Cox-Ingersoll-Ross模型的统计推断

本文研究了Cox—Ingersoll—Ross模型的统计推断问题.给出了CIR过程的平稳均值m与平稳方差v的矩估计,并利用m和v给出了CIR过程中尺度参数α与波动率β之间的关系,讨论了参数α的条件矩估计和渐近极大似然估计.并通过数值模拟对条件矩估计,渐近极大似然估计这两种方法作了比较.     

Pareto分布在逐步Ⅱ型区间删失下的参数估计

本文研究Pareto分布在逐步Ⅱ型区间删失的情形下参数的估计和性质,给出了参数的极大似然估计及其Newton-Raphson求解算法,并证明了在一定条件下极大似然估计的相合性及渐近正态性.     

随机截尾情形下MOBVE分布的统计推断

本文讨论联合生存函数的二元指数分布（ＭＯＢＶＥ）的统计推断问题，随机截尾寿命试验下的元件和患联系统的寿命试验数据被联合作用，文中给出了参数的极大似然估计并讨论了它们的渐近性质，还得到了若干关于参数的假设的渐近检验程序。     

非正则位置参数模型中的拟极大似然估计

当分布密度的形式未知时，参数的极大似然估计没有明确的解析表达式，也不能通过设计算法由计算机运算得到。本文我们将从该分布中抽取的样本当作是来自另一个形式已知的分布密度的样本，该已知分布密度的选取依赖于未知的分布密度，但是具有与未知分布相似的边界性质。基于这两个分布族，我们提出了拟极大似然估计的概念，同时，对这种拟极大似然估计的渐近性质进行了讨论。结果表明拟极大拟然估计与极大似然估计有关相同的渐近性质，并且由于拟极大似然估计的获得不依赖于未知分布密度的形式，只与一已知的分布密度有关，使得通过计算机可以实现对其的求解。     

基于成败型不完全数据的参数估计

本文给出了基于成败型不完全数据参数的极小x~2-估计、经验极小x~2-估计和极大似然估计的强相合性、渐近正态性,及模型的x~2检验。     

有限混合Laplace分布回归模型局部估计的EM算法

本文研究了一类有限混合Laplace分布回归模型的局部极大似然估计问题. 利用核回归方法和最大化局部加权似然函数的EM算法, 获得了参数函数的局部极大似然估计量, 并讨论了它们的渐近偏差, 渐近方差和渐近正态性. 推广了有限混合回归模型下局部非参数估计的结果.     

一类零膨胀广义线性模型极大似然估计的相合性与渐近正态性

讨论了响应变量为单参数指数族且在零点处膨胀的广义线性模型的大样本性质,对其参数进行了极大似然估计,给出了一些正则条件.基于所提出的正则条件,证明了模型参数极大似然估计的相合性与渐近正态性.     

基于ARFIMA-GARCH模型的混成检验

本文研究了ARFIMA-GARCH模型的混成检验问题.基于拟极大指数似然估计,给出了平方残差自相关函数的渐近性,进而建立了基于平方残差自相关函数的混成检验统计量.通过实例分析,表明可利用基于平方残差自相关函数的混成检验统计量来诊断检验由拟极大指数似然估计方法拟合的ARFIMA-GARCH模型.     

多元极值分布参数的最大似然估计与分步估计

本文考虑多元极值分布的参数估计，给出了分步估计渐近协差阵的近似表示，并对维数P=2，5及相关参数α=0．001，0．01；0．1（0．2），0．9；0．99，0．999的各种组合，计算了分步估计关于最大似然估计的渐近效率，分析了各种参数及维数对渐近效率的影响．分步估计是一种合理、简单而且有较强实用意义的估计方法．     

竞争风险混合模型的参数估计与检验

本文在独立同分布I型区间删失情形下,研究了竞争风险混合模型中当参数真值是内点时,参数极大似然估计的性质,获得了其强相合性和渐近正态性.在较为宽松的条件下,给出了竞争风险混合模型参数序关系假设检验的检验方法,同时得到了似然比检验统计量及其在零假设下的渐近分布为加权x~2分布,并给出了—个例子并进行了功效比较.