纵向数据下半参数回归模型估计的渐近性质

本文考虑纵向数据下半参数回归模型: $y_{ij}=x_{ij}'\beta+g(t_{ij})+e_ij},\;i=1,\cdots,m,\;j=1,\cdots,n_i$. 基于最小二乘法和一般的非参数权函数方法给出了模型中参数$\beta$和回归函数$g(\cdot)$的估计, 并在适当条件下证明了$\beta$估计量的渐近正态性和$g(\cdot)$估计量的最优收敛速度\bd 模拟结果表明我们的估计方法在有限样本情形有良好的效果     

纵向数据下半参数回归模型估计的收敛速度

考虑纵向数据下半参数回归模型:yij=x′ijβ+g(tij)+eij,i=1,…,n,j=1,…,mi.基于最小二乘法和一般的非参数权函数方法给出了模型中参数β和回归函数g(·)的估计,并在适当条件下证明了参数分量β的估计量的强收敛速度和未知函数g(·)的估计量的一致强收敛速度.     

LaSalle''''s Theorem for Stochastic Differential Equations

In this paper, we establish a the LaSalle's theorem for stochastic differential equation based on Li's work, and give a more general Lyapunov function which it is more easy to apply. Our work has partly generalized Mao's work.     

我国农村居民消费与经济增长区域差异性的实证分析

利用1996-2010年27个省(市)的省际面板数据,基于非参数核估计方法,建立农村居民八大消费支出与国内生产总值(GDP)的变系数固定效应半参数计量经济模型,实证分析了我国东、中、西部农村居民消费结构对经济增长影响的区域差异性。计算显示半参数面板数据模型的平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)相比线性面板数据模型显著的减小,模型分析结果表明,东部地区农村居民各类消费支出对经济增长贡献排列顺序依次为教育文化娱乐-食品-其他杂项-家庭设备-交通通讯-居住-衣着-医疗保健;中部为其他杂项-家庭设备-交通通讯-衣着-医疗保健-教育文化娱乐-食品-居住;西部地区为家庭设备-交通通讯-其他杂项-食品-医疗保健-居住-教育文化娱乐-衣着。最后,根据分析结果提出相关的政策性建议。     

广义正交表正交性的等价条件

广义正交表是一种类似于正交表的新设计.正交平衡性是广义正交表必须满足的基本要求之一,它是正交表正交性的推广,它能够使得试验因子在方差分析中保持柯赫伦定理成立,因而可以像正交表一样进行试验设计和方差分析,从而不但保证其数据分析模型符合"不自生"逻辑,而且也可以保证试验因子的各种关系比较的数据分析结论具有客观一致性和可重复再现性,但试验次数大幅减少.利用矩阵象技术,提出并证明了广义正交表的组合正交性不但等价于其矩阵象的正交性,而且也等价于其广义关联矩阵的正交性.借助于SAS软件可以方便快速的验证某些区组设计相应的行列设计是否为广义正交表.     

正交平衡区组设计统计分析模型的参数估计

正交平衡区组设计(或者广义正交表)的数据分析类似于正交拉丁方(或者正交表)的数据分析,但试验次数大幅减少.引入了相遇平衡区组设计矩阵象的概念,定义了一种基于正交相遇平衡区组设计(或者广义正交表)的统计分析模型,根据这个模型,推导得到了参数的最小二乘估计.     

正交平衡区组设计矩阵象的概念及其基本定理

给出了正交平衡区组设计(或广义正交表)的矩阵象的概念及例子,证明了矩阵象的几个基本定理,得出了正交平衡区组设计的正交性等价于矩阵象的正交性的重要结论,从而为利用正交平衡区组设计进行数据分析提供了理论依据.     

随机利率下期权定价的探讨

利用Ho-Lee和Vasicek模型的简化形式推导出了Black-Scholes假设下的随机利率欧式期权定价公式,对无风险利率是常数的期权定价模型进行扩展,并与一般情况进行了分析与比较。     

纵向数据下半参数回归模型的统计分析

对于纵向数据下半参数回归模型,基于广义估计方程和一般权函数方法构造了模型中参数分量和非参数分量的估计.在适当的条件下证明了参数估计量具有渐近正态性,并得到了非参数回归函数估计量的最优收敛速度.通过模拟研究说明了所提出的估计量在有限样本下的精确性.     

随机微分方程LaSalle定理

In this paper, we establish a the LaSalle's theorem for stochastic differential equation based on Li's work, and give a more general Lyapunov function which it is more easy to apply. Our work has partly generalized Mao's work.