书目信息 |
题名: |
偏正态下数字金融风险预警的统计建模及应用
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作者: | 叶仁道 , 罗堃 著 | |
分册: | ||
出版信息: | 北京 科学出版社 2024 |
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页数: | 208页 | |
开本: | 24cm | |
丛书名: | ||
单 册: | ||
中图分类: | F830.9-39 | |
科图分类: | ||
主题词: | 数字技术--应用--金融风险--风险管理--预警系统--金融统计--系统建模 | |
电子资源: | ||
ISBN: | 978-7-03-079632-5 |
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330 | @a本书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X2分布、广义非中心偏X2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。最后,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最优预警模型,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。 | |
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偏正态下数字金融风险预警的统计建模及应用/叶仁道,罗堃等著.-北京:科学出版社,2024 |
208页;24cm |
国家社会科学基金项目“复杂偏态数据下数字金融风险预警的统计建模及应用研究” 国家自然科学基金项目“偏正态纵向数据混合效应模型的统计推断及应用”研究成果 |
ISBN 978-7-03-079632-5:CNY150.00 |
本书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X2分布、广义非中心偏X2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。最后,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最优预警模型,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。 |
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正题名:偏正态下数字金融风险预警的统计建模及应用
索取号:F830.9/Y446
 
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