具有Cox强度过程的多状态生存分析模型的自助法

本文利用计数过程技术及VonMises方法，研究了具有时变伴变量的删失生存资料的Cox回归模型的自助法的大样本性质．研究表明：在一些正则条件下，对这个模型施实自助法是可行的．即回归系数的偏极大似然估计及基准危险率的非参数极大似然估计的自过程是相合的．     

基于纵向数据的半参数变系数部分线性回归模型

纵向数据是数理统计研究中的复杂数据类型之一0,在生物、医学和经济学中具有广泛的应用．在实际中经常需要对纵向数据进行统计分析和建模．文章讨论了纵向数据下的半参数变系数部分线性回归模型,这里的纵向数据的在纵向观察在时间上可以是不均等的,也可看成是按某一随机过程来发生．所研究的半参数变系数模型包括了许多半参数模型,比如部分线性模型和变系数模型等．利用计数过程理论和局部线性回归方法,对于纵向数据下半参数变系数进行了统计推断,给出了参数分量和非参数分量的profile最小二乘估计,研究了这些估计的渐近性质,获得这些估计的相合性和渐近正态性．     

稀疏过程在破产问题中的应用

本讨论一类人寿保险的风险过程，其中保单到达服从齐次Poisson过程。而描述退保及索赔发生的计数过程分别为这一过程的q-稀疏与p-稀疏．对此模型给出其破产概率的具体上界，并与其它一类风险模型进行比较．     

零—膨胀泊松回归模型的非参数统计分析及其应用

零膨胀计数数据是当今数据分析的热点问题之一,该类数据的特点是零点过多,目前对这类数据的研究已经比较全面。另外还有些计数数据不仅会出现零点过多的现象,也会同时存在零、一点都过多的情形,如果再用零膨胀计数数据的统计方法去研究,产生的误差较大。目前国内外对零和一都膨胀的数据的研究还比较少,针对这种现象,本文引入零一膨胀泊松回归模型,并用局部多项式核回归法这种非参数统计分析方法对零一膨胀泊松回归模型进行参数估计,这是本文的创新点也是难点,并在求解参数的过程中引进了EM算法和Newton-Raphson迭代对参数近似求解。通过模拟结果可以得出此方法的可行性,最后通过对糖尿病患者数据的实例分析,可以验证此方法的有效性。     

索赔次数为复合Poisson-Geometric过程的风险模型及破产概率

本文引入一类复合Poisson-Geometric分布,这类分布包括两个参数,是普通Poisson分布的一种推广,并在保险中有其实际的应用背景;基于此分布产生一个计数过程,称之为复合Poisson-Geometric过程.本文着重研究了索赔次数为复合Poisson-Geometric过程的风险模型,这种模型是经典风险模型的一个推广.针对此模型,本文给出了破产概率公式及更新方程.作为特例,当索赔额服从指数分布时,给出了破产概率的显式表达式.     

多类型复发事件数据下一类Box-Cox转移模型

在本文中,我们针对多类型的复发事件数据提出了一类Box-Cox转移模型,它包含了比例模型作为其特殊情况.该模型在刻画协变量对于计数过程的均值函数效应时具有很大的灵活性.对于模型的推断问题,我们基于估计方程方法给出了未知参数的估计,并研究了该估计的大样本性质.最后,我们提出了一种基于残差的模型检验方法.     

样本空间中的序与参数的置信限

此文中我们利用样本空间中的序提出了计算参数信限的一般方法，对于双向删失和更新计数过程的情形，我们分别获得了具体的计算公式，它们在寿命及可靠性研究中有重要的实用价值。     

跳跃扩散过程的期权定价模型

假定股票价格的跳过程为计数过程,建立了股票价格服从跳扩散过程的行为模型.运用随机分析中的鞅方法,推导出了股票价格的跳过程为计数过程的欧式期权定价公式,推广了已有的结果.     

广义保险模型的破产概率问题研究

本文对于广义保险模型，利用鞅的表示性，随机Thiele微分方程，计数过程以及随机积分的有关理论，研究了保险的破产概率问题，得到了破产概率上界的理论形式以及Lunberg指数。     

环面上一般有根地图的计数

这篇文章给出了环面上以内面个数，根面次和非根节点个数为参数的一般有根地图的计数方程，导出了以内面个数和非根节点个数为参数的这类地图的计数方程的精确解。作为推论，推出了以边数为参数的这类地图的个数，其近似解在文献[2]中已讨论。     

