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偏正態下數字金融風險預警的統計建模及應用 版權信息
- ISBN：9787030796325
- 條形碼：9787030796325 ; 978-7-03-079632-5
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
偏正態下數字金融風險預警的統計建模及應用 內容簡介
本書突破經濟金融統計建模中常引發質疑的正態分布假定窠白，創造性地提出非中心偏x2分布、廣義非中心偏x2分布、非中心偏F分布等偏態分布理論。進一步，構建偏正態單向分類隨機效應模型、偏正態兩向分類隨機效應模型、偏正態非平衡面板數據模型、偏正態混合效應模型等偏正態統計模型，并建立一系列新的有效的統計推斷理論與方法。*后，將上述偏正態建模理論與機器學習方法相結合，構建我國數字金融風險*優預警模型，以提高數字金融領域統計推斷的精度，改善實際數據分析的效果，為當前數字金融風險預警及防范治理實踐提供更有力的數據支撐。
本書可作為數字金融風險預警和復雜偏態數據統計建模領域的研究人員及相關專業博士和碩士研究生、金融行業管理人員、科技工作者的參考書目。
偏正態下數字金融風險預警的統計建模及應用 目錄
目錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究現狀 2
1.3 研究方法與思路 5
1.4 研究特色與價值 6
1.5 研究內容與框架 8
第2章 偏正態總體位置參數 10
2.1 條件檢驗統計量 10
2.2 參數估計 13
2.3 Bootstrap檢驗 16
2.4 蒙特卡羅數值模擬 22
第3章 偏正態單向分類隨機效應模型 27
3.1 模型性質 27
3.2 參數估計 31
3.3 固定效應的推斷 32
3.4 單個方差分量的推斷 34
3.5 方差分量之和的推斷 35
3.6 方差分量之比的推斷 37
3.7 蒙特卡羅數值模擬 38
第4章 偏正態非平衡單向分類隨機效應模型 49
4.1 模型性質 49
4.2 固定效應的推斷 54
4.3 單個方差分量的推斷 55
4.4 方差分量之和的推斷 58
4.5 方差分量之比的推斷 60
4.6 蒙特卡羅數值模擬 61
第5章 偏正態非平衡異方差單向分類隨機效應模型 71
5.1 模型性質 71
5.2 固定效應的推斷 75
5.3 單個方差分量的推斷 77
5.4 方差分量之和的推斷 81
5.5 方差分量之比的推斷 84
5.6 蒙特卡羅數值模擬 87
第6章 偏正態兩向分類隨機效應模型 103
6.1 模型性質 103
6.2 固定效應的推斷 106
6.3 單個方差分量的推斷 107
6.4 方差分量之和的推斷 109
6.5 方差分量之比的推斷 110
6.6 蒙特卡羅數值模擬 112
第7章 偏正態非平衡面板數據單因素隨機效應模型 122
7.1 模型性質 122
7.2 回歸系數的推斷 126
7.3 單個方差分量的推斷 127
7.4 方差分量之和的推斷 132
7.5 方差分量之比的推斷 135
7.6 蒙特卡羅數值模擬 137
第8章 偏正態混合效應模型 146
8.1 模型性質 146
8.2 回歸系數的推斷 149
8.3 單個方差分量的推斷 151
8.4 方差分量之和的推斷 153
8.5 方差分量之比的推斷 155
8.6 蒙特卡羅數值模擬 157
第9章 數字金融風險指數測度與分析 164
9.1 基本概念與指標體系 164
9.2 數字金融風險指數賦權方法 166
9.3 數字金融風險指數的測度與分析 168
9.4 數字金融風險區域異質性測度與分析 174
第10章 中國區域數字金融風險影響與預警分析 179
10.1 中國區域數字金融風險影響因素分析 179
10.2 中國區域數字金融風險預警分析 188
10.3 結論與建議 197
參考文獻 200
第1章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究現狀 2
1.3 研究方法與思路 5
1.4 研究特色與價值 6
1.5 研究內容與框架 8
第2章 偏正態總體位置參數 10
2.1 條件檢驗統計量 10
2.2 參數估計 13
2.3 Bootstrap檢驗 16
2.4 蒙特卡羅數值模擬 22
第3章 偏正態單向分類隨機效應模型 27
3.1 模型性質 27
3.2 參數估計 31
3.3 固定效應的推斷 32
3.4 單個方差分量的推斷 34
3.5 方差分量之和的推斷 35
3.6 方差分量之比的推斷 37
3.7 蒙特卡羅數值模擬 38
第4章 偏正態非平衡單向分類隨機效應模型 49
4.1 模型性質 49
4.2 固定效應的推斷 54
4.3 單個方差分量的推斷 55
4.4 方差分量之和的推斷 58
4.5 方差分量之比的推斷 60
4.6 蒙特卡羅數值模擬 61
第5章 偏正態非平衡異方差單向分類隨機效應模型 71
5.1 模型性質 71
5.2 固定效應的推斷 75
5.3 單個方差分量的推斷 77
5.4 方差分量之和的推斷 81
5.5 方差分量之比的推斷 84
5.6 蒙特卡羅數值模擬 87
第6章 偏正態兩向分類隨機效應模型 103
6.1 模型性質 103
6.2 固定效應的推斷 106
6.3 單個方差分量的推斷 107
6.4 方差分量之和的推斷 109
6.5 方差分量之比的推斷 110
6.6 蒙特卡羅數值模擬 112
第7章 偏正態非平衡面板數據單因素隨機效應模型 122
7.1 模型性質 122
7.2 回歸系數的推斷 126
7.3 單個方差分量的推斷 127
7.4 方差分量之和的推斷 132
7.5 方差分量之比的推斷 135
7.6 蒙特卡羅數值模擬 137
第8章 偏正態混合效應模型 146
8.1 模型性質 146
8.2 回歸系數的推斷 149
8.3 單個方差分量的推斷 151
8.4 方差分量之和的推斷 153
8.5 方差分量之比的推斷 155
8.6 蒙特卡羅數值模擬 157
第9章 數字金融風險指數測度與分析 164
9.1 基本概念與指標體系 164
9.2 數字金融風險指數賦權方法 166
9.3 數字金融風險指數的測度與分析 168
9.4 數字金融風險區域異質性測度與分析 174
第10章 中國區域數字金融風險影響與預警分析 179
10.1 中國區域數字金融風險影響因素分析 179
10.2 中國區域數字金融風險預警分析 188
10.3 結論與建議 197
參考文獻 200
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