratio检验

为解决时间序列因观测时间较短而难以确定变点的问题，通过分析独立同分布序列面板数据，对其均值的渐变变点进行检验.假设面板数据中每条时间序列的均值在同一时刻发生变化，提出Ratio检验统计量，并分别在原假设与备择假设下给出检验统计量的极限性质.数值模拟结果表明，面板数据的检验效果优于单条时间序列，实例分析也验证了该方法的有效性与实用性.     

基于Sieve Bootstrap方法的长记忆过程均值变点的检验

本文提出一个新的统计量来检测长记忆时间序列中可能存在的均值变点,在原假设下推导出了检验统计量的极限分布在备择假设下证明了检验方法的一致性.为便于实际应用还提出了一种Sieve Bootstrap方法来近似统计量的临界值.模拟结果表明本文方法不仅可以很好的控制经验水平,而且相比已有均值变点检验的方法经验势也有了一定幅度的提高.     

厚尾相依序列均值变点Ratio检验

研究具有无穷方差的厚尾相依序列均值存在变点的问题。采用Ratio检验法研究序列在原假设无变点及备择假设存在一个变点的假设检验问题,首先基于残差的累积和函数建立检验统计量,在适当的假设条件下,给出检验统计量在原假设下的极限分布,并对统计量的一致性检验进行了推导证明,最后通过数值模拟验证Ratio检验法的有效性。     

长记忆时间序列均值变点的比率检验

本文基于两种比率方法研究了长记忆时间序列均值变点的检验问题,在无变点原假设下推导出了检验统计量的极限分布,在备择假设下证明了检验方法的一致性.由于检验统计量的极限分布依赖未知的长记忆参数,还提出了一种避免估计长记忆参数的Sieve AR Bootstrap方法来近似计算检验统计量的临界值,数值模拟结果表明提出的检验方法具有较好的检验效果.最后通过分析一组尼罗河年径流量数据说明了方法的可行性.     

带趋势项的持久性变点的Ratio检验

为研究带趋势项的持久性变点检验问题,表明Ratio统计量适用于带趋势项的I(0)向I(d)过程的转变.在假设条件下,推导其极限分布并证明检验的一致性.通过Monte Carlo方法进行仿真模拟,结果表明,检验方法可以控制经验水平值和势函数值.最后将检验方法用于美国国民实际生产总值数据,验证了检验方法的有效性.     

固定设计下时间序列非参数回归模型的方差变点检验

研究固定设计下时间序列非参数回归模型的方差变点检验问题,基于Beta-Bernstein方法估计模型中回归函数,利用残差序列构造CUSUM检验统计量,在一定条件下证明了在原假设下检验统计量收敛于Brown桥的上确界,最后通过数值模拟验证检验方法的有效性.     

基于block bootstrap的厚尾相依序列均值变点检验

针对无穷方差重尾相依序列的均值变点检验问题,基于序列自正则方法构造CUSUM型统计量,并在原假设下得到其渐近分布,在备择假设下得到检验的容许性。由于其渐近分布依赖于尾指数κ,且考虑到序列之间具有相依性,提出基于残差的block bootstrap方法。蒙特卡洛模拟表明该检验统计量和该抽样方法的有效性。     

关于股票数据波动性的多变点研究

目前对金融时间序列模型结构变化问题主要集中于对单变点的研究,但在许多情况下,金融数据可能出现多个变点,因此,对实际问题的研究需要检验多变点的存在,需要对变点的个数以及变点发生的时刻作出估计.本文讨论了股票数据均值的多变点检验问题.在原假设下给出统计量的极限分布及渐近临界值的解析表达式.并且在递归检验的过程中同时得到变点时刻与变点个数估计.最后用实例分析说明了方法的有效性.     

Asymptotic and Bootstrap Tests for a Sequential Change-Point of Panel

We design monitoring procedures for the common change-point in a sequential panel data model. An asymptotic method and two new bootstrap methods are proposed to obtain critical values. We establish the asymptotic validity of the proposed bootstrap procedures. In simulation studies the empirical test size and the empirical test power values are investigated to show that the three tests are valid and have their own applications.At the same time, the estimations of an unknown change-point are obtained by using the proposed test statistic with these three methods.     

湘江流域近30年径流量与水位的长期变化规律研究

河川径流量和水位变化是反应气候变化和人类活动的重要表征,对其长期变化规律的研究结果可为该区域的水资源管理与洪水灾害风险研究提供重要的参考.本文选择频受洪水严重威胁的湘江流域为研究对象,利用近30年的径流量和水位观测的日资料及派生出的月、季和年资料,采用Mann-Kendall趋势检验法对湘江流域主要水文站的径流和水位进行了趋势分析和突变检验,并从气候变化和人类活动两方面分析其造成洪水危险性增大的原因.结果表明:(1)近30年来,湘江流域中下游的年径流量表现出增大趋势,而多数站点年最大径流量变化不大;(2)湘江流域径流的季节变化明显,多数站点春、冬季径流量没有明显变化趋势,但夏、秋季径流量呈显著上升趋势,这与夏季降水量的增大有关;(3)湘江流域7月和8月径流量呈增大趋势,5月份径流量呈减少趋势,7、8月径流量的突变点与夏季降水突变时间基本吻合,由降水变化导致径流增加的贡献率达57%以上;(4)湘江流域多数站点年平均水位和年最高水位均呈现显著的上升趋势.对比湘江流域年径流量,年平均水位的增长趋势更为明显,这可能是由于植被破坏,水土流失严重造成的淤积所致.     

