一维非线性扩散过程转移密度的高阶近似方法

考虑一种基于偏微分方程(PDE)的方法来近似一维非线性扩散过程的转移密度,该方法首先构造具有四阶精度的差分法数值求解与该利率模型相关联的偏微分方程,进而获得转移密度函数的高阶近似解。数值模拟试验结果表明,所构造的具有四阶精度的差分法比Crank-Nicolson差分法和Euler法具有更高的效率,并考察所构造的四阶差分估计法在中国银行间同业拆借利率的实证分析,实证结果表明,在所考虑的样本区间内,中国利率的长期水平值是0.025 42,且中国货币市场利率粘性系数的值接近于1。     

分式布朗运动金融模型中的参数估计

文章利用谱密度方法,分别研究金融中短期利率随机模型和股票价格随机模型.考虑短期利率随机模型—分式Ornstein-Uhlenbeck过程中漂移系数的极大似然估计问题,证明估计量的无偏性和渐近正态性,并用数值模拟实验验证估计方法的有效性.利用股票价格随机模型—分式几何布朗运动,选取平安银行2013年1月4日到2014年7月31日收盘价格数据,借助Monte Carlo方法进行模拟未来股票价格走势.研究表明:将分式布朗运动驱动的随机微分方程作为股票价格模型更能反映金融市场实际情况.     

二项—Gumbel复合极值分布的参数估计

在金融风险评估、事故预测、保险索赔等领域的研究中,极值理论已发展成为一种重要的统计学方法.Gumbel分布是一种常用的极值分布函数,并逐渐成为了对于随机变量极端变异性建模的重要工具.文章将二项分布与Gumbel分布函数复合,提出了一种新的复合极值分布函数即二项-Gumbel分布.重点介绍了极值理论以及二项分布与Gumbel分布复合函数,运用极大似然估计(MLE)对二项-Gumbel复合分布的各种参数进行估计,并通过计算机模拟得KS检验统计量的临界值.     

利率期限结构模型改进极大似然估计效率研究

考虑一种改进的极大似然估计算法估计一维利率期限结构模型的未知参数,该方法首先利用Crank-Nicolson差分法求解与该扩散模型相关联的偏微分方程(PDE),获得累积分布函数,然后利用数值微分得到转移密度函数的近似值。数值模拟实验结果表明,当取较小空间步长时,该改进估计法比Euler法具有更高的效率,并考察该改进估计法在中国银行间同业拆借利率的实证分析,实证结果表明,在所考虑的样本区间内,中国利率的长期水平值是0.025 1,且中国货币市场利率粘性系数的值接近于0.5。     

空间门限随机前沿模型的构建与估计

基于空间计量视角拓展门限随机前沿模型,从技术效率时变和非时变两个层面分别构建空间门限随机前沿模型。模型同时考虑了生产单元的异质性和空间相关性,适用性较佳。分别使用两阶段最小二乘法和极大似然方法估计非时变和时变层面下的参数,使用JLMS法估计效率。蒙特卡罗结果表明:此方法的估计精度较高。随着样本容量的增加,估计精度增加;忽略空间效应或者门限效应,估计精度较低。     

空间滞后面板平滑转换模型的估计及数值模拟

将空间滞后项引入面板平滑转换模型,构建了空间滞后面板平滑转换模型,通过综合应用拟极大似然法和非线性最小二乘法,构造了该模型的参数估计方法,并通过蒙特卡洛数值模拟探讨了参数估计方法的小样本性质;数值模拟结果显示,提出的估计方法在小样本条件下表现良好,参数估计值随着样本容量的增大而收敛到参数的真值。     

Poisson-Gumbel复合极值分布的参数估计

本文对Poisson-Gumbel复合极值分布的现实意义进行了拓展,分别应用极大似然法(MLE)、复合矩法(CME)和概率权矩法(PWM)对Poisson-Gumbel复合极值分布中的参数进行估计,并在理论上运用蒙特卡洛方法模拟,对三种参数估计方法的统计性质进行讨论,最后给出在汇率分析中的一个应用实例。结果表明:三种方法中,极大似然法效果最好且表现最稳定。     

可变系数空间自回归模型的参数估计

传统的空间面板数据模型利用截距项来体现空间异质性,往往无法完全体现出空间异质性,文章构建一种系数随空间个体变动而变动的空间自回归模型,利用系数来考察空间异质性,并可以考察经济关系以及空间关系的个体特征。在一定的模型设定条件下,文章给出了该模型的完全信息极大似然估计,并推导了该估计量的渐进分布。     

几种q-分布的参数估计方法

由Tsallis提出的非广延统计力学在当今已经有了越来越广泛的应用,并且由此得到的概率分布,即q-分布,也被用来解决各种领域方面的问题,尤其是在交叉学科复杂系统中的运用。文章分别采用矩估计、极大似然估计的方法来推导几种常见q-分布的参数;进一步通过对NBA进球数据进行实证分析,采用不同的估计方法得到参数的估计值,并根据均方误差原理得知极大似然估计方法要优于矩估计方法。     

球内三维均匀分布的参数估计

球内三维均匀分布在理论和实际应用方面有着广泛的应用。文章重点研究了球内三维均匀分布体积和半径的参数估计,利用次序统计量得到了球径的矩估计量和极大似然估计,并对估计的置信区间做了讨论。     

ARMA模型参数估计算法的改进

文章提出了一种ARMA模型的非线性估计方法,这种方法通过DFP算法构造具有遗传对称正定性的矩阵来近似Hesse矩阵的逆,从而实现了ARMA模型参数的估计.仿真结果表明,该方法具有良好的准确度和可靠性,可以改进ARMA模型的参数估计.     

