INGARCH(1,1)模型参数的矩估计和Bayes估计

利用矩方法和Bayes方法研究INGARCH(1,1)模型的参数估计问题, 证明了矩估计量的强相合性和渐近正态性. 模拟结果表明, 两种估计量都得到了较好的结果.     

方差变点模型CUSUM型估计量的相合性

基于混合误差序列,研究方差变点模型CUSUM型估计量的相合性问题。分别在高阶矩条件和低阶矩条件下,获得CUSUM型估计量的强收敛速度和弱收敛速度,推广了已有方差变点模型在误差满足独立同分布条件下获得的一些理论成果。作为应用,利用方差变点方法对美国超威半导体公司股票收益率的波动率是否发生变化开展分析工作,最终准确找到波动率发生变化的位置。     

一类由布朗运动驱动的滑动平均的参数矩估计

研究一类自相关结构具有周期性和递减性共存性质的由布朗运动驱动的滑动平均的参数矩估计.通过研究模型参数与自协方差函数间的联系,构造了参数的矩估计量.借助滑动平均离散抽样过程谱密度的研究,分析了其强混合系数的特点,进而证明了该矩估计量的相合性和渐近正态性.模拟显示估计量在小样本场合下也呈现良好的估计效果.实例分析表明该模型可用于刻画船体应力随时间的变化情况.     

变系数联立模型的局部线性广义矩估计

目的在随机设计条件下,提出了一类变系数联立模型,对模型的变系数进行了估计,研究了估计量的大样本性质。方法局部线性广义矩估计。结果利用概率论中大数定律和中心极限定理,证明了估计量的大样本性质。结论局部线性广义矩估计具有相合性和渐进正态性。     

双参数指数分布的加权矩估计

利用加权矩估计方法,得到双参数指数分布中参数的加权矩估计量,讨论了估计量的方差和特征函数,并利用算例说明了加权矩估计优于矩估计．     

基于均值绝对离差的参数估计

针对矩法估计存在不足，文章提出了利用样本均值、样本均值绝对离差作为总体均值、均值绝对离差估计量的思想方法，从而得到了位置参数、尺度参数的估计量。本文最后通过在正态分布中随机抽取样本的方法对矩法估计与均值绝对离差估计的优劣性进行了比较。     

半参数广义线性模型的正则估计量及其有效性

讨论了一类半参数广义线性回归模型参数的正则估计及其有效性问题.在研究模型半参数的矩估计及其渐近性的基础上,利用正交空间、矩估计的性质和正交计算方法,给出了广义线性模型中未知参数的有效估计量的表达式.提出了回归参数有效估计量的特征描述方法,并给出和证明了参数估计量是有效正则估计量的充分必要条件.通过实例进一步解释和验证了所给出的方法和条件的有效性.     

鞅差误差下异方差部分线性回归模型估计的矩相合性

本文研究了误差为鞅差序列下的异方差部分线性回归模型.基于非参数估计量,我们导出了最小二乘法和加权最小二乘法的参数估计量,并且在适当条件下得到了它们的矩相合性.同时,通过模拟研究了有限样本下估计量的性能.     

极值指数之矩估计量的推广

对极值数之矩估计量作了进一步的推广，并证明了其强、弱相合性。     

结构型E-V线性模型中参数估计的若干结果

由于E-V线性模型的复杂性,通常的最小二乘估计等在这种模型中一般不是相合的。本文在结构型简单线性模型中,利用矩方法与秩方法建立了若干估计量,并且论证了这些估计量的相合性与渐近正态性,报告了主要结果。     

基于矩生成函数的多元响应降维子空间估计

提出一类新的估计多元响应降维子空间方法,即基于矩生成函数(GF)、绝对值矩生成函数(G-A)与矩生成函数海塞主方向方法(G-PHD).给出了该方法估计量的相合性以及渐近性性质,并进行了实例模拟.     

φ混合误差下EV回归模型中估计量的渐近性质

考虑EV回归模型:yi=θ+xiβ+ei,ξi=xi+ui, i=1,2,…,n,n≥1.在φ混合误差下研究EV回归模型中最小二乘估计量的渐近性质,建立估计量的强相合性和矩相合性.所得结果推广了独立变量的相应结果.     

多元响应降维子空间

提出多元中心K阶条件矩降维子空间,指出与多元中心K阶矩子空间的关系.结合相关文献方法,提出1种新方法估计多元响应降维子空间,给出该方法估计量的相合性与实例模拟.     

均匀分布U[θ-a,θ+a]中参数θ的估计简

首先给出了均匀分布U[θ-a,θ＋a]中参数θ的四种点估计量;然后引入了矩估计、最大似然估计,分别计算其期望、方差,来判断四种估计量的无偏性、相合性及有效性;最后,给出了参数θ的区间估计.     

含漂移项分数布朗运动方差估计量的Edgeworth展开

对含漂移项分数布朗运动方差估计量进行研究.在胡耀忠等人已有工作的基础上,对方差的极大似然估计量的三、四阶原点矩进行计算,并在矩的基础上得到相应的累积量,最后给出标准化后的方差估计量所满足的三项局部Edgeworth展开项.     

残差方差已知条件下BL模型参数的矩估计及其渐近分布

本文研究一般白噪声｛ｅｔ｝条件下，ＢＬ模型Ｘｔ＝ｅｔ十ｂｅｔ－１Ｘｔ－１，ｔ＝１，２，的参数ｂ的矩法估计问题，建立了矩估计量，证明了的渐近正态性．     

φ 混合序列滑动和过程回归模型的相合性

 在误差为φ-混合序列的滑动和过程下,研究了其回归模型估计量的相合性问题。在一般的条件下,利用Cr不等式、Jensen不等式、Hlder不等式、φ-混合序列的矩不等式及其权函数的一些性质,给出了此回归模型估计量的q 阶平均相合性和一致q-阶平均相合性,推广了已获得的部分结果。     

基于矩法估计量的无线传感器网络路由度量

采用有效的路由度量来计算开销是无线传感器网络路由协议设计的基础.首先通过实验研究,发现无线传感器网络的底层通信链路存在着丢包、非对称等特点,但是现今的路由度量大多是假设底层链路在理想的状况下提出来的;其次,通过测量无线传感器网络链路的正向与反向的包接收率,求出了二者之间的矩法估计量,并建议以此作为新的路由度量方法;接着,对传统的AODV协议进行了修改,将矩法估计量代替原有的最小跳数度量,并用NS-2进行了仿真,结果表明基于矩法估计量的路由性能比原有以最小跳数为度量的协议性能在端到端的吞吐量、丢包率等方面有了很大的改进.     

数据缺失情况下具有测量误差的两个几何分布总体参数的估计和检验

讨论了部分数据缺失且存在测量误差的两个几何分布总体参数的估计与检验问题,给出了模型参数的矩估计,证明了估计量的强相合性和渐近正态性以及检验统计量的极限分布.     

简单双线性时间序列模型参数的矩法估计及其渐近分布

本文研究简单双线性时间序列模型ｘｔ＝ｅｔ＋ｂｅｔ－１ｘｔ－１，｜ｔ｜＝１，２…参数ｂ和σ２的矩估计问题，证明估计量的渐近正态性。