核估计法在居民消费模型中的应用

本文以2000-2007年河北统计年鉴的数据为基础,利用非参数核估计方法,借助于Matlab统计软件,对廊坊市农村居民消费模型进行估计,并与最小二乘估计值进行对比,结果表明非参数回归结果要优于线性回归。     

半参数模型估计方法概述

半参数回归模型,是由Engleetal(1986)在研究天气变化与供电需求之间的关系时引入的,是20世纪80年代以来发展起来的一种重要的统计模型。主要介绍了两类半参数回归模型:线性半参数回归模型和非线性半参数回归模型。概述了目前两类半参数回归模型常见的估计方法,这其中主要包括补偿最小二乘估计、核光滑估计,虚拟观测法等。     

半参数模型估计方法概述

半参数回归模型,是由Engleetal（1986）在研究天气变化与供电需求之间的关系时引入的,是20世纪80年代以来发展起来的一种重要的统计模型。主要介绍了两类半参数回归模型：线性半参数回归模型和非线性半参数回归模型。概述了目前两类半参数回归模型常见的估计方法,这其中主要包括补偿最小二乘估计、核光滑估计,虚拟观测法等。     

基于密度核估计的最大熵方法改进探析

基于最大熵方法的随机变量统计模型,可以确定出一个含有最少主观假定的分布。针对传统最大熵方法在拉格朗日优化计算中存在的全局优化困难、求解精度不高等问题,提出了一种基于"核密度+逐次叠加法"求解最大熵的方法。通过验证,对密度核估计最大熵方法的改进,不仅优于非参数方法中的密度核估计方法,也提高了传统最大熵算法的精度。     

Q对称熵损失函数下定时截尾情形几何分布参数的Bayes估计

本文首先利用Q对称熵损失函数的性质及Bayes风险的唯一最小值解为Bayes解,讨论了Q对称熵损失函数下定时截尾情形几何分布参数的估计问题,给出了在任何先验分布下Bayes估计的一般形式,以及在给出先验分布的情况下给出了上述情形下几何分布Bayes估计的精确形式,最后证明了此Bayes估计是可容许的。     

论工薪阶层收入分布拟合的两种方法

工薪阶层收入分布模型,是对免征额进行量化研究的基本模型.最大似然估计法和基于基尼系数的反估计法,是拟合工薪阶层收入分布的简易方法.最大似然估计依赖样本数据的程度较大;而反估计法只需知道平均收入和基尼系数就能拟合出对数正态收入分布曲线,且有较好的拟合效果。     

带漂移项的DF检验式中漂移项t统计量的分布特征研究

本文推导了带漂移项的DF检验式中漂移项的t统计量的极限分布,它们是Wiener过程的泛函。并用蒙特卡罗模拟方法给出该统计量的估计分布。该分布是双峰的,分布方差比t分布的大。依据模拟结果,估计出该分布的6个百分位数对样本容量的响应面函数,并给出带漂移项的DF检验式中漂移项是否为零的检验用表。     

和极大似然估计不等式约束平差模型建立

由于测绘工具的飞速发展，测量工作变得也越来越简单，精度也越来越高。但数据处理在测绘工作中仍旧占据重要的位置。其中尤其是不等式约束平差是现代数据处理的趋势。以往的研究中大多以最小二乘模型为研究平台。最小二乘虽然是测绘科学中最为经典的数学模型，然而不难发硬最小二乘不具有抗差性能。和极大似然估计则不同，它能抗拒粗差。但是在不等式约束中的应用以往还没这方面的研究。本文通过将和极大似然估计模型引入不等式约束平差问题，并建立相应平差模型。     

统计MIMO雷达的多目标定位和速度估计方法

在多目标情况下,统计多输入多输出（MIMO）雷达需要对不同观测通道中估计出的目标参数 进行配对,才能完成多个目标定位及其速度估计 。针对这一问题,对统计MIMO雷达提出了一种映射搜索配对法来实现在不同观测通道中的目 标距离延时和多普勒频率估计值的配对,从而获得目标位置及其速度估计值。仿真结果表明 ,该方法在目标雷达散射截面（RCS）闪烁情况下能对多个目标进行有效定位和速度估计。     

空间滞后随机前沿模型估计研究

和传统随机前沿模型相比,空间滞后随机前沿模型遇到的问题是应该采用何种方法估计模型？由于空间滞后效应的存在,无法直接采用传统随机前沿模型的修正普通最小二乘法;另一方面,虽然可以采用极大似然法估计模型,但是会遇到计算上的困难。文章构建了针对半正态空间滞后随机前沿模型的修正估计方法,该方法首先采用两阶段最小二乘法估计空间滞后模型,然后通过考虑随机前沿效应对相关参数进行修正。蒙特卡罗模拟的结果表明,文章建议的估计方法有良好的有限样本性质。     

几种自适应波束形成方法的对比

波束形成在无线通信、雷达、声呐等阵列系统中具有广泛应用。数字波束形成通常是基于接收信号的阵列响应和协方差矩阵的估计设计。由于天线增益、相位、波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)和协方差矩阵估计的误差会导致导向矢量(Steering Vector,SV)产生模型失配,而这种模型失配会导致波束形成性能的下降。针对以上问题,给出了基于精度矩阵收缩估计的方法,采用了线性脊估计结构且用数据驱动和留一交叉验证来选择参数。通过Matlab仿真,研究了当存在模型不确定性时,基于精度矩阵收缩估计的方法以及基于协方差矩阵收缩估计和干扰加噪声协方差矩阵重构等方法的鲁棒性。结果显示,当存在模型失配时,基于精度矩阵收缩的波束形成方法在低信噪比时具有更优的鲁棒性。     

