二阶随机占优的经验似然比试验

对非参数试验，基于两种不同样本经验似然法，研究了两种非负随机变量的二阶随机占优问题，在经济学中对避免风险而进行经济因素的比较和经济要素的可靠性分析问题有实际的应用价值。     

密度比模型下高阶随机占优的假设检验

在经济学、医学等领域,如何比较两个分布的占优关系一直是人们关注的话题.通常会比较平均值或中位数.然而,具有更高均值的总体可能并不是最优的选择,因为它也可能具有更大的方差.随机占优为这个问题提供了一个很好的解决方案.那么,如何检验两个分布之间的随机占优就值得讨论.本文研究了密度比模型下高阶随机优势的检验统计量.此外,给出...     

光滑经验欧氏似然分布估计

利用经验欧氏似然方法,构造了光滑经验欧氏似然分布函数的估计量,并在一定的条件下得到了此估计的相合性及渐近正态性。     

矩约束条件下的广义经验似然

讨论矩约束条件下的广义经验似然比统计量族以及相应的性质。此统计量实际上是B aggerly(1998)所介绍的广义经验似然比统计量的一种推广。在一定条件下,证明了此分布族中的统计量与Ow en(1988)和Q in and L aw less(1994)的经验似然是一阶渐近等价的。因此,这些统计量的分布均是渐近于2χ分布,相应的估计也都满足相合性和渐近正态性。     

非参数回归函数的经验似然置信区间

经验似然是由Owen引入的一种非参数推断方法，主要讨论了相依样本下非参数回归函数的经验似然置信区间。     

二阶随机占优约束优化问题的遗传算法求解

随机占优是经济学和决策论中的基本概念,在投资组合优化中得到了广泛的应用.遗传算法无须求解目标函数和约束函数的次微分,也不用满足Slater约束规范,解决了约束的半无限性和非光滑性等问题.两个算例表明,遗传算法能很好地解决投资组合优化问题,并且效率得到了很大提高.     

两样本参数差异的经验似然置信区间

将经验欧氏似然应用于半参数模型,讨论了在此模型下两样本参数差异的经验欧氏似然的大样本性质,证明了经验欧氏似然比统计量依分布收敛于Х^2随机变量,由此给出参数差异的经验似然置信区间。     

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.     

截断情况下线性回归模型中回归系数的经验似然

在带有截断情况的线性回归模型中,应用经验似然的方法得到了关于回归系数调整的经验似然比统计量,证明了此时得到的调整经验似然比在一定的条件下,仍服从X^2分布,最后通过模拟得到了关于回归系数的置信区间．     

稳健经验似然估计方法

在经验似然方法的基础上提出了一种稳健的经验似然估计方法,在约束条件的估计方程中使用权重函数以及有界得分来限制异常点的影响。通过数值模拟研究该方法的稳健性。模拟结果表明,相比普通的经验似然估计,提出的稳健经验似然方法在数据中存在异常值的情况下所得估计的均方误差更小。同时对于非正态的厚尾分布数据,提出的稳健经验似然估计也在均方误差意义下更优。     

一类二阶微分方程的上下解方法(英)

讨论二阶非线性微分方程. 假定相关问题上下解是良序的, 也就是说, 上解比下解大. 通过用一列非奇异问题且利用这一列问题算子拓扑度与上下解的关系, 去逼近本文所讨论的奇异初值边界问题, 得到解的存在结果.     

间断非线性微分方程的奇摄动泛函边值问题(英)

研究了间断非线性常微分方程奇摄动泛函边值问题.利用微分不等式理论得到了问题的渐近解.     

正则地稳定环和模的稳定同构

设R是一个含幺结合环。如果任意两个稳定同构的有限生成投射R－模均是同构的，则称R是强Hermitian环；如果对任意正则元a,b∈R且aR bR=R,均存在y∈R使得a by可逆，则称R是正则地稳定环。本文证明了环R是强Hermitian环，当且仅当对任意自然数n有Mn(R)是正则地稳定环。还给出了正则地稳定环的一些性质和刻画。     

环形区域上具有变号线性项的椭圆型方程的正径向解

讨论环形区域?={x∈RN|R1<|x|?a0(r);;f(u)超线性或次线性增长时;;该问题至少存在一个正径向解.