国家自然科学基金(11126211)
- 作品数：4 被引量：21H指数：3
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- 生长曲线模型中最小二乘估计与极大似然估计的近似等价性被引量：3
- 2012年
- 在生长曲线模型中,参数矩阵的最小二乘估计为响应变量的线性函数,而极大似然估计为响应变量的非线性函数,所以极大似然估计的统计推断比较复杂.为了使它的统计推断简单点,一些学者考虑了极大似然估计与最小二乘估计的等价性.不幸的是极大似然估计与最小二乘估计的完全等价性不易满足.因此考虑它们的近似等价性,即考虑它们基于欧式范数标准下的模长之比.如果比值在任意给定的允许误差之内,就认为极大似然估计近似等价于最小二乘估计,从而简化极大似然估计的统计推断.
- 王理同
- 关键词：最小二乘估计极大似然估计
- 带随机线性约束的最小二乘估计的相对效率被引量：5
- 2012年
- 最小二乘估计是线性模型参数估计理论中应用最广泛的方法之一.随着研究的深入,它的一些缺点也呈现出来,例如存在非容许性、设计阵病态时严重偏离实际值等.对此问题统计学家也提出了一些改进的方法,其中之一就是充分利用一些先验信息.他主要考虑先验信息是随机线性的情形,并通过融合随机线性模型得到混合线性模型,利用最小二乘法得到参数的混合估计.为了测量引入的先验信息对估计的影响程度,引进基于矩阵行列式和欧氏范数标准下的相对效率,并给出了相对效率的上界和下界.
- 王理同
- 关键词：最小二乘估计相对效率
- 基于半参数EGARCH模型的VaR和CVaR度量与实证研究被引量：8
- 2014年
- 本文主要是运用半参数EGARCH模型研究中国股票市场风险.首先,运用半参数EGARCH模型估计波动率.其次,研究中国股票市场风险,即估计VaR和CVaR值.最后,利用半参数EG;ARCH模型对上证指数进行实证分析。结果表明,半参数EGARCH模型比一般的EGARCH模型能更准确地度量中国股市风险。
- 王理同王晓叶原俊青周明华
- 关键词：半参数模型EGARCH模型VARCVAR
- 基于极值理论的VaR度量模型及实证研究被引量：5
- 2013年
- 在金融时间序列研究中,随着近年来全球金融危机的频繁发生,越来越多的学者开始考虑用极值理论的方法来进行金融风险管理的研究.笔者主要运用广义极值分布来分析我国A股市场,并借助极大似然估计法求解参数;同时考虑改进极值理论关于时间序列的独立性假设条件,建立更加符合实际的平稳时间序列VaR度量模型;最后将该方法运用于沪深300日收益率的风险估计.研究表明:改进后的模型能够更加准确地刻画实际市场的极端波动情况,弥补了传统极值理论低估风险的不足,从而为机构投资者如何以最少保证金来防范金融危机,提供了一个更有利的工具.
- 原俊青张振宇王理同周明华
- 关键词：极值理论极值指标
