非参数回归的核估计法在经济分析中的应用

近20年来,非参数回归的统计方法已广泛应用于计量经济学模型的研究中。本文将非参数回归模型的核估计法应用于城镇和农村家庭消费模型中,通过对实际数据的估计,并且将结果与最小二乘估计值进行比较,证明了在对时变数据的估计中,非参数回归模型取得了较好的结果。     

广西城镇居民人均收入和消费的非参数回归估计

本文尝试用非参数回归方法研究居民人均可支配收入与消费的关系,应用非参数局部多项式估计方法对广西1980年~2010年城镇居民人均可支配收入与消费数据进行实证分析,克服了传统线性回归模型在讨论居民人均可支配收入与消费关系的不足。实证结果表明非参数回归方法优于线性回归方法.     

异方差模型中协方差阵的估计研究

在异方差模型中,尽管回归系数的普通最小二乘(OLS)估计仍能保持无偏性,但其对应的协方差阵估计不再一致。解决异方差问题,对随机误差项协方差阵的估计显得尤为重要。基于异方差形式未知的情况下,非参数估计的良好效果,应用不同的非参数方法对误差项的协方差阵给出估计,进而通过估计加权最小二乘法得到回归系数的估计,并在已有的加权异方差一致协方差阵估计的基础上进行了拓展。模拟实验和实例分析表明,不同的非参数方法在回归系数的估计和模型的检验方面效果都有很大的差异。     

基于序列图像的深空小天体运动状态估计

近年来,随着空间技术的进步,大部分国家逐渐开始关注深空小天体探测,这属于典型空间非合作目标探测任务.与合作目标相比,空间非合作目标具有典型的特征,如无先验知识、无合作标识和无通信等.但是在附着之前,必须获取空间非合作目标的必要信息.如何通过非接触的方式获取目标的姿态、角速度和惯性参数是深空小天体探测的重要技术之一.研究工作提出了一种估计未知非合作目标姿态、运动与惯量特性的新方法,仿真证明了在不同目标特性与状态工况下的方法有效性.此外,主惯量参数比的准确率能够达到90%.在所有这些工况中,非常重要的环节是视觉算法必须保证良好且精确的目标特征点信息.总之,本文给出了一种有前景与有效的用于小天体附着前的运动与参数辨识方法,此方法非常高效且适合星上应用.     

关于分布卷积的假设检验

讨论了依赖于经验分布函数统计量概率分布上界的估计,建立了对P(xy)形式的非参数假设检验方法。同时,在半参数密度函数比模型下建立半参数的假设检验方法。最后,从统计模拟角度比较了非参数方法和半参数方法。     

非参数统计在洪水频率分析中的应用与展望

介绍非参数统计方法在洪水频率分析中的应用现状及其进展,指出把地区信息和历史洪水信息纳入密度函数估计中、把水文的模糊性和灰色性纳入非参数统计模型中以及解决洪水频率曲线的外延等等,是非参数统计在洪水频率分析领域的发展方向．     

非参数的广义转换异方差模型

在风险管理中，费用的平均值E［Y|[WTHX]X[WTBZ]］是一个关键参数.预测平均费用的主要困难在于费用数据是严重偏态且异方差.目前常用的方法有转换模型及广义线性模型方法，这两个方法独立被研究，没有任何交叉，它们部分地克服了数据的偏态性及异方差性质. 本文提出了一个新的非参数模型，它不要求给定转换函数、联系函数、方差函数及误差分布函数. 现有的转换模型及广义线性模型都只是这个模型的特例，该模型可以在一个相当广泛的范围内提供一个最好的选择. 更重要的是本文用一个非常简单的方法估计感兴趣的参数，估计过程中     

基于Gauss径向基变换的非平稳空间结构估计

为克服空间变换的非参数化估计方法存在双射约束不严格和计算度高的缺点,提出在非平稳空间变异结构估计中,基于Gauss径向基变换的空间变异结构参数化估计算法。该算法通过参数限制保证了空间变换的双射特性,利用时间维的统计特性对变换参数进行降维,降低了运算复杂度。在火烧油层温度分布预测应用中,对比泛Kriging算法,采用该算法可获得更加精确的空间预测结果,可以在较低的运算代价下得到双射限制下的非平稳空间变异结构估计。     