位置与刻度参数模型变点的非参数检验及其渐近性质

讨论位置与刻度参数模型变点的检验问题和检验统计量的渐近正态性。文中通过引入核函数,得到U-统计量,进一步构造参数变点的统计量,利用B row n桥的性质,进行检验并分析检验量的渐近性质。     

非线性时间序列分析在股市行情预测中的应用

该文用非线性时间序列分析方法,对一般股市行情序列进行了拟合,指出可用逐段线性回归拟合趋势,用门发自回归模型拟合消除趋势后的平稳序列,通过对１９９７年４月２２日至５月１２日期间深圳股市行情预测值与实际值的对比,说明在正常状态（即无违规操作及无特殊政策出台）下,所建立的模型有较好的拟合效果,从而提供了一个行情预测的有效方法。     

基于残差的非线性自回归模型的拟合优度检验

时间序列模型中,考虑误差分布的拟合优度检验是很重要的．Lee和Na（2002）考虑了在线性自回归模型下,基于残差的Bickel—Rosenblatt检验问题．他们指出了在原假设条件下,检验统计量的极限分布与利用独立同分布观测值的经典Bickel—Rosenblatt检验相同．本文主要讨论无限阶的非线性自回归模型的基于残差的Bickel—Rosenblatt检验统计量的渐近性质．我们证明了在自回归函数未知的情况下,当满足一定条件时,检验统计量的渐近性质与基于真实误差的统计量的性质相同．     

计算机自适应测验中试题泄露的实时监控方法研究与应用

在连续施测下计算机自适应测验(CAT)中的试题被曝光的可能性急剧增加,因此需要对试题进行实时监控,当试题的参数发生显著性变化时必须将其进行强制“退休”.序贯监测程序(SMP)通过检测CAT中的试题统计特征的变化来判断试题是否泄露; 然而在用SMP监控试题时会出现较大的Ⅰ类错误率,并且在一些条件下其统计检验力较低.该文以残差的R指标作为考生拟合统计量(PFS),与SMP方法相结合,构建了一种新的监测方法(PFS_SMP); 该方法以被试作答信息为依据判断被SMP标记的试题是否泄露,从试题和被试这2个层面保证测验的安全性和公平性.最后,通过模拟实验和实证分析来对基于R的PFS_SMP的表现进行评价,实验结果表明:PFS_SMP方法能降低在SMP监测试题时的Ⅰ类错误,并能提高其统计检验力.     

长江三角洲地区气候变化趋势及突变分析

对上海、杭州和南京3个气象站1951～2001气温与降水器测资料，利用Mann-Kendall法对3站年均气温及年降水量序列作突变分析．同时利用滑动t检验以及Yamamoto法(子序列n=10年)对突变研究结果作进一步验证，结果表明，该区年均气温有显著升高趋势，且在20世纪90年代初期发生明显突变，而年降水量变化不显著．该区四季气温和降水变化趋势存在明显差异，其中春、秋季和冬季气温均显著上升，而夏季增温趋势不明显；夏季降水量明显增多，而秋季降水量则呈明显减少趋势．这些结果对进一步研究长江三角洲地区气候及其未来预测有重要的意义，同时也为研究全国甚至全球气候变化提供了重要依据．     

基于地面气象要素的贵州省大气可降水量研究

利用贵州省内的高空探测数据与地面气象要素观测数据,建立起贵州境内大气可降水量的经验计算公式.通过计算公式本身及其与其他经验公式的误差值,得出贵州境内本地经验公式计算值与探空反演值之间的误差值低于其他公式,贵阳站的年平均绝对误差为4.62 mm,威宁为3.15 mm.510月间2种计算方法的相对误差均较小（1%～6%）;112月的误差值相对偏大.贵州省内年平均大气可降水量值自1989年起到1998年呈增多的趋势,1998年开始逐渐减少,2004年起持续低于多年平均值.月际变化呈单峰型,夏季（68月）的大气可降水量值占了全年的39%.受贵州省内地形和水汽来源的影响,贵州省内大气可降水量的总体分布特征为西部、中部较低,南部边缘和东部地区较高.     

基于2个独立二项分布的风险比的信仰推断

两个独立二项分布参数之间的风险比的非劣效性检验在医学统计研究中是一个非常有意义的问题. 常用的限制性极大估计方法在大多数情况下都不能控制第一类错误. 本文提出用基于信仰推断法来解决基于两个独立二项分布参数之间的风险比的非劣效性检验问题. 模拟结果显示: 在小样本的研究情况下,这种基于信仰推断法的MF检验方法能很好地控制第一类错误, 检验功效也不差.