误差为ARMA(1,1)的非线性回归模型相关性和异方差的检验

本文讨论了误差为ARMA（1,1）序列的非线性回归模型。首先得到随机误差相关性和异方差性检验的似然比检验统计量和Score检验统计量;其次利用参数正交变换,得到了修正的似然比检验统计量和修正的Score检验统计量,推广了韦博成、胡跃清（1994）的结果和韦博成（1995）的结果;最后给出了几种特殊情形的似然比检验统计计量和Score检验统计量。     

DBL(1,0,1)误差非线性回归模型相关性和方差齐性的检验

讨论了具有双线性DBL(1，0，1)误差的非线性回归模型的相关性和方差齐性的检验问题，用Score检验方法给出了双线性项检验以及相关性和方差齐性同时检验的检验统计量，并用随机模拟验证了检验方法的正确性；推广和发展了具有线性序列误差回归模型的结果；最后将结果应用于DBL(0，1，1)误差的非线性回归模型。     

具有AR(2)误差非线性回归模型的联合检验

在讨论了具有AR(2)误差的非线性回归模型相关性和异方差性的联合检验的基础上, 首先导出了关于误差相关性和异方差性的似然比检验统计量和Score检验统计量, 然后根据参数正交变换, 得到了修正的似然比检验统计量和修正的Score检验统计量, 推广了文献［1］的结果。     

基于ABC-SMC回归算法具有观测噪声的AR(p)模型的参数估计

利用近似贝叶斯序贯蒙特卡洛(ABC-SMC)回归算法给出了具有观测噪声的AR(p)模型的参数估计.首先采用前p阶样本自协方差函数作为统计量,对具有观测噪声的AR(p)模型参数后验分布进行ABC-S M C抽样;然后利用回归模型对抽样进行调整,从而得到参数后验分布的样本;最后通过数值模拟,与ABC算法、ABC-SMC算法...     

异方差非线性模型中QLE的渐近性质

在一类异方差非线性模型中，在一定正则条件下，证明了回归参数的拟似然估计（ＱＬＥ）的唯一存在性、强相合性及渐近正态性；最后导出了估计量的渐近方差的相合估计；从而进一步推广和发展了Ｍｃｃｕｌｌａｇｈ（１９８３）、Ｊｅｎｎｒｉｃｈ（１９６９）及Ｗｕ，ｃ·Ｆ（１９８１）的结论。     

几种异方差检验方法的比较

经典线性回归模型的一个重要假设就是回归方程的随机扰动项具有相同的方差 ,也称同方差性 .但在大多数经济现象中 ,回归方程的扰动项的方差随观察值的不同而变化 ,这种模型称为异方差模型 .如果对异方差模型进行OLS估计 ,就会产生严重的后果 ,因此 ,选取适当的异方差的检验方法是极其重要的 .本文对帕克检验、格莱舍尔检验、戈德菲尔德 -匡特检验作随机模拟 ,并对这几种方法略作比较 .     

影响图在非线性回归异方差检验中的应用

提出把加权非线性回归模型看作一个扰动模型,利用影响图的正则曲率研究了此模型的异方差检验问题,并在此基础上得到了改进的Score统计量。最后用具体的数值实例说明所得结论的有效性。     

异方差的两级套模型的方差分量的检验

利用广义p值的概念,研究了异方差的两级套模型的方差分量的精确检验问题,并在异方差的情况下比较两个两级套模型的方差分量.基于广义p值获取精确检验的方法,具有计算简便、易用于小样本问题的特点.     

非线性回归模型误差方差的经验似然估计

应用经验似然方法得到了非线性回归模型误差方差的经验似然估计,并证明了估计量的渐近正态性.通过数据模拟发现,经验似然方法得到的渐近方差比传统残差平方和方法得到的估计更小.     

自回归条件异方差模型的模拟

通过介绍怎样利用SAS/ETS中的自回归(Autoreg)过程实现条件异方差(ARCH)模型数据的分析,将理论与实践相结合,利用SAS/IML软件模拟两组(一组为ARCH(q)模型,另一组为AR(m)-ARCH(q)模型)ARCH数据,然后调用自回归过程对两组数据分别用相应ARCH模型进行效据拟合,得到理想结果.     

具有AR（1）误差的非线性混合效应模型中自相关系数的扰动诊断

随机效应模型广泛应用于刻画重复测量数据的特征,对该模型进行统计诊断是非常有必要的。笔者利用影响曲率对具有AR(1)误差的混合效应模型中的自相关系数扰动进行了分析,讨论了具有AR(1)误差的混合效应模型的自相关系数扰动诊断,并利用橘树生长数据分析证明了该诊断方法的有效性。     

具有AR（p）误差的半参数回归模型的统计诊断

旨在探究具有AR（p）误差的半参数回归模型的统计诊断．首先对其误差的相关性进行了消除,然后基于数据删除模型对模型进行了统计诊断,得到了估计的诊断公式．最后运用实例说明该方法的有效性．     

AR(p)模型的诊断定理及其应用

基于一个时间序列的观察值和其估计值，给出了一个AR(p)模型的诊断定理，并证实了对发展变化较为健康的经济时序数据，比如我国的国内生产总值(1952年～1999年)，我们能用AR(p)模型很好地来刻画．     

AR(p)扰动下最小均方误差受控过程的联合监控

针对最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)受控过程联合监控可控输入与过程输出这一问题,在任意阶自回归AR(p)平稳扰动模型下开发了一种通用的联合控制图,并将界内点排列非随机判异规则引入其中.同时,对AR(p)平稳扰动模型下生产过程的MMSE控制器和输入与输出的平均链长(Average Run Length,ARL)进行了推导.最后,通过仿真实验验证了该联合控制图的有效性.     

误差为AR(1)情形的半参数回归模型拟极大似然估计的存在性

在误差为AR(1)时间序列的情形下,给出了半参数回归模型的拟极大似然估计方程,并研究了拟极大似然估计量的存在性。     

多维AR（p）模型的估计理论及应用

叙述了多维AR(p)模型的分析与处理方法、多维AR(p)预测模型的建模过程及参数估计的计算方法，并将该模型在测井曲线的预测中加以实际应用．应用结果表明：本预测模型对多维动态数据进行预测是可行的。     

非线性p(x)-Kirchhoff方程在动态边界条件下的非全局存在性(英文)

考虑在动态边界条件下,非线性p(x)-Kirchhoff方程组解的非全局存在性,该方程组带有非线性外力项Q和非线性源项f.通过研究方程组解的自然能量,证明在初始能量小于一个临界值时,方程组解的非全局存在性.并将带有拟线性齐次p-拉普拉斯算子的p-Kirchhoff方程组推广到p(x)-Kirchhoff方程组,该方程组近年被用来模拟很多现象.     

变结构非线性模型的Score统计量的影响分析

对于具有结构变化的非线性回归模型,为了识别出数据对其阶段异方差Score检验统计量的影响,提出采用梯度方向探讨了模型中响应变量及自变量的微小扰动对于该模型的Score统计量的局部影响,分别得到了度量最大局部影响的诊断统计量.将所得统计量应用于2个澳大利亚南方地区栽培洋葱而得到的产量和密度数据,并识别出了其中的影响点.     

广义非线性混合效应模型的变离差检验

应用混合效应方法研究了广义族非线性模型的变离差检验问题。对离散和连续两类指数族分布，提出了若干个有效的检验统计量，所有统计量都可用简单、便于计算的矩阵公式来表示，这些结果和方法可应用于广泛的实际问题与实际模型并利用务浆渗透数据来说明方法的有效性。