经常购买模型及其参数的极大似然估计

在分析巴斯模型和重复购买的产品生命周期模型等的基础上，提出经常购买模型，详细讨论该模型的参数的极大似然估计法，并采用实例检验模型及参数估计方法，分析模型的参数估计结果，在此基础上使用模型做产品销量预测，表明模型的参数估计方法及预测方法的有效性。     

一种自适应最大似然GPS比特同步方法

提出了一种针对GPS系统的自适应最大似然比特同步方法.该方法改进了固定非相干累加次数的传统最大似然估计方法,利用归一化的比特能量最大值和次大值差值作为检测量,针对不同载噪比的信号自适应地约束非相干累加次数.数值仿真与分析表明,在保证错误估计概率基本不变的前提下,该方法有效地减少了平均估计时间.     

动态非均衡模型的模拟建模方法

将模拟方法引入到无样本分割信息的动态非均衡计量经济模型中 ,建立起动态非均衡模型的 GHK递归模拟极大似然法 ,并通过仿真实验说明该模拟方法在参数估计及路径分类推断方面的有效性.     

基于最大似然的同频混合信号联合定时估计算法

针对同频干扰下的混合信号时延估计问题进行研究,提出了一种基于最大似然准则的联合定时估计算法。该算法在推导似然函数的基础上,采用分级搜索方法估计信号时延,能同时实现干扰信号与有用信号的联合定时。相比传统的单信号时延估计,该算法需要有更长的观测数据长度;算法对频偏误差不敏感,在归一化频偏（相对于符号速率）小于2％时性能损失很小。仿真结果验证了算法的有效性。     

线性调频信号参数快速估计

针对采用线性调频(linearfrequencymodulation,LFM)信号体制的参数估计的应用场合,提出了一种消除最大似然估计时带来旁瓣的算法。该算法利用雷达回波信号的对称性上来获取统计样本,因而在无需对雷达系统作任何改进的情况下,可获得对LFM信号参数较好的估计。通过结合解线调估计运算量少的特点,有效地减少了估计的运算量,提高了估计精度。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

MRR模型一类正态总体的极大似然估计法及检验

Madhavan等给出了一个著名的价差分解模型：MRR模型. MRR模型利用广义矩方法估计参数，这使得该模型在扩展上受到矩条件限制. 考虑到价格演变存在条件异方差现象基础上，本文给出一类极大似然估计方法，使MRR模型在模型扩展中增加的变量不受矩条件限制. 以上证180成分股数据作为样本，实证结果表明带限定条件的极大似然估计法准确地捕捉了交易中的信息参数及流动成本，同时在原模型估计及扩展上有很好的稳定性. 模型扩展上，进一步检验了交易强度对信息参数的影响.     

存在缺失值的ARFIMA模型的最大似然估计

利用状态空间模型中的Kalman滤波可以很好地解决时间序列模型的缺失数据问题。本文通过修改Kalman滤波递推公式解决了长记忆ARFIMA模型的缺失数据问题，得到存在缺失值的ARFIMA模型的最大似然估计。     

数据缺失的小样本条件下BN参数学习

引入支持向量机回归,提出具有数据修补功能的贝叶斯网络参数学习算法.该算法利用贝叶斯网络各观测节点不同时刻下的观测信息,在无先验信息约束下,通过样本回归对缺失数据进行修复.在获得的完整数据基础上利用最大似然估计完成贝叶斯网络参数估计.仿真结果表明,在有数据缺失的小样本情况下,该参数学习方法与标准EM算法相比,能够有效的提高参数学习效率以及推理结果的精度.     

极大似然法在间接测热系统参数估计中的应用

主要涉及间接测热系统的数学模型及参数估计。考虑到测量过程中测量信号微弱及测量噪声所带来的污染,采用极大似然理论进行了间接测热系统数学模型的参数辨识,并将牛顿-拉夫逊法引入到该系统的参数估计中,从而能够准确估计出间接测热系统模型参数,且对不同的初始值能得到一致的结果。     

基于改进粒子群优化的广义K-分布杂波模型参数估计方法

在杂波建模、仿真和分类识别研究中,杂波模型参数估计是一个重要的内容。广义K-分布杂波模型的散斑分量和幅度调制分量均服从广义Gamma分布,参数估计存在高维、非线性等问题。将改进的粒子群优化算法应用于广义K-分布杂波模型参数估计,采用均匀设计方法初始化粒子群,利用交叉变异策略改善粒子群优化的全局收敛性,该方法能准确地估计杂波模型各参数,计算简单,收敛速度较快,稳定性较好。仿真实验结果表明该方法具有良好的适应性和估计精度,验证了其有效性和准确性。     

Weak Representation of the Survival Function Under Semiparametric Model for Truncated and Censored Data

In this paper we study semiparametric estimators of the survival function and the cumulative hazard function based on left truncated and right censored data. Weak representations of the two estimators are derived, which are valid up to a given order statistic of the observations.     

