【摘 要】
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马尔科夫过程（马氏过程）作为一类重要的随机过程,一直被广泛地研究,特别是在早期研究股票和利率模型时,马氏过程往往是学者们建模的首选.在金融统计的研究中,往往假设模型是扩散过程（马氏过程）,这时可以利用扩散模型的波动率函数来研究波动率.因此,有很多学者深入研究了扩散过程的统计推断,比如使用NW估计量和局部线性估计量来估计扩散过程的扩散系数.然而,在实际应用中,使用马氏过程进行建模时,得到的估计往往会
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马尔科夫过程（马氏过程）作为一类重要的随机过程,一直被广泛地研究,特别是在早期研究股票和利率模型时,马氏过程往往是学者们建模的首选.在金融统计的研究中,往往假设模型是扩散过程（马氏过程）,这时可以利用扩散模型的波动率函数来研究波动率.因此,有很多学者深入研究了扩散过程的统计推断,比如使用NW估计量和局部线性估计量来估计扩散过程的扩散系数.然而,在实际应用中,使用马氏过程进行建模时,得到的估计往往会产生细微的误差,之前有学者提出该误差可能是由微观结构噪音造成的.近日有学者指出,使用马氏过程建模产生误差的原因并不只是微观结构噪音,还有一种可能的原因是描述股票和部分利率市场的随机过程不具有马氏性,因此模型本身出现了问题.A?t-Sahalia和Jacod[1]基于局部时给出了一个检验随机过程是否具有马氏性的Τ统计量,并讨论了该统计量的大样本性质,最后使用该统计量对美国的股票和利率市场产生的数据进行了实证分析.本文将首先介绍T统计量,并使用两种方法对该统计量进行改进:其一是中心化的改进,其二是使用卷积光滑方法进行改进,使用这两种方法改进后的统计量可以减小第二类错误的发生.随后本文进行蒙特卡罗模拟,对本文提出的统计量进行统计性质的验证,得到了良好的结果.本文最后进行实证分析,选取十二支股票和五支指数的高频数据,在不同时间段和不同频率下分别进行马氏性检验;此外选取八种不同期限下的利率数据,在不同时间跨度下进行马氏性检验,并对实证结果进行分析.
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选择性催化还原技术（SCR）是控制柴油机NOx排放的重要手段。在SCR系统工作时,尿素溶液的雾化混合状况会影响其工作效率,其中NH3生成特性和分布均匀性会影响NOx转换效率,喷雾撞壁后液膜形成和积累可能会产生结晶,进而影响SCR工作性能甚至堵塞排气管。为了探究混合器结构和喷射参数对SCR系统雾化混合特性的影响,对某型号柴油机后处理系统进行发动机台架实验,以获取不同工况下的排气参数。建立该后处理系统
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