方差分量模型中回归系数估计的可容许性

本文考虑方差分量模型中回归系数函数g(β)的估计的可容许性问题. §2中给出了β的线性函数p′β的估计在平方损失之下,在线性估计类中为可容许估计的充要条件. §3中给出了β的估计在平方和损失之下,在线性估计类中为可容许估计的充分条件和必要条件.     

考虑高频数据影响的BEKK模型的估计及其应用

多维资产的协方差阵在投资组合中扮演着重要角色,如何估计和预测资产的协方差阵是统计领域的一大热点问题.将基于高频数据的已实现协方差阵(RCOV)和双频已实现协方差阵(TSCOV)应用到BEKK模型的估计过程中,提出了考虑高频数据影响的BEKK-RCOV和BEKK-TSCOV模型,这两类模型将高频数据引入到协方差阵估计过程中的同时,还可以对协方差阵直接进行预测,避免了预测模型的选择困难问题,并且提高了协方差阵的估计效率.通过实证研究发现:BEKK-RCOV和BEKK-TSCOV模型估计和预测效果明显优于BEKK模型,将其应用在投资组合时,使投资者获得了更高的收益.     

简约SUR模型参数的协方差改进估计

考虑了SUR模型及其两个简约模型,给出简约模型下未知回归系数及其可估函数的协方差改进估计,并证明了在一定条件下该估计仍然是相应参数在原模型下的协方差改进估计.     

NGARCH模型在证券投资风险分析中的应用

应用NGARCH模型在三种分布假设下对上证综合指数进行了V aR风险值估计,并且与GARCH模型和APARCH模型估计结果作比较,通过返回检验,发现NGARCH模型应用于V aR估计是统计有效的,且优于GARCH和APARCH模型.     

多元秩-序模型中回归系数的估计

通过对多元秩.序模型的研究得到了模型的逆回归性质,基于该性质提出了回归系数的估计方法.当自变量满足线性条件时,不用预先设定扰动项的具体分布便可以得到回归系数方向的估计,并且这个估计与回归系数只相差一个正常数因子.证明了估计是√n相目合的.模拟结果表明估计有良好的大样本性质.     

线性模型中M估计分布的随机加权方法逼近

在线性模型中,M估计的渐近分布通常都涉及到不易估计的未知误差分布的某些量,如果要估计渐近方差,就需对这些冗余参数进行估计.利用随机加权方法可以避免先对误差分布中的冗余参数进行估计.给出了当自变量是随机变量时,M估计分布的随机加权逼近,证明了M估计分布的随机加权逼近是一致相合的.当取不同的凸函数,样本大小和随机权时,进一步利用蒙特卡洛方法研究估计分布.研究表明随机权取泊松权时,不仅达到同样的效果而且可以减小计算量.     

增长曲线模型回归系数线性估计的泛容许性

本文讨论增长曲线模型回归系数的线性估计的容许性.我们给出了回归系数线性估计的泛容许性定义,并在某些线性估计类中得到了泛容许估计的充要条件.     

半参数回归模型的一类压缩估计

研究了半参数回归模型的参数估计问题,利用压缩估计方法给出了模型的一类有偏估计,并与最小二乘估计、岭估计、几乎无偏岭估计进行了比较.在均方误差意义下,新的压缩估计明显优于最小二乘估计.最后讨论了有偏参数选取的问题.     

信用传染违约Aalen加性风险模型

本文考虑了基于加性风险模型的信用风险违约预报模型,不但考虑了宏观因素和公司个体因素,并且通过引入行业因素来刻画公司间可能存在的不同于宏观因素的信用传染效应,由此克服了以往模型对违约相关性的低估.本文在参数加性风险模型下给出极大似然估计及渐近性,提出两种估计方法并比较二者表现,得到最优权估计更加有效.同时本文还考虑了半参数的风险模型,并基于鞅的估计方程得到其估计及渐近性,均得到不错的结果.     

基于混合地理加权回归模型的小域估计

近年来,基于空间模型的小域估计方法在抽样调查领域得到越来越多的关注.提出了一类混合地理加权单元层次小域模型用以刻画空间非平稳性,其中回归系数一部分为常数,另一部分则是随着地理位置的变化而变化.基于模型给出了域均值的估计,并研究了该估计量的均方误差及其估计.