偏正態(tài)下數(shù)字金融風(fēng)險預(yù)警的統(tǒng)計(jì)建模及應(yīng)用

目錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究現(xiàn)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(nèi)容與框架 8
第2章 偏正態(tài)總體位置參數(shù) 10
2.1 條件檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 10
2.2 參數(shù)估計(jì) 13
2.3 Bootstrap檢驗(yàn) 16
2.4 蒙特卡羅數(shù)值模擬 22
第3章 偏正態(tài)單向分類隨機(jī)效應(yīng)模型 27
3.1 模型性質(zhì) 27
3.2 參數(shù)估計(jì) 31
3.3 固定效應(yīng)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(shù)值模擬 38
第4章 偏正態(tài)非平衡單向分類隨機(jī)效應(yīng)模型 49
4.1 模型性質(zhì) 49
4.2 固定效應(yīng)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(shù)值模擬 61
第5章 偏正態(tài)非平衡異方差單向分類隨機(jī)效應(yīng)模型 71
5.1 模型性質(zhì) 71
5.2 固定效應(yīng)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(shù)值模擬 87
第6章 偏正態(tài)兩向分類隨機(jī)效應(yīng)模型 103
6.1 模型性質(zhì) 103
6.2 固定效應(yīng)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(shù)值模擬 112
第7章 偏正態(tài)非平衡面板數(shù)據(jù)單因素隨機(jī)效應(yīng)模型 122
7.1 模型性質(zhì) 122
7.2 回歸系數(shù)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(shù)值模擬 137
第8章 偏正態(tài)混合效應(yīng)模型 146
8.1 模型性質(zhì) 146
8.2 回歸系數(shù)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(shù)值模擬 157
第9章 數(shù)字金融風(fēng)險指數(shù)測度與分析 164
9.1 基本概念與指標(biāo)體系 164
9.2 數(shù)字金融風(fēng)險指數(shù)賦權(quán)方法 166
9.3 數(shù)字金融風(fēng)險指數(shù)的測度與分析 168
9.4 數(shù)字金融風(fēng)險區(qū)域異質(zhì)性測度與分析 174
第10章 中國區(qū)域數(shù)字金融風(fēng)險影響與預(yù)警分析 179
10.1 中國區(qū)域數(shù)字金融風(fēng)險影響因素分析 179
10.2 中國區(qū)域數(shù)字金融風(fēng)險預(yù)警分析 188
10.3 結(jié)論與建議 197
參考文獻(xiàn) 200