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內容簡介： 《偏正态下数字金融风险预警的统计建模及应用》突破经济金融统计建模中常引发质疑的正态分布假定窠臼，创造性地提出非中心偏χ2分布、广义非中心偏χ2分布、非中心偏F分布等偏态分布理论。进一步，构建偏正态单向分类随机效应模型、偏正态两向分类随机效应模型、偏正态非平衡面板数据模型、偏正态混合效应模型等偏正态统计模型，并建立一系列新的有效的统计推断理论与方法。*后，将上述偏正态建模理论与机器学习方法相结合，构建我国数字金融风险*优预警模型，以提高数字金融领域统计推断的精度，改善实际数据分析的效果，为当前数字金融风险预警及防范治理实践提供更有力的数据支撑。 目錄： 目录第1章 绪论 11.1 研究背景 11.2 研究现状 21.3 研究方法与思路 51.4 研究特色与价值 61.5 研究内容与框架 8第2章 偏正态总体位置参数 102.1 条件检验统计量 102.2 参数估计 132.3 Bootstrap检验 162.4 蒙特卡罗数值模拟 22第3章 偏正态单向分类随机效应模型 273.1 模型性质 273.2 参数估计 313.3 固定效应的推断 323.4 单个方差分量的推断 343.5 方差分量之和的推断 353.6 方差分量之比的推断 373.7 蒙特卡罗数值模拟 38第4章 偏正态非平衡单向分类随机效应模型 494.1 模型性质 494.2 固定效应的推断 544.3 单个方差分量的推断 554.4 方差分量之和的推断 584.5 方差分量之比的推断 604.6 蒙特卡罗数值模拟 61第5章 偏正态非平衡异方差单向分类随机效应模型 715.1 模型性质 715.2 固定效应的推断 755.3 单个方差分量的推断 775.4 方差分量之和的推断 815.5 方差分量之比的推断 845.6 蒙特卡罗数值模拟 87第6章 偏正态两向分类随机效应模型 1036.1 模型性质 1036.2 固定效应的推断 1066.3 单个方差分量的推断 1076.4 方差分量之和的推断 1096.5 方差分量之比的推断 1106.6 蒙特卡罗数值模拟 112第7章 偏正态非平衡面板数据单因素随机效应模型 1227.1 模型性质 1227.2 回归系数的推断 1267.3 单个方差分量的推断 1277.4 方差分量之和的推断 1327.5 方差分量之比的推断 1357.6 蒙特卡罗数值模拟 137第8章 偏正态混合效应模型 1468.1 模型性质 1468.2 回归系数的推断 1498.3 单个方差分量的推断 1518.4 方差分量之和的推断 1538.5 方差分量之比的推断 1558.6 蒙特卡罗数值模拟 157第9章 数字金融风险指数测度与分析 1649.1 基本概念与指标体系 1649.2 数字金融风险指数赋权方法 1669.3 数字金融风险指数的测度与分析 1689.4 数字金融风险区域异质性测度与分析 174第10章 中国区域数字金融风险影响与预警分析 17910.1 中国区域数字金融风险影响因素分析 17910.2 中国区域数字金融风险预警分析 18810.3 结论与建议 197参考文献 200

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