线性模型误差方差的经验似然估计（英文）

本文应用经验似然方法得到了线性模型误差方差的一类新的估计,证明了估计的渐近分布为正态分布且渐近方差不超过常用的误差方差估计的渐近方差,同时给出了渐近方差的显式表达.     

左截断数据下非参数回归模型的复合分位数回归估计

利用局部多项式方法研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,在左截断数据下构造了回归函数的复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,在服从一些非正态分布的误差下,得到该估计比局部线性估计更有效.     

随机设计非线性混合模型的统计分析

本文研究了个体观察次数为随机的非线性 混合效应模型中参数的点估计以及区间估计. 在仅给出适当的矩条件下, 给出了固定效应、随机效应的方差阵以及误差方差的矩估计, 并证明了估计量的相合性及渐近正态性. 为给出误差方差以及随机效应方差分量的置信区间, 本文也给出了误差及随机效应的四阶矩估计. 随机模拟说明了方法的有效性.     

删失数据下回归函数的加权局部复合分位数 回归估计

在右删失数据下,研究了误差具有异方差结构的非参数回归模型,利用局部多项式方法构造了回归函数的加权局部复合分位数回归估计,并得到了该估计的渐近正态性结果,最后通过模拟,当误差为重尾分布时,该估计比局部多项式估计以及核估计表现得更好.     

非线性半参数回归模型的最大经验似然估计

对于非线性半参数回归模型的估计问题,利用经验似然方法,给出了回归系数,光滑函数以及误差方差的最大经验似然估计.在一定条件下证明了所得估计量的渐近正态性和相合性.     

有重复观测的部分线性EV模型的参数估计

构造了有重复观测的部分线性EV模型中的诸多参数估计, 包括回归系数、回归误差方差以及非参数函数估计, 去除了有关经典文献中关于测量误差方差已知的假设. 在一些正则条件下, 证明了所有这些估计都是强相合的, 同时获得了回归系数估计的渐近正态性、非参数函数估计的最优收敛速度. 模拟计算表明这些估计的效果优良.     

有重复观测的变系数EV模型的参数估计

构造了有重复观测的变系数EV模型中的诸多参数估计,包括系数函数、测量误差方差以及测量误差与回归误差的协方差等估计,去除了有关测量误差方差已知或可靠比已知的假定.在一些较弱的条件下,证明了所有的这些估计都是强相合的,同时获得了系数函数估计的渐近正态性以及收敛速度.     

重尾非线性自回归模型自加权M-估计的渐近分布

考虑非线性自回归模型xt=f(xt-1,…,xt-p,θ)+∈t,其中θ为q维未知参数,{∈t}为随机误差.在允许误差方差无穷的重尾条件下,构造θ的自加权M-估计,并证明了该估计的渐近正态性.最后通过数值模拟,在随机误差服从某些重尾分布的条件下,说明自加权M-估计比最小二乘和L1估计更有效.     

强混合样本情形含附加信息时总体分位数的估计

在强混合样本下,利用分组经验似然方法构造了总体分位数的一类新的估计,证明了估计的渐近正态性,同时证明了含附加信息时估计的渐近方差小于或者等于不含附加信息时估计的渐近方差.     

ACD模型自加权LAD估计的渐近性质北大核心

针对高频数据建模中常用的自回归条件持续期(ACD)模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的自加权最小一乘(SLAD)估计,并证明了该估计的相合性和渐近正态性.数值模拟显示SLAD估计比拟极大似然估计和最小一乘估计更稳健,最后将其应用于青岛海尔和宝信软件这两只股票的价格持续期建模.