1) unconditional volatility estimators
无条件波动性估计方法
2) unconditional volatility estimation
无条件波动度量方法
1.
Firstly,uncondi- tional volatility estimation is adopted to measure the volatility of China s three futures markets from 1997 to 2005 and it has been found that the volatility shows evident characteristics of stage and asymmetry,then according to the estimate results of unconditional volatility estimation,the whole samples are divided into two sub-samples.
首先采用无条件波动度量方法对我国三大期货市场四个主要品种1997年～2005年的波动性进行了估计,发现三大期货市场波动性呈现明显的阶段性和非对称性特征；然后根据无条件波动估计结果,对总样本进行了阶段性划分,进一步采用条件波动 EGARCH 模型对期货市场总体和两个不同阶段波动性的非对称效应进行了研究,结果发现小麦期货市场总体具有显著的非对称效应,而大豆、铜、铝期货市场总体不具显著的非对称效应,但分阶段后则呈现显著的非对称效应,并且两个阶段波动的非对称效应相反。
3) conditionally unbiased estimator
条件无偏估计量
4) Conditional Root Squares Estimation
条件根方估计
1.
The Conditional Root Squares Estimation of Regression Coefficient in Restricted Linear Regression Model;
约束线性回归模型回归系数的条件根方估计
6) conditionally unbiased bound influence estimation
条件无偏影响约束估计
1.
In this paper, the author reviewed and compared four robust methods for GLM: Mallows qusi-likelihood estimation, conditionally unbiased bound influence estimation, Mallows downweight leverage estimation and consistent misclass model estimation.
本文回顾和比较了四种适用于广义线性模型的稳健估计方法:Mallows拟似然估计、条件无偏影响约束估计(CUBIF)、Mallows降权杠杆点估计和一致性错分模型估计。
补充资料：最弱前置条件方法
最弱前置条件方法
weakest pre-condition method
Zuiruo q.QnZhl tlQOJIan fangfa最弱前置条件方法(w“‘estp份conditionmethod)基于最弱前置条件的一种程序完全正确性证明方法。最谙前!条件指保证一个语句执行正常结束并满足结果断言的最弱前提条件。它是一个谓词公式，通常用饮夕(s，R)表示，这里，R是语句S执行后所期望的结果断言(后置断言)。 E.W.伪kstra在前后断言的基础上提出了最弱前置条件的概念，以及相应的程序设计演算，使程序设计和程序验证可同时进行。 对于E.W.列kstra所定义的语言，语句的语义通过最弱前置断言给出。t刃户(s，R)可通过逆向推理导出。例如:赋值语句的语义是双沪(x:=。，R)二R【x/。〕，即将R中x的所有自由出现同时代换成e。例如: 帅(“x:=x‘二”，x4=10)三((x、x)4=10)三(xs=10) 为了证明循环的终止性，E.W.则kstra引人了循环不变式和界函数。一般说来，一个循环呈如下形式: lin二r故nt:叫一进人循环前，不变式p真， 1加“nd:川一并且B真时t>0，t是循 环次数的上界 doB~I玉奖reaset，Strueod 一当B真时，使t递减并执 行S，S执行过程真 保持P {P八，B}一则循环必然终止且终止时 P真B假 若Q是s的执行能在有限时间内中止并满足R的任一前提条件，则必有Q=>u沪(s，R)。因此，证明前后断言Q{S}R只需先求出最弱前置断言双沪(S，R)，再证明Q”双乡(s，R)。 当给定了Q和R，根据Q，R的结构，通过推导饮沪(S，R)，可推出S的结构，从而将程序设计的过程变成数学推导的过程。例如，要设计一个循环IX)，使得当满足前置断言Q和结果断言R，则P，t和B应满足Q=>P八加“nd:t，t镇0冷，B及P八，B冷R。这实际上给出了循环语句设计的原则。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条