极值理论高频VaR区间估计模型的构建

为了对在险值的估计精度进行度量,更为精确和有效地衡量极值VaR（value at risk）的估计风险,基于广义极值理论构建了极值VaR的区间估计模型,并进一步利用高频数据重点考察了不同置信水平和不同样本容量分块下的极值VaR区间估计结果的精度和模型的有效性。结果表明,极值VaR的动态区间估计模型与参数法和非参数法区间估计模型相比,不仅能够更为有效地捕获极端条件下收益率时间序列的动态特征,而且具有很好的估计精度,VaR估计风险的精确度更高。     

广义Ⅱ型逐次截尾数据下逆高斯分布参数的极大似然估计

针对可靠性应用研究中常需要确定寿命分布参数的问题,讨论了在广义Ⅱ型逐次截尾样本下逆高斯分布位置参数和尺度参数的最大似然估计.通过参数变换得到了基于新参数的逆高斯分布模型,并利用牛顿迭代算法得到新参数的最大似然估计,进而求出原参数的极大似然估计.借助随机模拟方法和一个实例评价了最大似然估计.说明提出的极大似然估计理论具有应用价值.     

极值服从广义Pareto分布的扭转载荷外推方法研究

提出了一种极值样本服从广义Pareto分布(generalized pareto distribution, GPD)函数的扭转载荷时域外推方法,基于极值样本的均值超出函数,首先确定一个区间范围,并以形状参数最小的均方误差为目标,通过自抽样法确定最佳阈值,再采用极大似然估计法对GPD函数的形状参数和尺度参数进行估计,获取扭转随机载荷谱的极值样本,服从GPD分布规律。以商用车驾驶室的稳定杆为研究对象,介绍了扭转载荷采集的方法,基于所提出的扭转载荷时域外推方法进行外推研究,并分别从穿级计数、功率谱密度、雨流图和潜在伪损伤量等方面对外推前后的载荷谱进行了对比分析。结果表明：所构建的载荷外推算法对商用车驾驶室稳定杆扭转载荷外推有较好适应性。     

一般Ⅱ型逐次截尾数据下Integrated beta分布参数的极大似然估计

在可靠性理论研究中,常常需要估计寿命分布的参数.本文讨论了在一般Ⅱ型逐次截尾样本下Integrated beta分布参数的极大似然估计.在Integrated beta分布模型下,利用牛顿-拟牛顿最大化方法得到了参数的极大似然估计,并通过数值模拟和一个实例评价了得到的极大似然估计.     

边界Logistic违约模型的经验似然统计方法及其应用

考察经验似然方法在边界Logistic模型的应用,运用经验似然方法给出了边界Logistic模型的经验极大似然估计方程,并得到了模型的参数估计结果,利用此模型做实证分析.分析结果在一定程度上证明了经验极大似然估计方法得到的参数是可靠的.     

如何准确地拟合居民的收入分布

采用分布函数拟合居民收入分布需要解决两个关键问题,即找到恰当的分布函数与合适的估计方法.文章基于国家统计局提供的2011年城镇居民收入分组数据以及安徽省统计局提供的微观城镇住户调查数据,运用常见的六种分布函数依次拟合了中国城镇居民的收入分布.随后,根据不同的检验标准,比较了新估计方法、极大似然估计以及广义矩估计的拟合效果.研究发现,广义第2类beta分布函数对中国居民收入分布的拟合效果最好,同时,极大似然估计方法的参数估计误差相对较小.不过,在选择具体方法时,还应考虑实际的数据结构以及对计算结果的偏好.     

巴斯卡分布中未知参数的估计

在巴斯卡分布的参数r,p都未知的情况下,讨论了未知参数的极大似然估计。结果表明,r的极大似然估计可转化成一个超越方程的求解,采用该超越方程的解作为r的估计量有强相合性,导出了在大样本下r和p的置信区间。并用实例验证了估计方法的合理性。     

正态回归模型中未知参数几种估计的比较分析

给出了正态回归模型中未知参数的无偏估计,最小二乘估计与极大似然估计及其求解过程,并通过数值模拟说明了异同点,验证了相应的结论。     

三参数Weibull分布参数的估计

主要给出了三参数Weibull分布参数极大似然法估计的一种方法.首先用矩阵法确定样本的均值、标准差和偏差系数;再利用现成的数表粗略地进行分布参数的点估计,然后以这些点估计值作为迭代初始点,用牛顿法进行迭代计算求解由三参数Weibull分布确定的似然方程,最终求得分布参数的估计值.实例表明,结果是令人满意的.     

具有部分缺失数据的两个艾拉姆咖分布总体参数的估计与检验

在数据缺失样本下研究了艾拉姆咖分布的参数估计和假设检验.根据似然函数给出了参数的极大似然估计,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并给出了两总体参数之差的置信区间和假设检验.