一种对称α稳定分布噪声环境下DOA估计新算法

脉冲噪声环境下波达方向（DOA）估计是阵列信号处理领域一个新兴研究方向。针对α稳定分布噪声环境下经典MUSIC算法性能退化的问题,提出了一种新的基于非线性压缩核函数（NCCF）的DOA估计算法。该算法利用基于NCCF的有界矩阵代替了MUSIC的协方差矩阵,通过对有界矩阵进行特征分解确定信号子空间和噪声子空间,借用MUSIC谱估计公式进行谱峰搜索,得到DOA的估计值。仿真结果表明,NCCF-MUSIC算法运算复杂度较低,相比于基于分数低阶统计量（FLOS）的MUSIC方法和基于广义类相关熵（GCAS）的MUSIC算法,该方法具有更好的准确度和稳定性。     

基于稳态分布的资本资产定价模型上海股市实证分析

运用BS估计和OLS估计对资本资产定价模型在我国证券市场的应用进行了实证分析,分析结果显示,运用OLS方法对建立在资产收益为正态分布基础上的传统资本资产定价模型与运用BS方法对资产收益为α稳态分布的资本资产定价模型的贝塔系数估计值存在较大的差异,而BS估计方法明显比OLS估计方法更有效率。     

过程噪声对融合航迹性能的影响

本文研究动态系统过程噪声对航迹统计距离和状态融合估计性能的影响。由过程噪声产生的航迹互协方差矩阵的运算量较大，甚至占到航迹融合总运算量的一半，所以在实现系统时应尽量避免互协方差矩阵的在线计算。文中估计并比较了互协方差矩阵、统计距离及状态融合估计的运算量，仿真研究了观测噪声对航迹统计距离和状态融合估计性能的影响。仿真结果表明在过程噪声较小而对融合航迹性能的影响有限时，可考虑忽略过程噪声的影响，这样将大大降低运算量，反之则不能忽略。     

中国开放式基金风格漂移动态研究

本文对Sharpe强式风格模型存在的缺乏参数显著性统计及静态估计等关键问题进行改进,对我国开放式偏股型基金风格漂移进行实证研究和效果对比。研究结果表明:我国开放式基金业中风格漂移严重,大部分股票型基金偏好中、大盘成长股,显示出明显的风格趋同特征;在利用Sharpe模型进行风格识别时,引进权重系数的T统计值进行显著性检验,可以减少单纯依靠风格权重系数识别所引起的估计偏差。     

目标跟踪系统偏差估计的FMAP算法的稳健性分析方法与仿真研究

本文采用数值仿真的方法，以二维匀速运动目标（两雷达同步量测）为例，目标位置估计的误差均方根（RMSE），研究关于联合估计目标状态和系统误差的快速最大后验估计算法（FMAP算法）对算法输入参数的依赖程度及稳健性。     

采用混合核支持向量机的DOA估计

人工神经网络（ANN）进行建模时通常需要准备大量的数据样本,同时网络结构一般都比较复杂;而采用支持向量机（SVM)进行建模时,不同核函数有不同的效果,各有利弊,且选取SVM模型参数的理论支撑尚不完整。为了解决这些问题,提出了一种基于混合核函数的支持向量机来改善来波到达角（DOA）的估计性能,并结合二进制粒子群算法（PSO）来对混合核函数进行参数寻优。该混合核函数由全局核函数和局部核函数构成,提高了SVM的泛化能力和学习能力。首先通过拟合多项式函数,验证了该混合核SVM的有效性。将该方法用于DOA估计建模,在不同信噪比和快拍数下,通过与径向基函数（RBF）神经网络、基于各单一核函数的SVM和MUSIC算法预测结果对比,混合核SVM均方差有所降低,提高了DOA估计的精度且有更好的稳定性。     

我国菲利普斯曲线的估计

采用马尔可夫体制变化模型(Markov—Switching Model)，对我国的“产出——物价”菲利普斯曲线进行估计。实证分析表明：改革开放以来，我国的经济增长率与物价上涨率之间呈现出基本的菲利普斯曲线关系特征，所构建的模型比线性自回归分布滞后模型(ADL)具有更好的预测效果。     

基于Copula-EVT方法的组合风险度量分析

资产组合风险模型要解决两个问题,一是资产收益或损失分布存在肥尾现象,传统的正态分布假设导致风险值(VaR)的低估;二是资产损失相依结构的描述.本文采用GPD分布来拟合损失分布的尾部和经验分布拟合损失分布的中间部分,运用Copula函数来刻画资产损失的相依结构,能较好地解决这两个问题.在刻画和估计资产的联合损失分布函数的基础上,本文分别计算了VaR和资产组合损失(ES).并发现改进后的VaR和ES能更好地反映资产组合的风险状况.     

突发通信中基于叠加训练的信道估计方案

针对无线突发通信中频带利用率低、信道参数获取困难等问题,提出了一种应用于突 发通信的叠加训练信道估计与检测方案。该方案将信息和训练叠加发送,通过预失真发送信 息符号使得训练与信息在频域正交,收端采用一阶统计信道估计和最大似然符号检测,并设 计了抗直流干扰的信道估计方案。仿真表明,新方案在消除训练序列的频带开销的情况下获 得了较好的信道估计和符号检测性能,与采用时分复用训练的方案相比,其有效吞吐率更优 。