异方差半参数变系数部分线性EV模型的经验似然

利用经验似然方法考虑异方差半参数变系数部分线性EV模型中兴趣参数置信域的构造.分别在误差方差已知和未知情形下,构造模型参数部分的经验对数似然比统计量,并验证非参数情形下的Wilks定理成立.模拟研究表明经验似然估计方法具有优良的性质.     

变系数线性EV模型的经验似然推断

考虑变系数线性EV模型,构造了模型中未知系数函数的经验对数似然比统计量.在适当条件下,证明了所提出的统计量具有渐近2χ分布,所得结果可以用来构造未知系数函数的逐点置信域,并给出了未知参数的最大经验似然估计(MELE),证明了其渐近正态性.     

响应变量缺失时纵向数据下变系数部分线性测量误差模型的经验似然推断

将经验似然方法应用于响应变量缺失时纵向数据下变系数部分线性测量模型中兴趣参数置信域,构造了关于参数分量纠衰的分块经验对数似然比函数,进而推导出参数分量纠衰的分块经验似然比统计量及其渐近分布。数据模拟结果表明所提出的经验似然方法在置信区间长度和覆盖率方面要优于正态逼近方法。     

部分函数型EV回归模型的经验似然推断①

针对解释变量带有测量误差的部分函数型线性回归模型,引入一个合适辅助向量,构造出未知参数的经验对数似然比函数,给出了未知参数和未知系数的极大经验似然估计。进一步证明了所构造似然比函数具有渐近卡方分布,并基于此构造了未知参数的渐近置信域。同时,也证明了给出的未知参数的估计与最小二乘估计一样具有渐近正态性。最后给出系数函数的收敛速度,达到了最优收敛速度。讨论的结果说明经验似然方法对部分函数型EV回归模型的统计推断是有效的。     

多总体测量误差模型中的经验似然推断

在多总体测量误差模型中, 运用经验似然方法得到总体参数和累积分布函数(CDF)的有效估计, 并将多总体经验似然方法应用于NS抽样模型, 得到了共同均值和CDF的有效估计. 结果表明, CDF的估计不仅渐近无偏, 而且利用了所有样本信息.     

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.     

一类双函数系数ARCH-M模型的经验似然估计

针对一类双函数系数自回归条件异方差-均值(ARCH-M)模型的估计问题,提出一种基于经验似然的估计方法;在该估计方法中,所提出的模型允许金融时间序列的风险效应和收益效应同时为某一变量的函数结构,可以有效地刻画金融时间序列的风险和平均收益之间的关系,具有较广的适应性;同时,与经典矩估计法和极大似然估计法相比,基于经验似然的估计方法具有独特的优势,可以充分考虑金融序列的异方差性,并且所构造的置信区间不涉及任何渐近方差的估计,因此具有较好的稳健性和有效性;在一些正则条件下,对所构造的经验对数似然比统计量及函数系数估计量的渐近分布进行了理论分析;结果表明：关于风险效应函数系数和收益效应函数系数的经验对数似然比统计量均渐近收敛于中心卡方分布,同时函数系数估计量渐近收敛于正态分布;进而对风险效应函数系数和收益效应函数系数分别构造了相应函数系数的逐点置信区间。     

半变系数伽马脆弱模型惩罚部分似然估计

为了更好地分析对数风险函数与协变量之间复杂的非线性关系,提出一种半变系数伽马脆弱模型并给出其估计方法．首先,应用B-样条将半变系数伽马脆弱模型近似转化为线性伽马脆弱模型,然后运用惩罚部分似然法估计转化后模型的线性参数,随后采用近似轮廓似然法并运用黄金搜索算法估计随机效应的参数;在通过迭代获得转化后的线性系数以及随机效应参数的估计以后,运用B-样条得到变系数函数的估计．经蒙特卡罗模拟研究发现,该方法可以给出协变量的线性参数以及变系数函数较为精准、稳定的估计,是分析协变量对于风险率影响的有效方法．最后,应用所提出的方法分析了NCCTG肺癌数据．     

非线性半参数回归模型中参数的经验欧氏似然置信域

考虑非线性半参数回归模型,构造了模型中未知参数的经验欧氏似然比统计量,并证明了所提出的统计量具有渐近χ2分布,由此,可构造未知参数的置信域.     

随机缺失下半参数回归模型的最大经验似然估计

考虑了随机缺失数据下非线性回归模型的估计问题,利用最大经验似然估计的方法给出了回归系数、光滑函数的最大经验似然估计,并在一定条件下证明了所得估计量的渐近正态性和强相合性。     

ARCH-M模型的经验似然估计

基于ARCH-M模型研究市场总体风险厌恶的度量问题.首先应用经验似然方法构造了检验统计量,并在一定的条件下,证明了所构造的统计量的渐近分布为卡方分布,在此基础上构造了市场总体风险厌恶的置信区间.模拟结果表明,经验似然方法表现良好.     

部分线性反映变量含误差模型的经验似然置信区域

目的研究部分线性反映变量含误差模型。方法发展了经验似然比方法,将其应用到部分线性反映变量含误差模型。结果得到了W ilks定理的非参数形式,定理用来构造参数向量的渐近置信区域。结论参数β的置信区域也可由其他方法来构建,但与正态逼近或自助法相比,经验似然方法在实践中更直接和简单。     

响应变量存在缺失时非线性半参数回归模型的经验似然推断

在许多实际问题的研究中,例如临床试验、民意测验、社会问卷调查等,经常导致数据的缺失,而通常使用的统计方法都需要在样本数据完整的情况下进行.如何处理样本中的缺失数据,使得统计推断得以顺利进行,近年来越来越引起人们的广泛关注.针对响应变量存在缺失时的非线性半参数回归模型Y=f（X,β）＋g（T）＋ε,研究了参数β的经验似然推断.在一定条件下,分别基于一般借补数据和修正借补数据的情形,得到了关于参数β的对数经验似然统计量渐近服从χ2分布,并由此可以构造出关于参数β的置信域.     

协变量缺失下线性模型中参数的经验似然推断

考虑协变量缺失下线性模型中兴趣参数的经验似然推断,利用逆概率加权的方法构造未知参数的估计函数。在一定条件下,证明了基于本文构造的估计函数的经验对数似然比趋于一个标准的卡方分布,利用这个结果可以构造参数的置信域。最后,通过数值模拟,进一步验证了结论的正确性。     

二阶随机占优的经验似然比试验

对非参数试验，基于两种不同样本经验似然法，研究了两种非负随机变量的二阶随机占优问题，在经济学中对避免风险而进行经济因素的比较和经济要素的可靠性分析问题有实际的应用价值。     

核实数据下响应变量缺失的线性模型均值估计

借助核实数据,构造了回归系数的最小二乘估计,然后用借补方法和加权借补方法估计响应变量的均值,最后证明了估计量的渐近正态性。     

相依样本下非参数回归函数的经验似然置信区间

构造了固定设计且误差为鞅差序列的相依样本情形非参数回归函数的经验似然比统计量,证明了统计量的极限分布为21χ,在此基础上构造了非参数回归函数的经验似然置信区间.     

半参数EV模型二阶段估计的渐近正态性

考虑半参数EV模型 Yi =x′iβ+g(Ti)+ei,Xi =xi +ui,1≤i≤n,β∈Rp 为未知回归参数,g(·)为[0,1]上的未知Borel函数。利用近邻权函数并综合最小二乘法建立了参数的估计量,并研究了它们的渐近正态性。