【摘 要】
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EM算法是近年来常用的求后验众数的估计的一种数据增广算法，但由于求出其E步中积分的显示表达式有时很困难，甚至不可能，限制了其应用的广泛性．而Monte Carlo EM算法很好地解决了
【机 构】
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华东师范大学金融与统计学院,浙江财经学院数学与统计学院
【基金项目】
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国家社会科学基金项目(07CTJ001);国家自然科学基金项目(10701021);浙江省哲学社会科学规划项目(06CGYJ21YQB)资助
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EM算法是近年来常用的求后验众数的估计的一种数据增广算法，但由于求出其E步中积分的显示表达式有时很困难，甚至不可能，限制了其应用的广泛性．而Monte Carlo EM算法很好地解决了这个问题，将EM算法中E步的积分用Monte Carlo模拟来有效实现，使其适用性大大增强．但无论是EM算法，还是Monte Carlo EM算法，其收敛速度都是线性的，被缺损信息的倒数所控制，当缺损数据的比例很高时，收敛速度就非常缓慢．而Newton-Raphson算法在后验众数的附近具有二次收敛速率．本文提出Monte
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