混合再生散度模型的参数估计

随着社会信息化的发展数据的种类越来越多样化,在实际的数据分析中相对于同质总体,异质总体更具有普遍性,所以混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一。再生散度模型是一种比指数族分布更加广泛的分布,适用性更强。基于此,提出混合再生散度模型,对方位参数进行建模,并通过EM算法研究该模型参数的极大似然估计。同时,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有效和有用的。     

异质性空间随机前沿模型的参数估计及应用

经典的随机前沿模型忽略了决策单元之间的空间关联性,无法准确估计效率影响因素相关参数,限制了其适用范围。本文在空间自回归随机前沿模型的基础上,引入效率影响因素,构建出一个异质性空间随机前沿模型,基于极大似然估计法给出模型参数的单步估计策略,提出决策单元技术效率的最优预测量。理论分析证明,模型参数在一定的假设条件下具备一致性;模拟实验表明,参数估计量和技术效率预测量较之经典模型具有更高的估计精度,且会随着样本量的扩大而逐渐提升。本文使用所提出理论方法讨论了我国城市数字普惠金融发展与技术效率水平之间的相关关系,发现两者之间存在显著的正相关关系,同时也印证了模型设定和估计方法的可靠性。     

多重减因模型的马氏链方法与转移强度参数估计

文章利用马氏链方法推导出多重减因模型的生存与死亡概率,并通过极大似然估计方法给出了其转移强度参数估计.     

缺失数据下非线性均值方差模型的参数估计

文章在响应变量随机缺失下研究非线性均值方差模型的参数估计问题.基于回归插补和随机回归插补两种缺失插补方法以及结合Gauss-Newton迭代计算算法给出该模型中未知参数的极大似然估计.并通过对两个随机模拟例子实际例子的研究分析,结果都表明了所提出的模型与统计方法具有可行性和实用性.     

混合样本下双因素误差模型的参数估计

考虑到面板数据的选择性偏误、不响应、样本流失及轮换面板数据的高成本,在实际应用中,根据研究的需要和两种样本各自的特征,有时将两种样本结合使用,从而得到普通面板数据和轮换面板数据的混合样本。文章提出了混合样本下双因素误差面板回归模型的迭代极大似然估计方法,得到了未知参数的迭代公式。使用蒙特卡罗模拟方法分析了面板数据和混合样本下参数估计的平均绝对偏差和均方误差,结果显示：与面板数据下的极大似然估计量相比,混合样本下迭代极大似然估计方法整体上降低了估计量的平均绝对偏差和均方误差,优于面板数据下的极大似然估计量。     

面板有序响应模型多种参数估计方法的仿真比较

面板有序响应模型已经被广泛应用于主观评价问题的研究,但在估计方法上,该模型依据对排序变量的处理规则不同产生了多种估计技术。因此,有必要设计蒙特卡罗仿真实验,综合考察这些方法在模型参数估计以及假设检验两个方面的表现,进而判别其优劣,其结果对于应用研究的方法选择也具有重要的指导意义。基于仿真实验的研究结果表明,OMD方法在小样本下会存在严重的估计偏误与假设检验的显著性水平扭曲现象,在超大样本下该方法可以产生有效的估计结果与检验结论,但效率改进的幅度不明显。DvS、BUC和CML方法在各种样本条件下都可以获得稳健一致的估计结果,但是对于参数的约束检验,CML方法会产生较明显的错误结论。针对以上结果产生的建议是,应该优先使用DvS或者BUC方法来估计面板有序响应模型并开展后续的假设检验工作。     

广义Gamma分布簇广义线性混合模型的参数估计

文章在广义线性混合模型的框架下分析广义Gamma分布簇广义线性混合模型的参数估计问题.提出的参数估计有以下三个显著特点:其一,充分利用广义线性混合模型参数估计的理论成果,参数估计表达式与6种广义线性混合模型参数估计结果形式相同;其二,该方法可以通过反复调用广义线性混合模型中的参数估计模块来实现;其三,具有渐进正态性.     

上证指数收益率的尾部相关性研究

对上证指数收益率与成交量之间的尾部相关性进行了研究,利用Gumbel-H copula函数、极大似然估计法、二元极值Logistic模型等多种方法研究收益率与成交量之间的相关强度.结果表明:两序列尾部渐近相关,但相关度不是很强.     

一种软件可靠性新模型的参数估计和统计推断

文章主要介绍一种软件可靠度的模型,并给出模型失效率的极大似然估计的求法以及存在的务件、失效率的置信上限.