半参数ACD模型及其在中国股票市场中的应用研究

本文提出了半参数ACD模型并基于模拟样本与调整后的中国股票市场的价格时间间隔样本对模型进行实证分析.半参数ACD模型对条件期望的函数形式与随机误差项的分布形式要求都没有参数ACD模型强,因此不会像参数ACD模型那样因模型形式设定错误而得出错误结论.这一点在我们的实证分析中可以得到证实.与非参数ACD模型相比,半参数ACD模型能够估计出参数,这增加了模型的解释能力.半参数ACD模型估计出来的各个可加部分图形的形状对于正确设定参数ACD模型具有一定的指导作用.     

开放式基金投资组合风险实证—基于copula的分析

利用多元阿基米德Copula捕捉多个金融资产间的相关结构,并利用非参数核密度估计描述单个金融资产的边缘分布,建立Copula-Kernel模型。利用该模型和VaR风险测度,结合Mente Carlo模拟技术,对我国股票型开放式基金-华夏成长基金的投资组合进行风险分析。     

基于Haar小波特征的恒星光谱物理参量自动估计

恒星大气物理参数的自动测量是大型巡天计划中海量光谱数据自动处理中的一个重要内容。首先使用多尺度Harr小波对恒星光谱数据进行特征分解,然后选用相应的小波系数作为光谱的特征向量,最后采用非参数回归算法对光谱的物理参数进行估计。研究表明,只需对光谱进行四层小波分解, 并选择第四层小波系数作为光谱的特征向量,即可获得重力加速度和表面有效温度的较好估计。对于化学丰度的估计,选择第一层小波系数作为光谱特征向量可取得较好效果。选用文献相关研究中常用的恒星大气模拟模型合成光谱库ELODIE中光谱数据测试了该方法的有效性。结果表明,基于Harr小波分解的光谱特征提取方法对恒星表面温度、表面重力和化学丰度等物理参数的估计具有较高的精度和鲁棒性。     

基于时间序列的航天器遥测数据预测算法

在航天器遥测数据预测领域,基于时间序列的预测方法有着广阔的应用前景;时间序列有一明显的特性就是记忆性,记忆性是指时间数列中的任一观测值的表现皆受到过去观测值影响;它的基本思想是根据观测数据的特点为数据建立尽可能合理的统计模型,利用模型的统计特性解释数据的统计规律,以期达到预报的目的;提出了采用模式识别和参数估计的方法,结合航天器遥测动态数据,建立关于航天器遥测数据的时序预测模型,对航天器遥测数据趋势进行检测和预报。     

干涉型光纤水听器PGC解调的参数估计方法

对于干涉型光纤水听器外调制式相位生成载波(PGC)解调方案,光干涉强度和调制深度两个参数的波动会影响解调结果。为了消除影响,本文提出利用椭圆曲线拟合以及频域搜索的参数估计方法。根据理论分析,当调制深度在[0,3.83]区间内两种方法有效,可以适应实际情况中调制深度缓慢且小范围波动的情况。为了分析验证两种方法,本文利用不同类型的待测信号进行了数值仿真,根据仿真结果,在声信号引起的相位较大的情况下,两种方法都能对参数进行正确估计;利用频域搜索的方法适用的动态范围更大;当相关参数缓慢波动时,频域搜索法能正确跟踪估计相关参数。     

带有分数阶热流条件的时间分数阶热波方程及其参数估计问题

研究了Caputo导数定义下带有分数阶热流条件的一维时间分数阶热波方程及其参数估计问题.首先,对正问题给出了解析解;其次,基于参数敏感性分析,利用最小二乘算法同时对分数阶阶数α和热松弛时间τ进行参数估计;最后对不同的热流分布函数所构成的两个初边值问题,分别进行参数估计仿真实验,分析温度真实值和估计值的拟合程度.实验结果表明,最小二乘算法在求解时间分数阶热波方程的两参数估计问题中是有效的.本文为分数阶热波模型的参数估计提供了一种有效的方法.     

基于广义极值的混沌电场峰值分布研究

通过分析峰值分布及广义极值分布理论关于混沌电场峰值分布的特点,获得一种混沌电场峰值分布的计算方法,结合Bootstrap重采样技术,提出了混沌电场峰值分布参数估计方法,该方法吸取了重采样技术估计的优点,对分布参数置信区间的估计更为准确、实用。以蒙特卡罗仿真和某机械搅拌混响室内电场数据为实例,结果表明,与传统的正态近似法、百分位法、BC-t等方法相比,其计算结果与实际结果更为吻合,证明了该方法具有更高的准确度。     

Empirical likelihood analysis of longitudinal data involving within-subject correlation

In this paper we use profile empirical likelihood to construct confidence regions for regression coefficients in partially linear model with longitudinal data. The main contribution is that the within-subject correlation is considered to improve estimation efficiency. We suppose a semi-parametric structure for the covariances of observation errors in each subject and employ both the first order and the second order moment conditions of the observation errors to construct the estimating equations. Although there are nonparametric estimators, the empirical log-likelihood ratio statistic still tends to a standard ?? _p ² variable in distribution after the nuisance parameters are profiled away. A data simulation is also conducted.     

正交平衡区组设计统计分析模型参数估计的矩阵表达

正交平衡区组设计(或者广义正交表)是一种类似于正交拉丁方(或者正交表)的新设计,但试验次数大幅减少.定义了一种基于正交相遇平衡区组设计(或者广义正交表)的统计分析模型,根据这个模型,给出了参数的最小二乘估计的矩阵形式.