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本文提出并研究了一些诊断检验工具, 用于一般参数型的时间序列向量自回归模型的拟合优度检验. 该检验在零假设下渐近服从卡方分布,并能侦察到以参数速度收敛到零假设模型的备择模型. 检验涉及到权函数,因此可以灵活地选择权函数以提高检验功效, 尤其是在可能的偏离方向已知情形. 如果备择不是方向型的, 而只知道其属于某一个模型类中, 此时可构造一个渐近分布自由的极大极小(maximin)检验. 对于饱和备择...
模糊信息粗传递模型及其应用
粗模糊集 模糊粗传递 粗传递精确度
2009/7/14
在实际的信息传递中人们需要更加准确可靠的信息，而且被传递概念是模糊集合，根据这些信息传递情况，利用粗模糊集理论提出了一种模糊信息粗传递模型，由该模型得到提高模糊信息传递精确度方法。最后给出了该模型的应用。模糊粗传递是粗模糊集的一种新的应用。
条件自回归极差模型的对数正态拟极大似然估计
条件自回归极差模型 M估计 厚尾性
2009/1/22
为了解决在估计条件自回归极差模型(CARR)中的分布厚尾性问题，采用尾部呈幂函数衰减的对数正态分布估计CARR模型.在新息序列具有有限的12阶矩条件下，利用M估计的大样本性质和鞅的泛函中心极限定理，允许模型包含一个单位根的情况下，证明了对数正态分布下的拟极大似然估计是局部相合和渐近正态的，并且对数正态分布的厚尾性也较好地解决了异常值问题．相对于目前广泛采用的指数似然估计方法，提高了参数估计的效率．...
多响应近似线性回归模型的Minmax稳健设计
多响应模型 稳健设计 Minmax设计 广义最小二乘估计
2008/12/11
研究多响应变量近似线性回归模型的Minmax稳健设计问题．以响应变量均方误差阵的迹tr（MSEM）为准则，对回归方程系数采用广义最小二乘估计，进而利用最小二乘法得到最优逼近函数．从而将Huber（1975）的方法和Wiens（1990）的结果推广到多响应变量场合．最后考察了一个特例，即当回归变量问可能存在交互作用时的双响应二元曲面线性回归模型，得到了与Wiens（1990）较一致的结果．
GARCH模型参数变化的残量检验
累积和检验 GARCH过程 Brown桥
2008/11/25
本文研究GARCH模型参数变化的检验问题. 给出残量累积和统计量, 在原假设下得到了统计量的极限分布; 模拟结果表明残量检验可以弥补Kim, Cho和Lee (2000)\ucite{1}提出的平方累积和检验的某些不足, 比如经验势函数值过低的问题.
本文基于隐变量的有限混合模型, 提出了一种用于有序数据的Bayes聚类方法\bd 我们采用EM算法获得模型参数的估计, 用BIC准则确定类数, 用类似于Bayes判别的方法对各观测分类\bd 模拟研究结果表明, 本文提出的方法有较好的聚类效果, 对于中等规模的数据集, 计算量是可以接受的.
部分线性混合效应模型中方差分量是我们感兴趣的参数, 文献中已经给出许多估计方法. 但是
其中很多方法都可以归结为广义估计方程方法(GEE), 如: 最大似然估计(MLE), 约束最大似然估
计(REMLE)等, 而GEE方法对异常点很敏感. 本文提出一组关于部分线性混合效应模型(PLMM)中均值和方差分量的稳健估计方程, 对均值和方差分量同时进行稳健估计; 并进行了随机模拟考察
所提出稳健估...
本文在响应变量随机缺失时, 给出了广义半参数模型中响应变量的2个均值拟似然借补估计.
证明了它们具有渐近正态性, 给出了估计的渐近偏差与渐近方差, 并进行模拟比较.
方差分量模型中回归系数的线性估计的可容许性
可容许性 线性估计 二次损失 方差分量模型
2008/11/24
考虑方差分量模型$\ep Y=X\beta,\;\cov(Y)=\tsm_{i=1}^{m}\theta_iV_i$, 其中$n\times p$矩阵$X$和非负定矩阵$V_i\;(i=1,2,\cdots,m)$都是已知的, $\beta\in R^p,\;\theta_i\geq 0$或$\theta_i>0\;(i=1,2,\cdots,m)$均为参数\bd 在本文中, 我们在二次损失下, ...
负相协误差下非线性模型$M$估计的强相合性
NA序列 $M$估计 非线性模型 强相合性
2008/11/24
对于非线性模型$y_i=f(x_i,\theta)+e_i,\;i=1,2,\cdots,n$, 当$\{e_i,\,i=1,2,\cdots,n\}$
为NA序列时, 本文在适当的条件下证明了$\theta$的$M$估计量的强相合性.