非线性模型的一种半参数估计方法

提出用半参数估计理论来解求非线性问题的思想,即用半参数模型中的非参数分量表达非线性模型线性化后的近似余项,推导基于最小二乘核估计的相应解算公式,通过算例试验分析表明,此法对于非线性强度较强的模型,其效果较为明显。

极值统计模型族的参数估计及其应用

极值事件在生活中发生的频率是较低的,然而一旦出现所带来的影响将是重大的,为规避风险,众多学者对极值事件进行了深入研究发现极值统计理论。极值统计理论在环境、气象、金融、水文监测、保险等众多领域中发挥着越来越重要的作用。在本文中,对极值统计模型族的特征、极值统计模型族的参数估计及其应用进行了较为深入的研究,重点对极值分布的Bayes参数估计方法、极值分布理论与Copula函数随机向量模型进行了分析。

赤潮藻类非线性动力学模型的分岔及稳定性研究

选取两种常见赤潮藻类和一种浮游动物,考虑生态环境的富营养化及赤潮藻类与浮游动物的相互作用,建立了多种群赤潮藻类的非线性动力学模型· 首次运用现代非线性动力学理论,对模型的稳定性及分岔行为进行了研究· 得到了发生Hopf分岔时的分岔参数值,判断了极限环的稳定性。

IRT框架下的SQRT/EM参数估计方法及应用研究

在项目反应理论(ItemResponseTheory,IRT)框架下,根据统计检验方法,提出了一种新的参数估计方法———SQRT/EM方法.现以双参数Logistic模型为例进行了蒙特卡洛模拟研究,结果显示:SQRT/EM方法有以下3个优点:①参数估计结果与同类流行软件Bilog相比,修复能力相当或略高;特别是样本容量大时表现更好;②能处理含有特殊反应模式的情况;③项目数、人数很少时参数估计的结果较稳定.

非正交因子下APT模型的参数估计

考虑非正交因子条件下 ,套利定价理论 (APT)模型的参数估计问题 ,把模型写为一个多元回归的形式 ,采用逐步最优化方法 ,给出了非线性看似无关回归估计 (NSURE)和最大似然估计 (MLE)存在的充分条件 ;以及当其存在时 ,它们的精确形式和相应的简化形式 .

利率期限结构理论及模型应用浅析

国债收益率曲线包含丰富的未来利率、经济增长和通胀预期信息,加强对利率期限结构的研究有重要的理论和现实意义。文章概括了三种利率期限结构理论的原理,从参数估计方法上介绍了实证研究应用广泛的Nelson-Siegel模型及演化,并就参数模型的应用和发展进行展望。

输入非线性方程误差自回归系统的多新息辨识方法

典型块结构非线性系统包括基本的输入非线性系统、输出非线性系统、输入输出非线性系统、反馈非线性系统等.输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.以输入非线性方程误差自回归系统,即输入非线性受控自回归自回归(IN-CARAR)系统为例,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术以及基于辨识模型分解技术,研究和提出了IN-CARAR系统的随机梯度辨识方法、多新息随机梯度辨识方法、递推最小二乘辨识方法、多新息最小二乘辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.

输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法

针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图.

输出非线性方程误差类系统递推最小二乘辨识方法

随着控制技术的发展,控制对象的规模越来越大,使得辨识算法的计算量也越来越大.对于结构复杂的非线性系统,特别是包含未知参数乘积的非线性系统,使得过参数化辨识方法的参数数目大幅度增加,辨识算法的计算量也急剧增加,因此探索计算量小的参数估计方法势在必行.针对输出非线性方程误差类系统,讨论了基于过参数化模型的递推最小二乘类辨识方法;为减小过参数化辨识算法的计算量和提高辨识精度,分别利用分解技术和数据滤波技术,研究和提出了基于模型分解的递推最小二乘辨识方法和基于数据滤波的递推最小二乘辨识方法.最后给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤、流程图.

非线性滤波的迫近

本文研究动力学系统状态的估计问题。文中给出了非线性估计的两种迫近方法,一种是运用正态迫近的Gram-Charlier级数展开方法;另一种是二阶截断统计迫近方法。为了便于计算,文中给出了递推形式的近似解。人们常用的广义Kalman滤波方法及统计线性化方法仅为本文的特例。

经济计量模型在人力资源预测中的应用

经济计量模型是经济计量学的理论和方法的集中表现。它作为经济分析和研究的一种特殊方法,把以数学术语表述的一般经济理论与经验测量方法结合起来了。因此,运用系数的估计量以预测经济数量的未来值是它的主要目的之一。尽管说它是解析特定经济关系的数学术语,但这并不妨碍它那一系列关于参数估计、估计值评价、未来值预测的科学方法用于解析其他领域的各种数量关系。

广义部分记分模型及其在认知测量中的应用

对于认知测量中的多值记分题目，广义部分记分模型（ＧＰＣＭ）可以较精确地估计出各题目的参数和被试的潜在心理特质，本文用模拟研究验证了该模型的可靠性，并介绍了它在认知测量中的应用实例。

项目反应理论研究中的计算机模拟方法

引言在项目反应理论看来,心理学中的许多研究都要考虑被试的心理特质θ和对项目的反应P(θ)之间的关系,项目反应理论就是从这一角度进行研究的。

辅助模型辨识方法(5):最小二乘辨识

借助于辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究了辅助模型最小二乘辨识方法、辅助模型多新息最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型最小二乘辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法、等递推间隔辅助模型多新息最小二乘辨识方法,以及有限数据窗最小二乘辨识方法,包括引入加权因子(加权矩阵)、遗忘因子得到的一些相应辨识方法.

辅助模型辨识方法(4):基本思想与梯度辨识

辅助模型辨识思想是针对系统存在一些不可测变量的辨识问题提出的,它是研究含有未知变量的线性系统、非线性系统辨识的重要手段.本文阐述了辅助模型辨识思想,针对白噪声干扰的输入非线性有限脉冲响应系统,研究辅助模型梯度辨识方法、辅助模型多新息梯度辨识方法、变递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法,以及派生的变递推间隔辅助模型梯度辨识方法、等递推间隔辅助模型梯度辨识方法和等递推间隔辅助模型多新息梯度辨识方法.

数量遗传学的发展与动物育种应用(续完)

上期从“正确地估计动物群体的遗传参数和个体育种值”和“以混合模型方程组理论和方法为核心的育种值和遗传参数估计方法”两个方面对数量遗传学的发展进行了阐述。

外汇风险的极值相关模型

研究在已知某一分量极值出现的情况下,通过多维随机向量的联合条件分布的近似分布,利用半参数方法,给出一个极值相关模型,估计多维随机向量的任意尾部事件概率.应用该方法估计加元和日元资产组合一天的99.9%,99.99%,99.999%VaR值分别为0.0321,0.0439,0.0598.