一类混合序列下分位数估计的一致渐近正态性 被引量：1

1

作者 李永明 张文婷 饶贤清 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2014年第3期313-321,共9页

本文在ψ混合序列下,研究了分位数估计的一致渐近正态性.在一定条件下其收敛速度达到O(n^((-1)/8)).所得结果可以应用到风险度量VaR分位数估计.

关键词 ψ混合序列 分位数估计 VAR 渐近正态性.

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光滑分布函数分位数估计的注记(英) 被引量：1

2

作者 周勇 《应用数学》 CSCD 1997年第4期8-13,共6页

文中通过光滑经验分布函数构造了分位数估计，建立该估计的Bahadu－强弱表示定理，并由Bahadur表示定理证明了该分估计估的重对数律和渐近正态性等深刻结果．

关键词 光滑分布函数 核估计 渐近正态性 分位数估计

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变系数模型的局部加权组合分位数估计

3

作者 解其昌 吕秀梅 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2014年第6期631-650,共20页

变系数模型是经典线性模型的推广,它以更加灵活的形式来模拟变量间的非线性关系.采用局部加权组合分位数方法来估计模型的系数函数.推导出估计量的局部Bahadur表示以及渐近正态性.构造一个二次规划,给出了最优权重的选择方法.对于非正... 变系数模型是经典线性模型的推广,它以更加灵活的形式来模拟变量间的非线性关系.采用局部加权组合分位数方法来估计模型的系数函数.推导出估计量的局部Bahadur表示以及渐近正态性.构造一个二次规划,给出了最优权重的选择方法.对于非正态误差分布,理论分析和数值模拟表明局部加权组合分位数比局部最小二乘估计有更高的效率;而对于正态误差分布,局部加权组合分位数与局部最小二乘估计有着几乎同样的效率.通过Monte Carlo模拟和实证分析,检验估计量的有限样本性质,结果与理论相一致. 展开更多

关键词 变系数模型 渐近正态性 渐近相对效率 局部加权组合分位数估计

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基于神经元网络的条件分位数估计的收敛速度(英文)

4

作者 张建同 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2004年第1期37-46,共10页

本文我们给出了基于神经元网络的随机过程的条件分位数的均方收敛速度.无论是在独立同分布情况下还是在平稳混合(α-混合β-混合)的情况下,我们都给出了相应的结果.结果与基于神经元网络的回归估计的收敛速度相同.采用的技术同Zhang(19... 本文我们给出了基于神经元网络的随机过程的条件分位数的均方收敛速度.无论是在独立同分布情况下还是在平稳混合(α-混合β-混合)的情况下,我们都给出了相应的结果.结果与基于神经元网络的回归估计的收敛速度相同.采用的技术同Zhang(1998)一致. 展开更多

关键词 条件分位数估计 混合过程 神经元网络 收敛速度

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基于遍历函数型数据条件分位数估计的相合性 被引量：5

5

作者 魏亮瑜 凌能祥 李成好 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期557-562,共6页

文章利用鞅的方法研究了基于平稳遍历函数型数据条件分位数的非参数估计,在一定的条件下建立了条件分位数估计的相合性,即在遍历数据集下,研究解释变量X取值于某半度量空间而响应变量Y取值于实值空间R时条件分位数的性质;同时给出了相... 文章利用鞅的方法研究了基于平稳遍历函数型数据条件分位数的非参数估计,在一定的条件下建立了条件分位数估计的相合性,即在遍历数据集下,研究解释变量X取值于某半度量空间而响应变量Y取值于实值空间R时条件分位数的性质;同时给出了相同条件下条件分布函数的相合性和渐近性质,推广了现有文献中的相关结果。 展开更多

关键词 函数型数据 相合性 遍历过程 鞅差 条件累积分布函数 条件分位数估计

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基于相依函数型数据具有稳健性质的条件分位数核估计 被引量：2

6

作者 程伟 凌能祥 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期613-615,624,共4页

文章基于相依函数型数据,通过一种具有稳健性质的方法,研究了条件分位数核估计,避免了采用双核方法中存在的问题;并在一定的条件下建立了估计量的几乎完全收敛的速度,推广了现有文献的结果。

关键词 相依函数型数据 条件分位数估计 几乎完全收敛速度

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m相依序列的样本分位数核估计的中偏差和大偏差 被引量：1

7

作者 谢超 陈夏 闫莉 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2021年第1期63-72,共10页

分位数是统计学中的一个重要概念,它在可靠性统计分析以及经济、金融、生物信息、医学等领域都有非常广泛的应用.相依随机序列削弱了独立性的限制,得到了众多关注和研究.因此,本文基于m相依序列,研究了样本分位数核估计的大样本性质.首... 分位数是统计学中的一个重要概念,它在可靠性统计分析以及经济、金融、生物信息、医学等领域都有非常广泛的应用.相依随机序列削弱了独立性的限制,得到了众多关注和研究.因此,本文基于m相依序列,研究了样本分位数核估计的大样本性质.首先,利用m相依序列的极限理论,通过计算Cramer函数,证明了样本分位数核估计的中偏差原理.其次,通过验证Cramer条件成立,得到了样本分位数核估计的大偏差原理.研究结果简化并推广了独立同分布样本情形下的证明方法及结果,为讨论其他类型相依序列的中偏差及大偏差性质提供了重要依据. 展开更多

