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[期刊] 统计与决策  [作者] 潘海涛  
当数据中存在异常值时,Bootstrap样本可能比原有样本含有更多的"污染",这会影响要进行的统计推断的有效性。文章讨论了在非参数回归N-W估计中,如何利用影响函数(influence function)得到重新抽样的概率,使用调整后的非等概率Bootstrap抽样方法得到曲线的拟合,从而达到有效地抵制异常值对回归函数影响的目的。数值模拟的结果表明了这种处理方法的有效性。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 胡蓓蓓  宗刚  
针对非参数核密度估计中最优窗宽选择在实际建模中的不足,提出新的最优窗宽选择的迭代方法,克服使用传统的经验法则所带来的局限性。并在此基础上用新的非参数核密度估计ML方法研究中国股票市场,通过与极大似然估计对比论证此方法的有效性和可行性。实证分析表明,通过与实际值的模拟对比,运用非参数估计技术得到上证指数日收益率的拟合值要优于极大似然估计的拟合值。
[期刊] 林业科学研究  [作者] 王雪峰  管青军  武利军  戴海平  
应用非参数核密度估计理论和方法 ,对从吉林省汪清林业局抽取的 12块天然林样地进行直径结构模拟 ,结果表明 :( 1)当 Webull及其它分布函数能很好模拟的样地时 ,核估计方法也能对该样地进行模拟 ,并且要优于分布函数法 ;( 2 )在分布函数不能描述林分时 ,核估计方法仍能描述该林分 ,并能取得很好的效果 ;( 3)不论是天然林还是人工林均可用核估计方法对林分直径结构进行模拟 ,非参数方法可能成为一种有用的方法
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈希镇  胡兆红  
文章运用非参数核密度估计技术并结合极大似然估计方法来估计Copula函数中的参数,克服了传统方法在估计Copula函数参数时的不足。并通过计算机仿真分析,证实了此方法的可行性与准确性。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 佘晓萌  
对于pair-copula中的参数估计,大多假设copula函数的参数和条件变量独立,将参数简化成一个不依赖于条件变量的常数。本文假设copula函数的参数和条件变量不独立,该参数是以条件变量为自变量的一元函数。应用该方法实证分析了“克强指数”三个指标铁路货运量、工业用电量和贷款发放量的对数增长率之间的关系,研究发现该方法优于简化的pair-copula参数估计,并且得出在固定铁路货运量不变时,工业用电量和银行贷款发放量成负相关关系,且这种负相关性随铁路货运量增加而减弱。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘薇  常振海  
在样本中混入单侧异常值和双侧异常值两种情形下,文章讨论了非参数bootstrap估计的估计效果。结果表明:相同的异常值比例下,双侧异常值情形下的点估计表现比单侧的好,分布形态比单侧情形的更接近于正态分布,区间估计能覆盖真值的比例更高,不过区间长度比单侧情形的要长;不同的异常值比例下,比例越高,区间长度越长,分布形态更接近于正态分布,单侧情形的点估计距离真值愈远,但双侧情形的点估计距离真值起伏不定。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘薇  常振海  
文章探讨了非参数bootstrap估计失效的情形,结果表明,当总体参数θ=θ(F)的估计Tn仅利用了样本X1Xn中的部分时,非参数bootstrap估计就会失效;其次,利用均匀分布对结论进行了验证,结果表明,非参数bootstrap方法再抽样计算的1000个极大值比较分散,相应密度曲线左尾厚且上升缓慢,与真实分布相差较远。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈希镇  徐新  
根据历史数据估计收益率的分布来计算VaR是一种常用的方法。然而,过多的历史数据所构成的时间序列可能不独立同分布。文章选择离预测时间较近且相对较少的历史数据,使其通过BDS检验,再对其进行Bootsrap抽样,得到足够的样本,选择适当的核密度分布函数,从而算出VaR。经比较发现,这种方法算出的VaR比传统方法更准确。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 赖巧玲  胥辉  杨为民  
研究测树因子之间的数学关系,是森林调查的重要理论工作.该文以树高曲线模型为例,首先分析了最小二乘估计(LS估计)存在的缺陷,然后采用非参数核密度估计和最大概率估计两种方法建立了树高曲线模型.结果表明:①核密度估计能在一定最优准则下很好地适应样本,误差小,样本的统计特性和多峰形态亦得到很好的反映;②最大概率估计则适合在因变量和自变量均有误差的情况下建立模型.它摈弃了LS估计和核密度估计只考虑因变量统计误差的局限性,因此这种估计方法更符合实际情况.同时,当样本中含有误差很大的异常数据时,核密度估计和最大概率估计所得模型比LS估计方法所得模型更稳定.
[期刊] 统计与决策  [作者] 杜江  陈希镇  于波  
文章给出Archimedean Copula函数中参数的Bootstrap估计。Bootstrap估计能对所有的Archimedean Copula函数中的参数进行估计,通过计算机模拟,把Bootstrap估计方法与和的非参数法进行了比较,说明Bootstrap估计的优越性。最后对上证基金和上证B股进行了实证分析,体现了Bootstrap估计的实用性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 徐礼文  瞿开毅  
文章使用参数bootstrap方法考虑了Behrens-Fisher问题中关于两个正态总体均值差的置信区间构造问题。文献中常用的区间估计方法均不能在各种样本容量和参数设置下都保证置信区间的覆盖率和估计精度。文章提出了一种参数bootstrap区间估计方法,并与流行的Welch近似解法和广义置信区间进行了比较。借助Monte Carlo方法研究了这三种方法的覆盖率和区间平均长度。模拟结果表明,在一般样本量下,参数boot-strap区间估计表现最好,且在极小样本、异方差程度严重的情况下,参数bootstrap方法仍然优于Welch近似解法和广义枢轴量法,广义置信区间估计则非常保守,精度很低。
[期刊] 保险研究  [作者] 李晋清  史翔  
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 马薇  袁铭  
本文提出使用核估计的方法构造平滑转移模型(STR)的非参数模拟最大似然估计(NPSML),给出了NPSML估计量的构造方法、渐近性质以及相应的核函数和窗宽的选择准则,并利用滑动窗宽算法对估计量的构造过程进行了改进。通过Monte Carlo实验证明,该方法是可靠的,并且当误差项存在序列相关时,此种估计量是稳健的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 丁先文  邹舒  林金官  
文章研究了Bootstrap方法计算正态分布和Poisson分布参数的置信区间,通过模拟计算,对Boot strap方法得到的置信区间与经典方法得到的置信区间进行了比较,提出了计算置信区间时的建议。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张东云  
文章主要研究非参数异方差回归模型的局部极大似然估计问题。首先,利用局部逼近的方法,得到了回归均值函数的局部极大似然估计。然后,考虑到回归方差函数的非负性,利用局部对数线性拟合的方法,得到了方差函数的局部估计,保证了估计量的非负性。最后,通过对城镇居民消费与收入的实证研究,说明了非参数回归模型的局部似然估计法比普通最小二乘估计法的拟合效果更好。
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