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摘要
强混合随机变量序列的应用较为广泛,如许多线性过程为强混合的,且一些连续时间扩散模型和随机波动模型为强混合的.在金融风险管理领域分位数又称VaR,它表示给定置信水平下金融资产产生的损失的上限.本文在强混合样本和含附加信息情形构造了总体分位数的对数经验似然比统计量,并证明了对数经验似然比统计量的渐近分布为卡方分布,由此构造了总体分位数的经验似然置信区间.在此基础上考虑了一类检验问题,证明了在同一检验水平下,含附加信息时检验的渐近功效高于不含附加信息时检验的渐近功效,并且含附加信息时检验的渐近功效随信息量的增加而非降.