关键词 m相依序列 样本分位数核估计 中偏差 大偏差

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Gumbel分布参数估计及在水位资料分析中应用 被引量：32

8

作者 罗纯 王筑娟 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2005年第2期169-175,共7页

本文利用Gumbel分布拟合某条河流三个观测站的历年最高水位资料.我们用分位数法、极大似然法、概率加权矩法对Gumbel分布中的参数进行估计,不仅从理论上而且利用蒙特卡洛方法讨论了三种估计方法的统计性质,并给出了三个观测站处的T年一... 本文利用Gumbel分布拟合某条河流三个观测站的历年最高水位资料.我们用分位数法、极大似然法、概率加权矩法对Gumbel分布中的参数进行估计,不仅从理论上而且利用蒙特卡洛方法讨论了三种估计方法的统计性质,并给出了三个观测站处的T年一遇的最高水位数据.我们认为极大似然法给出的估计量在各个方面都有好的且稳定的表现. 展开更多

关键词 Gumbel分布 参数估计 分位数估计 极大似然估计 概率加权矩估计 蒙特卡洛方法

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广义Pareto分布参数的最小二乘估计 被引量：10

9

作者 陈海清 程维虎 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2013年第2期121-135,共15页

传统的广义Pareto分布(Generalized Pareto Distribution,简记GPD)的参数估计一般受分布形状参数的约束.如:矩估计(the Method of Moments,简记MOM),概率加权矩估计(the ProbabilityWeighted Moments,简记PWM),L矩估计(简记LM),极大似... 传统的广义Pareto分布(Generalized Pareto Distribution,简记GPD)的参数估计一般受分布形状参数的约束.如:矩估计(the Method of Moments,简记MOM),概率加权矩估计(the ProbabilityWeighted Moments,简记PWM),L矩估计(简记LM),极大似然估计(Maximum Likelihood Estima-tion,简记MLE)等.本文利用GDP可转化成指数分布的事实及指数分布参数估计的结果,利用最小二乘(the Least Squares,简记LS)法,得到了两参数和三参数GPD的参数估计;给出了估计量具有渐近正态性的结果.估计方法不受分布形状参数的限制.模拟显示:本文提出的估计在某些常用条件下优于GPD的其他参数估计,如MOM,PWM,LM,以及基于分位数估计(the Elemental PercentileMethod,简记EPM)等. 展开更多

关键词 广义PARETO分布 矩估计 概率加权矩估计 最小二乘估计 L矩估计 基于分位数估计

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基于双重跳跃Heston模型的上证50ETF期权定价度量分析

10

作者 雷园园 于威威 《现代营销（下）》 2022年第10期32-34,共3页

上证50ETF作为我国证券市场的第一只场内股票期权,其随机波动率及定价等相关问题的研究一直广受关注。本文考虑引入双重跳跃项,构建了带有双重跳跃的Heston模型,通过扩散项高斯近似分解,将L-M跳识别与复合分位数估计方法相结合,实现了上... 上证50ETF作为我国证券市场的第一只场内股票期权,其随机波动率及定价等相关问题的研究一直广受关注。本文考虑引入双重跳跃项,构建了带有双重跳跃的Heston模型,通过扩散项高斯近似分解,将L-M跳识别与复合分位数估计方法相结合,实现了上证50ETF数据的跳跃识别及随机波动率参数的有效估计;并在此基础上利用深度学习算法给出了上证50ETF期权定价问题合理的度量分析。 展开更多

关键词 随机波动率 双跳识别 复合分位数估计 深度学习算法 期权定价

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羊群行为视角的系统重要性地方政府识别研究 被引量：3

11

作者 王周伟 赵启程 +1 位作者 宋玉平 李方方 《中国软科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第11期91-102,共12页

守住不发生地方政府系统性金融风险底线,重点要监控好系统重要性地方政府,而其核心在于领头示范引导性较强,复杂关联中心度很高.理论分析表明地方政府债务风险承担具有时空正关联作用,该作用导致羊群效应.据此,构建动态空间面板杜宾模型... 守住不发生地方政府系统性金融风险底线,重点要监控好系统重要性地方政府,而其核心在于领头示范引导性较强,复杂关联中心度很高.理论分析表明地方政府债务风险承担具有时空正关联作用,该作用导致羊群效应.据此,构建动态空间面板杜宾模型,验证该命题,随后用CH模型与CCK模型识别,利用参数与非参数的分位数回归估计,稳健测度出羊群效应,并利用神经网络模型分位数回归估计法,非线性识别了系统重要性地方政府.研究表明:地方政府债务风险承担显著具有空间模仿与时间跟随的羊群效应微观演化特征;羊群效应显著较大;神经网络分位数回归模型可以较好地拟合空间网络溢出传染引领效应,能够识别出短期与长期的系统重要性地方政府,从而对地方政府债务风险的宏观审慎监管提供参考. 展开更多

关键词 系统重要性地方政府 羊群效应 分位数估计 动态空间面板杜宾模型 神经网络分位数回归

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