【摘 要】
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Bootstrap方法是统计推论中评估和改善统计量精度的一种重要的方法.自Efron首次提出至今,其理论体系一直在不断的发展和完善.学者将Bootstrap方法广泛的运用于各个领域的实际
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Bootstrap方法是统计推论中评估和改善统计量精度的一种重要的方法.自Efron首次提出至今,其理论体系一直在不断的发展和完善.学者将Bootstrap方法广泛的运用于各个领域的实际问题研究当中,例如金融、医学、军事、外贸、国家财政、生物医学等等.本文主要对Bootstrap方法作了全面的总结、研究了三种估计置信区间方法在VaR计算中的应用以及对Bootstrap方法不足的改进.第一章是绪论部分,主要阐述了Bootstrap方法的理论研究背景、研究历史、研究现状和本文研究所得的主要结论.第二章介绍了Bootstrap方法的基本思想、主要原则、精确性以及它的优缺点.第三章全面总结了基于Bootstrap的标准误差估计、置换检验和回归模型.第四章研究了Bootstrap-t、百分位、BCa这三种基于Bootstrap估计置信区间的方法.第五章介绍了风险估值(VaR)的定义、VaR的计算方法以及第四章三种估计置信区间方法的实证研究,并得到Bootstrap-t、百分位、BCa这三种基于Bootstrap置信区间的方法优于VaR传统的计算方法.第六章是对Bootstrap方法缺陷的一个改进.
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