自激励广义二项门限自回归模型的统计推断

针对有上限且数据之间具有相依结构的非线性整数值时间序列数据的建模问题,提出一个自激励广义二项门限自回归模型.首先,证明该模型的严平稳遍历性,并讨论模型的一些统计性质：期望、方差、自协方差和转移概率;其次,分别给出门限变量在已知和未知两种情形下模型参数的条件最大似然估计方法;最后,将该模型应用到一组实际数据中进行拟合验证.     

一阶转移Poisson模型参数的统计推断

分析了一阶转移Poisson模型,给出了参数估计的方法．理论分析结果表明,参数估计具有渐近正态性,方差矩阵的估计具有相合性．     

P阶整值自回归模型及其平稳性

本文讨论了具有p步依赖的整值自回归模型INAR(p)的建模,从理论上证明了INAR(p)的存在性及遍历性,给出了INAR(p)的平稳条件。     

P阶自回归模型中的变点检验问题

变点问题是统计学中一个较新的课题.本文讨论了p阶自回归模型中的变点检验问题,对于自回归模型在模型的白噪声序列的方差σ2未知的条件下,分别利用最大似然估计方法和最小二乘法给出了变点的检验统计量,并得到统计量的渐近分布,最后给出了证明.     

多维自回归时间序列的极大似然估计

主要推广了ＡｎｄｅｒｓｏｎＴＷ关于自回归模型的结果。对多维自回归模型导出了一个简明的似然方程。     

贝塔二项模型的估计和预测

给出了在频率学派框架内以及在贝叶斯的框架内的估计和预测问题,并介绍了此模型的实际应用。详细分析了一个特殊的情况,即有2个实验时的情况,这种情况经常出现在味觉检验、品牌选择、媒体爆炸、流行病学中。     

向量自回归模型参数的极大似然估计

研究了n维向量AR(p)自回归模型参数的极大似然估计与似然比检验,给出并证明了参数、的估计值,通过实例进行了似然比检验.     

自回归条件异方差模型的模拟

通过介绍怎样利用SAS/ETS中的自回归(Autoreg)过程实现条件异方差(ARCH)模型数据的分析,将理论与实践相结合,利用SAS/IML软件模拟两组(一组为ARCH(q)模型,另一组为AR(m)-ARCH(q)模型)ARCH数据,然后调用自回归过程对两组数据分别用相应ARCH模型进行效据拟合,得到理想结果.     

一类带有GARCH类误差项的自回归滑动平均模型

本文结合DAR模型及传统的ARMA-GARCH模型,提出一类带有新型GARCH类误差项的自回归滑动平均模型.该模型比DAR模型引入更多数据信息,同时定义一种由可观测序列驱动的新型条件异方差结构,比传统ARMA-GARCH模型的条件方差更易于估计.本文研究模型参数的拟极大似然估计,并在较弱矩条件下证明估计量的渐近正态性;...     

内陆地区二项式风频模型

给出一个较好符合内陆地区风况的混合风频模型．通过理论研究和计算，表明此模型优于Ｗｅｉｂｕｌｌ模型．结果对风资源估算和风机设计都有重要意义．     

负二项分布的性质及其应用

本文给出了负二项分布的若干性质并对其应用进行了研究。     

Burg法AR谱估计图像滤波分析与实现

首先分析现代谱估计的参数模型方法、AR谱估计模型方法和Burg法AR模型参数提取方法,然后用VisualStudioC#.NET编程实现Burg法AR谱估计图像滤波,最后提供滤波前后对照图并对结果进行讨论.     

指数自回归模型的辨识的研究

本文讨论了指数自回归模型的辨识问题，证明了该模型的最小二乘问题的非凸性，并给出其保证凸性的条件，最后运用混合算法，辨识了该模型，并用数值算例加以说明。     

具有可变抽样区间的Poisson INAR(1)EWMA控制图

研究了监测带有泊松数的一阶取整数值自相关过程所用的指数加权滑动平均控制图,并对此控制图进行了可变抽样区间设计。利用马尔科夫链方法计算其平均报警时间,计算结果表明,在参数取值相同的情况下,VSI图的平均报警时间总是比FSI图小一些,即所设计的动态指数加权滑动平均控制图比固定抽样区间的控制图有更好的监控效果。     

正态AR（1）模型参数之极大似然估计

评述了有关工作，强调了我们的独特工作，即另一种可推广到ＡＲ（Ｐ）的解析表达式和Ｒ０已知，单对Ｒ１作极大似然估计，此时出现了不唯一性点集。     

复合二项模型的一个推广

本文假设在复合二项模型中保险公司的保费收入流为一个随机变量序列,将模型进行推广.新的模型下保险公司的盈余资本可用一个随机游动过程描述,利用停时理论和鞅论证明了保险公司的破产概率的一个上界.     

滑动平均模型的极大似然辨识方法

根据极大似然原理,推导了滑动平均模型的极大似然参数估计算法.仿真结果说明:当数据长度较大时,提出的方法给出的参数估计精度高于增广最小二乘算法.     

利率具有二阶自回归结构的复合二项风险模型

研究了具有利率是二阶自回归结构的复合二项的风险模型,利用递归的方法得到最终破产概率的积分方程,并利用这些方程获得了最终破产概率的上界.