美式期权定价中非局部问题的有限元方法

在本文中 ,我们关心的是美式期权的有限元方法 .首先 ,根据 [4 ]我们对所讨论的问题引进一个新奇的实用的方法 ,它涉及到对原问题重新形成准确的数学公式 ,使得数值解的计算可以在非常小的区域上进行 ,从而该算法计算速度快精度高 .进而 ,我们利用超逼近分析技术得到了有限元解关于 L2 -模的最优估计 .     

两个回归函数相等的Bootstrap检验

两个回归参数相等性检验一直是统计界感兴趣的问题之一．在这篇文章中，四个检验统计量被用于度量两曲线的差异，在原假设下统计量的分布采用向量数据的重复抽样来逼近，并给出了—些模拟结果．     

广义集值强非线性拟变分不等式

本文引入并研究一类新的广义集值强非线性拟变分不等式,讨论这类广义集值强非线性拟变分不等式解的存在性以及由算法所构造的迭代序列的收敛性.我们的结果改进和发展了Noor,Siddiqi和Ansari等人近期的一些主要结果.     

RAR模型的参数估计方法

本文考虑零均值的平稳AR（P）序列与一个非随机的趋势项的这合模型．假设趋势项可以表咸有限个已知的线性无关基画数的线性组合.这种模型有广泛的应用．本文针对这类模型，给出了参数估计方法，并给出了计算参数估计值的迭代算法．模拟计算表明，这种方法计算方便，精度高．     

求解一类变形变分不等式的投影收缩算法及其性质

对一类变形的变分不等式：求，使得提出了一类投影收缩算法，并得到了该算法的收敛性及相关性质．     

多重积分Nash平衡点的Lipschitz估计

设F（p，q）和G（p，q）在无穷远点的邻域内是分别关于p和q的近似凸函数，且具有二次增长．考虑由F和G构成的一对定义在Soblev空间中的泛函．本文利用blowup技巧，证明了这样一对泛函的Nash平衡点实际上是Lipschitz连续的．     

非线性回归模型参数估计的一个新算法

近年来,非线性回归的研究受到极大的重视.Ratkowsky(1983)总结了非线性回归分析的近代发展,著成专著.韦博成从微分几何的观点对非线性回归分析作了处理.究其原因,一方面因为线性回归分析的研究已臻完善;另一方面因为在实际应用时,非线性情形遇到最多,如由物理,化学,生物,地学等学科的实验所得到的模型几     

随机权函数非线性回归模型的异方差统计分析

在回归分析中，随机误差是否存在方差齐性是理论与实际工作者都十分关心的问题，方差齐性假设并不总是正确的，在线性和非线性回归中关于异方差的诊断问题已有许多讨论（[1],[2],[4],[5]）。本文在韦博成（1995）讨论了加权非线性回归模型的基础上，用随机系数的方法，讨论随机权函数非线性回归模型中的异方差检验问题，得到了方差齐性检验的似然比统计量和score统计量，同时，当模型存在异方差时，本文给出了估计方差的一种方法。     

无偏的岭回归迭代算法

本文探讨线性模型的无偏的岭回归迭代算法,这种算法保持最小二乘法的性质,当存在较为严重的共线性时,它能给出较为精确的参数及其协差阵的估计值;当存在严格的共线性时,给出参数及其协差阵的无穷多解中的一个,这个解由初值决定。文章还给出了算法的收敛性及一些其它性质的证明。