线性模型中广义最小二乘参数估计误差分布的稳健性研究

研究了线性模型中广义最小二乘参数估计的误差分布稳健性问题.首先讨论了在线性统计模型里,设计矩阵为列降秩矩阵时,模型中给出了误差最大分布类,当误差向量的分布在此范围内变动时,LS估计和GLS估计在均方误差矩阵准则下是最优估计.然后进一步探讨广义最小二乘估计GLSE关于误差分布的稳健性,求出误差项所对应的最大分布族,进而证明了在该区间波动情况下,误差向量对应的始终为一致最优解.     

一般线性模型基于最大特征根的相对效率

定义了一般线性模型参数的最小二乘估计(LS估计)与BLU估计的一种新的相对效率,给出了当设计矩阵满秩,协方差阵非负定时这种相对效率的下界,最后讨论了其与广义相关系数(zρ3)之间的关系.     

关于强正则环的刻画

通过单边理想是广义弱理想来刻画强正则环,证明了下列条件是等价的:①R是强正则环;②R是半素的左GP-V′-环,且每一个极大的左理想是广义弱理想;③R是半素的左GP-V′-环,且每一个极大的右理想是广义弱理想.     

二类广义Vandermonde行列式的计算

给出了二类广义Vandermonde行列式计算的显式表示式.     

汇率避险迫在眉睫

尽管欧洲债务危机对我国出口的整体影响尚未明确显现,但随着欧元不断贬值,主要出口欧洲市场的企业面临的资金压力在逐渐加大,部分以欧元结算的出口企业汇兑损失隆重,出口欧洲的业务“陷入泥潭”。如果欧元继续下跌,企业这块业务很可能要“忍痛割爱”。     

界定用户平衡及Logit型随机用户平衡下的混合平衡交通网络效率损失

考虑一个具有两类用户的交通网络,一类用户按照用户平衡原则选择出行路径,另一类用户按照Logit型随机用户平衡原则选择出行路径.建立了描述这种混合平衡出行行为的变分不等式模型,给出了满足此种混合平衡的交通网络效率损失上界,结果表明,效率损失上界与被研究的交通网络拓扑结构,交通需求及两类用户的划分比例系数有关.     

POT模型中GPD估计方法选择及金融风险测度

极大似然、矩、概率加权矩估计是GPD参数估计的主要方法.用蒙特卡罗模拟技术产生大量GPD数据,用三种方法估计参数.通过BIAS和RMSE判断估计方法优劣,研究其随样本量和形状参数变化的差异,得到估计方法选择的标准.     

Hilbert空间中的广义松弛上强制变分不等式组

主要利用三步投影方法模型讨论了带误差估计的广义非线性上强制变分不等式组的逼近解及其收敛性,所得到结果推广和改进了一系列最新结果.     

矩阵特征值的一类新的包含域

用盖尔圆盘定理来估计矩阵的特征值是一个经典的方法,这种方法仅利用矩阵的元素来确定特征值的分布区域.本文利用相似矩阵有相同的特征值这一理论,得到了矩阵特征值的一类新的包含域,它们与盖尔圆盘等方法结合起来能提高估计的精确度.     

广义梯形模糊数决策粗糙集

考虑到在决策过程中损失函数的不确定性且广义梯形模糊数作为三角模糊数的一种拓展,从贝叶斯理论出发,在三角模糊数决策粗糙集的基础上,将广义梯形模糊数引入三枝决策粗糙集,建立了广义梯形模糊数决策粗糙集并推导了其性质和规则;然后,通过一个协同知识管理项目的例子来阐明模型的具体应用.优势在于不仅将离散模糊集合扩展到连续集合,而且与其它模糊集合相比较具有更好的泛化性.