具有不同光滑变量的变系数模型

本文探讨具有不同光滑变量的变系数模型的建模、估计和估计的渐近性．首先,从实际出发建立模型;然后,使用局部线性方法给出模型中未知函数的初始估计,再使用平均方法,给出它们的平均估计;进—步,给出这些平均估计的渐近正态性．两个模拟例子说明这一估计方法是有效的．     

变系数ARCH模型绝对值序列的强大数定律

本文提出一种新的模型: 变系数ARCH模型, 其中系数是时间变量的函数. 这与在不同的时间区间上拟和模型时系数是不同的这一事实是相符的. 所以这一模型更符合实际, 更合理. 由于系数是时间变量的函数, 所以这一模型有许多潜在的优点, 它更具有灵活性. 在本文中我们主要研究变系数ARCH模型绝对值序列的强大数定律.     

不同自变量的变系数模型的估计

讨论具有不同自变量的变系数模型的函数系数的估计及其大样本性质。使用局部线性方法和积分方法,得到函数系数的积分估计;由于该估计有较大的方差,进一步使用回切法改进这一估计,获得了函数系数的改进估计;同时,研究了改进估计的渐近正态性。最后,用模拟例子说明提出的估计方法是有效的。