一类SUR模型参数两步估计的有限样本结果

对于m（3）SUR模型（1），其设计矩阵满足条件（4），本文得到了回归系数βi（i＝1，…，m）的两步Aitken估计的精确协方差表达式，从而获得了两步估计优于LS估计的有限样本性质．特别是，当m＝3时本文结果可以与Revankar（1974）给出的一类两方程SUR模型结果相比较.     

基于Ohlson模型的企业权益价值自适应估计

企业价值估计是投资的基础.1995年,J.Ohlson将超额收益RI（Residual Income）用于企业价值估价,形成了企业价值估价的一个分支.然而,Ohlson模型要求正确估计收益率和未来各期的超额收益,在应用上有明显的局限性.本文以Ohlson超额收益估价模型为基础,结合Gordon增长模型,建立了一个企业权益资本价值估价新模型.对该模型的参数估计,我们采取逐步迭代的方法,逐步吸收企业成长过程中的信息,不断修正模型参数,直至得到“满意”的参数.我们证明了这个参数估计过程是收敛的,因此新模型有更好的可操作性.     

多元测量误差模型的稳健GM-估计量

由于EV（Errores-in-Variables)模型（也称测量误差模型）的最大似然估计由正交回归给出，而正交回归对污染数据是敏感的，所以，需要采用稳健的统计方法来估计模型参数。本文在多元EV模型中引入稳健GM-估计量，把一元正态EV模型的若干结果推广到多元情形，所得的稳健性结果不仅更具一般性，而且还修正了文献中对一元情形给出的一个错误结果。     

求参数置信限的一种方法

本文介绍一种找参数精确置信限和置信区间的一般方法,关键想法是在样本空间中定义一个序。本文主要考虑单参数统计模型，对序的优良性（即相应的置信限的优良性）作了讨论，指出应以得分函数的大小为依据在样本空间中定义序。还证明了用最大似然估计定义序得到的置信限是一个单调函数的唯一零点，从而通过解方程算出置信限。     

单相关回归模型的效率及其模拟分析

本文研究一类单相关回归模型的效率及其应用,证明了对单相关回归模型的任一可估函数ｃ′β＝ｃ′（Ｘ′Ｘ）－Ｘ′Ｙ的最小二乘估计（ＬＳ）都是最佳线性一致无偏估计（ＢＬＵ）,给出了这类模型的均方误差比效率的下确界（ｉｎｆρＭＳＥＲ）．同时研究了用最小二乘估计代替最佳线性一致无偏估计时应注意的问题     

基于截尾数据指数Pareto分布应力-强度模型的可靠性

在II型双截尾删失计划下，讨论了当系统被独立的随机施加指数Pareto （EP）压力时的系统可靠性问题.作者给出了系统可靠性参数的不同点估计和区间估计，其中点估计包括一致最小方差无偏估计（UMVUE）和最大似然估计（MLE）；区间估计包括精确置信区间，近似置信区间和bootstrap的区间估计.为了评价不同估计方法效果，作者提供数值模拟结果；最后提供了一个真实数据的分析结果来演示本文提出的方法.     

R（0，θ）分布族参数的矩估计与最大似然估计

本文讨论了均匀分布族｛Ｒ（０，θ），θ＞０｝中参数θ的矩估计及最大似然估计的效率及相合性，结果表明θ修正后的最大似然估计要优于θ的矩估计。     

VALUE-AT-RISK的核估计理论

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.木文基于非参数核估计方法,通过拟合实际数据过程的分布,构造了VaR的估计.在合适的相依数据条件下,证明了该估计量的渐近正态性,并给出了渐近方差的估计.由此表明:本文所构造的估计量不仅比参数模型具有更广泛的适应性,而且如同参数模型具有n~（-1/2）的收敛速度.本文假设的数据过程避免使用混合性,可很好地适用于金融管理中广泛应用的ARMA与GARCH模型族及非线性模型.     

正态AR(1)模型参数极大似然估计的精确解

本文对正态ＡＲ（１）模型，当Ｒ０已知，且时，证明了极大似然估计存在，但不唯一，这与Ｒ０，Ｒ１两个参数整体求极大似然估计的结果有本质上的不同，同时还研究了极大似然估计（）的数学特性与解析表达式．     

带扩散项单种群模型的精确能控性

本文研究了一类单种群生态模型的精确能控性问题.利用线性化系统的Carleman估计和Kakutani不动点定理,证明了该模型稳态解的局部能控性.它反应了外部控制在种群演变过程中的影响作用.