您的位置: 专家智库 > >

国家自然科学基金(11171147)

作品数:5 被引量:12H指数:2
相关作者:王立洪周丽燕张莹邢文杰顾承祖更多>>
相关机构:南京大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金高等学校科技创新工程重大项目江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养对象更多>>
相关领域:理学电子电信更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇理学
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇长记忆
  • 1篇多项式
  • 1篇英文
  • 1篇置信域
  • 1篇似然估计
  • 1篇拟合优度检验
  • 1篇缺失数据
  • 1篇自回归模型
  • 1篇最小二乘估计
  • 1篇线性回归模型
  • 1篇相对效率
  • 1篇相合性
  • 1篇极大似然
  • 1篇极大似然估计
  • 1篇函数型数据
  • 1篇Α-混合
  • 1篇残差
  • 1篇SPATIO...
  • 1篇SPATIO...

机构

  • 4篇南京大学

作者

  • 4篇王立洪
  • 1篇张莹
  • 1篇周丽燕
  • 1篇顾承祖
  • 1篇邢文杰

传媒

  • 1篇数学学报(中...
  • 1篇应用数学学报
  • 1篇应用概率统计
  • 1篇南京大学学报...
  • 1篇Scienc...

年份

  • 1篇2015
  • 2篇2014
  • 1篇2012
  • 1篇2011
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于残差的非线性自回归模型的拟合优度检验被引量:4
2012年
时间序列模型中,考虑误差分布的拟合优度检验是很重要的.Lee和Na(2002)考虑了在线性自回归模型下,基于残差的Bickel-Rosenblatt检验问题.他们指出了在原假设条件下,检验统计量的极限分布与利用独立同分布观测值的经典BickelRosenblatt检验相同.本文主要讨论无限阶的非线性自回归模型的基于残差的BickelRosenblatt检验统计量的渐近性质.我们证明了在自回归函数未知的情况下,当满足一定条件时,检验统计量的渐近性质与基于真实误差的统计量的性质相同.
张莹王立洪
关键词:拟合优度检验残差自回归模型
长记忆ARFIMA-GARCH模型的状态空间模型估计(英文)
2011年
本文考虑了ARFIMA-GARCH类模型的状态空间表示.ARFIMA-GARCH这类模型结合了长记忆时间序列和条件异方差过程.虽然ARFIMA-GARCH模型的状态空间表示是无穷维的,但是基于这种表示法的精确极大似然估计可以在样本长度的迭代计算中得到.本文提出了基于模型的截断的自回归展开式的似然函数近似估计,进而得到了模型参数的拟似然估计.利用状态空间表示的便利,本文的估计方法被应用到了缺失数据的情形.最后,我们还将本文的方法应用于模拟计算(缺失数据和非缺失数据)和实际数据分析.
王立洪顾承祖
关键词:极大似然估计缺失数据
The nonparametric estimation of long memory spatio-temporal random field models被引量:2
2015年
This paper considers the local linear estimation of a multivariate regression function and its derivatives for a stationary long memory(long range dependent) nonparametric spatio-temporal regression model.Under some mild regularity assumptions, the pointwise strong convergence, the uniform weak consistency with convergence rates and the joint asymptotic distribution of the estimators are established. A simulation study is carried out to illustrate the performance of the proposed estimators.
WANG LiHong
函数型数据的近邻域估计
2014年
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阶近邻域估计的相合性和渐近正态性.通过模拟分析几组不同误差分布的函数型数据,并与核估计方法进行比较,验证了有限样本下,近邻域估计方法的有效性,并得出近邻域估计在稳健性方面更有优势.
邢文杰王立洪
关键词:函数型数据Α-混合相合性
长记忆多项式回归模型的置信域估计被引量:6
2014年
本文主要讨论误差序列存在长记忆性的多项式回归模型的回归参数向量的置信域问题.这是一个涉及到多维空间的问题.我们分别给出了基于普通最小二乘估计(OLS)和广义最小二乘估计(GLS)方法的回归参数的置信域表达式.进一步结合有效样本数的概念,我们对OLS估计的置信域提出了一个改进的方法,并通过计算OLS估计的相对效率度量这种做法给估计精度带来的损失.我们从经验覆盖概率和置信域的体积大小两个方面,对参数的三种置信域估计方法进行比较.Monte Carlo模拟结果显示,在长记忆情况下,改进的方法具有良好的精确度,并且计算量小.
周丽燕王立洪
关键词:长记忆置信域最小二乘估计相对效率
共1页<1>
聚类工具0