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核密度估计在预测风险价值中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
通过研究核密度估计理论,提出了一种适应估计金融时间序列分布的L ap lace核密度函数.在单变量核密度估计的基础上建立了风险价值(V a lua at R isk,简记为VaR)预测的预测模型.通过对核密度估计变异系数的加权处理建立了两种加权VaR预测模型.最后,通过上证指数收益率对建立的VaR预测模型进行了实证分析,结果显示两种加权方法对上证指数收益率的VaR预测具有较高的效率. 相似文献
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为估计某未知密度函数,我们有三种常用的估计法——最近邻法、核估计法和经验密度法。对前两类估计法,陈希孺给出了最好的强收敛速度。本文用向 Brownianbridge 强逼近的方法证明了经验密度估计也可达到上述收敛速度,且所需条件比[2]稍弱。 相似文献
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随机加权法在密度估计中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
本文给出了概率密度函数的椭机加权估计,证明了承机加权分布与密度估计的标准化估计量的分布的逼近精度可达到o(1/√nh),并且构造了Efn(x)的置信区间,其中fn(x)为密度函数的核估计,h=hn炒估计的窗宽。 相似文献
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非参数统计的一个重要研究方向是概率密度估计,密度估计的核心问题是求最优窗宽.基于Fourier变换及其性质给出了待估计的密度函数二阶导数的平方的积分的一个估计式,与传统的估计式相比,该式是对密度函数修正得到的. 相似文献
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将k近邻方法应用到经验似然方法中,并以此来研究函数型数据下,半函数部分线性模型的估计问题.通过构造参数分量的对数经验似然比函数,得到该经验对数似然比依分布收敛于χ2分布,同时给出了非参数部分的估计值和收敛速度,并给出了经验似然方法在模拟研究中的应用. 相似文献
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本文在刻度平方误差损失函数下导出了刻度指数族分布中参数的Bayes估计.利用核估计的方法构造了参数的经验Bayes估计,在适当条件下得到了经验Bayes估计的收敛速度,推广了文献中的相关结果. 相似文献
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极大似然估计作为参数估计中较为有效的一种估计方法,在误差分布未知下无法进行,另一方面,时空数据经常含有奇异点或来自重尾分布,此时基于最小二乘的估计方法效果欠佳.考虑时空异质性和相关性,针对误差分布未知的时空模型,本文提出基于核密度估计的自适应非参数估计方法.在较弱的条件下证明了该估计量和已知误差分布下的局部极大似然估计... 相似文献
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设 fn 为基于核函数 K 和一列取值于d 维单位球面的独立同分布的随机变量上的非参数核密度估计. 该文通过经验过程的方法得到核密度估计强一致相合性的速度. 相似文献
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本文研究基于污染数据情形的一类广义指数分布刻度参数的经验贝叶斯估计问题.在stein损失函数下,导出刻度参数的贝叶斯估计以及利用解卷积的核方法构造了该参数的经验贝叶斯估计.在适当的条件下,基于超平滑误差分布类证明所提出的经验贝叶斯估计的渐近最优性. 相似文献
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区间数据均值的经验似然估计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了估计区间数据均值的经验似然方法,通过构造区间数据的无偏转换,导出了渐近服从χ2分布的对数经验似然函数,从而得到了均值的置信区间.通过若干模拟例子说明,用本文提出的方法得到的估计,优于用渐近正态法得到的估计. 相似文献
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本研究指数分布卷积形式参数的点估计,区间估计以及经验分布函数与分布函数最大偏差的概率估计。 相似文献
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