应力S(t)为复合x^2-更新过程时结构可靠度渐近正态估计

该文讨论强度为随机变量Ｘ 应力为复合ｘ２－更新过程｛Ｙ（ｔ），ｔ ∈［０，Ｔ］｝时结构可靠度的 渐近正态性问题．获得在设计基准期［０，Ｔ］ 内结构可靠度表达式和结构可靠度渐近正态估计．

正态分布N（μ，σ^2）的标准方差的两个渐近正态估计

讨论了正态分布标准方差的两个渐近正态估计量及它们之间的优良性的比较,利用相对渐近效准则作为比较的准则.

二参数Weibull分布形状参数β的渐近置信估计

通过对Weibull分布作变换,将对Weibull分布形状参数β的研究转化为对极值分布尺度参数σ的研究,利用极值分布的样本均值和样本方差,构造极值分布尺度参数σ的渐近正态估计量,进而得到Weibull分布形状参数β的渐近置信区间估计.

广义半参数回归模型中渐近有效的若干结果

考虑Y=f(X,β_0)+g(T)+ε,f(.,.) 为一定义在R^(b_1)×R^p上的已知函数,g(.)是一未知函数β_0是一p×1待估向量。本文综述了关于β_0估计的渐近正态性,渐近正态意义下有效性,二阶渐近有效性,Bahadur渐近有效性等方面已取得结果。

半参数EV模型参数的二阶段估计

本文综合核函数法 ,最小二乘法 ,利用二阶段估计的方法求出了 EV模型中参数的估计量 ,并研究了它的强相合性以及渐近正态性 .

多项Probit模型中回归系数的逆回归估计

本文将多项Probit模型推广到更一般的形式,研究了推广的多项Probit模型的逆回归性质,给出了回归系数的逆回归估计方法,并证明了在满足一些条件时估计是渐近正态的.模拟表明逆回归估计方法有良好的表现.

艾拉姆咖(ЭРланга)分布参数估计的若干性质

讨论了艾拉姆咖(ЭРланга)分布参数的矩估计和极大似然估计的效率及其若干性质.

GBVE指-数模型结构可靠度估计

设二元随机变量(X,Y)的联合生存函数为-F(x,y)=exp{-[(x/θ1)1/δ+(y/θ2)1/δ]δ},0<x,y<∞,0<δ≤1,0<θ1,θ2<∞,把它称作GBVE(θ1,θ2,δ).考虑串联系统两元件的应力服从GBVE(θ1,θ2,δ),强度服从指数分布的应力-强度模型,分别在应力参数和强度参数未知的情况下给出结构可靠度估计.

加权复合分位数回归方法在动态VaR风险度量中的应用

风险价值(VaR)因为简单直观,成为了当今国际上最主流的风险度量方法之一,而基于时间序列自回归(AR)模型来计算无条件风险度量值在实业界有广泛应用。本文基于分位数回归理论对AR模型提出了一个估计方法——加权复合分位数回归(WCQR)估计,该方法可以充分利用多个分位数信息提高参数估计的效率,并且对于不同的分位数回归赋予不同的权重,使得估计更加有效,文中给出了该估计的渐近正态性质。有限样本的数值模拟表明,当残差服从非正态分布时,WCQR估计的的统计性质接近于极大似然估计,而该估计是不需要知道残差分布的,因此,所提出的WCQR估计更加具有竞争力。此方法在预测资产收益的VaR动态风险时有较好的应用,我们将所提出的理论分析了我国九只封闭式基金,实证分析发现,结合WCQR方法求得的VaR风险与用非参数方法求得的VaR风险非常接近,而结合WCQR方法可以计算动态的VaR风险值和预测资产收益的VaR风险值。