基于经验似然的自回归条件久期模型的统计推断

利用经验似然方法对自回归条件久期(ACD)模型参数进行统计检验, 给出了自回归条件久期模型参数的经验似然比统计量, 并证明了该统计量渐近服从χ²-分布. 数值模拟结果表明, 经验似然方法优于拟似然方法.     

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 .     

平稳自回归模型的调整经验似然置信域

自回归模型在经济学及信息学等领域有广泛应用.其统计推断是统计学研究的重要问题之一.本文主要研究自回归模型的调整经验似然方法 .在Chuang和Chan利用自回归模型的条件最小二乘估计、通过得分函数构造的经验似然比统计量基础上,本文针对经验似然方法可能不存在解的情形构造了调整经验似然统计量,并证明调整后的经验似然比统计量的极限分布服从卡方分布.由此我们可以构造模型参数的调整经验似然置信域（区间）.最后,本文通过数值模拟比较了调整经验似然方法和经验似然方法的性能.结果显示,调整经验似然方法所得的区间估计具有更好的覆盖率.     

p维TVPAR模型中参数的极大似然估计

采用极大似然估计方法给出一类特殊的p维随时间变化参数自回归时间序列模型(TVPAR(p)模型)中系数参数的极大似然估计, 并导出了参数估计的显式解. 讨论模型平稳的条件, 并对模型进行了模拟计算.     

平稳ARIMA(p,d,q)模型的经验似然推断

研究平稳ARIMA(p,d,q)模型的经验似然方法, 利用周
期图纵坐标I(ωj)的极限性质, 给出了参数的估计方程及Whittle’s估计因子, 并证明了
对数截面经验似然比统计量L(β)的极限分布是自由度为p+q+2的χ²分布, 同时给出了模
型参数的置信域.     

异方差半参数变系数部分线性EV模型的经验似然

利用经验似然方法考虑异方差半参数变系数部分线性EV模型中兴趣参数置信域的构造.分别在误差方差已知和未知情形下,构造模型参数部分的经验对数似然比统计量,并验证非参数情形下的Wilks定理成立.模拟研究表明经验似然估计方法具有优良的性质.     

NEAR(p)模型的参数估计

分别用条件最小二乘、 加权条件最小二乘和最大拟似然方法估计了平稳的NEAR(p)模型的参数. 并讨论了这些估计量的渐近性质. 通过数值模拟发现, 当参数真值较小时, 最大拟似然方法的估计效果较好; 当参数真值较大时, 加权条件最小二乘方法的估计效果较好.     

回归模型的相关性检验

基于经验似然的方法构造了检验统计量,对非参数回归模型中的误差进行了相关性假设检验,获得了零假设下检验统计量的渐近分布为χ2分布.模拟计算表明相关性假设检验的经验似然方法具有较好的功效.     

含MA误差的线性模型的经验似然推断

采用拟极大似然估计方法获得含MA误差的线性模型估计方程。为了能够使用经验似然方法,先利用鞅差序列将估计方程中的二次型转化为线性形式;再构造关于模型参数的经验似然比统计量,在一定假设条件下证明该统计量渐近服从卡方分布;模拟结果表明,在参数置信域的覆盖率方面,经验似然方法比参数似然方法更接近置信水平。     

协变量缺失下线性EV模型中参数的经验似然推断

考虑协变量缺失下线性EV模型中参数的经验似然推断问题,利用逆概率加权的方法构造未知参数的估计函数.在一定条件下,证明了构造的估计函数其经验似然比趋于一个标准的卡方分布.利用这个结果可以构造参数的置信域.     

基于删失中位数回归的贝叶斯经验似然

将经验似然纳入贝叶斯框架,在删失中位数回归模型下提出了模型参数的贝叶斯经验似然估计,证明了模型参数的后验分布是渐近正态的.运用M-H算法得到了点估计以及置信域,可以避免直接优化经验似然的繁重任务.模拟研究比较了贝叶斯经验似然与LAD和经验似然在有限样本下的表现,结果展示出贝叶斯经验似然优于LAD估计和经验似然.     

响应变量缺失时纵向数据下变系数部分线性测量误差模型的经验似然推断

将经验似然方法应用于响应变量缺失时纵向数据下变系数部分线性测量模型中兴趣参数置信域,构造了关于参数分量纠衰的分块经验对数似然比函数,进而推导出参数分量纠衰的分块经验似然比统计量及其渐近分布。数据模拟结果表明所提出的经验似然方法在置信区间长度和覆盖率方面要优于正态逼近方法。     

等式约束下线性模型参数的经验似然估计

经验似然估计推断方法是非参数统计方法中应用比较广泛的一种.本文把经验似然方法推广到等式约束下的线性模型,得到了参数的经验似然比置信区间.     

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.     

半函数部分线性模型的经验似然推断

考虑了半函数部分线性回归模型的估计问题.在函数型数据下发展了经验似然方法.构造了参数分量的经验似然比函数,得到提出的经验对数似然比渐近于χ~2分布,可用此结果构造兴趣参数的置信域.同时,也给出了非参数函数的估计,在一定的正则条件下给出了其收敛速度.     

舍入数据的统计性质

经验似然是近年来非常重要的一种非参数统计方法,在经验似然基础上发展起来的经验欧氏似然,不仅具有与经验似然完全类似的优点和大样本性质,而且更重要的是计算更简单,表达更直观,更容易理解.该文用经验欧氏似然的方法研究舍入数据,论证了相应的大样本性质.     

ARCH-M模型的经验似然估计

基于ARCH-M模型研究市场总体风险厌恶的度量问题.首先应用经验似然方法构造了检验统计量,并在一定的条件下,证明了所构造的统计量的渐近分布为卡方分布,在此基础上构造了市场总体风险厌恶的置信区间.模拟结果表明,经验似然方法表现良好.     

含空间自相关误差项的非参数回归模型的调整经验似然估计

利用调整经验似然的方法,研究了含空间自相关误差项的非参数回归模型的调整经验似然估计问题。通过鞅差序列处理该模型估计方程中出现的线性二次型形式,构造出该模型的经验似然比统计量。针对经验似然估计方程可能不存在解的情况构造调整经验似然比统计量,证明了该调整经验似然比统计量是渐近卡方分布的,并且对该调整经验似然比统计量的渐进功效进行了研究。     

相依样本下非参数回归函数的经验似然置信区间

构造了固定设计且误差为鞅差序列的相依样本情形非参数回归函数的经验似然比统计量,证明了统计量的极限分布为21χ,在此基础上构造了非参数回归函数的经验似然置信区间.     

线性过程误差下部分线性回归模型的经验似然推断

考虑线性过程误差下的半参数回归模型,研究了回归参数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此可以构造回归参数的置信区间.