辅助变量法在ARMA(p,q)模型参数估计中的应用

本文将系统辨识中的辅助变量法通过修正应用于ARMA（p,q）模型中来解决自回归部分的参数估计问题,并利用辅助变量的性质及时间序列的平稳性证明了估计量φ为真实参数φ的相容性估计以及φ具有渐近正态分布的性质。     

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MGINAR(p)模型的参数估计

首先, 用条件最小二乘方法讨论缺失数据下MGINAR(p)模型的参数估计问题, 得到了参数的条件最小二乘估计. 其次, 模拟验证4种处理缺失数据方法的可行性并比较估计效果, 模拟结果表明: 当缺失概率较小时, 可使用个案剔除法或均值插补法; 当缺失概率较大时, 可使用桥插补法, 以降低估计偏差.     

一种基于粒子群算法改进的ARCH模型及对国内油价波动的研究

传统的ARCH模型族在参数估计中使用的极大似然估计存在鲁棒性差和易收敛到局部最优解的缺点,为克服传统参数估计的上述缺点,提出了基于粒子群算法改进的智能算法,并利用粒子群算法对国内油价建立了AR(1)-ARCH、AR(1)-TARCH(1)模型.     

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 .     

ARCH模型中自助法的有效性

ARCH模型的参数估计的统计性质都是在渐近意义下成立的,在实际中常用自助法再抽样扩大样本量从而验证参数估计值的稳定性.本文考察将成对自助法用于自回归条件异方差（ARCH）模型的一阶渐近有效性.     

高维ARCH(q)模型噪声密度函数的估计

采用核密度估计方法对高维ARCH(q)噪声的密度函数进行估计, 给出此估计的相合性和随机模拟结果, 并用该方法对深沪股市数据进行了分析 .     

基于图模型方法的ARCH效应检验

应用图模型方法讨论传统时间序列的ARCH(自回归条件异方差)效应,证明了ARCH模型的系数等于变换后模型在给定其它时间序列变量条件下的偏相关系数,并提出了一种新的ARCH效应检验方法.     

居民消费价格指数的ARCH模型及实证分析

本文根据居民消费价格指数时间序列（CPI）数据本身的特点,建立了CPI的自回归模型、一到三阶ARCH模型。比较各个模型参数,得到CPI短期预测最优模型为自回归一阶ARCH模型。预测效果图表明：自回归一阶ARCH模型在预测趋势突变时会有一定的滞后性。     

ARCH类模型在金融市场中的应用

本文较系统地介绍了ARCH类模型的发展及各个模型的特点。利用这些模型可以分析我国金融市场的有效性,测度金融市场的系统风险,寻求最优动态无风险策略,帮助政府制订和完善金融政策。     

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.     

IRT理论框架下不同参数模型和评分模型对能力估计的影响

考察在IRT理论框架下,选用不同的参数模型和评分模型对能力估计的影响.结果发现:对同一批被试,不同的参数模型会得出不同的能力估计值;模型误用会带来能力估计上的误差,某些情况下误差相当大;能力估计的具体方法和技术也会对最终的能力估计值产生影响.     

ARMA模型参数估计的GW-LS两段算法

提出了新的GW-LS两段算法,很好地改善了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的性能。首先摈弃传统的拟合到AR模型的思考方法,而是基于ARMA模型的相关函数用Gevers-Wouters(GW)算法对ARMA模型拟合到高阶滑动平均(MA)模型;然后在拟合的MA模型参数基础上,用最小二乘(LS)算法求解一个不相容的线性方程组,从而估计出ARMA模型参数。最终的仿真实例说明了本算法较高精度、较快速度的收敛特性。     

认知诊断模型参数估计算法比较

该文在不同条件的组合下考查了EM算法和MCMC算法对3种常用的认知诊断模型(DINA模型、DINO模型和G-DINA模型)的参数估计返真性问题.借助项目参数或作答概率分布的偏差、均方根误差、平均绝对离差以及被试的平均属性判准率等指标,评价这2类算法的表现.模拟研究结果表明:MCMC算法更适用于低质量题目、小样本、测验短的条件,而在其他条件下EM算法的表现与MCMC算法的表现相当.     

ARMA模型参数估计的两段最小二乘法

提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的两段最小二乘法。首先用递推最小二乘法对真实ARMA模型拟合高阶自回归(AR)模型,然后基于所拟合的AR模型参数,用最小二乘法解一个不相容代数方程组得到ARMA模型参数。一个仿真的例子说明了其有效性。     

基于规则的中性粒细胞参数估计

以控制理论的观点和方法研究了一类中性粒细胞系统的动态数学模型。离子辐射和骨髓移植的效应可解释为模型细胞池初值的变化。中性粒细胞在不同阶段的动态行为表明,这些细胞池初值对功能细胞的效应在时间轴上是相互区别的。应用这些分布特性,提出了基于规则的估计不可测细胞状态的方法。临床的离子辐射和骨髓移植病人数据与仿真结果的比较,验证了本法的有效性。     

p,q-对称熵损失函数下指数分布的参数估计

用参数估计方法, 研究指数分布的刻度参数在p,q-对称熵损失函数下的最小风险同变估计(MRE)、 Bayes估计和Minimax估计, 并讨论了具有［cT+d］^-1形式的估计量当0≤c*, d>0; c=c^*, d>0时是可容许的, 当c<0或 d<0; 0*且d=0; c>c^*且d>0时是不可容许的.