偏正態(tài)下數字金融風險預警的統計建模及應用

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(tài)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(tài)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(tài)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(tài)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(tài)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(tài)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(tài)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(qū)域異質性測度與分析 174
第10章 中國區(qū)域數字金融風險影響與預警分析 179
10.1 中國區(qū)域數字金融風險影響因素分析 179
10.2 中國區(qū)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