经验似然的冗余性

提出经验似然的冗余性和偏冗余性的概念,讨论了相应的冗余性等价条件,将GMM的冗余性结果推广到经验似然估计,同时模拟实验结果也证实了经验似然的冗余性和偏冗余性对估计的影响.     

三种两样本经验Euclidean似然方法及其比较

本文研究三种两样本经验Euclidean似然方法，基于两个无偏估计函数的经验Euclidean似然方法，基于一个无偏估计函数和一个历史经验估计的经验Euclidean惩罚似然方法，基于两个经验估计的加权和方法，我们研究了这些方法的强相合性，渐近正态性和渐近有效性，研究表明，这三种方法是同等渐近有效的。     

β-ARCH模型的经验似然推断

研究β-ARCH模型的经验似然估计及相应似然比统计量的渐近性质,证得了相合性和极限分布.     

拟似然非线性模型中MQLE的弱相合性的充分条件

拟似然非线性模型包括广义线性模型作为一个特殊情形.给出了拟似然非线性模型中极大拟似然估计的弱相合性的一些充分条件,其中矩的条件要弱于文献中极大拟似然估计的强相合性的条件.     

随机截尾情形下Rayleigh分布参数的最大似然估计

研究了随机截尾情形下Rayleigh分布参数的最大似然估计,研究了最大似然估计的存在唯一性;在很一般的条件下证明了估计的强、弱相合性和渐近正态性.     

基于离散观测的OU型过程的经验似然估计

基于离散观测样本,借助条件特征函数,提出了OU型过程参数的经验似然估计,并证明了最大经验似然估计的相合性和渐近正态性,同时证明了在适当的附加条件下,该估计是渐近有效的.当驱动Lévy过程具有某种特殊形式时,发现OU型过程的强度参数能够首先估计出来.在此特殊情形下,提出了OU型过程中其余参数的最大经验似然估计,并讨论了其相合性、渐近正态性和渐近有效性.基于经验似然比统计量,给出了参数检验和估计方程检验的似然比检验方法.模拟显示所提出的估计方法是准确和稳定的.     

Lomax分布极大似然估计的两点研究

本文研究了Lomax分布参数极大似然估计的存在性和估计量的收敛性问题.利用严格的分析法和中心极限定理,获得了Lomax分布极大似然估计的存在性和估计量的渐近正态分布的结果,进一步推广到了有缺失数据的两个Lomax总体中,参数的极大似然估计有强相合性和渐近正态性.     

稳健的惩罚经验似然方法及压缩估计

本文基于原有的经验似然函数,在经验似然的约束条件中的估计方程上加入Huber函数和权重函数,将经验似然方法和稳健估计方程相结合,再在目标函数中加上SCAD惩罚函数,提出一种稳健的变量选择和惩罚估计方法.通过数值模拟与最小二乘估计和普通的惩罚经验似然估计在变量选择和参数估计方面进行比较,显示本文所提出的基于惩罚稳健经验似然的压缩估计具有明显优势.     

一个简化的新Laplace AR(1)模型 参数估计及其渐近性质

研究了一个简化的新的Laplace AR(1)模型参数的条件最小二乘估计和最大拟似然估计,并讨论了它们的强相合性和渐近正态性.通过数值模拟和实际例子,说明了最大拟似然估计及模型的优越性.     

$\beta$-ARCH模型的经验似然推断

研究β-ARCH模型的经验似然估计及相应似然比统计量的渐近性质,证得了相合性和极限分布．