BERRY-ESSEEN BOUNDS OF ERROR VARIANCE ESTIMATION IN PARTLY LINEAR MODELS

§1.ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＣｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｍｏｄｅｌｇｉｖｅｎｂｙＹｉ=ｘｉτβ ｇ(ｔｉ) εｉ,ｉ=1,…,(1.1)ｗｈｅｒｅｘｉ=(ｘｉ1,…,ｘｉｐ)τ(ｐ1)ａｎｄｔｉ(ｔｉ∈[0,1])ａｒｅｋｎｏｗｎｄｅｓｉｇｎｐｏｉｎｔｓ,β=(β1,…,βｐ)τｉｓａｎｕｎｋｎｏｗｎｐａｒａｍｅｔｅｒｖｅｃｔｏｒａｎｄｇｉｓａｎｕｎｋｎｏｗｎｆｕｎｃｔｉｏｎ,ａｎｄεｉａｒｅｉ.ｉ.ｄ.ｒａｎｄｏｍｅｒｒｏｒｓｗｉｔｈｚｅｒｏ0ａｎｄｖａｒｉａｎｃｅσ2.Ｔｈｅｍｏｄｅｌｄｅｆｉｎｅｄｉｎ(1.1)ｂｅｌｏｎｇｓｔｏｔｈｅｃｌａｓｓ…     

关于“t,F显著性检验应用中的一个问题”之我见

在应用ｔ、Ｆ检验时，要严格地区分方差齐性与方差非齐性两种不同的情况。在两种不同的情况下，计算总方差与自由度所用的公式是不同的。     

杨氏模量的不确定度评定

本文介绍杨氏模量的不确定度计算方法。     

关于数量化理论I的一个性质

处理定性数据的数量化理论是多元分析的一个分支．这一理论在国内外地质、气象、环境保护、医学等领域的研究中获得了很好的应用．为了将这理论应用到经济领域中去，笔者对数量化理论Ｉ的性质进行了探讨．本文的主要结果是证明了：从预测的角度看，数量化理论Ｉ与多因子无交互作用方差模型是等价的．     

关于误差方差估计渐近正态收敛速度的上,下界

考虑线性回归模型 Y_■=x_4~′β+e_■ i=1,2,…设误差序列■,i≥1满足条件:e_■ i≥1 i.i.d.,Ee_1=0,Ee_1~2=σ~2>0,∞>Var e_1~2=τ~2>0。记■_n~2=1/(n-r){sum from j=1 to n e■-sum from k=1 to r (sum from j=1 to n a_(akj)■_j)~2} δ(n)=τ~(-2)E(■_1~2-σ~2)~2I_((|■-σ~2|≥■τ)+τ~(-3)n~(1/2)|E(■_1~2-σ~2)~3I_((|■_1~2-σ~2|<(nτ)~(1/2))+τ~(-4)n~(-1)E■_1~2-σ~2)~4I_((|■-σ~2|0使得■|P(■_n~2-σ~2)/(Var■_n~2)~(1/2))≤x)-Φ(x)|≤C(δ(n)+n~(-1/2)) ■|P(■_n~2-σ~2)/(Var■_n~2)~(1/2))≤x)-Φ(x)|+n~(-1/2)≥C_1δ(n)。     

方差的经验似然比置信区间估计

本文给出了方差的经验似然比置信区间估计。     

方差分析模型中参数的经验Bayes估计及其优良性问题

本文考虑单向分类的方差分析模型，构造了Ｐ′α的线性Ｂａｙｅｓ估计和经验Ｂａｙｅｓ（ＥＢ）估计，此处αａ×１是效应参数向量，Ｐａ×ｋ是常数矩阵．在较一般的条件下，基于均方误差矩阵准则和ＰｉｔｍａｎＣｌｏｓｅｎｅｓｓ准则，我们分别证明了ＥＢ估计优于最小二乘估计     

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。     

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.     

中国证券市场股指波动的条件异方差特性分析

股指的波动具有持续性、集聚性 ,如何进行判别 ?本文用 Garch模型理论探讨沪深股指的这种条件异方差特征 ,进一步分析波动是否影响股指未来变化 ,以及股市对利好、利空的消息是否存在不对称的反映。同时 ,比较不同类型的股指的共性及差异 ,并对上述现象作了解释和说明。