非线性Poisson-Gamma回归模型中存在偏大离差时离差参数的齐性检验

Poisson回归模型广泛地应用于分析计数型数据，但该模型往往存在偏大离差(overdispersion)问题．刻画Poisson回归模型的偏大离差性的两种方法是拟似然方法和随机效应法(Lee＆Nelder，2000)，已有许多作者利用随机效应法研究了Poisson模型的偏大离差的检验问题．但他们均假定随机效应是独立同分布的，本文对他们的假设进行检验．我们分别在组内效应一致和组内效应不一致的情形下，研究了存在偏大离差的Poisson-Gamma非线性随机效应模型中，随机效应方差(称为离差参数)的齐性检验问题，得到了离差参数齐性的score检验统计量．最后给出两个数值例子说明本文方法的应用．     

一类相依双险种风险模型的罚金折现期望函数

考虑索赔到达具有相依性的一类双险种风险模型,其中第一类险种的索赔计数过程为Poisson过程,第二类险种的索赔计数过程为其p-稀疏过程与广义Erlang(2)过程的和,利用更新论证得到了此风险模型的罚金折现期望函数满足的微积分方程及其Laplace变换的表达式.并就索赔额均服从指数分布的情形,给出了罚金函数及破产概率的精确表达式.     

保费依赖向后重现时间过程风险模型的破产概率上界(英文)

本文研究带利率的风险模型,它的索赔计数过程是一个更新计数过程,保费收入依赖于向后重现时间过程.通过鞅方法和递推技术,得到破产概率的两个指数型上界.最后,还研究了几个具体的例子,并且给出上界的数量比较.     

保费随机收取的广义二元复合非齐次Poisson风险模型

研究了一类双险种风险模型,其中索赔到达计数过程和保费到达计数过程均为非齐次Po isson过程,用鞅方法得到了有限时间破产概率的一个上界,并给出了当两个险种的个体索赔均服从指数分布时,有限时间破产概率的上界估计.     

养老保险的随机赔偿模型

本文引入了Hoem模型中的随机普通保险项。利用计数过程的理论和鞅论，得到了状态准备金的计算公式及其所满足的随机微分方程以及特定环境下的Thiele微分方程，从而计算出个人账户的退休金净赔偿率。     

零截断及零调整离散模型的计数数据分析方法的新进展之综述研究

在社会学、心理学、生态学、保险学、医学、流行病学等领域,人们经常收集到各种各样的计数资料以研究它们的规律和特征.往往会出现计数数据不包含零观测值或零观测值过多的情形.一系列零截断和零膨胀离散模型也由此提出用于分析这一类数据,如零截断/零膨胀泊松分布、零截断/零膨胀负二项分布等.在利用这一类模型进行拟合时,对未知参数进行...     

点过程模型中向量参数极大似然估计的渐近性质

点过程是一个应用广泛的统计模型，在医学，社会学，经济学，电子与通信科学以及软件与硬件可靠性等许多科学领域都能找到应用点过程的例子，在这些实际应用中，一般是根据问题的实际背景假定模型具有一定的参数形式，然后根据观测数据给出未知参数的极大似然估计值以推断事物发展的客观规律，我们知道，一种估计量是否收敛以及收敛速度的快慢，是决定这种估计量好坏的最为重要的标准，本文对于一般的点过程模型中向量参数极大似然估计（MLE）首先给出了一个保证其强相合的较为广泛的充分性条件，然后在进一步的条件下得到了重对数型的收敛速度。     

动物生长模型的优化拟合方法

动物生长模型的优化拟合过程应分为模型参数的优化估计与拟合结果的统计检验两个步骤。现有的曲线拟合方法中，Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法是比较公认的最优参数估计法，本文利用Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法估计了几种常用动物生长模型的参数，为保证Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法优化估计参数的成功，对参数初值的选取及阻尼因子的确定提出了参考意见；在拟合结果的统计检验方面，针对目前普遍只采用拟合度的大小来说明拟合好坏的情况，又进一步探索了对拟合结果进行统计检验的方法．     

一类相依风险模型的破产问题

研究了一类相依的双险种风险模型,其中第一类险种的索赔到达计数过程为E lang(2)过程,第二类险种的索赔到达计数过程为其p-稀疏过程.首先通过更新论证的方法得到罚金折现期望满足的积分-微分方程,然后推导拉普拉斯变换的表达式,并就索赔额服从指数分布的情形得到了罚金折现期望的精确表达式.     

财产索赔服务期权定价的鞅方法(英文)

我们考虑一种巨灾保险损失模型,该模型的计数过程是一个双随机Poisson过程.我们通过指数鞅的方法来给出基于标的损失的财产索赔服务期权的定价公式.我们还讨论一种具体的再估计.