本書突破經(jīng)濟(jì)金融統(tǒng)計(jì)建模中常引發(fā)質(zhì)疑的正態(tài)分布假定窠臼，創(chuàng)造性地提出非中心偏χ2分布、廣義非中心偏χ2分布、非中心偏F分布等偏態(tài)分布理論。進(jìn)一步，構(gòu)建偏正態(tài)單向分類隨機(jī)效應(yīng)模型、偏正態(tài)兩向分類隨機(jī)效應(yīng)模型、偏正態(tài)非平衡面板數(shù)據(jù)模型、偏正態(tài)混合效應(yīng)模型等偏正態(tài)統(tǒng)計(jì)模型，并建立一系列新的有效的統(tǒng)計(jì)推斷理論與方法。最后，將上述偏正態(tài)建模理論與機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，構(gòu)建我國(guó)數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)最優(yōu)預(yù)警模型，以提高數(shù)字金融領(lǐng)域統(tǒng)計(jì)推斷的精度，改善實(shí)際數(shù)據(jù)分析的效果，為當(dāng)前數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警及防范治理實(shí)踐提供更有力的數(shù)據(jù)支撐。

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1999.09~2003.07，溫州師范學(xué)院，數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)，學(xué)士 2003.09~2008.07，北京工業(yè)大學(xué)，概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（碩博連讀），博士2008.07~2010.09，杭州電子科技大學(xué)，講師 2010.09~2015.12，杭州電子科技大學(xué)，副教授 2011.12~2012.12，New Mexico State University (美國(guó))，訪問副教授 2016.01~至今，杭州電子科技大學(xué)，教授 2016.06~2023.05，杭州電子科技大學(xué)，教授、博導(dǎo)、副院長(zhǎng) 2017.08~2017.09，Western Oregon University (美國(guó))，訪問教授 2023.05~至今，杭州電子科技大學(xué)，教授、博導(dǎo)、社長(zhǎng)杭州市哲學(xué)社科優(yōu)秀成果二等獎(jiǎng)、浙江省國(guó)際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易研究?jī)?yōu)秀成果三等獎(jiǎng)等多個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)。擔(dān)任浙江省首批一流專業(yè)建設(shè)點(diǎn)“統(tǒng)計(jì)學(xué)”負(fù)責(zé)人，一級(jí)學(xué)科碩士學(xué)位授權(quán)點(diǎn)“統(tǒng)計(jì)學(xué)”負(fù)責(zé)人、校一流學(xué)科（A類）“統(tǒng)計(jì)學(xué)”負(fù)責(zé)人、International Journal of Applied & Experimental Mathematics期刊編委、中國(guó)統(tǒng)計(jì)教育學(xué)會(huì)理事、中國(guó)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)理事、南方工業(yè)統(tǒng)計(jì)研究會(huì)理事等。曾擔(dān)任國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目會(huì)評(píng)專家、國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金及成果鑒定函評(píng)專家、教育部學(xué)位與研究生教育專家?guī)煸u(píng)審專家、教育部CJXZ函評(píng)專家、北京市等6個(gè)省市自然科學(xué)基金函評(píng)專家。

目錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究現(xiàn)狀 2
1.3 研究方法與思路 5
1.4 研究特色與價(jià)值 6
1.5 研究?jī)?nèi)容與框架 8
第2章 偏正態(tài)總體位置參數(shù) 10
2.1 條件檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 10
2.2 參數(shù)估計(jì) 13
2.3 Bootstrap檢驗(yàn) 16
2.4 蒙特卡羅數(shù)值模擬 22
第3章 偏正態(tài)單向分類隨機(jī)效應(yīng)模型 27
3.1 模型性質(zhì) 27
3.2 參數(shù)估計(jì) 31
3.3 固定效應(yīng)的推斷 32
3.4 單個(gè)方差分量的推斷 34
3.5 方差分量之和的推斷 35
3.6 方差分量之比的推斷 37
3.7 蒙特卡羅數(shù)值模擬 38
第4章 偏正態(tài)非平衡單向分類隨機(jī)效應(yīng)模型 49
4.1 模型性質(zhì) 49
4.2 固定效應(yīng)的推斷 54
4.3 單個(gè)方差分量的推斷 55
4.4 方差分量之和的推斷 58
4.5 方差分量之比的推斷 60
4.6 蒙特卡羅數(shù)值模擬 61
第5章 偏正態(tài)非平衡異方差單向分類隨機(jī)效應(yīng)模型 71
5.1 模型性質(zhì) 71
5.2 固定效應(yīng)的推斷 75
5.3 單個(gè)方差分量的推斷 77
5.4 方差分量之和的推斷 81
5.5 方差分量之比的推斷 84
5.6 蒙特卡羅數(shù)值模擬 87
第6章 偏正態(tài)兩向分類隨機(jī)效應(yīng)模型 103
6.1 模型性質(zhì) 103
6.2 固定效應(yīng)的推斷 106
6.3 單個(gè)方差分量的推斷 107
6.4 方差分量之和的推斷 109
6.5 方差分量之比的推斷 110
6.6 蒙特卡羅數(shù)值模擬 112
第7章 偏正態(tài)非平衡面板數(shù)據(jù)單因素隨機(jī)效應(yīng)模型 122
7.1 模型性質(zhì) 122
7.2 回歸系數(shù)的推斷 126
7.3 單個(gè)方差分量的推斷 127
7.4 方差分量之和的推斷 132
7.5 方差分量之比的推斷 135
7.6 蒙特卡羅數(shù)值模擬 137
第8章 偏正態(tài)混合效應(yīng)模型 146
8.1 模型性質(zhì) 146
8.2 回歸系數(shù)的推斷 149
8.3 單個(gè)方差分量的推斷 151
8.4 方差分量之和的推斷 153
8.5 方差分量之比的推斷 155
8.6 蒙特卡羅數(shù)值模擬 157
第9章 數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)測(cè)度與分析 164
9.1 基本概念與指標(biāo)體系 164
9.2 數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)賦權(quán)方法 166
9.3 數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的測(cè)度與分析 168
9.4 數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域異質(zhì)性測(cè)度與分析 174
第10章 中國(guó)區(qū)域數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)影響與預(yù)警分析 179
10.1 中國(guó)區(qū)域數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)影響因素分析 179
10.2 中國(guó)區(qū)域數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析 188
10.3 結(jié)論與建議 197
參考文獻(xiàn) 200