渐近正态性相关论文
在响应数据缺失条件下研究了一般线性分位数回归模型的估计问题。利用处理缺失数据的逆概率加权方法，在缺失概率已知、缺失概率未知......
本文讨论了把Black-Scholes期权定价模型的波动率改进为σt=f（Xt）后估计模型的一种方法。先把模型改写成一个平稳自回归的二次线性EV......
本文主要讨论了当数据有舍入误差时对统计推断的影响。由于观测样本具有舍入误差时,传统的（或标准的）统计方法往往失效。在这种情形......
本文主要研究Pareto分布在逐步Ⅱ型区间删失的情形下,对Pareto分布的参数进行估计,并讨论了其相应地极大似然估计的相合性和渐近正......
在日常生活中,人们经常会忽略一些极少发生的事情.然而,这些事情一旦发生,就会给人们的生活带来很大的影响,比如极端降雨量、重大......
条件分位数在金融分析和医学疾病研究等领域都有广泛应用.实际调查记录数据中,不可避免会存在部分离异样本以及重尾数据,此时运用......
随着股票市场的蓬勃发展,如何把握股市的动态性日益成为人们研究讨论的热点.股票交易数据的采集间隔频率的高低会影响信息的质量:......
部分线性回归模型是Engel等人在研究天气对电力需求的影响时提出的。部分线性回归模型既包含了参数部分也包含了非参数部分，它比线......
本文针对分块观测数据,应用BM和POT的混合方法构造重尾指数估计量.设{Xn,n≥1}是相互独立且服从同一未知分布的随机变量序列,将样......
近年来,关于带有标准布朗运动噪声的随机微分方程的参数估计问题已经有较多的研究,但对由分数布朗运动驱使的随机微分方程的参数估......
隐马氏模型（the Hidden Markov Model, HMM）需要解决三个问题:解码问题、识别问题和学习问题,对这三个问题的回答构成了隐马氏模型的......
非参数密度估计问题一直是数理统计中的热门问题,它的应用也越来越广泛,现已渗透到生态、生物、医学、经济等领域.密度函数的非参......
非参数回归估计是研究回归模型的一种有用工具,在金融经济方面有重要应用,如在金融资产价格和收益率波动性等方面有重要的的研究应......
非寿险随机准备金评估在保险公司的风险管理中起着至关重要的作用,过高的准备金会导致资金得不到充分利用,若准备金不足则会使得保......
本文在随机设计条件下，研究了一类变系数联立模型,运用局部线性广义矩估计和局部线性广义矩变窗宽估计、对模型的变系数进行了估计，......
在日常的统计工作中,数据的采集是必不可少的工作.而在实际工作中,由于种种原因,人们经常会遇到各种各样的数据缺失.比如试验样本......
本文提出了基于相依计数序列的一阶随机系数整值自回归模型（RCINARD（1））以及新型基于广义相依计数序列的一阶随机系数整值自回归模型（RC......
矩阵的全正性是组合不等式的重要来源,而递归矩阵在组合中经常出现且具有很多良好的性质,因此递归矩阵的全正性研究具有重要意义.......
组合矩阵是组合数学中的基本研究对象,本文研究了只具有实特征值的组合矩阵的若干解析性质,如矩阵的全正性、矩阵作为双指标序列的......
本文结合DAR模型及传统的ARMA-GARCH模型,提出一类带有新型GARCH类误差项的自回归滑动平均模型.该模型比DAR模型引入更多数据信息,......
在现实经济问题研究中,大量的经济变量在相邻区域（单元）间普遍存在着空间相关性,如经济增长、产业发展、资源禀赋和环境污染等往往存......
本文主要是在固定设计下研究半参数回归模型：半参数回归模型集中了参数分量部分的主要部分的信息，有很好的解释能力。小波分析是当前......
相较于独立样本情形而言,函数型相依结构序列的样本,在数理统计、可靠性理论、金融经济等学科应用更加广泛.目前,关于独立样本情形......
在保险精算中,风险的定义为被保险人可能遭受的损失。为了将这种不确定性转嫁给保险公司,投保人需要缴纳固定金额的保险费或保费。......
近年来,随着计算机的发展,在统计学中,特别是在现代生物统计与金融统计学中,出现越来越多的高维数据分析处理问题.经典的多元分析......
广义估计方程(GEE)是分析响应变量是离散或非负的纵向数据回归问题的重要方法.该文在较弱的条件下证明了自适应设计GEE回归参数估......
文章在删失指标随机缺失下,当协变量为多维时,分别构造了条件分布函数的加权双核局部线性校准估计、插值估计以及逆概率估计;进一......
本文主要研究了响应变量是多维时非线性模型中极大拟似然估计的性质，推广和发展了非线性模型中关于极大拟似然估计的相关结论。全文......
本文研究了污染数据在线性回归模型和半参数回归模型中的参数估计问题,丰富了污染数据的研究成果.全文分为四个部分,第一部分综述......
本文主要研究方差未知的拟似然非线性模型中极大拟似然估计的渐进性质，所给的结果扩展了非线性模型中有关极大似然估计的一些相干结......
Semiparametric reproductive dispersion nonlinear model(SEDNM)is an extension of reproductive dispersion nonlinear model ......
极值理论中,尾部指数γ的估计已被人们广泛研究。本文利用Ciupera,G.和Mercadier,C.(2010)提到的γα的一个相合估计Γn,k(g,α)给......
本文在缺失数据下研究了广义线性模型的参数估计问题，构造了模型中未知参数的最小二乘估计，在较弱的条件下证明了估计量的渐近正态性......
借助核实数据,构造了回归系数的最小二乘估计,然后用借补方法和加权借补方法估计响应变量的均值,最后证明了估计量的渐近正态性。......
<正>其中X为取值于R~P上的可观测随机向量,X为p维不可观测随机向量β_0为p×1未知参数向量,(ε,u~r)~r为p+1维球对称误差向量,......
这份报纸建议最小的对比方法论为林中小丘索引的部分 Brownian 运动驾驶的 Ornstein-Uhlenbeck 进程估计飘移参数，它比一一半大。强......
我们为静止过程的一个班学习弄平的 quantile 评估者。我们获得集聚率和 Bahadur 表示，以及为由 m 依赖的近似的方法的这个评估者的......
We assume T1,...,Tn are i.i.d.data sampled from distribution function F with density function f and C1,...,Cn are i.i.d.......
我们为分级的反应被功能的预言者的一个线性操作符和一些真实值的随机的变量的光滑的函数在解释的一个半功能的线性模型建议筛 M ......
研究了具有连续反应的临床试验.首先应用线性秩统计量的渐近理论,获得由Rosenberger提出的无差异治疗效果假设检验统计量的渐近正......
讨论具有不同自变量的变系数模型的函数系数的估计及其大样本性质．使用局部线性方法和积分方法，得到函数系数的积分估计；由于该估计有......
如何根据历史数据估计Value-at-Risk(VaR),是风险分析与管理中一个重要的基本问题.本文基于非参数核估计方法,通过拟合实际数据过......
对半参数回归模型yi=xTiβ+g(xi)+ei,i=1,2,…,n,对非参数函数g(@)采用核估计的方法,构造了参数向量β的L-估计量λn,在一些正则条......
研究当结构关系EV(errors-in-variables)模型的系数随某个实变量变化时,如何估计其系数,以及估计的性质如何.采用调整的加权最小二......
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