相依样本下线性模型误差分布的相合估计

对于线性模型狔犻＝狓犻′β＋犲犻，犻＝１，…，狀，设误差序列｛犲犻｝是平稳的α 混合序列，犳（狓）为其 公共的未知密度函数，我们讨论了基于残差的犳（狓）的核估计＾犳狀（狓）＝１狀犪狀∑狀犻＝１犓（＾犲狀犻－狓犪狀）的弱相合性、逐点强相合性、一致强相合性及其收敛速度，其中＾犲狀犻为Ｌ．Ｓ．估计的残差．     

截断样本下最近邻估计的强一致收敛速度

本文用最近邻方法寻找在截断样本下的密度估计,证明它的强收敛性并寻求其收敛速度。在某些截断情况下,本文找到的密度估计的收敛速度不仅达到了最佳并且改进了[4]中的收敛速度。     

独立样本最近邻密度估计的强相合速度

设X，X2，…,Xn是独立同分布样本，具有共同的密度函数f(x),在f(x)满足适当的条件下给出最近邻密度估计的强相合收敛速度，其速度可达到O（n^-1/3(olgn)^1/3。     

最近邻回归估计的渐近正态性

本文研究了最近邻估计问题,在适当条件下证明了它的渐近正态性。     

变参数计量经济学联立模型的二阶段局部线性估计

联立方程计量经济学模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起着重要作用。本文首次利用变参数计量经济学联立模型来研究我国转轨时期的宏观经济,并建立了变参数的二阶段局部线性估计。在宏观经济变量随机设计条件下,研究了估计量的大样本性质。与经典线性联立模型的比较结果表明:我国宏观经济变参数联立模型拟合效果优于线性联立模型。另外它也有助于克服我国经济数据不多而造成的非参数模型应用困难的现实情况。     

强混合样本下最近邻密度估计的渐近正态性

研究了α-混合样本下最近邻密度估计的渐近性质,证明了估计的渐近正态性并且给出了其渐近方差的显式表达式,由此构造了α-混合样本下概率密度的渐近置信区间.     

α-混合随机序列最近邻密度估计的强相合收敛速度

设{Xi）i=1^∞是一维平稳序列，具有公共的未知密度f（x），在{Xi}i=1^∞是α-混合的条件下，给出了f（x）基于前礼个观测值{Xi}i=1^∞的最近邻密度估计的强相合收敛速度，当f（x）满足适当条件，收敛速度可达到0（n^-1/3（ln n）^4（1＋p）／3））．     

误差为线性过程时回归模型的估计问题

对一类非线性回归模型及线性模型，在误差是一个弱平稳线性过程及适当的条件下，获得了估计量的r-阶平均相合性、完全相合性和渐近正态性。     

变参数计量经济学联立模型的局部线性工具向量估计及其性质

联立方程计量经济学模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起着重要作用.利用变参数计量经济学联立模型研究我国转轨时期的宏观经济,并建立了变参数的局部线性工具向量估计.在经济变量随机设计条件下,研究了估计量的大样本性质.与我国宏观经济经典线性联立模型相比,变参数联立模型拟合效果更优.另外它也有助于克服我国经济数据不多而造成的非参数方法应用困难的现实情况.     

NA样本最近邻密度估计的相合性

在NA样本下研究最近邻密度估计的相合性，给出弱相合性、强相合性、一致强相合性以及它们的收敛速度的充分条件．同时研究了失效率函数估计的一致强相合性     

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In this paper, linear regression models with contaminated data are considered. Estimation methods for the regression parameters based on least absolute deviations (LAD) are proposed, and properties of consistency and asymptotic normality of the proposed method are proved under some regular conditions. Simulations are done to assess the properties of the method when sample size is small, and simulation results show that the methods works well.     

Wavelet Estimation in Heteroscedastic Model Under Censored Samples

Consider the heteroscedastic regression model Yi = g（xi） ＋ σiei, 1 ≤ i ≤ n, where σi^2 = f（ui）, here （xi, ui） being fixed design points, g and f being unknown functions defined on [0, 1], ei being independent random errors with mean zero. Assuming that Yi are censored randomly and the censored distribution function is known or unknown, we discuss the rates of strong uniformly convergence for wavelet estimators of g and f, respectively. Also, the asymptotic normality for the wavelet estimators of g is investigated.     

多元非参数计量经济模型的变窗宽局部线性估计

在随机设计(模型中所有变量为随机变量)下,提出了非参数计量经济模型的变窗宽局部线性估计,并利用概率论中大数定理和中心极限定理,在内点处证明了它的一致性和渐近正态性.它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度.     

一类非参数回归模型核估计的渐近性质

研究一类新的非参数回归模型回归函数的核估计问题,其中误差项为一阶非参数自回归方程.通过重复利用Watson-Nadaraya核估计方法,构造了回归函数及误差回归函数的估计量分别为m(.)和ρ(.),在适当的条件下,证明了估计量m(.)和ρ(.)的渐近正态性.     

线性约束下部分线性模型中估计的渐近性质

考虑回归模型yi=x′iβ+ g(ti) + ei, 0 ≤i ≤nr=Rβ其中(xi,ti)是固定非随机设计点列,xi=(xi1,…,xip)′,β=(β1,…,βp)′(p 1) ,g是定义在[0 ,1]上的未知函数,β是未知待估参数,0≤ ti≤1i,ei 是i.i.d随机误差,且Eei=0 ,Ee2i=σ2 <∞.r是一个J维向量,R是一个J* p列满秩矩阵,基于g的估计取一个非参数权估计,本文讨论了在线性约束下β的最小二乘估计的相合性及渐近正态性.     

非参数计量经济联立模型的局部线性两阶段最小二乘估计

联立方程模型在经济政策制定，经济结构分析和经济预测方面起重要作用，本在随机设计（模型中所有变量为随机变量）下，提出了非参数计量经济联立模型的局部线性两阶段最小二乘估计并利用概率论中大数定理和中心极限定理在内点处研究了它的大样本性质，证明了它的一致性和渐近正态性，它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度。     

非参数计量经济联立模型的局部线性两阶段最小二乘变窗宽估计

联立方程模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起重要作用 .本文在随机设计 (模型中所有变量为随机变量 )下 ,提出了非参数计量经济联立模型的局部线性两阶段最小二乘变窗宽估计并利用概率论中大数定理和中心极限定理在内点处研究了它的大样本性质 ,证明了它的一致性和渐近正态性 .它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度 .     

变系数模型的小波估计

变系数模型是近年来文献中经常出现的一种统计模型.本文主要研究了变系数模型的估计问题,提出运用小波的方法估计变系数模型中的系数函数,小波估计的优点是避免了象核估计、光滑样条等传统的变系数模型估计方法对系数函数光滑性的一些严格限制. 并且,我们还得到了小波估计的收敛速度和渐近正态性.模拟研究表明变系数模型的小波估计有很好的估计效果.