三类Copula函数联接的四种分布函数模型

在金融风险的应用中,Copula函数不限制边缘分布的选择,因此,可以选用不同的边缘分布和Copula函数,以达到最好的模型效果。在研究金融资产模型时,选择一个好的边际分布同样至关重要。本文利用参数方法、非参数方法和半参数方法可以得到各种基于Copula函数的不同分布模型。     

非参数混合效应模型的估计

针对非参数混合效应模型提出估计方法,通过B样条的方法估计非参数函数,使用惩罚(非加权)最小二乘方法估计随机效应,然后通过构造正态似然函数得到方差的估计,并且证明了方差分量的相合性和函数部分的渐近正态性;最后给出数字模拟来展示所提出方法的估计效果,结果表明:该方法给出的估计效果良好,且在数值上是稳定的。     

VaR与ES的非参数估计的统计分析

利用VaR与ES最新的非参数估计方法,不依赖于分布假设,对上证指数做实证分析,并对N天的VaR的计算方法进行研究.研究结果表明,在样本容量较大的情况下,VaR与ES的非参数估计方法有较好的效果;曲线回归方法计算N天的VaR的效果明显优于正态假设下计算的效果.     

洪水频率分析的非参数密度变换模型研究

以非参数统计理论为基础,把变换理论和非参数统计理论结合起来,建立了洪水频率分析的非参数密度变换模型．通过变换,改进了非参数核密度估计方法,避开了窗宽选择问题,提高了小样本的估计精度．     

非参数利率期限结构模型的实证检验

利用随机过程的原理和非参数的核函数估计方法建立了非参数的利率期限结构模型，采用上海证券交易所的国债回购利率数据对建立的模型进行了实证检验，并与Vasicek、CIR模型进行了比较．结果显示，短期利率扩散过程的漂移函数和扩散函数都是非线性的，短期利率的概率分布不服从参数模型所假设的分布．实证结果证实，与参数模型相比，非参数模型能够更准确地描述我国的国债利率期限结构状况．     

基于区间数据的非参数Bayes估计

基于Dirichlet过程为先验分布,给出区间数据下总体分布非参数Bayes估计的表达式;通过对常用分布的随机模拟,阐述几类先验分布对估计效果的影响;最后,与参数极大似然法比较,证明所构造的方法具有相近的估计效果.      

增长曲线模型的局部多项式估计的性质

Wishart于1938年首次引入增长曲线模型,这是一种应用广泛的广义多元方差分析模型.文章首先介绍了增长曲线模型,非参数增长曲线模型及其局部多项式估计,接着讨论了非参数增长曲线模型的局部多项式估计的一些基本性质.     

非参数核密度估计的L~r收敛

核密度估计是一种具有广泛应用领域的非参数统计方法.有关它独立情况下的大样本性质,在文献[1]中已详细介绍,本文在改进Parzen给出的一个基本引理的基础上得出非参数核密度估计的Lr收敛.     

非参数核密度估计的Lr收敛

核密度估计是一种具有广泛应用领域的非参数统计方法．有关它独立情况下的大样本性质，在文献[1]中已详细介绍，本文在改进Parzen给出的一个基本引理的基础上得出非参数核密度估计的L^τ收敛．     

基于NAR模型的商品零售价格指数预测研究

基于样条估计理论,建立了我国商品零售价格指数的NAR预测模型.并应用此模型对我国2004-2007年的价格指数进行了预测分析,结果表明:相对于传统的ARMA模型而言,NAR模型能够更好地捕获我国社会商品零售价格指数的非线性特征,预测精度较高.     

缺失数据下的线性泛函的半参数降维推断

针对缺失数据下线性泛函估计中存在的非参数高维问题和模型参数化后的稳健性问题,提出了线性泛函估计的半参数降维推断方法,通过非参数函数估计来插补线性泛函,井用参数工作函数来降维.所得半参数降维估计具有双稳健的特点,即只要选择概率函数正确参数化或者降维插补指标可以修复线性函数的条件期望,所得估计就是相合的,而且二者都满足时,估计达到最优.