具有稳定分布噪声的ARMA模型的贝叶斯分析及应用北大核心CSCD

稳定分布是正态分布的推广,能够描述诸如方差无限、厚尾、有偏等非正态特征.但该类分布由于通常没有显式的密度函数,这给建模、分析带来了困难.本文采用数据扩充法、切片抽样法以及MCMC方法,给出了具有稳定分布噪声的ARMA模型更为简洁、有效的贝叶斯建模方法.通过对两个模型的模拟分析,说明了稳定分布的一些统计性质和文中建模方法的有效性.将模型应用于一个实际数据集,演示了该类模型的建模方法并展示了该类模型的一些优势.     

CE模型下指数分布步加试验的贝叶斯估计

本文利用Gibbs抽样法得到了CE模型下指数分布场合步进应力加速寿命试验的多层Bayes参数估计,最后通过模拟比较表明多层Bayes估计比最大似然估计更加有效而实用。     

基于稳定分布的PARCH模型

本文首先介绍了稳定分布和基于正态分布、稳定分布的PARCH模型,并通过股票指数收益率的稳定化PP图和直方图发现其具有高峰厚尾特征.最后,通过上证指数的VaR计算,得到在金融风险度量中基于稳定分布的PARCH模型比基于正态分布的PARCH模型更加有效。     

Weibull分布步进应力加速寿命试验的Bayes估计

本文研究了定时和定数截尾情形CE模型下Weibull分布场合步进应力加速寿命试验的Bayes估计.利用加速系数和加速方程将各种加速应力水平下的尺度参数换算为正常应力水平下的尺度参数,从而获得含正常应力下尺度参数的似然函数.在参数先验的选取时,尺度参数和加速系数分别取共轭先验和无信息先验,当形状参数m<1和m>1时分别取Beta分布和Gamma分布作为其先验.在平方损失下,利用Gibbs抽样和切片抽样给出了该模型参数的Bayes估计.最后,通过Monte Carlo模拟表明该Bayes估计是有效的.     

加速方程有偏场合下加速寿命试验的稳健设计

考虑在加速寿命试验中,当假定的加速模型不是转化应力的线性模型时,模型参数的极大似然估计的近似分布。研究在一定的条件下,获得正常应力下寿命分布的p分位寿命估计的最优稳健设计方法。并通过数值例子说明方法的有效性。     

逐步增加Ⅱ型截尾下指数分布恒加试验的统计分析

本文对逐步增加Ⅱ型截尾下指数分布场合恒定应力加速寿命试验进行了统计分析,得到参数的最大似然估计存在唯一的充要条件。最后通过模拟例子表明最大似然估计是有效的。     

石化装置气体泄漏频率的贝叶斯分析

石化气体在贮存或运输过程中会因其装载的设备(或其部件)的损坏可能引起气体的泄漏,从而产生非常严重的后果;如何整合这些设备的泄漏频率数据并对其进行有效的统计分析是一个非常重要和实际意义的课题。本文旨在不考虑气体压力的前提下,采用贝叶斯方法来分析装载石化气体的设备的泄漏频率与泄漏面积的关系。     

三参数Weibull分布参数的Bayes估计

给出了三参数Weibull分布参数Bayes估计的两种方法,其一基于Laplace数值积分法,其二基于Gibbs抽样方法.模拟例子说明了估计方法的有效性.     

稳定分布及其在金融中的应用

本文较为详细地介绍了稳定分布的一些基本性质, 并通过股票指数收益率的稳定化PP图和直方图发现其具有高峰厚尾特征\bd 统计分析表明, 用稳定分布去刻画收益率分布的比其它分布更加有效\bd 最后介绍了稳定分布在金融风险度量应用中的有效性.     

三参数Weibull分布的渐近广义最小二乘估计

三参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布是可靠性统计中一个极为重要的分布．本文将利用二步迭代方法给出分布中三个参数的一种渐近广义最小二乘估计,并进一步将结果推广至截尾和缺失数据场合．摸拟表明这种参数估计方法具有既简便又有效的优点．