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文章通过将自回归模型的谱分析推广到异方差混合转移分布模型的谱分析,导出了自协方差函数的递推关系式及计算谱密度的"三步算法",从而解决了这类模型的谱分析问题,并进一步讨论模型在一些常见情形及自协方差函数满足一定条件下,谱密度的具体表达式。 相似文献
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经济数据常存在空间相关性,忽略空间相关性会引发内生性问题,导致相应估计量有偏且不一致。空间随机前沿模型在随机前沿模型的基础上考虑了生产单元的空间相关性,更利于效率测算。然而现有空间随机前沿模型的生产函数形式单一,适用性较差,实证分析存在局限性。文章在空间随机前沿模型中引入平滑转移效应,构建了平滑转移空间随机前沿模型,该模型同时考虑了空间相关性和个体异质性,适用性较佳。为丰富估计方法,同时采用极大似然方法和贝叶斯方法估计模型,其中极大似然估计的核心在于推导对数似然函数、对数似然函数的最优化以及使用JLMS法估计技术效率,贝叶斯估计的核心在于推导未知参数的后验分布及执行MCMC抽样。数值模拟结果显示:(1)极大似然估计和贝叶斯估计的估计精度均较高,其中贝叶斯估计的估计精度略高于极大似然估计;增加样本容量,贝叶斯估计和极大似然估计的估计精度更高。(2)若忽略空间效应或者平滑转移效应,则估计精度较低。 相似文献
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函数型数据研究近年来为越来越多的学者所重视,其在天文,医药,经济现象,生态环境及工业制造等诸多方面均有重要应用.非参数统计是统计研究的一个重要方面,其中核函数估计和局部多项式方法是这一类研究中重要常用方法.函数型数据的非参数方法中以核函数估计方法较为常见,且其收敛速度与极限分布无论在独立情形还是相依情形都有理论结果.而局部多项式的研究在函数型数据背景下较为少见,原因在于将局部多项式方法推广到函数型数据背景一直是一个难题. Marin, Ferraty, Vieu [Journal of Nonparametric Statistics, 22 (5) (2010), pp.617-632] 提出了非参函数型模型的局部回归估计. 这种估计可以看作是局部多项式估计在函数型数据背景下的一个推广.这种方法提出后,许多学者进一步研究了这种方法,考察了这种方法的收敛速度和极限分布,并将这种方法应用到不同的模型中以适应实际需求.但是,前人的研究都要求数据具有独立同分布的性质.然而许多实际数据并不符合这一假设.本文研究了在相依函数型数据情形下局部回归估计的渐近正态性.由于估计方法有差异,核函数估计的研究方法无法直接推广到局部回归估计,而相依性结构也给研究带来了一些挑战,我们采用Bernstein分块方法将相依性问题转化为渐近独立的问题,从而得到了估计的渐近正态性.此外我们还采用数据模拟的方法进一步验证了渐近正态的结果. 相似文献
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文章研究的学习模型是可能近似正确(PAC)模型的一个推广变形.在这一模型下,文章研究了函数类学习的样本复杂度问题.其中包含了该函数类有限和无限两种情形的讨论;证明了这一函数类的任一样本误差最小化(SEM)算法L都是其学习算法;给出了算法L的样本复杂度的一个上界,同时也给出了其估计误差的一个上界,并予以证明. 相似文献
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在实际数据分析中经常会遇到零膨胀计数数据作为响应变量与函数型随机变量和随机向量作为预测变量相关联。本文考虑函数型部分变系数零膨胀模型 (FPVCZIM),模型中无穷维的斜率函数用函数型主成分基逼近,系数函数用B-样条进行拟合。通过EM 算法得到估计量,讨论其理论性质,在一些正则条件下获得了斜率函数和系数函数估计量的收敛速度。有限样本的Monte Carlo 模拟研究和真实数据分析被用来解释本文提出的方法。 相似文献
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《统计与信息论坛》2019,(2):42-48
考虑非线性经济周期模型中经济变量存在记忆性质与时间滞后现象,研究随机周期作用激励下Goodwin模型的随机响应,以此研究记忆性质与时间滞后现象对经济周期波动的具体影响。通过随机多尺度方法得到了模型的确定性与随机情形下的稳态响应。结果发现:当考虑非线性投资函数时,经济变量的时间记忆性质和时间滞后现象均可以导致经济波动方式的改变;当考虑非线性消费函数时,经济变量的时间记忆性质与时间滞后现象均可以诱导出经济周期波动的随机跳跃现象,即引发经济系统的突变。同时,随机周期作用也可以诱发系统出现稳态概率密度函数的分岔现象出现,说明外部随机周期作用可以诱发经济系统的突变现象产生。 相似文献
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时间序列ARFIMA模型的贝叶斯预测分析 总被引:1,自引:0,他引:1
ARFIMA模型是时间序列分析理论体系中的一个新领域,其模型结构比较复杂.本文系统地研究了时间序列ARFIMA(p,d,q)模型的贝叶斯预测问题,给出了模型的似然函数形式,构造了模型参数的先验分布;根据贝叶斯定理严密地推断了参数的后验边缘分布密度函数,建立了贝叶斯ARFIMA模型预测的基本程序,并且进行了实证研究分析. 相似文献
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结合当前Copula函数及其应用的热点问题,着重评述了基于Copula函数的金融时间序列模型的应用。鉴于利用Copula可以将边际分布和变量间的相依结构分开来研究这一优良性质,在设定和估计模型时便显得极为方便和灵活。从模型的构造、Copula函数的选择、模型的估计以及拟合优度检验等几方面展开阐述和评价,介绍了Copula模型在金融领域中的几类应用,并对Copula理论和应用的新视角进行了展望。 相似文献
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本文研究了标的资产价格的波动率为随机过程的模型,利用期权定价的鞅方法,得出了欧式期权价格的解析解,推广了B-S模型。 相似文献
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文章考虑了Cox模型的变量选择问题,将自适应Lasso引入到Cox模型中,提出了一类基于惩罚偏似然函数的自适应Lasso估计程序.通过对偏似然函数采用二阶泰勒展开式近似逼近,运用循环坐标下降法求解模型,再借助牛顿-拉普森迭代完成整个变量选择和估计过程.随机数据模拟的结果表明该方法具有优良的变量选择效果,并适用于高维数据. 相似文献
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