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MA(∞)误差下部分线性模型的经验似然统计推断: 2011年; 应用经验似然方法,针对误差为不可观测无穷阶滑动平均过程的部分线性模型,构造了回归参数的对数经验似然比检验统计量,并证明了统计量在参数取真值时渐近地服从χ2分布,构造了参数的置信区间.模拟计算表明,经验似然方法优于最小二乘方法.; 于卓熙王德辉; 关键词：部分线性模型经验似然

m-相依误差下部分线性模型的经验似然统计推断(英文)被引量：1: 2011年; 本文中,我们针对误差为m.相依序列的固定设计的部分线性模型,运用经验似然方法和分组经验似然方法,构造了回归参数的对数经验似然比检验统计量,并且证明了分组经验似然比检验统计量在参数取真值时是渐近地服从卡方分布的.模拟计算表明分组经验似然方法的有效性.; 于卓熙王德辉; 关键词：部分线性模型

均匀经验过程精确渐近性的一个注记被引量：3: 2011年; 设{ξ1,ξ2,…,ξn}为来自[0,1]上服从均匀分布的独立同分布样本,产生的经验过程为Fn(t)=n^(-1/2)sum from i=1 to n( (I{ξi≤t}-t)),0≤t≤1,‖Fn‖=sup 0≤t≤1 Fn(t).利用经验过程的弱收敛定理和尾概率不等式,对一般的边界函数和拟权函数得到了矩完全收敛性精确渐近性的一般形式.; 吴素文张勇李喜霞冯大光; 关键词：矩完全收敛性精确渐近性

An Almost Sure Central Limit Theorem for Self-normalized Weighted Sums被引量：1: 2013年; Let X, X1, X2, be a sequence of nondegenerate i.i.d, random variables with zero means, which is in the domain of attraction of the normal law. Let （ani, 1 ≤ i ≤n,n ≥1} be an array of real numbers with some suitable conditions. In this paper, we show that a central limit theorem for self-normalized weighted sums holds. We also deduce a version of ASCLT for self-normalized weighted sums.; Yong ZHANGXiao-yun YANG

熵损失下定数Progressive删失情形Weibull分布尺度参数的估计被引量：3: 2012年; 在熵损失下得到了尺度参数的最小风险同变估计的精确形式,并讨论了一类形如[cTα+d]-1的估计的容许性;考虑形状参数的估计方法,进一步给出了熵损失下定数渐进删失Weibull分布两参数都未知时尺度参数的估计.; 张颂王德辉; 关键词：熵损失函数 WEIBULL分布 BAYES估计可容许性

上部同单调随机变量和的度量: 2012年; 应用分布函数的反函数法和上部同单调随机向量的性质,计算不同Young函数下Pareto分布与指数分布随机变量和的Haezendonck-Goovaerts风险度量,得到了保单组合风险的上部同单调临界点及理赔总量的停止损失保费和Haezendonck-Goovaerts度量的表达式,并运用R软件对Haezendonck-Goovaerts度量进行了数值模拟.; 荀立盛丹姝王德辉; 关键词：PARETO分布

序约束下AR(2)模型参数的拟似然估计: 2011年; 在约束条件下利用拟似然估计方法对AR(2)模型的参数进行统计推断,研究了拟似然估计α^和约束拟似然估计α^*的相合性及渐近正态性,并给出了AR(2)模型参数序关系的假设检验方法及模拟结果.; 齐芯王德辉; 关键词：拟似然估计序约束

Markov链利率下相依风险模型破产概率的上界被引量：5: 2012年; 考虑一类离散时间风险模型的破产问题.模型中假设保费过程和理赔过程都具有一阶自回归结构(AR(1)),并且利率过程是取值于可数状态空间的齐次Markov链.针对保费在期初收取和期末收取两种不同的情况,用鞅方法得到了其各自破产概率的上界.; 程建华王德辉; 关键词：相依风险离散时间风险模型破产概率

带干扰的两类理赔更新风险模型的Gerber-Shiu函数: 2012年; 考虑一类带干扰的两类理赔更新风险模型,假设两类理赔的到来过程都是以时间间隔为Phase分布的更新过程,得到了Gerber-Shiu函数满足的积分微分方程及其解析解,并且当两类理赔额的密度函数均属于有理分布族时,给出了一些具体表达式.; 王杰程建华; 关键词：GERBER-SHIU函数积分微分方程

核实数据下的递归核密度估计被引量：3: 2012年; 基于替代与核实数据样本下的总体密度函数估计问题,定义一个递归型核密度的估计量,它包含替代数据和核实数据两种信息,并证明了该估计量的渐近正态性.模拟结果表明:给定样本总数N的情况下,模拟效果随核实数据样本容量n的增加而渐好;当固定核实数据样本容量n时,顶部随样本总量N的增加模拟效果渐好,尾部变差;如果同时增大N和n,模拟结果更趋近于f(x),并且也更平滑.; 宇世航赵世舜; 关键词：渐近正态

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