方差保费准则下的最优脉冲控制

本文研究保险公司在有再保险控制下的最优脉冲分红问题. 对保险公司的理赔损失, 假定有两家再保险公司参与分保, 且保险公司与两家再保险公司采取不同参数下的方差保费准则. 进一步, 假定保险公司有股东红利分配, 且每次分红有固定交易费和比例税收, 即脉冲分红. 在扩散逼近模型下, 本文应用随机动态规划方法研究破产前的最大期望折现分红, 给出值函数的解析表达式, 进而获得最优再保险策略和分红策略的具体形式.     

非参数异方差回归模型的局部多项式估计——基于农村居民消费与收入的实证分析

本文主要研究非参数异方差回归模型的局部多项式估计问题.首先利用局部线性逼近的技巧,得到了回归均值函数的局部极大似然估计.然后,考虑到回归方差函数的非负性,利用局部对数多项式拟合,得到了方差函数的局部多项式估计,保证了估计量的非负性,并证明了估计量的渐近性质.最后,通过对农村居民消费与收入的实证研究,说明了非参数异方差回归模型的局部多项式方法比普通最小二乘估计法的拟合效果更好,并且预测的精度更高.     

基于M估计的纵向数据线性混合模型中方差的齐性检验

本文对纵向数据的线性混合模型,用Fisher得分法得到了参数的M估计(稳健估计),给出了其渐近性质,研究了M估计下异方差的Score检验问题,并对检验统计量的功效进行了模拟,最后通过葡萄糖数据的实例说明了本文方法的有效性。     

均值-方差准则下具有利率和通胀双重风险的资产负债管理问题

在均值-方差准则下研究具有利率风险和通胀风险的资产负债管理问题.首先,利用Lagrange乘子技术将这个资产负债管理问题转化为一个标准的均值-方差有效问题.然后,利用Hamilton-Jacobi-Bellman方法、偏微分方程方法和Lagrange对偶定理得到原问题有效的投资策略和有效前沿的解析表达式.最后,在解析表达式的基础上,通过数值算例分析了模型主要参数对投资策略和有效前沿的影响.     

基于极大似然的异方差多正态总体均值的参数Bootstrap检验

本文考虑了异方差下多正态总体均值的检验问题。传统检验方法多为近似分布检验,且受总体数目及其样本量的影响较为严重,只有在总体数目较少、样本量适中或较大时才能很好的控制第一类错误。较近提出的参数bootstrap检验有效解决了在总体数目较多时检验的任意性,但在总体样本量都较小时,检验控制第一类错误倾向保守,或总体中存在个别样本量较少时犯第一类错误概率上升。本文从极大似然的角度推导出具有修正权重的极大似然检验统计量,并与bootstrap方法有效的结合,得到新的参数bootstrap检验方法。通过Monte Carlo模拟第一类错误和检验的势与Welch检验和广义F检验进行比较,结果表明本文提出的极大似然参数bootstrap检验在总体数目较多和存在小样本量时,均能很好地控制第一类错误,同时且有较好的势,适用范围更加广泛。     

MEMS惯性传感器随机误差分析与去噪研究

针对MEMS传感器中存在的误差,采用Allan方差法分析法分析其存在的误差类型,并通过改进小波阈值函数、调整分解尺度观察存在的误差项在去噪前后的变化,探究各误差项与阈值函数、分解尺度之间存在的关系,从而有针对性地对MEMS惯性传感器中存在的特定随机误差进行降噪。结果表明：几类改进阈值函数对角(速)度随机游走的抑制效果与软、硬阈值函数无明显差异,效果并不理想;不同的尺度分解可以去除不同的误差项,从而提高MEMS传感器精度。     

权回归与一般影响度量

权回归模型是近年来文献中较多涉及的一种.本文从回归诊断的角度进一步研究了它的若干问题.如扰动、影响度量及估计效率等.由于这类模型的一般性,因而本文的结果均可看作回归诊断中较成熟的一些结论的推广.     

变分量子Monte Carlo的一个新算法

提出变分量子MonteCarlo(VMC)计算的新算法-极小化方差(MV)方法.它从局域能的内部结构出发,直接削减其波动以达到将VMC的方差减到极小的目的.给出了局域能的分析表达式,导出VMC的极小方差原理,并建立方差极小化的计算步骤.     

分数布朗运动模型的分维的估计方法(英文)

本文探讨分数布朗运动模型的分维的统计确定问题,给出几种新的估计方法．