平稳NA序列平均移动过程的中偏差原理及其应用

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大偏差理论和中偏差理论在处理稀有事件所导致的问题方面意义重大,近些年来成为学者们研究的热点.作为处理小概率事件的工具,大偏差、中偏差原理主要是对稀有事件发生概率的收敛速度进行研究.本文以平稳负相关(NA)序列为载体进行相应的极限理论研究,全文共分为五章,主要内容如下:第一章为绪论部分,主要介绍了本文的研究背景、研究现状以及大偏差与中偏差的部分相关理论知识,阐明了本文的主要研究内容.第二章是本文的第一个主要结果,在平稳NA序列中偏差原理(MDP)的基础上,将平稳NA序列移动平均之后生成的新序列的前n项和分块整理分析,结合中偏差原理定义以及H?lder不等式等性质给出并证明了平稳NA序列平均移动过程的中偏差原理.第三章是文本的第二个主要结果,假设半参数模型的随机误差项是平稳负相关序列平均移动过程的形式,借助G?rtner-Ellis定理,给出并证明了该模型未知参数的最小二乘估计的中偏差.第四章是应用部分,本章借助蒙特卡罗随机模拟的方法,对第二章所得的中偏差原理的速率函数进行了实现和比较.第五章是总结与展望,总结文章的主要内容,反思不足之处,展望理论上期望的改进方法以及可进一步研究的方向.
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