变系数回归模型的局部M-估计

讨论了变系数回归模型的系数函数的估计问题.在通常的局部M-回归方法基础上嵌入一个变窗宽对模型的系数函数进行了估计,并在样本独立同分布的情况下,讨论了系数函数估计的弱相合性和渐近正态性,最后,给出了估计的渐近性质的证明.     

ARCH(0,q)模型参数M-估计的渐近性质

在一个新的准则函数下,用遍历性定理证明了自回归条件异方差模型ARCH(0,q)参数的M-估计的相合性,并用鞅中心极限定理给出了该模型M-估计的渐近正态性.     

缺失数据下局部M-估计的相合性和渐近正态性

在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用稳健的变窗宽局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了局部M-估计具有相合性和渐近正态性.所提出的方法继承了局部多项式回归的优点并且克服了最小二乘方法缺乏稳健性的缺点.并且使用变窗宽提高了所得M-估计的可塑性,使之能成功地处理空间非齐次曲线、异方差性及非均匀设计密度.所得估计的渐近结果为求渐近最优方案以及直接从数据估计最优变窗宽提供了理论基础.     

参数已知比例可加模型的M-估计

讨论比例可加模型的非参数估计。首先,使用局部线性方法和平均方法给出了未知函数的初估计,然后利用回切方法,定义了未知函数及其导函数的M-估计;进一步,研究了该稳健的M-估计的弱相合性与渐近正态性。     

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.     

部分线性模型M估计的弱收敛性

为得到部分线性模型中未知函数和未知系数的稳健估计,讨论了部分线性模型的M估计,用局部线性方法给出常系数的初估计,再用平均方法给出常系数的M估计,用两步方法给出函数系数的M估计,并进一步证明了未知函数和参数估计的弱一致性。     

长记忆下函数型数据非参数回归的M-估计

文章根据模型Yi=m(Xi)+iε,i∈Z,其中,Xi取自半度量函数空间,在长记忆过程的条件下,研究函数型回归算子m(x)的非参数M-估计,利用方差分段的方法分别求得各自的收敛,并获得了在长记忆下函数型数据非参数回归M-估计的依概率收敛,以及其相应的收敛速度。     

基于半参数ARCH-M模型的风险厌恶度量

提出了风险厌恶度量的半参数ARCH-M模型,给出了两步估计方法来估计均值中的未知函数和未知参数:第一步是基于局部线性估计方法,第二步是基于极大似然估计方法.在一定的条件下讨论了估计的渐近性质.     

非参数回归模型的贝叶斯局部线性估计

对于非参数回归模型=m(x)+ε,在局部线性估计中窗宽h的先验分布为Gamma分布的条件下,用未知光滑函数m(x)的后验均值构造了它的贝叶斯估计,并给出了参数的后验分布和抽样方法.模拟算例证明了贝叶斯局部线性估计方法的可行性.     

半参数回归模型中基于稳健散布阵的参数估计

基于稳健M-估计所得到的散布矩阵,给出了半参数回归模型中回归参数β的稳健估计,并证明了估计量的强相合性以及渐近正态性.     

Beurling-Ahlfors扩张伸张函数在非光滑摄动下的稳定性

给出一种非光滑摄动的定义,讨论M-拟对称函数h(x)发生非光滑摄动时,伸张函数D(z)的稳定性问题.证明在边界值发生这种摄动时,边界值的M-拟对称性保持不变,其Beurling-Ahlfors扩张的伸张函数也具有稳定性,同时得到该伸张函数的误差估计式.     

缺失数据下局部线性回归估计的渐近性质

在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了缺失数据下局部线性回归光滑具有渐近正态性和相合性.     

时空加权回归模型局部线性估计的渐近性质

在模型分析中,对未知参数的估计及其相关性质的研究甚为重要。首先通过假定时空加权回归模型的回归系数是时空位置的函数,给出了时空加权回归模型的一种局部线性估计方法。其次,在假设I~V及引理1下,研究了由此估计方法得到的第p个系数函数估计量所具有的渐近条件性质。最后,证明了第p个系数函数估计量的渐近条件偏差和渐近条件方差。结果表明该估计具有良好的表现。     

时空加权回归模型局部线性估计的渐近性质

在模型分析中,对未知参数的估计及其相关性质的研究甚为重要。首先通过假定时空加权回归模型的回归系数是时空位置的函数,给出了时空加权回归模型的一种局部线性估计方法。其次,在假设I~V及引理1下,研究了由此估计方法得到的第p个系数函数估计量所具有的渐近条件性质。最后,证明了第p个系数函数估计量的渐近条件偏差和渐近条件方差。结果表明该估计具有良好的表现。
     

局部多项式估计的带宽选择

利用局部多项式对有界区间上的回归函数进行估计;在已有结果的基础上给出了一个两阶段的带宽选择方法,从数值例子来看其估计效果比较理想。     

局部多项式估计的带宽选择

利用局部多项式对有界区间上的回归函数进行估计，在已有结果的基础上给出了一个两阶段的带宽选择方法，从数值例子来看其估计效果比较理想。     

局部多项式估计的带宽选择

利用局部多项式对有界区间上的回归函数进行估计;在已有结果的基础上给出了一个两阶段的带宽选择方法,从数值例子来看其估计效果比较理想.     

缺失数据下非参数回归估计

在缺失响应变量的不完全数据下,利用局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计的加权估计,并证明了估计量具有渐近正态性、均方误差(MSE)和相合性.模拟研究解释了估计量的有限样本性质,并得出了此估计量优越于完整数据估计和加权估计.     

局部密度函数的支持向量机估计法

研究了用局部密度函数表示连续型随机变量的未确知信息问题，给出了估计局部密度函数的支持向量机算法．