2个离散型随机变量独立性的判定

研究了2个取有限值的离散型随机变量X和Y的独立性的判定及数字特征的计算问题,给出了用联合分布律矩阵表示的几个结论及公式,所得结果不仅理论上十分简洁,而且为直接使用Matlab的命令对X和Y的独立性的判定及其数字特征的计算提供了便利.     

增长曲线模型回归系数的线性MINIMAX 估计

在矩阵损失函数下,研究增长曲线模型中回归系数的线性估计在给定估计类中的minimax性,并得到惟一的线性minimax估计.     

增长曲线模型回归系数的线性MINIMAX估计

在矩阵损失函数下，研究增长曲线模型中回归系数的线性估计在给定估计类中的minimax性，并得到惟一的线性minimax估计。     

向量损失函数下2个尺度参数估计的线性容许性

在向量损失函数下，本文研究了含有尺度参数更一般线性模型中参数估计在线性估计类中的容许性，给出了估计可容许的充要条件。     

向量损失函数下Poisson参数估计的线性容许性

本文研究了向量损失函数下齐次（非齐次）线性估计在齐次（非齐次）线性估计类中容许的充要条件．     

向量损失函数下一般期望向量线性估计的可容许性

设Ｙ１,Ｙ２,…,Ｙｎ独立同分布,ＥＹ１＝Ｘβ,ＣｏｖＹ１＝∑＞０,Ｘｍｘｐ,是已知实矩阵,β∈Ｒｐ,∑＞０是未知参数。本文讨论了向量损失函数下一般期望向量估计的可容许条件,并得到了线性估计Ｌ１Ｙ１＋Ｌ２Ｙ２＋…＋ＬｎＹｎ是Ｓβ在线性估计类中客许的充要条件。     

金融高频数据的风险价值研究——基于非参数法

高频数据分析是理解市场微观结构极为有效的手段.文章在GARCH模型对高频数据低效的情况下,从非参数的角度给出风险价值一个相合估计量,这个估计量不依赖于总体分布.实证分析表明深圳综合指数5min对数收益率偏离低频数据常具有的正态分布,且本文的非参数方法可以比较精确地度量风险价值.     

相对损失函数下期望向量的线性Minimax估计

设Y1,Y2,…,Yn,i.i.d.,EY1=β,CovY1=Σ这里β∈Rp,Σ>0均未知.在两种相对损失函数下,我们给出了线性估计在线性估计类中的唯一的线性Minimax估计.     

两个尺度参数估计的线性容许性

设Ｙ＝（ｙ１,ｙ２）′,ｙ１,ｙ２≥０;ＥＹ＝β＝（β１,β２）′,ＣｏｖＹ＝ｋｄｉａｇ（β２１,β２２）,β∈（Ｒ＋）２为参数,其中Ｒ＋＝（０,＋∞）,ｋ＞０为常数,我们估计β．估计类为Ｌ＝ＡＹ∶Ａ＝ａｂｃｄ为常数方阵,ａ,ｂ,ｃ,ｄ≥０｛｝．我们研究ＡＹ在Ｌ中的容许性,分别得到了二次损失函数、矩阵损失函数下,ＡＹ在Ｌ中是β的容许估计的充要条件和充分条件．