基于半参数ARCH-M模型的风险厌恶度量

提出了风险厌恶度量的半参数ARCH-M模型,给出了两步估计方法来估计均值中的未知函数和未知参数:第一步是基于局部线性估计方法,第二步是基于极大似然估计方法.在一定的条件下讨论了估计的渐近性质.     

基于Dugoff轮胎模型对车辆质心侧偏角估计

为了解决车辆处于非线性状态下质心侧偏角的估计问题,考虑了纵向车速的变化,提出了基于Dugoff轮胎模型的质心侧偏角估计方法.根据二自由度车辆模型,验证了扩展卡尔曼滤波的估计精度高于卡尔曼滤波.根据建立的四轮三自由度车辆模型,对于车辆处于线性区和非线性区的两种运动状态,分别建立了基于扩展卡尔曼滤波算法的线性和非线性质心侧偏角估计模型,其中非线性估计模型基于Dugoff轮胎模型建立.采用CarSim软件搭建整车模型以及双移线道路模型,MATLAB/Simulink中搭建了扩展卡尔曼估计器,两者联合仿真.仿真结果表明:非线性估计模型在线性区域和非线性区域均能实现对质心侧偏角的估计,且估计精度高于线性估计模型.     

股票期望收益率估计的单因素与三因素模型

采用股票期望收益率估计的单因素和三因素模型对上证所A股股票投资组合的期望收益率估计进行了实证分析。在此基础上得出,用这两种模型来对股票期望收益率进行估计时各有优劣,从而为进一步探求合适的股票期望收益率估计模型提供了一定的参考依据。     

ARMA模型参数的拟线性估计方法

提出了一种ARMA模型的线性估计方法,这种方法通过两次AR模型的估计来实现ARMA模型的估计.     

基于数据仓库技术的目标威胁估计模型

介绍了数据仓库的定义、特征以及相关的关键技术，并结合战场威胁估计的实时性、重要性，定义了模型的数据仓库。在此基础上，构造了基于数据仓库的目标威胁估计模型，并进一步建立了目标威胁估计的星型数据组织模型。运用数据仓库技术进行目标威胁估计，能够提高对空中目标的威胁估计快速生、精确性和预测能力。     

双因子GARCH利率波动模型的Bayes估计

本文运用向量GARCH模型描述利率的波动性,建立了双因子GAECH利率波动模型,并分别运用机大似然估计和Bayes估计对模型的参数进行了估计,通过实证分析发现运用GARCH模型能很好地描述利率的波动性且运用Bayes方法能得到更好的结果。     

非线性约束条件的平稳自回归模型的L1 估计

L1－估计是统计问题中一个重要估计,时间序列模型的L1－估计问题是非常重要的,这些估计量的多种性质都被研究过,许多统计学者讨论它在无约束条件下情况下的估计问题及其有关性质,且得到了较好的结果,然而,仍有一些基本问题有待解决,本文讨论了平稳自回归模型的L1－估计在非线性约束条件下的渐近性质,该约束条件是由非线性等式和不等式给出,这种估计问题属于随机优化问题,用最优化的方法克服非线性约束问题在估计研究上的困难,为估计提供了一个新的途径,并得到L1－估计问题的相关结果。     

线性模型中参数的平衡LS估计及其性质

基于平衡损失的思想,提出了估计线性模型中的参数的一个新标准,给出了在此标准下模型参数的估计,并分别得到了该估计是无偏估计、有效估计和可容许线性估计的充分必要条件.     

生长曲线模型的综合岭估计

该文提出了生长曲线模型回归系数的一种新的有偏估计—综合岭估计,讨论了综合岭估计的优良性、可容许性等性质,给出了其迭代解和极小化均方差的无偏估计解。在综合岭估计下,岭估计、广义岭估计、根方估计成为其特例,从而统一了生长曲线模型的岭估计和根方估计理论。     

降秩多元线性模型参数阵的BLU估计

本文研究了降秩多元线性模型的边界条件，得到了参数阵的最佳线性无偏估计（ＢＬＵ估计）。     

ARMA模型参数的分步估计方法

提出了一种ARMA模型的线性估计方法，这种方法通过两次AR模型的估计来实现ARMA的估计。讨论了一维时间序列开环系统、闭环系统的辨识方法及定阶问题。仿真结果表明该方法具有良好的准确度和可靠性，可直接用于结构状态监测。     

非线性半参数模型最小二乘核估计的迭代算法

基于非线性半参数模型最小二乘核估计,给出了核估计参数分量和非参数分量估计的构造式.导出了利用高斯一牛顿迭代法的计算公式.实测数据的模拟表示该算法具有较好的拟合精度.     

等式约束下线性模型的可容许性

对等式约束线性模型 ,文章得到了均值参数的条件可估函数的 BLU估计 ,且得到了其线性估计在线性估计类和一切估计类中可容许的充要条件     

非线性测量误差模型的Bayes估计

讨论了非线性测量误差模型在未知参数具有正态先验分布时的参数Bayes估计,并对这种估计进行了影响分析,证明了删除模型(CDM)和均值漂移模型(MSOM)具有相同的参数Bayes估计,同时给出了参数Bsyes估计的影响函数.     

基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式多模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行SOC估计,提出了一种基于HMM的IMM-UKF算法估计锂电池SOC的方法。锂电池在线SOC估计实验表明,该方法比较其他估计方法有着更高的估计精度,平均绝对误差仅为1%。     

半参数单调变系数部分线性EV模型的估计

主要研究半参数单调变系数部分线性EV模型的估计问题,提出了单调纠偏profile最小二乘估计方法,给出了模型中未知参数和单调变系数函数的估计,并在适当条件下证明了参数估计的渐近正态性和非参数单调估计的渐近性质.最后利用计算机数值模拟验证了本文所提方法的可行性及有限样本估计结果的性质.     

随机AR(1)MA(1)模型的参数矩估计及其相容性

利用矩估计法,给出了双重时序模型AR（1）－MA（1）的参数矩估计。在第二重模型MA（1）噪声方差已知的条件下,通过对协方差函数渐近性质的研究,证明了该矩估计的相容性。讨论了第二重模型满足对数MA时的参数的矩估计及其相容性、自相关函数及谱密度。     

数字线估计研究:回顾与展望

数字线估计是当今估计研究中的亮点,被认为是有关估计研究中较为理想的研究范式。论文简要阐释了数字线估计的涵义及估计表征理论,回顾了数字线估计的相关研究,具体分析了数字线估计成绩的评价标准和影响因素,最后进一步探讨了有关研究前景。     

ARMA模型参数的拟线性估计方法

提出了一种ARMA模型的线性估计方法，这种方法通过两次AR模型的估计来实现ARMA模型的估计。     

矩阵损失下贝叶斯线性无偏估计及其稳健性

证明了,在一般线性模型中,未知参数在二次损失下的贝叶斯线性无偏估计也是矩阵损失下的贝叶斯线性无偏估计.讨论了贝叶斯线性无偏估计关于误差分布的稳健性,给出了未知参数的贝叶斯线性无偏估计是最优估计的充分必要条件.