α-混合相关论文
回归分析是一种重要的统计推断方法。在实际应用中,它成为理论与实际联系最为密切的统计方法之一,是分析与处理数据、寻求数据之间......
主要讨论函数型数据的近邻域估计的渐近性质．在α-混合条件及一些正则性假设下，我们讨论了函数空间上非参数回归函数的k阶近邻域估计......
非线性模型是随机现象中最常见的一种模型,在非线性回归模型中对于最小二乘估计的渐近性质已经研究的很完整了.但是在实际生活中,......
在回归变量和响应变量的观察值为强混合随机变量序列时,本文利用分组经验似然方法构造了非参数回归函数的经验似然置信区间,同时通......
本文主要讨论了在左截断假设下，样本为α-混合的情况下，密度函数的非线性小波估计的大样本性质.首先，在适当的条件下，给出了非线性小波......
本文研究误差为α-混合的部分线性EV模型的矩收敛性问题.利用小波估计和修正最小二乘法,给出了参数和非参数部分的小波估计量,获得......
本文研究了金融风险管理理论中风险价值(VaR)的非参数核光滑估计和经验估计的效率问题.对非独立的时间序列损失/收益样本,在均方误......
考虑一般线性模型,设误差序列{ei}是平稳的α-混合序列,具有公共未知密度f(x).本文首先讨论了基于残差的f(x)的最近邻估计的相合性......
为了探究固定设计下具有α-混合相依误差的非参数回归模型的估计理论,基于多样式样条方法对均值函数进行了估计,利用残差构造了方......
该文给出了一α-混合随机变量序列部分和的矩不等式,此不等式是用矩的和作为其上界.在它的应用方面,探讨了加权和的收敛性,所得的......
设{Xi）i=1^∞是一维平稳序列，具有公共的未知密度f（x），在{Xi}i=1^∞是α-混合的条件下，给出了f（x）基于前礼个观测值{Xi}i=1^∞的最近邻密度......
当样本X1,…,Xn,…,是α-混合时,建立了三角数组的重对数律和Rosenblatt-Parzen核估计的重对数律....
期望损失（Expected Shortfall,ES）是当今最流行的金融资产风险管理的工具之一,是一个理想的一致性风险度量.本文在α-混合序列具有幂......
本文主要研究了非参数回归模型中方差函数的变点，利用小波方法构造的检验量来检测方差中的变点，建立了这些检验量的渐近分布，并且运用......
在某些场合，回归模型中的预测变量与响应变量不能被直接观测，而是受到某个可观测变量的影响，在这种情况下人们提出了协变量调整模型．本......
研究污染线性模型:yi=(1-ε)xTiβ+zi,1≤I≤n.设误差序列{zi}是平稳的α-混合序列,fε(x)为其公共的未知密度函数,在假定Ez2i<∞......
本文研究强混合样本下刻度指数分布族参数的经验贝叶斯（EB）估计和检验问题,提出了2种EB估计和2种EB检验方法,在较一般的正则条件下,......
设{（xi，yi），i≥1}是从取值于R^d×R的总体i≥1中抽取的严平稳、α-混合样本。回归函数m（x）=E（Y｜X=x）改良的递归核估计定义为：m2n^—（x）=∑j......
在α-混合序列情形下,讨论核密度估计量的r阶平均相合性,并将该条件弱化为nhn→∞,给出更好的r阶最优相合速度O（n-2r/5）.结果表明：所......
在α-混合序列下,研究了基于删失数据的密度函数f（x）核估计的r（r〉2）阶相合性,并给出了失效率函数λ（x）的估计,且证明了其r（r〉2）阶相合性.......
对于非参数回归模型:Yi=g(ti)+εi,i=1,...,n,其中{ti}为固定设计点列,{εi}为α-混合的平稳序列,该文建立了回归函数 g(t) 的小波......
基于α-混合函数型数据,依据模型Y=E［ψx（Y,θx）｜X=x］＋ε回归函数的稳健NadarayaWatson估计，构造了估计方程,导出了关于参数θx的经验似......
对于线性模型yi=xi′β+ei,i=1,…，n，设误差序列{ei}是平稳的α-混合序列，f(x)为其公共的未知密度函数，我们讨论了基于残差的f(x)的核......
文章对回归模型Y=r（X）＋ε进行了研究。设{（X，K），1≤i≤n）为取值于E×R上的一组同分布样本，其中E是由半度量d（·，·）生成的某个抽象......
针对相依数据下非参数方差模型,构造了非参数方差函数的多项式样条估计,在α-混合条件下,证明了估计的相合性,得到了最优全局收敛......
针对含线性趋势异方差模型,用小波方法构造未知参数和方差函数的加权小波估计量。在随机误差序列为α-混合情形下,得到了参数小波......
考虑非参数方差模型Yi=σ（xi）εi,i=1,2,…,n,其中xi是固定设计点列,{εi}是严平稳α-混合序列.该文利用小波方法构造了方差函数σ2（x......
文章研究了基于平稳α-混合左删失数据下密度函数一阶、二阶导数的核估计及众数核估计，在一定的条件下获得了导数核估计量的强一致......
设（X1,Y1）,（X2,Y2）,…,（Xn,Yn）为从取值于Rd×R1的总体（X,Y）中抽出的n个样本,若E|Y|＜∞,则定义回归函数m（x）=E（Y|X=x）,x∈Rd。如何由上述n个样本......
时间序列的拟合优度检验是统计理论中非常重要的内容。在独立同分布的情形下,前人已经做了较多研究。对于相依数据的研究还有待完......
研究了基于相依函数型数据非参数回归函数算子的估计问题，构造了非参数回归函数算子递归改良核估计，利用非参数函数型渐近理论，对估计......
研究非独立的随机变量序列有着十分深刻的理论和实际意义.本文主要研究一类由布朗运动驱动的滑动平均的模拟方法及参数估计方法.该......
在经济、金融风险管理领域, VaR（Value at Risk）作为风险度量工具,发挥了很重要的作用。1996年,巴塞尔委员会强调了VaR在风险市场上......
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独立同分布随机变量序列的强大数定律已很完善，近来混合序列的强大数定律发展很快，有的结果已接近独立同分布情形，本文对α－混合、ρ－混......
设{yi}是固定在点{xi）的观察值，适合模型yi=g（xi）＋εi．其中g（x）是[0，1]上的未知函数，{εi}是均值为0的随机误差序列．文献[1]中，在{εi}为独立同......
概率论是研究随机现象数量规律的学科,它在自然科学、管理科学、经济、金融等领域中都有着广泛的应用.概率论的意义在于描述由大量......
本文主要考虑了最近邻密度估计在α—混合序列和两两NQD混合序列情形下的大样本性质,推广了独立同分布和其它相依情形下最近邻密度......
本文研究强混合样本下连续型单参数指数分布族的经验贝叶斯（EB）估计．在较弱的正则条件下，给出所提出的EB估计的收敛速度．......
期刊
预期不足(ES)是近几年发展起来的用于测量和控制金融风险的量化工具.在金融时间序列中,将两步核估计应用于两步ES非参数估计之中,......
在金融、经济、保险等领域中风险管理是非常重要。要对风险进行管理,首先要对未来风险的大小进行刻画和度量,而风险度量方法的核心......
