中国股市跳跃行为的随机波动模型分析

基于上证综指样本数据,探讨双跳跃随机波动模型并研究股市波动跳跃行为.应用马尔科夫蒙特卡洛方法对模型参数进行估计,通过残差正态检验比较各类随机波动模型刻画股市波动能力,采用损失函数评价法和线性回归法,评估其对上证综指波动的预测精度.结果显示,中国股市跳跃波动程度和强度较大,对股市收益和波动均有显著影响;在引入跳跃成分刻画股市异常波动行为后,双跳跃模型显著提高股市收益波动率的估计精度与预测能力.     

混合误差下波动函数的局部多项式估计

文章考虑了具有混合误差的固定设计下的非参数回归模型,在回归函数及波动函数未知的情况下,利用回归函数的局部多项式估计,构造了波动函数的局部多项式估计;给出了该估计的渐近偏差和渐近方差,并在一定条件下得到了该估计的渐近正态性。     

(p)混合误差下波动函数的局部多项式估计

文章考虑了具有混合误差的固定设计下的非参数回归模型,在回归函数及波动函数未知的情况下,利用回归函数的局部多项式估计,构造了波动函数的局部多项式估计;给出了该估计的渐近偏差和渐近方差,并在一定条件下得到了该估计的渐近正态性.     

LNQD序列回归函数小波估计的渐近正态性

本文考虑非参数固定设计回归模型Yi=g(ti)+εi,1in,其中{ti}是非随机固定设计点,g(t)是回归函数,{εi}为平稳LNQD序列随机误差.在适当的条件下,用异于文献[5]的估计方法,讨论了函数g(t)的小波估计量的渐近正态性,得到了与文献[5]相同的结论.     

NA样本下回归函数估计的收敛速度

在误差为NA序列的条件下,研究了固定设计点列下非参数回归函数一般权函数的非参数估计,并在一些基本条件下给出了估计的一致最优强收敛速度。     

数据误差对三次周期样条函数的影响

在插值节点等距分布的情况下,研究了型值数据误差对三次周期样条插值函数的影响,导出了其误差估计公式。结果表明,型值数据误差对三次周期样条函数的影响在周期意义下随着远离该点而衰减,从而证明了三次周期样条函数的稳定性。     

随机缺失情况下固定设计半参数回归模型的相合性

目的在随机缺失情况下证明固定设计半参数回归模型的强相合性。方法利用引理,一些不等式及已给条件进行证明。结果证明了参数β的最小二乘估计和未知函数g(.)的非参数核估计是强相合的。结论随机缺失下半参数回归模型中β的参数估计和非参数函数g(.)的估计量是强相合的。     

单个守恒律初边值问题粘性消失法的L1-误差估计

讨论单个凸守恒律初边值问题的粘性消失法的整体误差估计 ,其中初始值和边界值分别是递减和递增的具有有限个间断点的分段常数函数 .无粘问题的弱熵解是含有有限个激波的分片常数函数 ,且含有激波的相互追赶及激波与边界相撞两种相互作用。使用匹配方法证明了在L1-范数下粘性解与无粘解间的误差界是O(ε) .     

噪声为混合序列的非参数函数变点的小波检测

利用小波方法对噪声为混合序列的非参数回归函数的跳跃点进行检测.在原假设下得到任意尺度上的临界值.     

固定设计点情形下回归函数值的区间估计

对于固定设计点情形下的非参数回归模型,基于核估计的方法给出了回归函数的逐点置信区间和修正偏差置信区间.所给置信区间在相对较弱的条件下是渐近精确的.考虑到窗宽的选取对核估计和区间估计的重要影响,给出了适合所给置信区间的核估计窗宽的迭代选取方法.模拟结果显示迭代法收敛,且选取的窗宽表现良好,置信区间有令人满意的覆盖率.     

密度与回归的随机窗宽核估计的渐近正态性

本文建立了密度和回归函数的随机窗宽核估计的渐近正态性,并给出了在回归函数最近邻估计场合的一个应用。     

强混合误差下回归函数小波估计的渐近正态性

文章讨论异方差非参数回归模型,在随机误差序列{ei,i≥1}为α^-混合情形下,建立了回归函数g（·）的小波估计,并得到了该估计的渐近正态性,这些结果推广了梁汉营等人（2007年）在NA情形下的结论．     

Asymptotic properties of wavelet estimators in a semiparametric regression model with censored data

Consider a semiparametric regression model Y_i=X_iβ+g(t_i)+e_i, 1 ≤ i ≤ n, where Y_i is censored on the right by another random variable C_i with known or unknown distribution G. The wavelet estimators of parameter and nonparametric part are given by the wavelet smoothing and the synthetic data methods. Under general conditions, the asymptotic normality for the wavelet estimators and the convergence rates for the wavelet estimators of nonparametric components are investigated. A numerical example is given.     

带混合噪声回归模型小波估计器的相合性

针对带混合噪声回归估计问题,利用小波方法构造线性小波估计器,并在不假定待估回归函数具备任何光滑性的前提下,证明小波估计器的L^p(1≤p<∞)相合性。     

方差分量模型中线性估计的最优性及可容许性

将随机效应线性模型和方差分量模型合并为一种模型,即具有随机回归系数的方差分量模型;给出了随机回归系数和参数的线性可估函数的最优线性无偏估计以及在矩阵损失函数下的可容许性;在正态假设下,讨论了线性估计在一切估计类中的可容许性.     

变系数联立模型的局部线性广义矩估计

目的在随机设计条件下,提出了一类变系数联立模型,对模型的变系数进行了估计,研究了估计量的大样本性质。方法局部线性广义矩估计。结果利用概率论中大数定律和中心极限定理,证明了估计量的大样本性质。结论局部线性广义矩估计具有相合性和渐进正态性。     

正态分布均值变点估计的收敛性

KoKoszka和Leipus先前讨论了独立序列中均值变点估计的相合性,而该文讨论了较为特殊的情形,即正态分布均值变点问题,利用CUSUM方法,研究了独立正态随机变量序列中方差不发生变化时,均值变点估计的相和性,并得到收敛速度.     

Wavelet function estimation involving time series

Nonparametric regression models are considered. The nonparametric estimators for a regression function are given by wavelets. It is shown that under certain conditions, the wavelet estimators attain the optimal or nearly optimal convergence rate in a ball of Besov spaces.     

关于回归函数的最近邻估计的渐近性态

讨论了回归函数的最近邻估计的渐近性质。证明了回归函数的最近邻估计量是渐近正态的。     

关于回归函数的核估计的渐近正态性

研究了回归函数的核估计的渐近性质。证明了在一定条件下、回归函数的核估计序列是渐近正态的。