Meta分析中异质性方差区间估计方法及改进

Meta分析中的异质性程度可以用异质性方差度量。为了估计异质性方差,人们研究并给出了各种估计方法,如矩估计、最大似然估计、经验贝叶斯估计等。在点估计的基础上,还进一步研究了异质性方差的区间估计,从而更加准确和有效地度量异质性大小。构建置信区间的方法也有很多,如似然估计,WALD型置信区间,基于Q统计量的置信区间等。本文在介绍已有的几种异质性方差区间估计方法的基础上,给出了假设 近似服从正态分布的情况下,异质性方差的区间估计方法,导出了异质性方差置信区间的解析表达式。仿真计算及实例分析表明该方法是稳健、可靠的。     

探测数据对加权回归模型影响的度量

用方差比和广义方差比作为影响度量，从估计效率角度研究数据的剔除对加权回归模型的影响．建立了这两个影响度量与相关系数和广义相关系数之间的精确关系．     

基于D-J阈值的加性白噪声方差估计改进方法研究

本文提出了一种基于D-J阈值的加性白噪声方差估计方法．与中值方差估计方法相比，采用本文提出的方法估计的噪声方差从统计意义上看更准确，并具有更小的离散性．本文通过模拟的逐段光滑信号来评价该方法的有效性，并给出了与中值方差估计方法的比较结果．结果显示特别是在信号采样序列的长度有限时，采用本文方法可以获得比中值估计方法更准确、更可靠的白噪声方差估计．     

影响分析中岭估计的广义方差比研究

本文利用广义方差比度量在线性模型中剔除一组或多组数据对岭估计的影响.给出了剔除前后岭估计的广义相关系数的表达式,并得到了某些一般的结果。     

半方差在风险管理中的应用及估计的统计性质

在一定条件下证明了半方差估计具有强相合性，并且在总体具有对称分布时给出了一渐近正态分布．半方差在风险管理中的应用及估计的统计性质@徐克军     

线性回归模型LIU估计的影响分析

研究了线性模型中LIU估计的影响分析问题,得到了原模型与数据删除、方差扰动及均值漂移模型间——线性回归有偏估计(LIU)估计的关系式,给出了影响度量的计算公式。     

MC-GARCH模型在互联网金融风险度量中的实证研究

针对互联网金融风险测度问题,提出了MonteCarlo模拟法。首先,选取中证互联网金融指数作为研究对象,并对数据进行基本的统计分析,得出中证互联网金融指数对数收益率具有尖峰厚尾性和异方差性的特点,建立GARCH模型,对序列的均值和方差进行估计;其次,基于GARCH模型计算出的均值和方差,利用MonteCarlo模拟法计算中证互联网金融指数的VaR和CVaR值;最后,对模型的准确性和精确度方面进行Kupiec返回检验。结果表明:VaR和CVaR均可作为度量互联网金融风险的工具,但VaR无论在准确性上还是精确度上都远低于CVaR,故CVaR是一种更优良的风险测度工具。     

多传感器信息融合方法与仿真

给出了一种多传感器多维位置数据融合的方法．这种方法基于多维位置数据的鲁棒估计和最小方差结合法．每个传感器用鲁棒估计得到自身数据的位置估计和方差估计，把这些估计融合为一个最优估计，即传感器系统的估计．     

系统可靠性分析中元件不确定性重要度

不确定性是系统可靠性分析中遇到的一个突出的问题。不确定性重要度分析就是通过计算各元件的不确定性对系统不确定性的影响程度大小,给出控制系统不确定性的最佳途径。本文介绍了国外学者已定义的几个不确定性重要度度量,指出了它们各自的不足,并提出一种新的不确定性重要度——Monte Carlo 方差重要度。它具有完美的理论性和良好的工程实际使用性。我们讨论了该重要度的性质,还编制了计算机程序,给出了一个算列。     

半方差在风险管理中的应用及估计的统计性质

在一定条件下证明了半方差估计具有强相合性，并且在总体具有对称分布时给出了一渐近正态分布．     

第三类超Cartan域的完备Einstein—Kaehler度量及其全纯截曲率

给出了第三类超Cartan域YⅢ（2，q；q^2-q＋2/2（q-1））的完备的Einstein-Kaehler度量的显表达式．同时求出了在该度量下的全纯截曲率并得到其上、下界的估计．从而得到了它的Einstein-Kaehler度量和Kobayashi度量的比较定理．     

一阶转移Poisson模型参数的统计推断

分析了一阶转移Poisson模型，给出了参数估计的方法．理论分析结果表明，参数估计具有渐近正态性，方差矩阵的估计具有相合性．     

企业柔性的概念与度量

通过分析企业处理环境不确定性变化的过程，指出决策能力、实现决策能力及反应速度这三者表现出来的综合能力反应了企业处理不确定性的能力．在此基础上建立了柔性的度量方法并且给出实例加以说明．     

广义压缩最小二乘估计中的一个影响度量

广义方差比是一个效率度量.这里用它作为判定数据时广义压缩最小二乘估计的影响度量,讨论了数据对广义压缩最小二乘估计的影响问题.找到了广义方差比度量与Hoetelling广义相关系数的精确关系.     

异方差的估计与实证

“异方差”是微观计量建模中不可回避的问题，尽管计量经济学理论从残差项出发给出大量的检验方法，但对如何估计异方差则没有给出明确答案。从数据分布出发，认为极大似然法在估计异方差方面具有独特的优势。首先建立异方差的极大似然估计模型，然后对一实际调查数据进行异方差估计。     

Minimax线性估计中的两个影响度量

本文给出了度量数据对Minimax线性估计影响大小的两个统计量:方差比和A—P统计量.用它们研究了数据对Minimax线性估计的影响问题,建立了两组数据的联合影响和单组数据影响的关系。     

线性混合效应模型参数估计问题的研究

把随机效应的协方差推广为正定阵进行研究．首先给出混合效应模型中固定效应的最小二乘估计，然后用方差分析估计方法给出方差分量的估计．     

风险价值VaR的区间估计

风险价值(value at risk,VaR)是国际金融界广泛支持和认可的一种度量金融风险的工具。分别利用Bootstrap、MOVER(method of variance estimates recovery)和Fiducial方法给出正态总体下VaR的区间估计方法,并进行了模拟比较。模拟结果发现基于Fiducial思想的广义区间估计在覆盖率和区间等尾性上具有更稳健的性质。最后对上证180重点指数的对数收益率VaR进行了分析。     

系统抽样事后分层情形下域的估计

通过定义总体上的一个新的随机变量，给出了系统抽样事后分层情形下，域的目标估计量的模型一设计无偏估计量以及估计量的方差估计，而且证明了这个方差估计是此估计量的理论方差的无偏估计。     

多传感器信息融合的时间不确定性

分析了测量融合方案的测量信息时间不确定性,将时间不确定性转化为系统不确定性．以跟踪问题为例,讨论了卡尔曼滤波器、确定性系统的鲁棒滤波器和参数不确定性系统的鲁棒滤波器3种滤波器的应用,给出了3种滤波器的求解结果,并对其表现进行了比较．仿真结果表明,在时间不确定性条件下,3种滤波器的性能都有所下降,2种鲁棒滤波器的滤波误差的方差始终比卡尔曼滤波器的方差小。