ERROR ESTIMATION FOR NUMERICAL METHODS USING THE ULTRA WEAK VARIATIONAL FORMULATION IN MODEL OF NEAR FIELD SCATTERING PROBLEM

In this paper, we investigate the use of ultra weak variational formulation to solve a wave scattering problem in near field optics. In order to capture the sub-scale features of waves, we utilize evanescent wave functions together with plane wave functions to approximate the local properties of the field. We analyze the global convergence and give an error estimation of the method. Numerical examples are also presented to demonstrate the effectiveness of the strategy.     

关于f+a(f(k))n值分布的一个注记

本文研究亚纯函数的值分布问题.利用值分布理论,获得了一个带精简密指量的模分布的不等式,改进了Xu和Yang等人的结果.     

常利率下复合泊松-更新风险模型的破产问题

本文研究了常数利率下, 保费收入为复合Poisson 过程, 理赔到达过程为一般更新过程的风险模型. 利用离散化的方法, 获得了该风险模型的破产概率、破产时余额分布及破产前瞬间余额分布的级数展开式, 推广了文[1] 和文[2] 中的相关结果.     

威布尔分布族刻度参数的经验Bayes检验函数的收敛速度

本文研究了在"加权线性损失"下,威布尔分布族刻度参数经验Bayes (EB)检验问题.利用概率密度函数的递归核估计,构造了刻度参数的经验Bayes检验函数,并获得了它的收敛速度,在适当的条件下,收敛速度的阶可任意接近O(n^-1),推广了文献的结果.最后给出一个有关本文主要结果的例子.     

截断删失情形下泊松分布参数多变点的Bayes估计

通过添加数据得到截断删失情形下泊松分布的完全数据似然函数,研究变点位置和其它参数的满条件分布.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对参数进行估计,详细介绍MCMC方法的实施步骤.随机模拟试验的结果表明参数Bayes估计的精度较高.     

随机Solow模型的平稳分布（英文）

本文重新考虑连续时间随机Solow模型,在Merton(1975)模型的条件下,若噪声相对较小时,资本及利率的随机微分方程存在唯一全局正解.本文证明这两类模型存在唯一的稳定分布.     

测量误差对单位根检验的影响

本文推导了加性平稳测量误差下单位根检验中有截距和无截距情形下T(p-1)与τ两种统计量的极限分布。理论分析和蒙特卡罗实验均表明,单位根检验结果易受到测量误差的影响。测量误差将导致统计量分布向左偏移,从而导致检验水平的扭曲和检验功效的增加。左偏程度受测量误差方差及其一阶协方差的相对大小控制,而与测量误差的均值大小和概率分布无关。测量误差方差增大,左偏更严重;正的一阶协方差可以减少和抵消统计量分布的向左偏离,而负的一阶协方差将加剧左偏的程度;一阶协方差接近于方差时,左偏程度很小。测量误差的方差相对较小时,其对单位根检验的影响可以忽略。     

对称熵损失下BurrⅫ分布族形状参数和失效率函数的Bayes估计

基于逐次定数截尾样本,在对称熵损失下,针对不同的先验分布,讨论BurrXII分布的形状参数和失效率函数的Bayes估计。对先验分布中所含的超参数采用减函数法构造其先验分布,从而得到相应的Bayes估计。文中说明了所得到的估计是可容许的,文尾运用Monte Carlo方法对估计量的MSE进行了模拟比较。结果显示,所得到的估计有较高的精度。     

金融风险中违约传染效应的研究

市场中的金融资产作为一个整体,往往具有相当复杂的相依风险。本文对信用风险违约的相依性进行研究,提出一种传染效应下违约预报模型,运用加权平均的极大似然方法获得违约强度的估计。并通过对2004年至2008年美国银行业、汽车业和房地产业的数据进行实证分析,得出三大行业间存在着明显的违约风险传染的结论。     

Quasi-maximum likelihood estimators in generalized linear models with autoregressive processes

The paper studies a generalized linear model(GLM)y_t = h(x_t~T β) + ε_t,t = l,2,...,n,where ε_1 = η_1,ε_1 =ρε_t +η_t,t = 2,3,...;n,h is a continuous differentiable function,η_t's are independent and identically distributed random errors with zero mean and finite variance σ~2.Firstly,the quasi-maximum likelihood(QML) estimators of β,p and σ~2 are given.Secondly,under mild conditions,the asymptotic properties(including the existence,weak consistency and asymptotic distribution) of the QML estimators are investigated.Lastly,the validity of method is illuminated by a simulation example.