一类双线性模型的参数估计

给出了一个ARCH型一阶双线性模型,利用随机过程的马尔科夫链,研究这种模型的严平稳遍历性和矩的存在性,结果表明这种模型存在唯一的严平稳解,并且这个解是几何遍历的,它的某一阶绝对矩存在. 基于此模型的参数估计, 提出该模型的拟极大似然估计, 运用Amemiya的相关定理, 研究拟极大似然估计的性质. 在一定的条件下, 得到了该拟极大似然估计具有相合性和渐近正态性.     

一类非线性AR模型的拟极大似然估计

研究了具有GARCH误差的非线性的AR模型的拟极大似然估计.在一定条件下证明了拟极大似然估计的强相合性,其结果更具有一般性.最后将此结果应用到一类具有GARCH误差的线性AR模型上.     

非对称DAR模型的估计与检验

本文研究非对称DAR模型的估计和检验问题.运用拟极大似然方法,构造模型的参数估计,在某些正则条件下,证明估计的相合性和渐近正态性.基于此,构造拟似然比统计量检验模型的非对称性,在原假设和备择假设下,给出该统计量的渐近分布.数值模拟和实证分析结果表明:本文所构造的模型参数估计和检验方法具有良好的有限样本性质.     

广义线性模型的M-估计

用M-估计来估计广义线性模型中的未知参数β.首先,在一定的假设条件下,根据已有的对广义线性模型中未知参数β的极大似然估计方法,应用大数定律及鞅中心极限定理,证明了广义线性模型的M-估计的两个重要性质,印相合性及渐近正态性.其次,将固定设计的思想引入M-估计,并与广义线性模型相结合,证明了其相合性及渐近正态性.最后通过数...     

在ARFIMA模型中使用小波的另一种极大似然估计

用小波变换方法提出ARFIMA(p,d,q)模型中分形差分参数d的另一种极大似然估计(MLE).这种极大似然估计被证明是相合的和渐近正态的.仿真结果显示这种极大似然估计偏差较小,并且与Tse的估计值相比较有更小的根均方误差(RMSE),该方法估计长记忆时间序列是有效的.     

序约束下AR(2)模型参数的拟似然估计

在约束条件下利用拟似然估计方法对AR(2)模型的参数进行统计推断,研究了拟似然估计(α)和约束拟似然估计(α)*的相合性及渐近正态性,并给出了AR(2)模型参数序关系的假设检验方法及模拟结果.     

截断情形下几何分布的参数估计

讨论了截断情形几何分布参数p的极大似然估计问题,证明了估计的强相合性和渐近正态性,给出了估计的进一步渐进性质.     

一个整值ARCH（p）模型的经验似然推断

研究整值ARCH(p)模型的经验似然推断.利用经验似然方法, 给出了模型参数的最大经验似然估计, 并证明了估计量的相合性和渐近正态性.     

INGARCH模型拟极大似然估计的相合性

利用拟极大似然方法研究INGARCH模型参数的估计问题,证明了拟极大似然估计的强相合性.模拟结果表明,在样本数较大时,拟极大似然估计比最大似然估计效果更好.     

定数截断下指数分布的参数估计及其渐近正态性

讨论了在定数截断情形下指数分布的参数λ的极大似然估计问题,证明了估计的强相合性,并进一步证明了估计的渐近正态性。