Jacobi过程统计量的中偏差

考虑超稳定情形下Jacobi过程漂移项参数极大似然估计的中偏差原理,得到了其精确的速率函数.而且得到平方Bessel过程漂移项参数极大似然估计与基于Jacobi过程轨道构造的极大似然估计量满足不相同的中偏差原理.     

R/S统计量的单对数律

利用独立同分布随机变量阵列的强不变原理,获得了阵列情形时的R/S统计量的单对数律,特别获得了调整值部分和单对数律成立的充分必要性条件.     

R/S统计量重对数律的精确收敛速度

Let{Xn;n≥1}be a sequence of i.i.d, random variables with finite variance,Q（n）be the related R/S statistics. It is proved that lim ε↓0 ε^2 ∑n=1 ^8 n log n/1 P{Q（n）≥ε√2n log log n}=2/1 EY^2,where Y=sup0≤t≤1B（t）-inf0≤t≤sB（t）,and B（t） is a Brownian bridge.     

三维Wiener Sausage体积的中偏差

令{β(s),s≥0}表示R~3空间中的标准Brown运动,|W_r(t)|表示由{β(s),s≥0}产生的观察至时间t且以r为半径的Wiener sausage的体积.由中心极限定理可知,(|W_r(t)|-E|W_r(t)|)/(?)弱收敛至正态分布.本文研究这种情况下的中偏差.     

基于R/S分析的专利申请量年增长率的相关性研究

Hurst指数是描述分数布朗运动的重要指标.利用R/S分析方法计算出我国专利申请量年增长率的Hurst指数稳定在0.62附近,分形维数稳定在1.38附近.表明我国专利申请量年增长率时间序列,服从分数布朗运动,专利申请量年增长率具有长期相关性.历史数据的影响力随时间间隔的长度增长而缩小,当间隔长度达到10年以上时,历史数据的影响力趋于稳定.     

次线性期望下独立随机变量列的大偏差和中偏差

本文研究在次线性期望下的独立随机变量列的大偏差和中偏差原理. 利用次可加方法, 我们得 到次线性期望下的大偏差原理. 与次线性期望下的中心极限定理相应的中偏差原理也被建立.     

仪征化纤股票收益率的R/S分析

仪征化纤股票收益率日数据和周数据的分布特征等方面进行了分析,并对其进行长期记忆检验与周期确定.结果表明这只股票与有效市场假定不相符,它具有自相似性、状态持续性、长期记忆周期等明显的分形特征.     

非正则双边截断分布族点估计的中偏差

本文研究了某一类非正则双边截断分布族的参数估计,利用( X(1),X(n))的联合分布函数及应用Taylor渐近展开的方法,得到了它的未知参数(θ1,θ2)满足中偏差原理,且求出了其精确的速率函数表达式,它的表达式不同于一般的速率函数.     

高维扩散过程扩散系数估计的中偏差

本文考虑高维扩散过程的大偏差.对于高维扩散过程dX(t)=σ(t)dB(t),(其中σ(t)未知),我们讨论其平方变差过程[X]t=∫0t(σσ*)(s)ds的估计的大偏差及中偏差.通过利用Gartner-Ellis定理,得到了上述估计在固定时刻t=1时的中偏差;同时通过计算其对数矩生成函数的Fenchel-Legendre变换,得到其速率函数的显式表达.     

带小随机扰动的中偏差原理(英文)

本文研究了带小随机扰动的中偏差原理.运用收缩原理和指数逼近方法,Freidlin-Wentzell定理给出了Xε的大偏差原理,从而得到了Xε的中偏差原理.     

马氏过程Lipschitz可加泛函的中

本文利用Kato分析扰动定理,通过验证C2-正则性条件,给出了关于马氏过程Lipschitz可加泛函的中偏差和中心极限定理．     

无穷维自回归过程的中偏差原理

本文考虑无穷维自回归过程经验协方差函数的中偏差原理,仅对自回归过程的随机扰动项做了高斯可积性的假设,这个条件比[4]中的对数Sobolev不等式要弱很多.主要利用了m-相依随机变量的中偏差结果和Ellis-Grtner定理,推广了[6]的结果.     

部分转移风险过程的中偏差

通过构造鞅的方法来考虑部分转移风险过程的中偏差原理,给出一个数值模拟来支持我们的结果.     

Large and Moderate Deviation Principles for Engel Continued Fractions

Large and moderate deviation principles are proved for Engel continued fractions, a new type of continued fraction expansion with non-decreasing partial quotients in number theory.     

Note on the Moderate Deviation Principle of Maximum Likelihood Estimator

In this short note, we show a simpler proof to obtain the moderate deviation principle of the maximum likelihood estimator (MLE) for the independent case.     

带有不完全信息的随机截尾广义线性模型的中偏差

本文介绍了随机截尾的带有不完全信息的广义线性模型,并在一定条件下运用Taylor渐近展开方法得到了此模型的极大似然估计的中偏差.