| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第6-11页 |
| ·统计诊断的研究意义及发展现状 | 第6-8页 |
| ·扩散过程简介及研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文主要工作安排 | 第10-11页 |
| 2 基于GMM方法的B-S模型的统计诊断 | 第11-24页 |
| ·广义矩估计(GMM)方法简介 | 第11页 |
| ·B-S模型的GMM估计 | 第11-16页 |
| ·基于数据删除模型的诊断方法 | 第16-18页 |
| ·诊断统计量 | 第18-20页 |
| ·广义残差 | 第18-19页 |
| ·广义Cook距离 | 第19页 |
| ·广义矩距离 | 第19-20页 |
| ·模拟分析 | 第20-24页 |
| 3 基于极大似然估计的一般参数扩散过程的统计诊断 | 第24-43页 |
| ·模型的极大似然估计方法简介 | 第24-25页 |
| ·转移密度的逼近及极大似然估计 | 第25-28页 |
| ·基于数据删除模型的统计诊断 | 第28-29页 |
| ·广义Cook距离 | 第28页 |
| ·似然距离 | 第28-29页 |
| ·基于极大似然估计的Orstein-Uhlenbek过程的影响分析 | 第29-38页 |
| ·模型及其估计 | 第29-31页 |
| ·数据删除模型 | 第31-33页 |
| ·均值漂移模型 | 第33-35页 |
| ·局部影响分析 | 第35-38页 |
| ·模拟分析 | 第38-43页 |
| 4 实例分析 | 第43-46页 |
| 总结与展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |