多维随机大与SNBU多维寿命分布类

本文从多维随机序──随机大入手，定义了多维寿命分布类ＳＮＢＵ，证明了该定义与文［１］中的定义等价，研究了其部分性质。     

利用鞍点逼近与Bootstrapping方法估计统计量的分布

统计量分布的确定是统计推断的一个关键工作，在总体分布已知的条件下，鞍点逼近在很多场合可以给出统计量分布的良好近似．在介绍鞍点逼近方法的基础上给出了一个结合鞍点逼近与Bootstrapping方法估计统计量分布的方法，解决了总体分布未知的条件下统计量近似分布的估计问题，并以样本均值的分布为例进行了讨论。     

基于Copula的回归预测

针对回归预测问题,分别引入Copula回归函数和Copula τ分位数来对因变量进行点预测和区间预测,相应的通过均方误差和区间的平均长度作为预测准确性的评价指标,最后通过实证研究并与线性回归预测做比较表明：基于Copula的回归预测方法效果更好.     

基于Pair-Copula的条件相关性分析

运用Pair-Copula的思想建立了条件Copula函数模型,提出了几个条件相关性度量,给出了条件Copula的确定方法,并用条件Copula实证研究了两个市场的条件相关性.作为非条件相关性度量的一种补充度量方法,条件相关性能从另一个角度反映出市场间的关系,提供了一种研究相关性分析的新思路.     

基于核密度估计的VaR-GARCH模型改进

对GARCH模型下标准化扰动的分布进行非参数核密度估计,并应用标准化扰动的核密度估计分布来计算时变风险价值.最后通过实证分析验证了此模型的有效性.     

基于尾部样本数据的尾部相关性分析

尾部相关性为两个变量联合分布的尾部性质。针对尾部相关性分析,给出了两种二维顺序统计量的概念,讨论了其联合分布;给出了尾部样本数据的概念,提出了通过尾部样本数据拟合Copula函数进而得到尾部相关系数估计的思想,讨论了基于尾部样本数据的尾部拟合参数估计方法、基于尾部样本数据的尾部拟合检验方法及相应的尾部相关系数估计方法并采用蒙特卡洛模拟验证了方法的有效性;最后探讨了上证和深证指数间的尾部相关性。     

玉米螟种群动态分级预报的物元模型及其应用

为了探索玉米螟种群动态的预测预报,作应用了物元要领和关联函数,确定了玉米螟种群动态分级的经典域物元和节域物元,建立了分级预报的物元模型。     

股票市场价格波动的实证分析

利用几何布朗运动模型模拟一段时间内的股价波动并绘出其价格曲线，与实际的价格曲线相对照，发现股价波动直观上近似符合几何布朗运动。进一步进行严格的统计检验，结果表明几何布朗运动模型只能部分地描述我国股票市场的价格波动规律。     

组件正相依的单调关联系统可靠性下界的一个结果

讨论了组件正相依的单调关联系统的可靠性下界问题,基于一个改进的Ｂｏｎｆｅｒｏｎｉ不等式,得到了组件正相依的单调关联系统的一个可靠性下界。并给出了一个应用实例。     

Copula-EGARCH模型及投资组合的时变风险价值估计

采用EGARCH模型对资产组合中的每一资产建模,资产的联合分布采用条件Copula构建,应用常相关模式建立了Copula-EGARCH模型;采用Monte Carlo法估计资产组合时变风险价值;讨论了模型的检验问题,给出了相关的检验方法。以上证综指与深证成指数据为样本,选用广义误差分布拟合误差分布并选取BB1Copula进行实证分析,实证结果表明所建模型是合理有效的,所估计时变风险价值具有良好的估计精度。