威布尔部件的经验贝叶斯评估

在逐步增加Ⅱ型截尾寿命试验下, 讨论了威布尔部件可靠性指标的估计及性质. 基于Linex损失函数, 给出了威布尔部件寿命分布参数、可靠度函数及失效率函数的一致最小方差无偏估计、贝叶斯估计及经验贝叶斯估计, 并证明了经验贝叶斯估计的渐进最优性. 最后运用Monte-Carlo方法对各种估计 的均方误差进行了模拟比较. 结果表明, 经验贝叶斯估计精度高.     

归并数据回归模型的半参数估计方法

基于受限因变量的生存函数,构造归并数据回归模型的一个新的半参数估计量, 并设计多项实验与HP估计量进行模拟比较. 模拟显示, 所构造的估计量具有较好的小样本表现.     

THE ASYMPTOTICS OF THE INTEGRATEDSQUARE ERROR FOR THE KERNEL HAZARD RATEESTIMATORS WITH LEFT TRENCATED ANDRIGHT CENSORED DATA

1.IntroductionandMainResultsInmanysituations,asforexampleinmedicalfollow-uporinengineeringlifetestingstudies,onemaynotbeabletoobservethevariableofinterest.Lefttruncationandrightcensoringaretwocommonformsinwhichincompletedatamadappear.Lefttruncationmayoccurifthetimeoriginofthelifetimeprecedesthetimeoriginofthestudy.Oncehavingeageredintothestudytheindividualsaresubjecttotheusualrightcensoring.Lefttruncationandrightcensoringmadhappensimultaneously.Censoringhasbeenreceivingconsiderableattentionf…     

RANDOM WEIGHTING METHOD FOR CENSORED REGRESSION MODEL

Rao and Zhao (1992) used random weighting method to derive the approximate distribution of the M-estimator in linear regression model. In this paper we extend the result to the censored regression model (or censored " Tobit" model).     

AN ALGORITHM FOR MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATES TO SEMI-PARAMETRIC REGRESSION MODEL WITH INTERVAL CENSORED DATA

In this paper we study the practical procedure for getting the maximum likelihood estimates in a semi-parametric regression model with interval censored data. On the basis of the on previous theoretical results, we give the detailed algorithms when there are one or two covariates in the model.     

Semiparametric analysis of isotonic errors-in-variables regression models with randomly right censored response

This paper considers the estimation of a semiparametric isotonic regression model when the covariates are measured with additive errors and the response is randomly right censored by a censoring time. The authors show that the proposed estimator of the regression parameter is rootn consistent and asymptotically normal. The authors also show that the isotonic estimator of the functional component, at a fixed point, is cubic root-n consistent and converges in distribution to the slope at zero of the greatest convex minorant of the sum of a two-sided standard Brownian motion and the square of the time parameter. A simulation study is carried out to investigate the performance of the estimators proposed in this article.     

风险度量半参数变系数复合Expectile回归模型及应用

本文结合半参数变系数回归模型、期望分位数风险价值(EVaR)的思想以及充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了一类半参数变系数复合Expectile回归模型,并对该模型进行了估计,建立了所提出复合Expectile回归(CER)估计的大样本性质.针对该模型既含有参数部分也含有非参数部分的特征,采用了方便计算的三步估计方法.通过数值模拟也发现,当误差为厚尾或非对称分布时,在均方根误差(RMSE)的标准下,所提出的CER估计大大优于最小二乘(LS)估计和简单的Expectile回归(ER)估计.另外,本文还应用所发展的理论分析了我国货币政策对上证综指的影响.     

NONMRAMETRIC AND SEMIPARAMETRICREGRESSION MODELS WITH LOCALLYGENERALIZED GAUSSIAN ERROR

1.IntroductionLetpbeanaturalnumberandAbeacompactsetinW,K(")~g(xj")) e(")ti~1)2,...5acwherexln),x;n),''t.in)EAaredesignpoints,gisanunknownfunction,ej")arerandomerrors.Georgiovil]definedg.(x)~fWu.(x)K(")asanestimateofg,whereWei(x)=i=1Wei(x,xl"),xln),''5x;…     

异方差非参数回归模型均值与方差变点的小波估计与应用

金融市场中,受突发事件的影响反映资产平均收益的均值函数和反映资产收益波动的方差函数都有可能出现变点. 本文讨论了均值和方差都存在变点的异方差非参数回归模型的变点估计问题. 给出均值函数与方差函数的局部线性估计,利用函数小波系数的特性求得均值与方差变点位置的估计值并给出其收敛速度.在模拟实验中分析变点估计值的样本特性及均值变点估计与方差变点估计的相互影响.最后通过对两组股票数据的均值变点和方差变点进行估计,说明方法的有效性.