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。     

半参数回归模型的误差方差估计的注记

考虑半参数回归模型yi＝xiβ＋g（ti）＋ei，1≤i≤n，g为R上未知函数，σo＝D（e1）．建立了D（e1）的估计量Sn，并在适当的条件下证明了Sn依概率收敛于D（e1）以及n（σn－σo）／Sn依分布收敛于标准正态、后一结果可直接用于构造σ2的大样本区间估计或对σ2进行大样本检验等．     

矩法估计理论的一个推广

对数理统计中参数估计的矩法估计理论作了进一步的探讨，指出了样本中心矩代替总体中心矩的理论依据，并证明了由样本中心矩代替总体中心矩所构造的估计统计量与由样本原点矩代替总体原点矩所构造的估计统计量是一致的.     

构造分布条件矩的收敛速度

给出F属于吸引场Φα和Ψα时X*～F*(x)=1-xp(1-F(x))的条件矩E((X*-t)q|X*>t)的收敛速度.     

极值分布参数的Dehaan矩估计

极值理论是研究极端现象及极端事件的有力工具之一。对极值分布的参数,给出了Dehaan矩估计。并对基金净值样本数据建立了极大(小)值模型,对其参数给出了Dehaan矩估计,预测结果与实际相符。     

一类双线性时间序列模型的矩估计

研究一类对角双线性模型ｘｔ＋Σｉ＝１ ｐ ａｉｘｔ－ｉ＝ｅｔ＋Σｊ＝１ ｑ ｂｊｅｔ－ｊｘｔ－ｊ的矩估计方法,着重分析一般模型ｘｔ＝ｅｔ＋ｂｅｔ－１ｘｔ－１的高阶矩估计及其大样本性质。方法 计算模型的矩,理论证明时运用中心极限定理,采用计算机仿真方法验证模型参数。结果与结论 获得一阶模型的高阶矩会计和一般模型的低阶矩估计,并给出仿真结果和说明,得到一阶模型的高阶矩估计的极限分布。     

半参数模型误差分布小波估计的渐近理论

考虑半参数模型Ｙ＝ＸＴβ＋ｇ（Ｔ）＋ε,其误差是ｉ．ｉ．ｄ随机变量,具有公共未知密度ｆ（ｔ）。基于残差构造ｆ（ｔ）的小波估计＾ｆｍ（ｔ）,在适当条件下,证明了该估计的弱相合、强相合、渐近正态性和收敛速度。     

半参数广义线性模型的矩估计及其渐进性

针对概率统计中的半参数广义线性模型(SGLMS),利用了正交空间、核函数、正交计算方法及独立随机分布的概念和性质,研究了广义线性模型中未知参数的估计问题,给出了回归参数的矩估计方法及其相应的性质,给出了参数估计量为一致有效性和近似正态性的充分条件,并证明了参数估计量是一致有效性和近似正态性的结论.所给出的回归参数的矩估计方法推广了已有文献中要求参数完全已知的假设,因此该方法和结果更具有一般性和理论价值.     

双截尾样本下参数的矩估计

给出了双截尾样本情形下参数的一种矩估计法,并由此推出双截尾样本下威布尔分布参数的矩估计法。     

基于条件矩的构造分布属于吸引场的充要条件

设{Xi}∞i=1为独立同分布F（x）的随机变量序列,X＊～F＊（x）=1-xp（1-F（x））,给出了F属于Λ,Φα和Ψα三大吸引场的基于条件矩的充要条件.     

半参数回归模型小波估计的弱相合速度

考虑半参数回归模型ｙｉ＝Ｘβ＋ｇ（ｔｉ）＋ｅｉ,ｉ＝１,２,…ｎ,使用小波方法估计模型的两个分量β和ｇ,并得到了β和ｇ的小波估计的弱相合速度。     

负二项分布参数的UMVU估计及其渐近有效性

通过讨论负二项分布族的充分完备统计量 ,可给出未知参数θ的一致最小方差无偏估计 ,并通过Cramer Rao不等式及其无偏估计下界的讨论 ,证明了θ的惟一的UMVU估计是渐近有效估计     

随机食物有限种群模型参数估计的相合性及其渐近分布

利用随机微分方程理论及统计学方法, 研究随机食物有限型模型N[DD(-*3]·[DD)〗(t)=N(t)〖JB((〗〖SX(〗K-N(t)〖〗K+CN(t)〖SX)〗〖JB))〗(r+αB[DD(-*3]·[DD)](t)),其中B(t)是一维Brown运动, 满足B(0)=0, 初值0相似文献   

概化理论偏态分布数据方差分量标准误估计

利用 GH 分布性质,采用 Monte Carlo 数据模拟技术,模拟生成一定偏度的偏态分布数据,运用Traditional方法、Jackknife方法、Bootstrap方法和MCMC方法估计概化理论偏态分布数据的方差分量标准误,探讨了数据的不同偏度对概化理论方差分量标准误估计的影响.研究结果显示: Jackknife 方法估计偏态分布数据的方差分量标准误性能较差, Traditional和MCMC方法尚可, Bootstrap方法标准误偏差相对较小,且偏态分布数据的偏度对概化理论方差分量标准误估计有影响, Bootstrap方法对于偏态分布数据表现出良好的“适应性”,偏度对其影响较小.     

线性模型M—估计下误差密度估计的相合性

线性模型Ｙｉ＝ｘ′ｉβ＋ｅｉ,ｉ＝１,２,…,其中ｅｉ｛｝∞ｉ＝１ｉｄ．,有未知密度ｆ（ｘ）．讨论了在对β作一般估计后,基于残差作出的误差密度核估计的相合性．在比文献［７,８］弱的条件下,证明了误差密度核估计的逐点弱相合,逐点强相合和一致强相合．     

索赔额服从指数分布的破产概率及渐近估计

针对指数分布导出了保险公司在初始盈余为u(u≥0)的条件下的最终破产概率及其渐近估计的显式解,并结合实例举例说明两者之间的关系.     

正态风频模型及其参数估算方法

对正态风频模型及其参数估算方法进行了详细的研究，发现该模型在平均风速偏低、中等及偏高的情况下都能比较准确地拟合实测风况的平均风速、标准基及平均风功率密度．通过几个地区实测风况的统计资料对理论计算进行检验，得到了比较满意的结果．